在Julia中进行极端事件建模和风险评估可以采取以下策略：
使用Julia中的统计建模包，如StatsModels、Distributions等，对极端事件进行建模。可以使用极值分布、泊松分布等进行建模，以分析极端事件的概率和影响。
利用Julia中的Monte Carlo模拟方法，对风险进行评估。通过生成大量随机样本，并进行蒙特卡洛模拟，可以评估不同极端事件对组合或投资组合的风险影响。
使用Julia中的优化算法，对极端事件下的最优决策进行求解。可以通过建立数学模型，利用优化算法求解最优投资组合或风险控制策略，以应对极端事件带来的风险。
结合Julia中的可视化包，如Plots、Plotly等，对极端事件建模和风险评估结果进行可视化展示。通过可视化分析，可以更直观地理解极端事件的影响和模拟结果，帮助制定相应的风险管理策略。
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