2026. augusztus 5., szerda

Pemmikán házilag

A pemmikán házilag úgy készíthető el, hogy egyenlő arányban összekeverjük a teljesen száraz, porrá őrölt sovány húst (marha vagy vad) a forró, tiszta szakonnazsírral, majd opcionálisan adhatunk hozzá szárított bogyós gyümölcsöt. A masszát formába nyomjuk, és hagyjuk kihűlni. Évekig eláll hűtés nélkül is, mint a trprrtő a zsírban. A pemmikán nem nyers, hanem alaposan kiszárított (aszalt) hús és olvadt faggyú (zsír) keveréke.

Hozzávalók

Száraz hús: 50 dkg teljesen sovány száraz, ropogós marha- vagy szarvashús. Zsír: 50 dkg marhafaggyú vagy háj (kifejezetten tisztított faggyú).Opcionális: 5-10 dkg szárított áfonya vagy ribizli (porrá őrölve).

Elkészítés lépései

Vágd a húst vékony csíkre. Szárítsd kiaszalóban vagy sütőben alacsony hőfokon, amíg teljesen törékeny nem lesz. Törd vagy daráld a kiszáradt húst finom porrá egy konyhai robotgéppel. Olvaszd meg a faggyút alacsony lángon egy edényben. Ügyelj rá, hogy ne égjen meg, csak tiszta folyékony zsírrá váljon. Keverd össze a húsport a megolvadt, de nem túl forró zsírral 1:1 arányban, amíg sűrű pépet nem kapsz. Öntsd a masszát egy sütőpapírral bélelt tepsibe vagy formába. Nyomkodd jól lenyomva, majd hagyd szobahőmérsékleten megdermedni. Vágd kisebb kockákra a megdermedt tömböt. Csomagold be zsírpapírba vagy zárt dobozba.

Lenzangerbach patak

A Lenzangerbach egy alpesi hegyi patak Ausztriában, Salzburg tartományban, a Rauris-völgyben (Raurisertal). A Kolmkarspitz csúcs közelében ered (kb. 2350 méteres magasságban), és a Grieswiesalmnál torkollik bele a Hüttwinklache patakba, mintegy 850 méteres szintkülönbséget bejárva. Pinzgau régió, Magas-Tauern Nemzeti Park, Rauris település déli része.Környezet: A patak romantikus völgyében halad a híres Rauriser Urwald (Raurisi őserdő) és a Durchgangalm legelői felé vezető 31-es számú túraútvonal.
Megközelítés: A völgy végén található Lenzanger parkoló (Parkplatz Lenzanger, kb. 1550 m) a fizetős Kolmstraße autónkénti matricaútján keresztül érhető el.

Hüttwinklache (vagy Hüttwinkl-Ache) egy kb. 17,5 km hosszú alpesi patak Ausztriában, Salzburg tartományban, a Magas-Tauern hegységben. A Hoher Sonnblick lábától ered (kb. 2400 méteres magasságban), átfolyik a festői Hüttwinkl-völgyön (Hüttwinkltal), majd Wörth településnél egyesül a Seidlwinklache patakkal, létrehozva a Rauriser Ache nevű folyót.

Helyszín: A Lenzanger parkoló a völgy felső részén található, a hivatalos és felszerelt Goldwaschplatz Bodenhaus pedig nem messze innen éri el a látogatókat, ahol szakértők segítenek. Felszerelés bérlés: A helyszínen minden szükséges eszközt (gumicsizma, aranymosó serpenyő, ásó, fiola az arany eltétszhez) ki lehet bérelni. Szabályok: A nemzeti park szigorú védelme miatt csak a kijelölt helyeken és hagyományos serpenyős módszerrel szabad mosni; a fémkeresők használata tilos.

