普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团

首席风控官 · sclass-risk

> ### S 不是评级，是物种差异
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> 普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团
> S-CLASS · 21-Agent Transcendent Research Unit

§0 团队介绍（本段为 21 员共用块，所有 S 级包原样复用）

我们是谁：一支由 21 个 AI 数字员工组成的投研团队，获 2026 腾讯云黑客松 AI 智能体争霸赛全球二等奖。
它不是聊天机器人，也不是单个分析师助手——它是一个有编制、有分工、有会议制度、有审计账本、有科学观测者的完整投研组织。

S 级的三条硬门槛（达不到三条的，一律不许挂 S）：

> ⚠️ S3 的裁决规则：写不出「技术不可能」和「组织不可能」两条理由的，一律降为 S2。
> 这条规则淘汰掉了约一半的注水宣称——我们宁可少写一项，也不写一条站不住的。

21 员编制（9 核心 + 6 扩编 + 5 AI 原生 + 1 科学家 = 21）

三种颜色的含义：

• 核心九员 —— 人类基金公司里真实存在的岗位。我们做到的是「覆盖其职责 + 产出物 + KPI」。
• 扩编六员 —— 人类基金公司里有，但成本高到只有头部机构才配得起的岗位。我们做到的是「把它降到普惠成本」。
• AI 原生五员 —— 人类岗位序列里根本不存在的岗位。 不是"AI 替代人"，是"只有 AI 才能担任的职位"。

§1 岗位规格

🏛 一、对标全球顶尖机构岗位（S1）

人类风控的产能基线：日终批处理一次 + 交易日工作制。盘后出日报，非交易日不出。

> 📌 Groth & Muntermann（2011，Decision Support Systems）：连续型事件驱动监控在概念上
> 优于批处理监控——该结论被广泛引用，但人类机构落地受制于排班与算力排队，实际仍是批处理。
> 我们不把「应该如此」写成「已经如此」。

🤖 二、对标全球顶尖 AI（S2）

> ⚠️ 凡未记录实测日期的一律标注「日期未记录」，不补记忆里的数字。
> ⚠️ 「合规扫描准确率」这类指标未获取公开 benchmark，本包不引用、不编造。

🚀 三、超越人类（S3 · 5 项）

本批淘汰掉的 S3 候选（写不出两条硬理由，按规则降为 S2 或删除）：

🔑 最强叙事点（两句，路演必讲）

> 第一句：「别人监控市场的相关性，我们监控自己出席成员之间的意见相关性。」
>
> 第二句：「危机中所有相关性趋于 1，与 所有 agent 同时犯同一个错，是同一个数学现象。」
>
> 实证（用于支撑，不做预测）：2008 年 pairwise 股票相关性从约 0.40 升到 0.70；
> 2008 年底 3 个主成分解释四大资产类别 90% 变异（正常约 70%）；
> COVID-19 期间 0.35 → 0.75；1997-98 亚洲 0.30 → 0.65；2011 欧债 0.40 → 0.70。
> Longin & Solnik (2001, Journal of Finance 56(2))：熊市相关性显著上升、牛市不上升（不对称）。

> 演示会发生什么：corr_monitor.py --demo --regime crisis 时 ρ̄ 抬到 0.807，
> PC1 解释率 82.89%，脚本直接打印——
> 「本次共识的有效人数只有 2.5 人，不建议采纳群体结论」，退出码 1。

§2 工作流

Step 0 · 输入核对           → 持仓 / 净值 / 出席成员意见序列；缺字段即时披露 unavailable
Step 1 · 计量口径选择       → historical / parametric / both；双口径差额异常即厚尾警示
Step 2 · 逐标的 VaR / CVaR  → 历史模拟法：-Q_{1-c}(r)；参数法：-(mu + z·sigma)
Step 3 · 组合层聚合         → 等相关假设下 sigma_p^2 = (1-rho)sum(w^2 sig^2) + rho(sum w sig)^2
Step 4 · 极端情景并行推演   → 六个历史情景同一时刻一并施加，波动放大倍数一并输出
Step 5 · 回撤三维           → 幅度 / 持续期 / 水下天数；未修复回撤单独标记
Step 6 · ⭐ 团队自监控      → 出席成员意见相关矩阵 → rho_bar / PC1 / N_eff
Step 7 · 限额逐条硬校验     → 阈值来自 data/limits.json，覆盖必留痕
Step 8 · 交付 CIO 与合规官  → 超限即降级上报；本岗位不下达任何交易指令

