风险价值 (VaR) 计算器 [免费工具]
估算你的头寸在给定置信水平和期限下可能达到的亏损——以及超出它的预期亏损。风险经理的数字，用通俗语言表达。
免责声明： 交易金融工具存在风险，本页所有内容仅供教育目的。此处任何内容都不构成财务建议或买入/卖出任何工具的推荐。
风险价值 (VaR)
$3290.00
at 95% confidence over 1 day(s)
CVaR / 预期短缺
$4124.43
超过 VaR 阈值后的平均损失
CVaR 回答：“在超过 VaR 的情况下，平均有多糟糕？”它始终至少与 VaR 一样大。
这个数字怎么算出来的？
VaR = Amount × Volatility × z-score × √Days
CVaR = Amount × Volatility × (φ(z) ÷ α) × √Days
φ(z) = z 分数处的标准正态密度；α = 1 − 置信水平。CVaR > VaR 始终成立。
阅读完整使用指南
每个参数、公式与算例 —— 这个工具的完整参考。
什么是风险价值（VaR）？
风险价值——VaR——将头寸的危险浓缩为一句话：“该头寸在未来N天内损失不超过X美元的概率为95%。”这是风险管理者使用的语言，将波动率、头寸规模和时间范围归结为一个可比较的数字。问题在于，VaR对95%线另一侧的糟糕程度只字未提，因此计算器将其与CVaR配对使用——即最坏情况发生时的预期损失。
关键概念
置信水平
概率阈值——95% VaR意味着在模型下，损失超过VaR的概率仅为5%。
波动率输入
收益率的标准差驱动估计值。
时间缩放
在正态模型下，损失随时间平方根缩放。
带真实数字的算例
- 1
输入头寸和波动率
你持有10,000美元的头寸，日波动率为2%，想要一日95% VaR。
- 2
应用z-score
95%单尾z-score为1.645，因此一日VaR = $10,000 × 2% × 1.645 = $329。
- 3
为更长时间范围缩放
对于五天，乘以五的平方根：$329 × √5 ≈ $736。在模型下，风险增长慢于时间。
- 4
阅读注意事项
超出$329的5%结果可能更糟。CVaR数字估计了尾部损失，这是值得关注的数字。
如何使用它
输入头寸金额
面临风险的头寸规模。
输入波动率和时间范围
预期波动率和天数。
选择置信水平
90%、95%或99%。
读取VaR和CVaR
损失阈值及其超出部分的预期损失。
公式，一步步拆解
VaR
VaR = Position × Volatility × z-score × √days
z-score取决于置信水平。
交易者常犯的错误
✗ 将VaR视为损失的绝对上限
✓VaR是模型下的阈值，而非保证。其后的5%尾部可能很严重——这正是CVaR试图捕捉的。
✗ 假设收益率呈正态分布
✓市场具有肥尾。实际损失超过正态模型VaR的频率高于模型预测。
✗ 将每日VaR随时间线性缩放
✓在标准模型下，风险随时间平方根缩放，而非线性——但这也是一种建模便利，而非市场事实。
这个工具什么时候适用 —— 什么时候不适用
适用情况
- ✓将单个头寸的风险总结为一个可比较的数字。
- ✓比较不同头寸或资产的风险性。
- ✓作为风险纪律的一部分，设定每日损失阈值。
不适用情况
- ✗在没有CVaR的情况下依赖它进行尾部风险管理。
- ✗在不考虑相关性的情况下估计投资组合风险。
- ✗交易一个你懒得测量VaR的头寸。
真正有用的实战建议
始终将VaR与CVaR配对
VaR告诉你边界；CVaR告诉你边界之外的糟糕程度。第二个数字更有价值。
用于比较，而非预测
按VaR对头寸进行排名是合理的；将其引用为“我最多能损失多少”则不然。
波动率变化时重新估计
VaR的新鲜度取决于其波动率输入。在波动率扩大后，旧数字低估了实际风险。
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常见问题解答
VaR的主要局限性是什么？▾
它假设了一种分布（通常是正态分布），并且对极端尾部损失描述甚少。CVaR通过关注超出VaR的损失来提供帮助。
95% VaR实际上承诺了什么？▾
在模型的假设下，损失应在95%的时间内保持在VaR数字以内。它并不承诺另外5%是温和的——尾部可能深得多，这正是CVaR试图量化的。
为什么VaR随时间平方根缩放？▾
在标准模型下，随机的每日波动在较长时间范围内部分抵消，因此风险随天数的平方根增长，而非线性增长。这是一种建模便利，而非市场事实。
VaR是用于单个头寸还是整个投资组合？▾
两者都适用，但此处的计算器测量的是单个头寸。投资组合版本还需要资产之间的相关性，这可能会降低或增加总风险。
VaR与最大回撤有何不同？▾
最大回撤是已经发生的历史极端值；VaR是在分布下对损失阈值的前瞻性估计。一个是后见之明，另一个是概率预测。
VaR是一种带有假设的统计模型，并不保证实际损失会保持在估计范围内。
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