计算合约组合总风险值（VaR）有三种方法：一、参数法基于协方差矩阵，假设正态分布，通过波动率、相关性及权重计算组合波动率后乘以2.33得99% VaR；二、历史模拟法直接用250日价格变动推算损益，取第1百分位数；三、蒙特卡洛法通过10,000次随机路径模拟，取第100个最小损益值。
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计算合约组合的总风险值（VaR）需综合各合约头寸、波动率、相关性及置信水平。该过程依赖统计建模与矩阵运算。
一、基于协方差矩阵的参数法
该方法假设收益率服从正态分布，利用资产间协方差矩阵量化组合整体波动性。适用于线性衍生品且历史数据稳定的情形。
1、获取组合中每个合约的持仓数量与名义本金，统一为相同单位。
2、计算各合约日收益率序列的标准差，构成对角线波动率向量σ。
3、构建相关系数矩阵ρ，元素ρij为合约i与j的日收益率相关系数。
4、计算协方差矩阵Σ = diag(σ) × ρ × diag(σ)。
5、计算组合权重向量w，其中wi = 合约i的市值占组合总市值比例。
6、求组合日波动率：σp = √(wT Σ w)。
7、取99%置信水平对应分位数z = 2.33，计算VaR = z × σp × 组合总市值。
二、历史模拟法
该方法不依赖分布假设，直接使用历史价格变动序列生成组合损益分布，适用于含非线性合约的组合。
1、收集组合中所有合约过去250个交易日的收盘价数据。
2、对每个交易日，计算各合约单日价格变动百分比ΔPi,t。
3、按当前持仓数量和名义本金，推算每个历史情景下的组合损益：Lt = Σ (持仓i × ΔPi,t × 名义因子i)。
4、将全部Lt按升序排列，取第2.5百分位数对应的损失值作为VaR（97.5%置信水平）或第1百分位数（99%置信水平）。
三、蒙特卡洛模拟法
通过随机抽样模拟大量可能的价格路径，生成损益分布，可嵌入波动率曲面、跳跃等复杂结构。
1、设定各合约标的资产的随机过程模型（如带跳跃的GBM或Heston模型）。
2、校准模型参数：漂移项、瞬时波动率、跳跃强度及幅度分布，使用过去60日隐含波动率与历史波动率联合拟合。
3、生成10,000条独立的1日价格路径，每条路径包含所有合约标的的模拟价格。
4、对每条路径，重新估值组合中所有未平仓合约，计算其1日损益变化。
5、将全部损益排序，取第100个最小值（对应99%置信水平下10,000次模拟）作为VaR估计值。