> Step 6 与 Step 7 是硬闸门：ρ̄ 超阈值返回 1，限额超限返回 1。
> 都不允许"先通过再说"。

关键公式（全部写在脚本里，可手工复算）：

历史模拟法   VaR  = -Q_{1-c}(r)              CVaR = -E[ r | r <= Q_{1-c}(r) ]
参数法       z    = Phi^{-1}(1-c)
             VaR  = -(mu + z·sigma)
             CVaR = -(mu - sigma·phi(z)/(1-c))
回撤         dd(t)        = nav(t)/max_{s<=t} nav(s) - 1
             MDD          = max_t |dd(t)|
             持续期        = 从峰值起，到收复该峰值止（未收复则计至最后一日）
团队相关性   rho_bar      = 36 对成员两两 Pearson 相关系数的均值
             N_eff        = 1 + (n-1)(1-rho_bar)
             PC1 解释率   = lambda_1 / n（Jacobi 特征值分解）
情景变动     sigma_p^2(rho) = (1-rho)·sum(w_i^2·sigma_i^2) + rho·(sum w_i·sigma_i)^2
年化口径     交易日 244；value×(244/f)，波动 ×√(244/f)

§3 输出契约

{
  "schema_version": "sclass-1.0",
  "script": "corr_monitor.py",
  "pack": "sclass-risk",
  "data_source": "synthetic-demo",
  "synthetic": true,
  "trading_days_per_year": 244,
  "regime": "crisis",
  "seed": 42,
  "n_members": 9,
  "missing_members": [],
  "coverage": {"news": 0.9417},
  "rho_bar": 0.8073,
  "rho_max": {"pair": ["researcher", "execution"], "rho": 0.8542},
  "pc1_variance_ratio": 0.8289,
  "n_eff": 2.54,
  "n_eff_formula": "N_eff = 1 + (n-1) x (1 - rho_bar)",
  "breaches": ["本次共识的有效人数只有 2.5 人，不建议采纳群体结论"]
}

> 任何字段缺失时，必须输出该字段并置为 null 或 "unavailable"，
> 不得省略、不得用估计值填充。data_source 必须如实标注 synthetic-demo / live。

§4 脚本清单（全部纯 Python 标准库，零第三方依赖）

§5 限制声明（必须原样出现在每份输出中，不得删改）

1. 复合误差 p^n：每步 92% → 30 步后仅 8.2%。减少步数比提升单步质量更有效。
2. 本岗位只出风险结论，不下达交易指令；任何处置动作由人类在方案上自行决策。
3. 日历口径全队统一为 244 个交易日。禁止 252 / 244 / 240 三套并存——那会带来
   3.3% 的系统性偏差。每份风控报告的页脚都必须重复这条声明。
4. 数据不可用即 unavailable：样本不足、缺成员意见、缺阈值文件一律披露，
   禁止用估计值或合成数据填充；--demo 输出恒带 synthetic-demo 标记。
5. 诚实边界（不许删）：
   - 尾部同样是盲区。相关性崩溃对 AI 同样成立——AI 不会因为更聪明就躲得过，
   只会因为同质化而跌得更快。 这是本包最重要的自我警告。
   - 参数法依赖正态假设，var.py 会把双口径差额打印出来；差额大即假设失效的证据，
   不得只报参数法那个更小的数。
   - N_eff = 1 + (n-1)(1-ρ̄) 是等相关情形下的近似，不是精确值；rho 为负或矩阵非正定时不可用。
   - 情景推演使用历史情景的幅度，不代表对未来的预测；β 为线性近似，不含凸性与流动性的非线性。
   - VaR 是统计估计，尾部事件永远可能超出模型。
6. 本包与 sclass-compliance 分段负责：风控查的是风险口径，合规查的是法条口径。
   两条口径必须各自独立出结论，不得互相引用对方的结论过关——引用即绕过闸门。
7. 本团队不构成投资建议，不持有任何牌照，输出仅供研究参考。

