Rank the universe by tail-risk metric
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Cross-Asset Tail Risk API
Ranks the major markets by how brutal their bad days are, computed live from Yahoo Finance daily closes — no key, nothing stored. Volatility and the Sharpe ratio assume returns are symmetric and well-behaved, but the losses that actually blow up a book live in the left tail — the rare, deep down-days a standard-deviation number smooths away. This API measures that tail directly. For each market it returns Value-at-Risk (the daily loss not exceeded on 95% / 99% of days, both the historical percentile and the normal-distribution parametric estimate), the Conditional VaR / Expected Shortfall (the average loss on the worst days, beyond VaR — how bad the bad days really are), and the shape of the return distribution: skewness (negative = crash-prone, a long left tail) and excess kurtosis (high = fat-tailed, outlier-prone). The asset endpoint returns one instrument's full tail-risk profile; the screener endpoint ranks the cross-asset universe (equities, sectors, commodities, bonds, FX and crypto; filterable by class) from the most tail-risky to the safest. This is the cross-asset distribution-tail / VaR-CVaR cut — distinct from the bring-your-own-series risk-metrics engine, the crypto-only coin risk scorecard, the drawdown-pain (Ulcer) screener and the volatility APIs. It is the left tail, measured across the whole book.
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Altro APIs con tag sovrapposti.
Crypto Risk Profile (VaR & Tail Risk) API
The full risk scorecard of any coin, computed live from its Binance daily candles — no key, nothing stored. Volatility alone hides what matters most for risk: the tails. This returns the Value at Risk (the daily loss not exceeded on 95% / 99% of days), the Conditional VaR / expected shortfall (the average loss on the worst days, beyond VaR), the skewness and excess kurtosis of the return distribution (how asymmetric and how fat-tailed it is — crypto is famously fat-tailed), the maximum drawdown, and the risk-adjusted return ratios (Sharpe and Sortino). The profile endpoint returns the whole scorecard for one coin; the drawdown endpoint returns the worst peak-to-trough decline with its peak, trough and depth plus the current drawdown from the high; the compare endpoint ranks a basket of coins by risk-adjusted return so you can see which carries the most tail risk per unit of return. This is the coin-native risk-distribution / tail-risk cut for crypto — distinct from the generic risk-metrics, CAPM and trade-stats APIs (which compute on a series you pass in) and from the realised-volatility API (which has no VaR, skew, kurtosis or drawdown). Coins are Binance bases (BTC) or symbols (BTCUSDT); the quote defaults to USDT and the window is 30-1000 days. Risk-free rate is assumed 0.
api.oanor.com/cryptorisk-api
Risk Metrics API
Live-Risikoadjustierte-Rendite-Analysen, die Quants und Portfoliomanager auf einer Rendite- oder Preisserie durchführen – auf Abruf berechnet, kein API-Key, nichts gecached. Holen Sie sich die Sharpe Ratio mit annualisierter Rendite und Volatilität; die Sortino Ratio unter Verwendung der Abwärtsabweichung; periodische und annualisierte Volatilität, Abwärtsabweichung und Semivarianz; sowie historischen und parametrischen Value-at-Risk plus Conditional VaR (Expected Shortfall) auf jedem Konfidenzniveau. Jeder Wert wird live aus Ihrer Eingabe berechnet und funktioniert für jeden Markt – Forex, Aktien, Krypto oder Fonds. Eine Risikostatistik-Engine, die sich von reinen Preisfeeds, technischen Indikator-Tools und Optionspreis-Tools unterscheidet: Sie verwandelt eine Serie von Renditen in die risikoadjustierten Performance-Zahlen, an denen eine Strategie gemessen wird.
