曝險與槓桿倍數計算機

你的真實槓桿,往往比想像中高。輸入每筆持股的市值與槓桿倍數、扣掉負債,看出真正的倍數。

投資部位

輸入每筆部位目前的市值,再設定它的槓桿倍數(一般股票/ETF 為 1×,槓桿 ETF 為 2× 或 3×)。

×該標的的單日槓桿:一般股票/ETF 為 1×,2 倍槓桿 ETF(如 00631L)為 2×,3 倍槓桿 ETF(如 TQQQ)為 3×。100 萬的 2 倍 ETF,曝險就是 200 萬。
×該標的的單日槓桿:一般股票/ETF 為 1×,2 倍槓桿 ETF(如 00631L)為 2×,3 倍槓桿 ETF(如 TQQQ)為 3×。100 萬的 2 倍 ETF,曝險就是 200 萬。

現金與負債

你的曝險

槓桿倍數
3.00×極高風險
300萬 ÷ 100萬
自有資金 100萬槓桿部分 200萬

你的投資曝險是 300萬,是淨資產 100萬 的 3.00 倍。市場每一次波動,都像你拿 3.00 倍的自有資金在承受。

總資產所有持股的市值,加上現金與非市場資產——扣負債前,你擁有的全部。200萬
總負債所有負債的加總:房貸、信貸/個人貸款、融資/質借與其他。已經投入市場的借款,仍然算在這裡。−100萬
淨資產總資產減去總負債——你真正的淨身價,也是槓桿倍數的計算基準。100萬
投資曝險暴露在市場波動下的總值:每筆持股的市值乘上它的槓桿倍數。2 倍 ETF 算兩倍,所以曝險可能大於總資產。300萬

壓力測試

對你的全部曝險套用一次性的市場下跌。損失=曝險 × 跌幅。由於曝險大於淨資產,對淨資產的衝擊百分比會被放大。
若市場下跌30%
你將損失
90萬
淨資產的 90%
下跌後淨資產
10萬

槓桿倍數高於 1× 時,市場下跌對你的百分比損失會大於跌幅本身。借款再加上槓桿 ETF,會讓效果層層疊加。

再平衡建議

你想把投資組合降到的槓桿倍數。1× 代表滿倉但沒有槓桿;低於 1× 代表保留現金緩衝。
目標槓桿1.0×

要把槓桿從 3.00× 降到 1.0×,可二選一(或兩者搭配):

賣出部位、降低曝險
133萬

按目前比例賣出約 133萬,曝險會減少 200萬。賣得越偏向高槓桿標的,需要賣的金額越少。

投入資金、償還負債
+200萬

投入約 200萬 的新資金償還負債(或減少借款)。曝險不變,但淨資產提高,同樣達到目標。

以市價賣出並不會改變你的淨資產,只是把一種資產換成另一種(或拿去還債);真正降低風險的,是縮小曝險。

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曝險與槓桿——常見問題

什麼是投資曝險?
曝險是暴露在市場波動下的資金總額。一般股票或 1 倍 ETF,曝險就等於你持有的市值;槓桿 ETF 則要乘上倍數——100 萬的 2 倍 ETF,曝險是 200 萬,因為它設計成每天波動為指數的兩倍。把所有持股加總,就是你的總曝險。
槓桿倍數怎麼算?
槓桿倍數=投資曝險 ÷ 淨資產,其中淨資產=總資產 − 總負債。如果曝險是 300 萬、淨資產是 100 萬,槓桿就是 3 倍:市場波動牽動你財富的程度,等於你投入了三倍自有資金。
借錢投資算不算槓桿?
算。借款會提高你持有的市值,卻不增加淨資產,倍數因此上升。房貸增貸、信貸或融資只要最後投入市場,都會放大曝險,而自有資金不變——即使你完全沒碰槓桿 ETF,這也是槓桿。
什麼是「槓上加槓」?
就是把借來的錢和槓桿商品疊在一起。借 100 萬搭配自有的 100 萬,再拿去買 2 倍 ETF,2 倍的基金乘上 2 倍的借貸資金,對淨資產的曝險大約變成 4 倍。兩種槓桿相乘,真實倍數遠比多數人以為的高。
槓桿倍數多少才「安全」?
沒有絕對數字,但低於 1× 代表你還留有現金緩衝,約 1× 是滿倉但沒有槓桿,超過約 2× 後,一次正常的空頭(−30% 到 −50%)就可能吃掉你大部分甚至全部的淨資產。壓力測試會用你自己的數字算出實際的金額損失,比一個標籤更有參考價值。
為什麼百分比損失會大於市場跌幅?
因為你的曝險大於淨資產。如果槓桿是 3 倍、市場跌 20%,你損失的是曝險的 20%——也就是淨資產的 60%。槓桿放大虧損就像放大獲利一樣,而在低點被迫賣出,會把虧損鎖死。

參考資料

Built by indigo.la.ringo · AppicLab ·

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曝險與槓桿倍數計算機回答一個多數投資人從沒真正算過的問題:把借來的錢和槓桿 ETF 加在一起,你實際承擔了多少市場風險?曝險是隨市場波動的總市值——一般 ETF 算一倍,2 倍基金算兩倍——而槓桿倍數是用這筆曝險除以你的淨資產(所有資產扣掉負債)。借錢投資會墊高前者卻不增加後者,再把槓桿 ETF 疊在貸款之上,兩者相乘,真實倍數往往比想像高得多。輸入每筆持股與它的槓桿倍數,加上現金與負債,工具就會算出你的曝險、真實槓桿,並用壓力測試把倍數換算成市場下跌時的實際損失。

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關於作者

indigo.la.ringo

想斜槓的軟體工程師,本來想釐清跟世界的關係,現在卻被逼著釐清跟AI的關係。最近則沈迷於鑽研人與金錢的關係。但不管最後找到怎樣的答案,都沒關係。