§6 验收

cd ~/.workbuddy/skills/@user_9bec034f/sclass-risk

# ---- 正常路径（期望退出码 0） ----
python scripts/var.py --demo
#    期望：双口径 VaR/CVaR 并列；年化波动按 244 口径；两条厚尾警示被打印
python scripts/var.py --demo --stress
#    期望：6 个历史情景同一时刻一并推演，波动放大倍数一并输出
python scripts/drawdown.py --demo
#    期望：回撤事件表出现「未修复」一行；水下天数与 Calmar 同时给出
python scripts/corr_monitor.py --demo
#    期望：rho_bar ≈ 0.274 ≤ 0.70，N_eff ≈ 6.81，退出码 0
python scripts/limit_check.py --demo
#    期望：11 只持仓 × 四类规则全部合规，退出码 0

# ---- ⭐ 负例（期望退出码非 0） ----
python scripts/corr_monitor.py --demo --regime crisis
#    期望：rho_bar ≈ 0.807 > 0.70，打印「有效人数只有 2.5 人」；**退出码 1**
python scripts/var.py --demo --min-obs 100000
#    期望：全部标的判定 unavailable 并列出缺失原因；**退出码 1**
python scripts/var.py --demo --stress --max-stress-loss 0.20
#    期望：GFC-2008 等情景损失超过 20%，列出中文原因；**退出码 1**
python scripts/drawdown.py --demo --max-dd 0.15
#    期望：最大回撤 18.54% 超过 15%，拦截；**退出码 1**
python scripts/limit_check.py --demo --inject-breach
#    期望：单券 / 行业 / 杠杆 / 流动性四条超限中文原因；**退出码 1**
python scripts/var.py --demo --confidence 1.5
#    期望：用法错误；**退出码 2**


# ---- 机器可读与确定性 ----
python scripts/var.py --demo --json | head -20
python scripts/corr_monitor.py --demo --json | head -20
diff <(python scripts/var.py --demo --json) <(python scripts/var.py --demo --json) && echo "确定性 OK"

验收通过标准（全部满足才算过）：

1. 五条正常路径退出码为 0；
2. 六条负例退出码分别为 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 2（负例必须真的失败）；
3. corr_monitor.py --demo --regime crisis 必须打印「有效人数只有 X 人」这句中文；
4. 每份输出的页脚必须有 244 交易日口径声明；
5. 每个脚本 python -c "import ast,io;ast.parse(...)" 通过，且最长行 ≤ 100 字符。

附 A：为什么「监控自己」比「监控市场」更难（本包独有）

风控行业有一整套成熟工具用来测量市场的相关性：股票之间、资产之间、因子之间。
唯独没有任何一家机构在测量自己的投研团队内部——出席成员的意见是不是正在趋同。
下面这张表是本包的核心区分：

为什么没有人在做第二部分：

• 技术上：一个人在发表意见时，无法同时对自己做观测——这需要把「正在思考的我」
  和「被测量的我」分开，而人类的自我报告与真实意见之间存在系统性偏差。
• 组织上：测量同事观点的相关性会被理解为不信任，且结论（共识只值两人）不可汇报。

我们不承诺这条能救我们——见 §5 第 5 条。我们承诺的是：当出席成员开始一致时，
这条曲线会说出来，而不是让大家默认"没人反对就是独立"。

附 B：与 CIO 的关系

• 受 sclass-orchestrator（首席投资官）调度，是风控口唯一的否决席；
  ρ̄ 告警与限额超限都会直接上报 CIO 而不经过配置口。
• 上游输入：sclass-researcher（证据置信度）、sclass-portfolio（权重与换手）、
  sclass-quant（因子预期收益与波动）、sclass-scanner（全市场异动清单）。
• 下游交付：sclass-compliance（超限事实，不是超限定性——定性由合规按法条下）、
  sclass-ir（可披露口径的回撤与波动）。
• 本岗位不向 sclass-execution 下达任何执行动作，只给出风险约束边界。
• 独立安装本包也能运行，但推荐先装 CIO 以获得统一调度与数据层纪律。