Consideramos un marco de bandido multi-brazo consciente del riesgo con el objetivo de evitar riesgos catastróficos. Este marco tiene múltiples aplicaciones en la gestión del riesgo financiero. Introducimos un nuevo procedimiento de estimación del valor en riesgo condicional (CVaR) que combina la teoría de valores extremos con la selección automatizada de umbrales mediante pruebas de bondad de ajuste ordenadas, y aplicamos este procedimiento a un problema de identificación del mejor brazo de exploración pura bajo un presupuesto fijo. Comparamos empíricamente nuestros resultados con el estimador de media muestral comúnmente utilizado del CVaR, y mostramos una mejora significativa en el rendimiento cuando las distribuciones de los brazos subyacentes son de cola pesada.