VaR-Rechner

Ist die Volatilität negativ, scheitert die Aufgabe mit invalid_input statt einen Verlust zu erfinden.

Was parametrischer Value at Risk bedeutet und wie der Verlust berechnet wird

Ist die aktuelle Markierung des Buchs V, die Jahresvolatilität als Dezimalzahl σ, der Haltungszeitraum t Tage und enthält ein Jahr T Handelstage — zweihundertzweiundfünfzig auf diesem Endpoint, sofern Sie trading_days nicht überschreiben —, dann ist die Periodenstandardabweichung σ mal die Quadratwurzel von t durch T. Das Verlustquantil ist jene skalierte Volatilität mal den z-Score der Standardnormalverteilung z_α gleich der inversen CDF Φ⁻¹(α) für Konfidenz α, sodass VaR gleich V × σ × z_α × √(t/T) ist.

Eingabevertrag, Antwortform und Fehlerverhalten

Eine Konfidenz, die nicht strikt über fünfzig Prozent und strikt unter einhundert Prozent liegt, wird abgelehnt, damit der z-Score ein positives endliches Quantil bleibt. Kombinieren Sie das Ergebnis mit Ihrer eigenen Renditeserie, wenn Sie historischen oder Monte-Carlo-VaR brauchen; beginnen Sie hier, wenn die Produktfrage ein durchsichtiger parametrischer Vier-Eingaben-Verlust für eine Seite, ein Blatt oder eine Charge von Szenarien ist, die bereits eine Jahresvolatilität teilen. Senden Sie per POST einen JSON-Körper mit vier Pflicht-endlichen Zahlen: portfolio_value, die aktuelle Markierung in Währungseinheiten, null oder größer (Aliase value, amount, portfolio, principal, pv); volatility, die jährliche Standardabweichung der Renditen als Prozent, etwa zwanzig für zwanzig Prozent (Aliase sigma, vol, annual_volatility, stdev); time_horizon, der Haltungszeitraum in Tagen, etwa eins oder zehn (Aliase horizon, days, holding_period, t); und confidence_level, ein Prozent zwischen fünfzig und einhundert ausschließlich wie fünfundneunzig, oder ein Dezimal in (0.5, 1) ausschließlich wie 0.95 (Aliase confidence, alpha, level, cl). Optionales trading_days ist standardmäßig zweihundertzweiundfünfzig, das Marktrisikojahr als T im Wurzelfaktor; optionales decimals ist eine ganze Zahl von null bis zwölf, die die half-up-Rundung steuert (Standard sechs). Jedes Pflichtfeld darf als JSON-Zahl oder numerische Zeichenkette eintreffen; fehlende Felder, leere Zeichenketten, Boolesche Werte und nicht-endliche Werte scheitern mit invalid_input unter Nennung des Feldes und werden nicht berechnet. Ein negatives portfolio_value wird aus demselben Grund abgelehnt: eine aktuelle Markierung ist in dieser Identität kein Leerverkaufsrest. Ein nichtpositives time_horizon wird abgelehnt, weil ein Haltungszeitraum eine positive Anzahl von Tagen sein muss. Bei Erfolg spiegelt der Körper portfolio_value, volatility, time_horizon, confidence_level als Prozent und trading_days; er fügt z_score, horizon_years (t/T), scaled_volatility (die Periodenstandardabweichung als Dezimal), value_at_risk als den Verlust in denselben Einheiten wie das Buch, value_at_risk_percent als diesen Verlust über V mal einhundert und eine Formelzeichenkette hinzu, die VaR = V × σ × z × √(t/T) festhält.

Wo ein Value-at-Risk-Rechner seinen Platz verdient

Lehrende, die erklären, warum neunundneunzig-Prozent-VaR größer ist als fünfundneunzig-Prozent-VaR — und warum eine negative Volatilität keine definierte Standardabweichung ist — können Unterrichtsbeispiele säen, die ehrlich scheitern, statt einen Absolutbetrag zu nehmen. Fehlgeschlagene Prüfung, einschließlich negativer Volatilität, wird nicht berechnet. Treasury-Teams, die ein Ein-Tages-Desklimit mit einer zehn-Tage-Regulierungsskalierung vergleichen, können dasselbe Buch und dieselbe Volatilität zweimal senden, nur time_horizon ändern und unter der Quadratwurzel-der-Zeit-Regel einen stabilen value_at_risk zitieren. FRM- und CFA-Kandidaten, die einen durchgerechneten parametrischen VaR-Posten prüfen, können z_score und die skalierte Volatilität neben den Verlust heften, damit eine falsche Annualisierungsbasis sichtbar bleibt statt in einer einzigen Zahl zu verschwinden. Weil die Implementierung parse von tier A ist, kostet jeder erfolgreiche Aufruf den veröffentlichten Grundpreis $0.002 ohne Modell-Token und ohne ausgehendes Netz. Halten Sie die vier Pflichtfelder endlich, die Volatilität bei null oder darüber, heften Sie den gerundeten value_at_risk in Tests fest, und Sie erhalten reproduzierbare parametrische Verluste für Widgets, CMS-Einbettungen und Edge-Worker, ohne einen eigenen Risiko-Engine-Dienst aufzustellen.