Svájc

Pfäfers közelében a közlekedést a Bad Ragaz vagy Sargans lehajtókon keresztül elérhető A3-as és A13-as svájci autópályák biztosítják. Maga Pfäfers egy hegyi település a Tamina-völgyben, közvetlen autópálya-kihajtóval nem rendelkezik, de a közeli gyorsforgalmi utakról könnyen elérhető.Elérés és útvonalakAutópályák: Az A3-as és A13-as autópálya halad a térségben (Sarganserland csomópont).Lehajtó: Bad Ragaz vagy Sargans irányából.Helyi kapcsolat: A híres Taminai híd (Taminabrücke) köti össze Pfäfers környékét a szomszédos részekkel.Fontos tudnivalókMatrica: A svájci autópályák használatához éves autópálya-matrica (Autobahnvignette) szükséges, melynek ára 40 svájci frank. A „Pfeifers” (vagy régebbi nevén Pfäfers) Svájcban, Graubünden kantonban, Chur közelében található híres termálvölgyre, valamint a terület gyógyvizeit adó Tamina-patakra és annak szurdokára utal. Pfäfers falu és a hozzá tartozó híres fürdőhely/apátság a közeli Bad Ragaz mellett, a Tamina-patak mély völgyében fekszik. https://www.youtube.com/watch?v=ZFcjEWbWwjg  Sardona Tektonikus Aréna területén, a Svájci-Alpokban folynak. A patak a fenti gleccserzónából a Segnesboden fennsíkjain át halad, ahol lenyűgöző vízesésként zúdul le a sziklalépcsőkön, és folyamatosan alakítja a nemzeti jelentőségű alpesi síkság arculatát. Weisse Lütschine patak

