trader-portfolio 是一个用于投资组合优化的技能，来源为 ruvnet/ruflo。其核心能力是调用 neural-trader 的均值-方差（mean-variance）组合引擎，在风险约束条件下优化资产配置，并给出再平衡计划。
用途与主要能力 该技能面向投资组合配置优化，主要能力包括：组合优化、按风险目标优化、风险评估、VaR 计算、相关性分析并标记高相关项、预期收益预测，以及生成再平衡交易计划。
使用方式与步骤
- 确保 neural-trader 可用，可先检查是否安装，未安装则执行安装： npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader
- 读取当前持仓： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: "current portfolio holdings", namespace: "trading-portfolio" })
- 运行组合优化： npx neural-trader --portfolio optimize 如需指定风险目标： npx neural-trader --portfolio optimize --risk-target <number>
- 获取风险指标： npx neural-trader --risk assess --portfolio current npx neural-trader --var --portfolio current npx neural-trader --correlation --portfolio current --flag-threshold 0.8
- 使用 SONA 预测预期收益： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict({ input: "expected returns for [HOLDINGS] given current regime" })
- 生成再平衡计划： npx neural-trader --portfolio rebalance 输出包含：所需交易、当前与目标权重、估算成本。
- 检索历史中的相似配置： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search({ query: "optimized portfolio Sharpe > 1", namespace: "trading-portfolio" })
- 存储优化后的配置： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "portfolio-optimal-TIMESTAMP", value: "ALLOCATION_JSON", namespace: "trading-portfolio" })
适用场景 适用于需要在风险约束下调整投资组合权重、评估组合风险（含 VaR 与相关性）、预测预期收益并生成再平衡交易清单的场景。
限制与未提供信息 该技能依赖 neural-trader 与 ruflo 相关的 MCP 记忆与预测接口；资料未说明具体收益效果、收费方式、价格与支持平台，这些信息暂未提供。