某使用参数法 VaR 的风险台发现头寸违例的频次远高于模型暗示的 5%。原因是收益并不正态——它们左偏且肥尾——所以正态分位数 VaR 在损失尾被系统性低估。请实现 solution(returns: list[float], alpha: float) -> float，返回 Cornish-Fisher VaR，这是非正态收益场景下对参数法 VaR 的标准升级。给定一组历史收益与置信水平 alpha，计算样本均值、样本标准差（ddof=1）以及 Bessel 校正的样本偏度和样本超额峰度；然后对正态逆分位数施加 Cornish-Fisher 修正，并按正损失值返回 VaR。