2026. augusztus 4., kedd

The problem of ethical and global regulation of artificial intelligence

The rapid development and widespread adoption of artificial intelligence (AI) raises a number of ethical and legal challenges. This paper aims to provide a comprehensive overview of these challenges, with a particular focus on data protection, privacy, transparency and regulation. I analyze the ethical aspects of AI applications, the “black box” problem and algorithmic bias. I present the current state and future directions of legal regulation, as well as the concept of “ethical AI” and the importance of international cooperation. In my paper, I highlight that addressing these challenges is crucial to protecting individual rights and ensuring responsible technological development. The ethical and global regulatory issues of artificial intelligence (AI) are grouped around discrimination, lack of transparency and the definition of responsibility. The most important challenges are algorithmic bias, the black box problem and the lack of an international legal framework. Main ethical challenges Algorithmic bias: Decisions based on distorted data can adversely affect certain social groups. Lack of transparency: Due to the “black box” operation, the logic of decisions is often incomprehensible and untraceable. Data protection and privacy: The collection of huge amounts of personal data threatens the rights of individuals. Global regulatory issues Establishing responsibility: It is not clear whether the developer, the operator or the AI ​​itself is responsible in the event of an error. International uniformity: Countries regulate the area at different speeds and along different principles, which makes global cooperation difficult. Risk-based restrictions: The creation and enforcement of strict, risk-adjusted legal frameworks, also represented by the European Union, at a global level. The rapid development and spread of artificial intelligence (AI) raises numerous ethical and legal challenges. This paper aims to provide a comprehensive overview of these challenges, with a particular focus on data protection, privacy, transparency and regulation. I analyse the ethical aspects of AI applications, the “black box” problem and algorithmic bias. I present the current state and future directions of legal regulation, as well as the concept of “ethical AI” and the importance of international cooperation. In my paper, I highlight that addressing these challenges is crucial for the protection of individual rights and the responsible development of technology. The development of artificial intelligence is explosive, and although it cannot yet replace certain human qualities, it will soon reach the same level of human capabilities and even surpass them almost immediately, transforming into superintelligence. This could have unforeseeable consequences if humanity loses control and AI becomes fully autonomous. An important element of control is the definition of regulations, i.e. the creation of legislation and the institutional system that oversees the evolving technology. This article is about where we stand in the field of regulation related to artificial intelligence, and in my opinion, what dangers lurk for us and what shortcomings there are in the field of legislation. The rapid rise of artificial intelligence is one of the most exciting and worrying phenomena of our time. While AI is revolutionizing almost every aspect of life from medicine to transportation, it also raises a number of ethical and legal challenges. This study provides a comprehensive picture of these challenges, with a particular focus on data protection, privacy, transparency and regulation. We examine the social impacts of AI applications, the problems of Chinese surveillance systems, the dangers of algorithmic bias, and the current state and future directions of legal regulation. The aim is to help shape a future in which we harness the benefits of AI while preserving our fundamental values ​​and rights. The societal impact of artificial intelligence: Data protection and privacy in the digital age The operation of AI systems requires vast amounts of data, which poses serious challenges to the protection of personal data and respect for privacy. This area is particularly sensitive, as AI-based technologies can deeply penetrate individuals’ private spheres and potentially misuse the information they collect. The tension between the data hunger of AI systems and the right of individuals to privacy is a good example of the ethical dilemmas that accompany the development of technology. The handling of biometric data, especially the spread of facial recognition systems, raises serious privacy concerns. In 2019, it was revealed that Amazon had developed an AI-based recruitment tool that showed gender bias. The algorithm, which learned from the resumes of previous applicants, gave preference to male applicants.This case has sharply highlighted the ability of AI systems to amplify and reproduce social inequalities if we do not pay sufficient attention to the quality and representativeness of the data. Deepfake technology: A new dimension of manipulation The development of deepfake technology has brought new ethical challenges to the fore. The Council of Europe’s Committee on Bioethics also warns: This technology enables identity theft and the manipulation of public opinion, which can have serious consequences. Deepfakes can be used to spread disinformation, which can threaten democratic processes and social stability. In addition, the technology is often used without the consent of the person concerned, which violates the right to privacy and can cause reputational damage to individuals or organisations. Ethical challenges also include the blurring of the line between real and fake content, which can undermine trust in digital media and news sources. In 2018, actor and director Jordan Peele made a video in which former US President Barack Obama makes seemingly offensive statements. The video was intended to raise awareness about the dangers of deepfake technology and the spread of disinformation. This case sharply highlighted how easy it is to manipulate public opinion and undermine trust in digital media. Legal safeguards: GDPR and anti-discrimination rules The General Data Protection Regulation (GDPR) imposes strict requirements on automated decision-making. It requires explainability and guarantees the right of data subjects not to be subject to decisions based solely on automated processing. AI systems must also comply with anti-discrimination legislation, which is particularly relevant in sensitive areas such as housing decisions or financial services. This requirement is consistent with a number of laws, including the Fair Housing Act (housing decisions) and the Equal Credit Opportunity Act (financial services).[6] These laws prohibit discrimination against protected groups, regardless of whether the decision is made by a human or an AI system. As technology advances, legal regulations must continually adapt to new challenges to find a balance between innovation and the protection of fundamental rights. China’s Surveillance Systems: The Conflict between Technology and Human Rights China’s widespread use of facial recognition technologies as a tool for surveillance and state control not only raises ethical concerns, but also paints a picture of the future that evokes George Orwell’s dystopian novel “1984.”