Portefeuille à Deux Actifs

Faites glisser pondérations et corrélation ; observez σ du portefeuille se déplacer le long de la frontière à deux actifs. La démonstration la plus simple de pourquoi la diversification fonctionne.

Faites glisser le poids de l'actif A. Observez l'écart-type du portefeuille se déplacer le long de la frontière à deux actifs. Plus la corrélation est faible, plus le gain de diversification est grand.

Choisissez 2 actifs — récupérez μ, σ, ρ en direct

Actif A

Mix any combination — e.g. NVDA + BTC-USD + GLD + AGG. Type a ticker not in the list to add it as a custom asset.

Actif B

Mix any combination — e.g. NVDA + BTC-USD + GLD + AGG. Type a ticker not in the list to add it as a custom asset.

Actif A — S&P 500 (stocks)

E[r] %

σ %

Actif B — US 10y T-Note (bonds)

E[r] %

σ %

Corrélation ρ

Poids de A: 60%

Poids MVP en forme fermée (w_A) :10.47%

E[r_p]

7.60%

σ_p

11.42%

Sharpe (rf=0)

0.67

La frontière à deux actifs montre tous les mélanges pondérés de A et B. Le MVP (orange) est le point unique à σ minimal. Une corrélation plus faible pousse la courbe vers la gauche — c'est le bénéfice de la diversification, le seul « repas gratuit » en finance.

When you mix two assets, the portfolio return is just the weighted average of the two returns. But the volatility is NOT a simple average - it depends on correlation. When ρ < 1, you get diversification: the portfolio is less volatile than a weighted average would suggest. That's the magic Markowitz formalised.

Chaque Lab est ancré dans les mathématiques standard des manuels (Bodie / Kane / Marcus, Fabozzi, Tandelilin). Read the full methodology in the How It Works panel above.