Quant Sandbox
SzármaztatottPortfólió & kockázatFix hozamúVállalati pénzügySztochasztikus modellekÚtmutató
Útmutató
Derivatívák árazása
01Határidős ügyletek, call és put opciók02Pozíciók kombinálása03Arbitrázs és a határidős ár04Put–call paritás05Az egylépéses binomiális modell06Kockázatsemleges valószínűségek07Többlépéses fák és visszafelé indukció08Amerikai opciók és korai lehívás09Delta és fedezés10Geometriai Brown-mozgás11A Black–Scholes-képlet12A görögök: gamma, vega, théta és rhó13Implikált volatilitás és a volatilitás-mosoly14Sztochasztikus volatilitás és a Heston-modell15Statikus replikáció: Breeden–Litzenberger és Carr–Madan16Egzotikus opciók: korlátos, ázsiai és digitális opciók
Portfólió és kockázat
01Hozamok és volatilitás02Diverzifikáció és korreláció03Hatékony front és tőkepiaci egyenes04Kockázatkerülés és az optimális teljes portfólió05CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes06Teljesítménymutatók: Sharpe, Treynor, Jensen és információs ráta07Faktormodellek és szisztematikus kockázat08Kockáztatott érték (VaR) és várható veszteség (ES)
Kötvények és kamatlábak
01Kötvényárak és hozamok02Duráció és konvexitás03Immunizáció és durációillesztés04Azonnali kamatok, forward kamatok és a hozamgörbe05Kötvényfutures és a legolcsóbban szállítható kötvény06Kamatcsereügyletek07Visszahívható kötvények és negatív konvexitás08Hitelkockázat: csődvalószínűség és hitelfelár
Vállalati pénzügyek
01Kamat, kamatozás és diszkontálás02Annuitások, örökjáradékok és hiteltörlesztés03Nettó jelenérték és belső megtérülési ráta04Súlyozott átlagos tőkeköltség05Tőkeszerkezet és a Modigliani–Miller-tételek06Diszkontált pénzáram alapú értékelés07Relatív értékelés szorzókkal08Reálopciók: a rugalmasság értéke
Sztochasztikus modellek
01Véletlen bolyongás és Brown-mozgás02Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók03Filtrációk, adaptált folyamatok és megállási idők04Feltételes várható érték és martingálok05A Brown-mozgás tulajdonságai06A tükrözési elv és az első elérési idők07A Brown-híd08Az Itô-integrál09Az Itô-lemma10Kolmogorov-egyenletek és a Feynman–Kac-formula11Mértékcsere és a Girsanov-tétel12Monte Carlo-opcióárazás13SDE-k szimulációja: az Euler–Maruyama-séma14Átlaghoz való visszahúzás: Ornstein–Uhlenbeck és Vasicek15Ugrások és a Merton-féle ugró diffúzió
Tudásgráf

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Útmutató/Portfólió és kockázat

Kockázatkerülés és az optimális teljes portfólió

4. lecke / 8 · 1 perc

A „Hatékony front és tőkepiaci egyenes” című lecke egyetlen egyenessel zárult: minden befektetőnek ugyanazt a P kockázatos portfóliót érdemes tartania, és ezt kell kevernie a kockázatmentes eszközzel. Azt viszont nem mondta meg, mennyit tartson P-ből. Ez a befektetőn múlik, nem a piacon. Ez a lecke egyetlen számmal, a kockázatkerülési együtthatóval írja le a befektető kockázathoz való viszonyát, és ennek segítségével megkeresi az egyenes legjobb pontját.

A nyitva maradt döntés

Tegyük a tőke yyy hányadát P-be, 1−y1 - y1−y hányadát pedig az rfr_frf​ hozamú kockázatmentes eszközbe. Az előző leckéhez hasonlóan az így kapott teljes portfólióra

μ=rf+y (μP−rf),σ=y σP.\mu = r_f + y\,(\mu_P - r_f), \qquad \sigma = y\,\sigma_P.μ=rf​+y(μP​−rf​),σ=yσP​.