[8] The use of the technology not only violates privacy, but also enables a level of social control that was previously unimaginable. The Cyberspace Administration of China (CAC)’s 2023 regulation, the “Regulations on the Security Management of Facial Recognition Technology Applications (Trial Operation),” ostensibly aims to tighten control over the use of the technology and protect privacy. The regulation stipulates that facial recognition technology can only be used for clear purposes and necessity, and that consent from data subjects must be obtained before data collection. Of course, this is unthinkable in China. A 2020 report by Amnesty International highlights the dark side of the technology. According to the organization, the use of facial recognition systems could contribute to the systematic oppression of certain minority groups. This is not just a theoretical concern: concrete examples show that the technology has been used to monitor and control Uyghurs and other ethnic minorities in Xinjiang province. China’s surveillance system demonstrates both the opportunities and dangers of artificial intelligence. While technology can help reduce crime and improve public safety, the same system can easily become a tool for oppression. This duality highlights the importance of establishing appropriate ethical and legal frameworks for the use of AI – not just in China, but around the world. Transparency and Algorithmic Bias: The Ethical Challenges of the “Black Box” of AI Transparency of the decision-making processes of AI systems is one of the most pressing ethical issues of our time. The notorious “black box” problem – which makes it almost impossible to track how AI reaches certain conclusions – raises a number of concerns. This phenomenon not only makes it difficult to identify and correct errors, but also undermines users’ trust in AI systems, while making it almost impossible to hold them accountable for bad decisions. The lack of transparency is closely intertwined with the problem of algorithmic bias.AI systems make decisions based on the data they are fed, and if that data is biased, the system will make biased decisions. This process can create a digital self-perpetuating loop that can amplify and reproduce social inequalities. Imagine, for example, a bank using an AI-based credit assessment system. If the system is fed historical data in which certain groups were underrepresented among successful loan applicants, the AI ​​can “learn” to automatically consider these groups as higher risk. In practice, this could mean that members of certain minority groups may have more difficulty accessing credit simply because the AI ​​system has “learned” from data reflecting historical social inequalities. The dangers of algorithmic bias are well illustrated by the COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) system in the United States. This AI-based system assesses the risk of recidivism of offenders and helps judges determine sentences. However, a 2016 ProPublica investigation revealed a shocking finding: the system showed a pronounced racial bias. It incorrectly classified African-American defendants as high risk twice as often as white defendants. This case sharply highlights the serious consequences that the lack of transparency of AI systems and algorithmic bias can have in critical decision-making processes. It is no exaggeration to say that these problems can fundamentally question the impartiality of justice and the principle of social equality. The issue of transparency and algorithmic bias is therefore not just a technical problem, but a fundamental social and ethical challenge. Solving it is essential for AI systems to truly serve the benefit of humanity and not become a new source of discrimination and inequality in the digital age. Regulation and international cooperation: The global challenges of artificial intelligence The rapid development of AI has triggered a real regulatory race around the world. This technological revolution raises legal and ethical questions that traditional legislation has difficulty keeping up with. The challenge is no less than creating a legal framework that both protects individuals’ rights and encourages innovation in this highly dynamic environment. The EU General Data Protection Regulation (GDPR), the Digital Services Act (DSA) and the Artificial Intelligence Act (AI Act) were born. This difference clearly reflects the different approaches to technology regulation in the two regions. The dialogue between the EU and the US in the framework of the Trade and Technology Council (TTC) is an exciting attempt at transatlantic cooperation. The parties are calling for a risk-based approach that prioritizes transparency and security. The joint roadmap released by the TTC sets ambitious goals, including the development of common AI terminologies, risk benchmarks and standards. This initiative is a promising step towards a global consensus, although the two jurisdictions are still at different stages in the regulatory process. The global picture is further clouded by the different approaches of China and Japan. In 2023, China introduced the “Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services”, which provides a comprehensive legal framework to address key ethical issues such as discrimination and the protection of intellectual property rights. This move demonstrates China’s proactive approach to AI regulation, although critics say that these regulations are closely aligned with state objectives. Japan, in contrast, is taking a more flexible, “soft regulation” approach. The “AI Guidelines for Enterprises Ver1.0”, released in April 2024, provides non-binding guidance for AI developers and users. Japan’s “agile governance” strategy prioritizes adapting to rapid technological developments and supporting innovation while seeking to minimize risks. This global regulatory mosaic illustrates how complex and culturally sensitive the ethical and legal challenges of AI are. International cooperation will be key to developing a global framework that balances innovation and ethical development while respecting the unique approaches and values ​​of different regions. Conclusions: The path to ethical development of AI Addressing the ethical issues that arise in the use of AI is indeed a complex task that requires ongoing dialogue and cooperation between different sectors of society.Dialogue between technologists, ethicists, legislators and civil society is key to the responsible development and use of AI. Developing innovative solutions that strike a balance between data protection and privacy and harnessing the benefits of AI technologies is essential. This could include: Developing transparent AI systems whose decision-making processes are understandable and traceable Developing robust data protection protocols that comply with the latest legal regulations Continuous monitoring and correction of algorithmic bias Implementing the concept of “ethical AI” in practice at all stages of development Ethical development and use of AI is not a one-time task, but a continuous, iterative process. This approach can ensure that we harness the benefits of AI technologies while preserving and strengthening human rights, privacy and the democratic values ​​of our societies. Ultimately, the ethical development of AI is not only a technological challenge, but also a social one. Only through close cooperation and open dialogue between different sectors can we create a future where AI truly benefits humanity while respecting our fundamental values ​​and rights.

