리스크 패리티 배분 계산기

두 개 이상의 자산과 각 자산의 양수 연환산 변동성을 백분율로 입력하세요. 모든 쌍에 대해 마이너스 1에서 플러스 1 사이의 상관계수를 입력합니다. 새 쌍은 0으로 시작하며 행렬에서 수정할 수 있습니다. 계산기는 공분산 행렬을 만들고 입력한 상관관계가 수학적으로 가능한 행렬인지 확인합니다.

계산기는 먼저 변동성에 반비례하는 후보 비중을 만든 다음 분산 기여도가 같아지도록 반복 조정하고 합계를 100%로 정규화합니다. 결과에는 후보 리스크 패리티 비중, 동일 자본 비중, 자산별 기여 비중, 두 가지 포트폴리오 변동성, 분산 비율, 반복 상태가 표시됩니다.

표시되는 기여도는 최종 후보 배분을 반올림하기 전에 계산합니다. 상관관계가 음수이면 음의 위험 기여도가 생길 수 있습니다. 분산이 0인 포트폴리오에서는 기여 비중을 정의할 수 없습니다. 반복 상한에 도달하거나 기여도가 0 이하가 되어 유효한 갱신이 어려우면 계산이 먼저 끝날 수 있습니다. 목표 허용 오차를 충족하지 못하면 상태는 미수렴으로 표시됩니다.

입력한 가정이 비중에 어떤 영향을 주는지 살펴보는 데 결과를 활용하세요. 변동성과 상관계수 추정치는 표본 기간에 따라 달라질 수 있습니다. 이 예시 외의 배분을 사용하기 전 다른 위험과 거래 제약을 별도로 검토하세요.

상관관계가 없는 두 자산의 연환산 변동성을 20%와 10%로 입력합니다. 계산된 비중은 33.33%와 66.67%입니다. 각 자산은 모델링한 포트폴리오 분산에 50%씩 기여합니다. 포트폴리오 변동성은 9.43%이며, 자본을 각각 50%씩 배분한 경우의 11.18%와 비교할 수 있습니다.

두 자산 변동성의 가중 평균은 13.33%이므로 분산 비율은 1.414입니다. 이 비율은 가중 평균을 포트폴리오 변동성과 비교합니다. 이 수치는 공식을 설명하기 위한 예이며 예측이나 추천 배분이 아닙니다.

각 자산의 변동성과 상관관계 가정이 있을 때 자본 비중과 모델링한 동일 분산 기여를 비교하는 데 사용하세요. 입력값이 배분에 미치는 영향을 살펴볼 수 있습니다.

기대수익률, 낙폭 시나리오, 레버리지, 거래 비용, 계좌 제약이 필요하다면 다른 모델을 사용하세요. 이 계산기는 성과를 예측하거나 개인별 적합성을 평가하지 않습니다.

한 자산에는 일간 변동성을, 다른 자산에는 연환산 변동성을 혼합하지 마세요. 상관행렬에 공분산 값을 넣지 마세요. 상관계수에는 단위가 없으며 수익률 빈도, 통화 기준, 관측 기간을 동일하게 맞춰야 합니다.

표시된 비중을 수익이나 손실 예측으로 해석하지 마세요. 음의 위험 기여도, 집중도, 레버리지, 유동성, 회전율을 별도로 검토하세요. 수학적으로 유효한 상관행렬도 추정값의 확실성을 의미하지 않습니다.

이 계산은 매수 보유 배분과 하나의 고정 공분산 행렬을 사용합니다. 기대수익률, 레버리지, 금융 비용, 거래 비용, 세금, 유동성, 회전율 제한, 낙폭, 스트레스 시나리오는 포함하지 않습니다. 입력 추정치에는 불확실성이 있으며 기간에 따라 달라질 수 있습니다. 상관관계 검증은 수학적 일관성을 확인할 뿐 추정치의 신뢰성을 보장하지 않습니다. 자산 20개 제한은 쌍별 행렬 계산 범위를 제한합니다. 결과는 예측이나 개인별 배분 권고가 아닙니다.

리스크 패리티는 모델링한 포트폴리오 분산에서 각 자산이 비슷한 비중을 차지하도록 자본을 배분합니다. 동일 비중은 자본을 고르게 나누며, 기대수익률 최적화는 다른 목표를 풉니다. 같은 자산 정의와 가정을 사용해 방법을 비교하세요.

선택한 배분을 거래 금액으로 바꾸려면 포트폴리오 리밸런서, 중복 보유를 살펴보려면 ETF 중복 분석기, 과거 손실 경로를 살펴보려면 최대 낙폭, 주식 벤치마크 민감도를 비교하려면 포트폴리오 베타를 이용하세요.