直接结论
参数法公式为 VaR = (z × sigma × sqrt(t) - mu) × 仓位价值。95% 置信水平对应 z = 1.645。仓位价值 $1,000,000、日波动率 2%、持有期 1 天时，VaR 为 1.645 × 0.02 × 1,000,000 = $32,900。
VaR 参数
用逗号或空格分隔小数形式的收益率。历史 VaR 对损失尾部百分位做线性插值。
参数法 VaR = (z × σ × sqrt(t) - μ) × V
VaR 结果
风险价值—
VaR 比例—
z 值—
持有期波动率—
置信水平—
VaR 不是最大可能亏损。
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计算方法
VaR 表示什么
VaR 估算指定置信水平和持有期下的亏损阈值。1 天 95% VaR 表示：按当前模型或样本，最差 5% 尾部会超过这个亏损水平。VaR 不是最大可能亏损。
参数法公式
单尾 z 值为 90% = 1.282, 95% = 1.645, 97.5% = 1.960, 99% = 2.326。
sigma_t = sigma × sqrt(持有天数)
VaR = (z × sigma_t - mu) × 仓位价值
mu = 0、仓位 $1,000,000、sigma = 0.02、1 天、95% 置信水平时，结果为 $32,900；99% 时为 $46,520。
历史模拟法
先把每个收益率换成仓位盈亏，按升序排列，再取亏损尾部百分位。这里用线性插值：rank = p × (n - 1)。
收益率为 [-5%, -4%, ..., 4%]、仓位 $100,000、置信水平 90% 时，第 10 百分位的秩为 0.10 × 9 = 0.9。在 -$5,000 与 -$4,000 之间插值得 -$4,100，所以 VaR 为 $4,100。
局限
- 超过 VaR 的亏损可能大得多。
- 参数法假设收益服从正态分布，可能漏掉危机中的肥尾风险。
- 不能把多个资产的 VaR 直接相加；组合 VaR 需要相关性或完整联合样本。
- 历史法受样本限制，样本里没出现过的市场状态无法反映。
常见问题
95% VaR 是什么意思？
表示所选持有期内最差 5% 尾部的模型亏损阈值，不代表亏损不会超过该数值。
为什么 VaR 显示为正数？
结果按亏损金额显示。历史法取得亏损尾部的盈亏百分位后反转符号，因此显示为正数。
计算器使用哪些 z 值？
单尾 z 值为：90% = 1.282、95% = 1.645、97.5% = 1.960、99% = 2.326。
历史百分位怎么计算？
先把盈亏升序排列，再用
rank = p × (n - 1) 做线性插值，其中 p = 1 - 置信水平。多个资产的 VaR 能直接相加吗？
不能。本工具按单资产计算。组合 VaR 需要联合分布或协方差结构，直接相加可能误导。