2026. augusztus 1., szombat

Térkép




Almási tanya

Akasztó hegy  
Ásvány tó
Bazinok
Bábaj tó
Báboly,
Berete tó
Bersény tó
Bikás gerincje
Borgácska tó
Borzsovapuszta,
Büdöskanális
Csalános
Cserjés hegy  
Dédeli láp
Dinnyés-hegy
Disznós kút
Elizabet telep
Fekete rakottyás
Földvár,
Grófi tag.
Gyűrűs sziget
Hosszú rét
Ida-tanya
Ingje sziget
Irtovány
Jókút
Karkalom tó
Kaszálló
Kéki határ.
Keményítőgyár
Keselyűs
Királytó
Kis tó
Kolbárd tó
Kolokányos
Körtefás
Kunyhók,
Lakteleke
Lapuvás tava
Lenáztató
ĺpaperdeje
Málé sziget
Máté tó
Matyi szeg
Nagy lésza
Nagy tó
Nagylésza
Nagytartó sziget
Nádkunyhók
Orozd tó
pap erdeje
Páskom
Református templom
Róka kút
Rostáló
Sárgacseret
Szabóék keresztúszója
Szőlőhegy
Szénsken
Szugjot
Tács tó
Temető mellett
Ticce ér
Tölgyes sziget
Vadmeggyes
Vályogvető
Vár sziget
Várhegy tanya
Vár-tanya,
Vashíd
Vasútállomástól
Veres tanya
Zsejes tó

Demecseri parasztok












2026. július 31., péntek

Demecseri poémák(válogatás)

Néhány Demecserről szóló vers a Demecseri Poémák című verses kötetemből;  Mikszáth Kálmán írja valahol hogy az író olyan, mint a havasi kürt: csak messziről jó hallgatni, van bebbe valami. 


Demecseri verseskötet

Most megjelenik a verses kötet,
Sokan dobnak majd rám követ.
De minden költő engem követ,
Ez nekem csak egy újabb löket.

Minden írónak van egy könyve,
Mitől csordul az olvasó könnye.
Költő szabadidejét mivel töltse,
Mint hogy a saját verseit költse.

Megjelenik érzéseinek gyöngye,
De minden ember maga bölcse.
A sok vers, a költő saját kölyke,
Ezt a nagyvilágnak, adta közre.

Miért dobod a síromra a követ,
Elhagyom, hamar ezt a földet.
Maradnak utánam a könyvek,
A verseimből áradó könnyek.
                                             (2026)

A Demecseri költő

A szőlőlugas mélyén írok,
Szóval örök harcot vívok.
Rímmekkel sokat szívok,
A versben túl sokat sírok.

De magammal nem bírok,
És magamban sem bízok.
A sok ételtől is csak hízok,
Mint a megtébolyult írnok.

Egy pohár bort megiszok,
Felszínre törnek a kínok.
Segitségül múzsát hívok,
Mint tavaszi virág nyílok.
                                         (1982)

A Demecseri karcolat

Az igazság engem mindíg folytogat,
A törvény szigora szorítja torkomat.
Nem írhatom le nyíltan, a dolgokat,
Így egy versnek álcáztam a sorokat.

Elrejtőzött versemben  a gondolat,
Ne csináljak magamnak gondokat.
Megtévesztő és ravasz a fondorlat,
A stílusa megpecsételi a sorsomat.

Alattomos a vers mint egy dolgozat,
Semmit mondón titokban mondogat.
Így közvetíthetném az aljas titkokat,
Világ elé tárhatom általa a sorsomat.

Kitartóan folytatom hát a harcomat,
Magasra emeltem a véres kardomat.
Világ elől elrejtve, bánatos arcomat,
Így született meg eme őrült karcolat.
                                                         (1984)

Demecseri szatíra

Sok versikét írtam én papírra,
Gyakran volt szükség radírra.
A gondolataim lettek megírva,
Becsomagoltam őket panírba.

A rímektől vált írásom zafírra,
A rém rímeket a papír elbírja.
A vers bánatom búsan elsírja,
Lelkemnek ez lesz gyógyírja.

A költő a búját baját megírja,
Türelmes olvasó meg kibírja.
Lett ez egy szánalmas szatíra,
Miért is vettetem ezt papírra?
                                                 (1989)

A Demecseri orgona

A lelkemben, gyújtanak világot,
Úr asztalán az Orgona virágok.
Orgonának földöntúli a hangja,
Hangszerek királynője, rangja!

Az égbe száll mennyei sóhalya,
Választ rá angyal fuvolája adja.
A kántor, szívét lekét bele adja,
Hallgatja ezt, az aparaja nagyja.