Minden yyy érték a tőkeallokációs egyenes egy pontja. Egy óvatos befektető kis yyy-t választ, egy merész nagyot, az y>1y > 1y>1 pedig azt jelenti, hogy rfr_frf​ kamatra hitelt vesz fel, és a saját tőkéjénél többet fektet P-be. A pontok összevetéséhez olyan szabály kell, amely mérlegeli a várható hozamot a kockázattal szemben.

Várható érték–variancia hasznosság

A szokásos szabály minden portfóliónak egy pontszámot ad, a hasznosságát:

U=μ−12A σ2,U = \mu - \tfrac{1}{2} A\,\sigma^2,U=μ−21​Aσ2,

ahol a hozamokat tizedes törtként írjuk. Az AAA kockázatkerülési együttható azt mutatja, mennyire bünteti a befektető a varianciát. A>0A > 0A>0 esetén a befektető kockázatkerülő: két azonos μ\muμ-jű portfólió közül a kisebb σ\sigmaσ-jú kap nagyobb pontszámot. A=0A = 0A=0 esetén csak a várható hozam számít (kockázatsemlegesség). A valódi befektetői viselkedést nagyjából 2 és 6 közötti értékek írják le.

Példa: a kockázatos portfólióra μP=11%\mu_P = 11\%μP​=11% és σP=20%\sigma_P = 20\%σP​=20%. Egy A=4A = 4A=4 együtthatójú befektető számára

UP=0,11−12×4×0,202=0,11−0,08=0,03.U_P = 0{,}11 - \tfrac{1}{2}\times 4 \times 0{,}20^2 = 0{,}11 - 0{,}08 = 0{,}03.UP​=0,11−21​×4×0,202=0,11−0,08=0,03.

Biztos egyenérték

Egy kockázatmentes befektetésre σ=0\sigma = 0σ=0, így a hasznossága egyszerűen a hozama. Bármely portfólió hasznossága tehát hozamként is olvasható: ez a biztos egyenérték, az a biztos hozam, amelyet a befektető pontosan annyira tart vonzónak, mint a kockázatos portfóliót. A példában a befektető P-t egy biztos 3%-kal egyenértékűnek tartja. Ha a kockázatmentes kamat rf=3%r_f = 3\%rf​=3%, akkor ennek a befektetőnek mindegy, hogy csak P-t vagy csak kincstárjegyet tart.

Közömbösségi görbék

Az azonos UUU hasznosságú portfóliókra

μ=U+12A σ2.\mu = U + \tfrac{1}{2} A\,\sigma^2.μ=U+21​Aσ2.

A (σ,μ)(\sigma, \mu)(σ,μ) síkon ez egy felfelé görbülő parabola, egy közömbösségi görbe: a befektetőnek mindegy, melyik pontját tartja. Minden további kockázati egységért több várható hozammal kell fizetni, és ez az ár σ\sigmaσ-val együtt nő. A feljebb fekvő görbék nagyobb hasznosságot jelentenek. Nagyobb AAA mellett a görbék meredekebbek, mert a kockázatkerülőbb befektető ugyanakkora kockázatért több kompenzációt kér.

Az optimális teljes portfólió

A teljes portfóliót a hasznosságba helyettesítve csak yyy-tól függő függvényt kapunk:

U(y)=rf+y (μP−rf)−12A σP2 y2.U(y) = r_f + y\,(\mu_P - r_f) - \tfrac{1}{2} A\,\sigma_P^2\, y^2.U(y)=rf​+y(μP​−rf​)−21​AσP2​y2.