api.oanor.com/riskmetrics-api
Varianzverhältnis-Test-API
Ein formaler statistischer Test, ob ein Markt einem Random Walk folgt oder ob seine Renditen handelbaren Momentum oder Mean-Reversion aufweisen, die real und nicht nur Rauschen sind – der Lo-MacKinlay-Varianzverhältnis-Test, live berechnet aus den täglichen Schlusskursen von Yahoo Finance, kein Key, nichts gespeichert. Die meisten Persistenztools geben Ihnen eine einzelne deskriptive Zahl; dieser Test liefert Ihnen einen Hypothesentest mit einem Urteil. Das Varianzverhältnis vergleicht die Varianz von Mehrtagesrenditen mit der Varianz von Eintagesrenditen, skaliert: Bei einem echten Random Walk beträgt das Verhältnis 1 für jeden Horizont. Ein Verhältnis über 1 bedeutet, dass Renditen positiv autokorrelieren (Trends bleiben bestehen – Momentum); unter 1 bedeutet, dass sie sich umkehren (Mean-Reversion). Entscheidend ist, dass es eine heteroskedastizitätsrobuste z-Statistik und einen p-Wert für jeden Horizont liefert, sodass Sie wissen, ob die Abweichung vom Random Walk statistisch signifikant ist oder nur Stichprobenrauschen – etwas, das eine Punktschätzung nicht sagen kann. Der Asset-Endpunkt führt den Test für Horizonte von 2, 4, 8 und 16 Tagen durch und gibt jedes Verhältnis, die z-Statistik, den p-Wert und ein Urteil (Ablehnen/Nicht-Ablehnen) sowie eine Gesamtbewertung zurück. Der Screener-Endpunkt ordnet das marktübergreifende Universum nach ihrem 2-Tage-Varianzverhältnis und trennt die statistisch momentumartigen Märkte von den mean-revertierenden. Dies ist der Random-Walk-Hypothesentest-Schnitt – unterschieden von der Hurst-Exponent-Regime-API (eine Punktschätzung ohne Signifikanz), der Momentum- und der Preis-API. Es ist der Test mit dem p-Wert.
api.oanor.com/varianceratio-api
Kalendereffekte (Wochentag & Monatswechsel) API
Die beiden am besten dokumentierten Kalenderanomalien bei Aktien – der Wochentag-Effekt und der Monatswechsel-Effekt – live gemessen über ein assetübergreifendes Universum aus der täglichen Yahoo Finance Historie, kein Key, nichts gespeichert. Jahrzehntelange Forschung zeigt, dass Renditen nicht gleichmäßig über die Woche oder den Monat verteilt sind: Der Monatswechsel-Effekt – das Cluster aus dem letzten Handelstag eines Monats und den ersten Tagen des nächsten – hat historisch den Großteil des gesamten Monatsgewinns eingefangen, während der Rest des Monats dahindriftet; und der Wochentag-Effekt (der alte „Montag-Effekt“ und seine Verwandten) zeigt, dass einige Wochentage durchweg stärker sind als andere. Diese API quantifiziert beide direkt. Der turnofmonth-Endpunkt teilt die Historie eines Instruments in das Monatswechsel-Fenster (der letzte Handelstag plus die ersten drei jedes Monats) versus den Rest auf und gibt die durchschnittliche tägliche Rendite und Gewinnrate jedes Fensters, die Spanne zwischen ihnen und den Anteil der Gesamtrendite, die in dieser Handvoll Tage erzielt wurde, zurück. Der dayofweek-Endpunkt gibt für jeden Wochentag die durchschnittliche tägliche Rendite, Gewinnrate und Stichprobengröße zurück, mit dem besten und schlechtesten Tag. Der screener-Endpunkt ordnet das assetübergreifende Universum nach der Stärke des Monatswechsel-Effekts, sodass Sie sehen können, wo der Kalendervorteil am größten ist. Dies ist der Wochentag-/Monatswechsel-Kalenderanomalie-Schnitt – unterschieden von den Monats-Jahreszeit-APIs (Aktienindex, FX, Rohstoffe) und der reinen Krypto-Intraday/Wochentag-Saisonalitäts-API. Muster sind deskriptiv, nicht prädiktiv.
api.oanor.com/calendareffects-api
Domande frequenti
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Come ottengo una chiave API per Cross-Asset Tail Risk API?
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curl https://api.oanor.com/tailrisk-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/tailrisk-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/tailrisk-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
"https://api.oanor.com/tailrisk-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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