Gyönyörködünk a csillogásban,
Fürdünk mi az orgona illatában.
Manuálok mennyei taktusában,
A zsoltárok korállok hangjában.
                                                     (1980)

Demecser a hazám

Nekem ott van hazám, ahol vagyunk,
Ott a népem, nemzetem, ahol lakunk.
Ott a világ, ahol a földjeink terülnek,
Ott legjobb, ahol kertjeink feszülnek.

Csak addig, míg a szelíd szemem lát,
Ahol a jó anyaföld édes kenyeret ád.
Egészen odáig, ameddig az ég kéklik,
Ha leszáll az este, és az erdő sötétlik.

Halak a folyóban, szőlő hordóban,
Itt minden éjszaka a tücsök ciripel.
Itt állok, én hol az ég rám beborul,
Ahol a magyar imádkozni leborul.

Valamikor régen őseink itten laktak,
Itt éltek, haltak, harcoltak, mulattak.
Itt a büszke bárdok védték a határt,
A földeket örökségül reánk hagyák.

Ez a föld mindennél drágább nekünk,
Hazám, mindennél jobban szeretünk.
Egész világban, messze földön járok,
Utazok, de végül mindig haza találok.
                                                             (1996)

A Demecseri csavargó

A nagyvilágot jártam,
Az út mentén álltam.
Hideg esőben áztam,
A hóesésben fáztam.

Szép lányokat láttam.
Karomat ha kitártam,
Asszonyokkal háltam,
Boldogságtól szálltam.

Egyet szívembe zártam,
Ő utána én sokat jártam.
Míg szerelmessé váltam,
Vele, mennybe szálltam.

Elragadott a vágyam,
De meg nem bántam.
Menyországba jártam,
Elveszett a szárnyam.

Minden este vártam,
Mert hozzá vágytam.
Elhagyott, én bántam,
És magamat szántam.

Sértődöttet, játsztam,
Körmömet is rágtam.
Vagy öklömet ráztam,
Vagy ütöttem vágtam.

Mindegy csak lássam,
Sokat ittam, hánytam.
És meghízott a májam,
De kúsztam másztam.

És bűneimet bántam,
Így üres lett a házam.
Mellettem, az árnyam,
Az én hűséges társam.

Befoghatom a szájam,
Zülött emberré váltam.
Megnőtt már a hájam,
Nem bír már a lábam.

És nyikorog az ágyam,
Görnyed már a hátam.
És megkopott a bájam,
Dőljön össze, a váram.
                                     (2026)

Demecseri havazás

Fenyő csúcs reszkető,
Fehér már a hegytető.
Ha fú a hideg téli szél,
Ember jót nem remél.

A sok sok hó tüntető,
Hideg tél, az büntető.
Téli táj most nézhető,
A magas hó mérhető.

Hó alá bújt nádtető,
Hova lett a zsúptető.
Havas lett a háztető,
Fején meleg fejfedő.

A hóseprő reszkető,
A hidektől szenvedő.
A vad idő dermesztő,
Elpusztúl, a kártevő.

Bent az idő rekkenő,
A házban menthető.
Kályha tűz perzselő,
Nem fázom sejthető.

A költő csak verselő,
Kandallóban, tüzelő.
A plédjében lebzselő,
Meleg teát szürcsölő.
                                     (2026)

A Demecseri pár

Téli estén együtt sétál egy idős pár,
Szép fehér és hideg a havas téli táj.
Ezernyi apró jégcsapok fenn a fán,
A süvítő szelet észre se veszik tán.

Nyakukban lobog meleg fekete sál,
Hogy ne fázzanak, összebújik a pár.
Két szerelmes hatvan éve együtt jár,
Pedig őnekik, már minden lépés fáj.

A szerelmespár néha meg - megáll,
Lépteik, elárulják nem fiatalok már.
A két öreg az élettől semmit se vár,
Lelkük együtt majd mennybe száll. 
                                                         (2000)


Demecseri szüret

Elérkezett a várva várt nap végre,
A tőke kebelén, érett a hegy vére.
Munkába áll a ló és az öreg batár,
Cigányzene hangját zengi a határ.