Ez yyy-ban lefelé nyíló parabola. Az (μP−rf)−AσP2 y(\mu_P - r_f) - A\sigma_P^2\, y(μP​−rf​)−AσP2​y deriváltat nullával egyenlővé téve

y∗=μP−rfA σP2,U∗=rf+SRP22A,y^{*} = \frac{\mu_P - r_f}{A\,\sigma_P^2}, \qquad U^{*} = r_f + \frac{\text{SR}_P^2}{2A},y∗=AσP2​μP​−rf​​,U∗=rf​+2ASRP2​​,

ahol SRP=(μP−rf)/σP\text{SR}_P = (\mu_P - r_f)/\sigma_PSRP​=(μP​−rf​)/σP​ a Sharpe-ráta. Geometriailag y∗y^*y∗ az a pont, ahol egy közömbösségi görbe éppen érinti a tőkeallokációs egyenest: a magasabb görbék elkerülik az egyenest, az alacsonyabbak két pontban metszik, és mindkét pont rosszabb.

A kockázatos portfólió optimális súlya y∗=(μP−rf)/(AσP2)y^{*} = (\mu_P - r_f)/(A\sigma_P^2)y∗=(μP​−rf​)/(AσP2​): arányos a többlethozamával, és fordítottan arányos a varianciájával és a befektető kockázatkerülésével.

Számpélda

Legyen μP=11%\mu_P = 11\%μP​=11%, σP=20%\sigma_P = 20\%σP​=20%, rf=3%r_f = 3\%rf​=3% és A=4A = 4A=4. Ekkor

y∗=0,084×0,04=0,5,μ=3%+0,5×8%=7%,σ=0,5×20%=10%,y^{*} = \frac{0{,}08}{4 \times 0{,}04} = 0{,}5, \qquad \mu = 3\% + 0{,}5 \times 8\% = 7\%, \qquad \sigma = 0{,}5 \times 20\% = 10\%,y∗=4×0,040,08​=0,5,μ=3%+0,5×8%=7%,σ=0,5×20%=10%,

és U∗=0,07−12×4×0,01=5%U^{*} = 0{,}07 - \tfrac{1}{2}\times 4 \times 0{,}01 = 5\%U∗=0,07−21​×4×0,01=5%. Csak kincstárjegyet vagy csak P-t tartva a biztos egyenérték egyaránt 3%, így a fele-fele keverék mindkét végpontnál egyértelműen jobb. Egy kockázatkerülőbb, A=8A = 8A=8 együtthatójú befektető y∗=0,25y^* = 0{,}25y∗=0,25-öt tart (várható hozam 5%, szórás 5%), egy A=2A = 2A=2 együtthatójú pedig pontosan P-t (y∗=1y^* = 1y∗=1).

Egy második befektető más piacon van, μP=10%\mu_P = 10\%μP​=10%, σP=25%\sigma_P = 25\%σP​=25% és rf=2%r_f = 2\%rf​=2%, kockázatkerülése pedig A=3A = 3A=3.

Kidolgozott példa

Optimális teljes portfólió egy második befektetőnek

  1. Az optimális súly a kockázatos portfólióban.

    y∗=μP−rfA σP2\displaystyle y^{*} = \frac{\mu_P - r_f}{A\,\sigma_P^2}y∗=AσP2​μP​−rf​​=0,4267
  2. A teljes portfólió várható hozama.

    μ=rf+y∗(μP−rf)\displaystyle \mu = r_f + y^{*}(\mu_P - r_f)μ=rf​+y∗(μP​−rf​)=5,413%
  3. A volatilitása.

    σ=y∗σP\displaystyle \sigma = y^{*}\sigma_Pσ=y∗σP​=10,67%
  4. A hasznossága a SRP=0,32\text{SR}_P = 0{,}32SRP​=0,32 Sharpe-rátán keresztül.

