Stress Testing Portfolio

Stress Testing Portfolio

When to use this skill

• 當 scanning-macro-news 或 monitoring-geopolitical-risk 偵測到紅色/黃色警報時。
• 當用戶詢問「如果 XX 發生，我的組合會怎樣？」。
• 在執行重大組合調整之前，驗證新配置的抗壓能力。
• 在完成投資報告之前，作為風險量化的最後一步。
• 定期（每月或每季）作為組合健康檢查。

Workflow

1. Plan

• 定義壓力情境（最多 5 個，通常 3 個即可）。
• 收集當前持倉數據（標的、股數、現價、權重）。
• 確認估算方法論（歷史類比 vs 因子敏感度 vs 混合法）。

2. Execute — 三步壓力測試

Step 1：定義情境與假設

• 每個情境必須包含：
  • 敘事描述（什麼事件發生）
  • 觸發條件（什麼信號表示這個情境正在發生）
  • 關鍵參數假設（油價目標、利率目標、匯率目標、指數跌幅）
  • 時間框架（衝擊在多長時間內展開）
  • 參考機率（主觀估計，誠實標註）

Step 2：逐標的影響估算

• 對每個持倉標的，評估在該情境下的預估漲跌幅。
• 估算方法：
  • 歷史類比法：參考類似歷史事件中該標的或同產業的跌幅。
  • 因子敏感度法：根據標的對油價/利率/美元的 beta 係數估算。
  • 基本面法：評估情境對標的的營收/盈餘直接衝擊。
• 所有估算標註信心度（High/Medium/Low）與使用的方法。

Step 3：組合級別匯總

• 計算組合在每個情境下的加權平均報酬。
• 計算最大回撤估算。
• 識別集中風險（是否有 >30% 權重受到同方向衝擊）。
• 計算防禦資產的對沖效果。

3. Validate

• 合理性檢查：最差情境的組合跌幅是否符合歷史極端事件的量級？
• 相關性檢查：是否有假設「某些標的不相關」但實際在極端情境下會高度相關？
• 防禦有效性：防禦資產在壓力情境中真的能提供保護嗎？（反例：2022 年長債與股市同跌）

4. Synthesize

• 產出壓力測試報告。
• 提供組合韌性評分。
• 提出具體的風險緩解建議。

Instructions

• 情境必須具體——「市場下跌」不合格；「因伊朗封鎖荷莫茲海峽導致油價飆至 $130，Fed 被迫暫停降息，S&P 500 從高點回落 15%」才合格。
• 預設情境集（除非用戶指定）：
  1. 溫和衰退：GDP 負成長 2 季，失業率升至 5.5%，Fed 降息至 2.5%
  2. 滯脹衝擊：油價 $120+，CPI >4%，Fed 無法降息，經濟同步放緩
  3. 科技估值重估：AI 投資回報不如預期，半導體庫存週期反轉，PE 壓縮 30%
  4. 地緣黑天鵝：台海衝突/中東全面戰爭，全球供應鏈中斷
  5. 最佳情境：軟著陸，Fed 有序降息，AI 商業化加速
• 對每個標的的估算不必追求精確——±5% 的區間比偽精確的單一數字更誠實。
• 防禦資產必須在壓力情境中獨立驗證——不可假設「黃金一定漲」（2013 年黃金在 taper tantrum 中暴跌）。
• 相關性在極端情境中會趨向 1——必須考慮「crisis correlation」效應。

韌性評分框架

Output template

## 🔬 Portfolio Stress Test — <YYYY-MM-DD>

### 組合快照
- 總市值：<TWD/USD>
- 標的數量：<N>
- 最大單一標的權重：<ticker> (<X%>)
- 最大單一產業權重：<industry> (<X%>)

### 情境定義
| # | 情境名稱 | 敘事 | 關鍵假設 | 參考機率 |
|---|---|---|---|---|
| S1 | <名稱> | <描述> | 油價 $XX, 利率 X.X%, S&P XXXX | XX% |

### 逐標的影響估算
| Ticker | 權重 | S1 影響 | S2 影響 | S3 影響 | 方法 | 信心度 |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| <TICKER> | X.X% | ±X%~±X% | ±X%~±X% | ±X%~±X% | <方法> | H/M/L |

### 組合級別匯總
| 指標 | S1 | S2 | S3 |
|---|---:|---:|---:|
| 加權平均報酬 | ±X.X% | ±X.X% | ±X.X% |
| 估計最大回撤 | -X.X% | -X.X% | -X.X% |
| 防禦層對沖效果 | ±X.X% | ±X.X% | ±X.X% |
| 淨影響（含對沖） | ±X.X% | ±X.X% | ±X.X% |

### 集中風險識別
- <識別到的集中風險>

### 韌性評分
- 總分：<X / 100> — 等級 <A/B/C/D>
- 最薄弱環節：<描述>
- 最強防禦點：<描述>

### 風險緩解建議
1. <具體建議>（目標：將最差情境回撤從 X% 改善至 Y%）
2. <具體建議>

Error handling

• 若缺乏歷史類比數據，使用因子敏感度法並將信心度降至 Low。
• 若持倉數據不完整（缺少股數或成本），標記受影響的標的並使用可得數據估算。
• 若情境過於極端且無歷史先例（如全球核戰），標記為「尾端風險——無法可靠量化」並改用定性評估。
• 若不同估算方法得出差異極大的結果，報告區間而非點估計。

Resources

• scanning-macro-news（上游技能：提供當前宏觀環境作為情境基礎）
• monitoring-geopolitical-risk（上游技能：提供地緣風險情境）
• collecting-market-data（上游技能：提供最新價格作為壓力測試基準）
• analyzing-macro-regime（協同技能：提供體制判斷以校準情境機率）
• managing-long-term-investment-policy（下游技能：確保壓力測試建議符合長期投資政策）