Mosolygó bogyók, a dús fürtökön,
Szüretelő nép, ma korán früstököl.
A lágy ősz meleg ölében fürödnek,
A szüretelők meg vígan sürögnek.

Tűzpiros levél védi a nemes topázt,
Jó hangulatban mulatnak a komák.
Ünnepi, vörös ingben a szőlőlugas,
Na vége a szüretnek gazda mulass!
                                                         (1981)

Demecseri eső

A zápor eső áztatja a kerteket,
A fák várták ezeket a perceket.
Az utcán hömpölygő tengerek,
Szerteszét futkározó emberek.

De tombolnak vadul az elemek,
Majd le szakadnak az ereszek.
Az esőtől kopognak a cserepek,
Most még félálomban lebegek.

Én még az ágyamban heverek,
Tovább már én nem fetrengek.
Inkább komótosan én felkelek,
Benn a házban csak tespedek.

Esőcseppek melegek, jegesek,
Eső illata simogatja a lelkemet.
Vígan írom tovább a versemet,
Nézem az égen a sötét felleget.

A felhő tüzes villámot rejteget,
Az utcáról mindenkit elkerget.
A vadvillám hangjától rettegek,
Látok egy futkározó gyereket.

Aki vidáman csak rámnevetett,
Így lehet hogy én is kimegyek.
De hát kimenni oda nem lehet,
A meleg nyári esőben elleszek.

Vajon hová tettem az eszemet,
Kopogó esőcseppek tetszenek.
Langyos eső áztatja a fejemet,
Az ázott hajammal, hencegek.

Bár a félelemtől még reszketek,
Pár perc és már alig csepegett.
Számolgatom még a cseppeket,
Az úton is járnak már emberek.

Az előbújó napocska kinevet,
Én a házba vissza, bemegyek.
Na de, én még visszafekhetek,
Lustálkodom is még, keveset.
                                                 (1981)


A Demecseri poéta

Nincs a ruhámon bokréta,
Tűzzünk egyet a gallérra.
Nem lesz ebből probléma,
Nincsen rajtam embléma.

Hát megszületett a poéma,
Jóindulatomnak szándéka.
De ez nem gyenge portéka,
Bár nem vagyok én Hetéra.

Sosem leszek, én aszkéta.
Nem is vagyok egy, atléta.
Én inkább vagyok stratéga,
Leszek inkább, egy rakéta.

Nem lehetek itt én próféta,
Nem vágyom én a poénra.
Inkább vagyok én esztéta,
Szerény demecseri poéta.
                                         (2019)

A demecseri citerás

Néma nagyapám öreg citerája,
A múltba veszett, a legendája.
Hangjától még az ég is rengett,
A zenéje mindenkinek tetszett.

Mindig, ugyanazt a nótát fújta,
Egész nap, csak citeráját bújta.
Ameddig minden húrja pengett,
Na addig tiszta szívből zengett.

Nótájától az egész utca csengett,
A zenéjét, a nagyvilágba szórta.
Megkopott már citera és a lóca,
De keservesen szól rajta a nóta.

Nem muzsikál már, a vén róka,
Pedig régen napestig csak rótta.
Bortól néha, de víg volt a strófa,
Hej, ha megint vidáman szólna.

Zajosak voltak, általa az esték,
De megfakult már rajta a festék.
Csak a szú, cincog benne árván,
Nem csúszik már, ujja a skálán.
                                                     (2024)

Demecseri tavasz

Kibújik a Nap szégyenlősen,
Elrejtőzött egy ködfelhőben.
Meghallgathatod a dalomat,
Ez az ég közepére csalogat.

Eljöttél, te hajnali pirkadat,
Soha el nem múló pillanat.
Melengeti a hideg orromat,
Letagadhatnám a koromat.

A napsugár lágyan simogat,
Reszkető arcokat nyalogat.
Elüldözöd majd a fagyokat,
Megszépítheted a napomat.

Csíráztathatnád a magokat,
És elkergetheted a bajokat.
Napozhatnánk is nagyokat,
Megszületett hát e karcolat.
                                             (1981)

A Demecseri vándor

Úttalan utakon, Messze sodort a szél,
A boldogságot kerestem ez volt a cél.
Nagyvilágon messze zengett a dalom,
A szélben nem hallatszott a fájdalom.