    U∗=rf+SRP22A\displaystyle U^{*} = r_f + \frac{\text{SR}_P^2}{2A}U∗=rf​+2ASRP2​​=3,707%

Hitelfelvétel

Az optimális súly akkor nagyobb egynél, ha A<(μP−rf)/σP2A < (\mu_P - r_f)/\sigma_P^2A<(μP​−rf​)/σP2​, itt ha A<2A < 2A<2. A=1,6A = 1{,}6A=1,6 mellett a befektető y∗=0,08/(1,6×0,04)=1,25y^* = 0{,}08/(1{,}6 \times 0{,}04) = 1{,}25y∗=0,08/(1,6×0,04)=1,25-öt szeretne: a saját tőkéje negyedét kölcsönveszi rfr_frf​ kamatra, és 125%-ot fektet P-be, 13%-os várható hozammal és 25%-os szórással. A gyakorlatban a befektetők drágábban vesznek fel hitelt, mint amennyiért kölcsönadnak, ezért az egyenes P után lefelé törik, és az optimális hitelfelvétel kisebb.

Az ábra a példa tőkeallokációs egyenesét mutatja. Húzd a pontot az egyenes mentén yyy kiválasztásához; a ponton átmenő görbe az a közömbösségi görbe, amelyen éppen vagy, a szaggatott görbe pedig az optimumhoz tartozik. Indulj P-ből, ahol a két görbe messze van egymástól, és húzd a kockázatmentes vég felé: a hasznosság nő, amíg a pont rá nem ugrik az optimumra y=0,5y = 0{,}5y=0,5-nél, utána ismét csökken. Válts AAA-t, és figyeld meg, hogy az optimum elmozdul, az egyenes viszont a helyén marad.

Közömbösségi görbék a tőkeallokációs egyenesenMegnyitás: Portfólió optimalizálás →
Húzd a pontot az egyenes mentén (vagy használd a nyílbillentyűket).
  • tőkeallokációs egyenes
  • közömbösségi görbe a választott pontban
  • közömbösségi görbe az optimumban
Súly P-ben, y
1.00
Várható hozam
11.00%
Szórás
20.0%
Hasznosság U
3.00%
Biztos egyenérték
3.00%
Optimális súly y*
0.50

A két döntés szétválása

Az eredmény két részre bontja a befektetési problémát. Hogy melyik kockázatos portfóliót tartsuk, csak a piacon múlik (várható hozamok, szórások, korrelációk): minden várható érték–variancia alapon döntő befektető az érintési portfóliót választja. Hogy mennyit tartsunk belőle, csak a befektető AAA együtthatóján múlik. Ez a két alap tétele: bármely optimális portfólió ugyanannak a két alapnak, a kockázatmentes eszköznek és P-nek a keveréke.

Összefoglalás

  • Az U=μ−12Aσ2U = \mu - \tfrac{1}{2}A\sigma^2U=μ−21​Aσ2 várható érték–variancia hasznosság pontozza a portfóliókat; AAA a kockázatkerülés mértéke.
  • Egy portfólió hasznossága a biztos egyenértéke: az a biztos hozam, amelyet a befektető ugyanannyira vonzónak tart.
  • A μ=U+12Aσ2\mu = U + \tfrac{1}{2}A\sigma^2μ=U+21​Aσ2 közömbösségi görbék parabolák, nagyobb AAA mellett meredekebbek.
  • A legjobb teljes portfólió y∗=(μP−rf)/(AσP2)y^* = (\mu_P - r_f)/(A\sigma_P^2)y∗=(μP​−rf​)/(AσP2​) súlyt tart P-ben; y∗>1y^* > 1y∗>1 hitelfelvételt jelent.
  • Mindenki ugyanazt a kockázatos portfóliót tartja; csak az ez és a kockázatmentes eszköz közötti arány különbözik.

A következő lecke, a „CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes”, azt vizsgálja, mi történik az árakkal, ha minden befektető ugyanazt a kockázatos portfóliót tartja.

Próbáld kiKeverj egy kockázatos eszközt a kockázatmentes kamattal, és mozogj a tőkeallokációs egyenesen a Kockázat és hozam laborban →
2 kérdés ehhez a leckéhez a sorozat végén →
← ElőzőHatékony front és tőkepiaci egyenesKövetkező →CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes
Kapcsolatok
Kockázatkerülés és az optimális teljes p…
Teljes gráf megnyitása →
Laborok ehhez a leckéhez
Kockázat & hozamPortfólió optimalizálás