既然本站的名称就叫作cnVaR，那就不得不介绍在险价值(Value at risk)的计算方法。VaR模型有多种的计算方法，比较常见的有历史模拟法、方差-协方差法 和 蒙特.卡洛模拟法 本文将介绍历史模拟法并计算VaR。

其实用历史模拟法计算VaR的整体思路是，先计算出某只股票某段时间的整体回报率和波动， 然后根据置信区间的百分比，如10%、5%或 1% 来确定最大损失值。

下面我们将用到tushare.pro的数据来计算上市公司的相关统计数据。

首先，我们需要从tushare.pro注册一个账号并调用其API获取股票日线数据。可能大多数的童稚是第一次接触tushare.pro， 那我就直接贴上官方介绍：

Tushare是一个免费提供各类金融数据和区块链数据 , 助力智能投资与创新型投资的python财经数据接口包。拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据。

因为计算股票的历史回报率不是本文的重点，所以我直接就用代码带过，过程如下：

我们将使用到上面收益率计算中的returns变量。

输出：

假设你的投资金额为１００万，那么用绝对值来算，那么：

输出：

解释： 假设你投资了100万股票600377（宁沪高速），你单日的投资损失有90%的机率会少于1.94万；你单日的投资损失有95%的机率会少于2.90万；你单日的投资损失有99%的机率会少于5.29万；你单日的投资损失有99%的机率会少于9.09万。

用图来显示：

输出：

你单日的最大投资损失有95%的机率会少于-2.90%， 占3999 天中的199.95天。