Ijesztő villámok, cikáztak a sötét éjben,
Földöntúli hangok, jajgattak a mélyben.
Rettegő szívem megremegett félve belül,
A sötétben van igazán az ember egyedül.
                                                                 (2022)

A Demecseri kanális

A kanálispart, nyárfalevelektől rezgő,
Susognak a vén fák, morajlik az erdő.
Hullámzik a vad rét, virágzik a mező,
Beborult már az ég, és feljött a felhő.

Hirtelen csend, belecsap a mennykő,
De tikkadt melegben felfrissít az eső.
Sejtelmesen ropog, vén fűzfavessző,
Ijedten bukik a vízbe a csillogó sellő.

De a tündöklő nap fénye hirtelen feljő,
Kivirul a legelő, és az élet újra pezsgő.
A Rétközi határ még Istennek is tetsző,
De szép eme világ, így boldog a szerző.
                                                                 (1990)

Demecseri juhász

Vad, tomboló szél milyen bátor,
Jobb lenne most lenni, máshol.
Nem látni senkit, közel és távol,
Milyen csendes a mező máskor.

Sötét az ég, és a szél se jámbor,
A vándor juhász, kunyhót ácsol.
Kutyát megköt, és tábort sáncol,
Már friss szénával telve a jászol.

Zengő, sötét felhő és hideg zápor,
A villám fénye is, a földön táncol.
De amire kész lesz, te bőrig ázol,
Öreg juhász, a vizes fűben gázol.

Persze átélte ő mér ezt hányszor? 
Harmincszor vagy akár százszor.
A meleg tűz már táncol és lángol,
Így nem fázik már az öreg pásztor.
                                                         (1985)

Demecseri hóember

Város neve Demecser,
Eljött már a december.
Itt épül már a hóember,
Építi a vén gyepmester.

Ő nem egy sportember,
És segíti őt az örmester.
Aki igazán egy jóember,
Nem kell ide, lőfegyver.

Van még egy ácsmester,
De nem egy nagymester.
Kijött már? a házmester?
Na de ő sem szakember.

Ő épített is már, egyszer,
Ő lesz majd a karmester.
Itt van már, a szilveszter,
Nincsen kész a hóember.
                                         (2005)

A Demecseri káposzta

A Demecseri fehér káposzta,
Jó sok hideg vízzel átmosva.
A nagyhordóban betaposva,
Pikánsan ízesítve borsozva.

Ez az orvosság a számunkra,
De finomabb, mint a rántotta.
Mindegy hogy toroskáposzta,
Vagy tejfölös töltött káposzta.

A krajszonyba vagy lábosba,
Egy kis fejkendővel átfogva.
Kivisszük a Rétközi határba,
Bálokba, máshova, bárhova.
                                             (1980)


A  Demecseri erdő

Vadásznak, az erdő barát,
Ő jól ismeri a búját a baját.
Recseg ropog száraz faág,
Meghallja ezt, a vad világ.

Értik egymás hangját zaját,
Felismerik egymás szagát.
Lábaim túrják fel az avart,
Sok apró állatot felzavart.

Lakói mint egy szép család,
Láttam már én ilyen csodát.
A földön nyílik ezernyi virág,
Milyen szép ez a mesevilág.
                                             (1981)

Demecseri tél

Félelmetesen fúj, a hideg szél,
Miről mesélhet, ez a rideg tél.
Az ember fázik, a hidegtől fél,
Be kell fűteni a házat, ez a cél.

A mi faluban már a hajnal hasad,
A szán a hóban jó gyorsan halad.
Előtte két csilingelő csikó szalad,
A hideg tél itt még sokáig marad.

A házak teteje még nagyon havas,
A fehér hó alá bújik még a tavasz.
Még minden ember a télre szavaz.
Sűrű nagy pelyhekben vígan havaz.

Otthon az emberek is még fáznak,
A faluban, itt is ott is fákat vágnak.
Az erdőre tüzifáért szánnal járnak,
Recsegnek, ropognak száraz ágak.

Kinn a hóban a gyerekek játszanak,
Meleget megőrzik az öreg házfalak.
Apró ablakon, jégcsapok látszanak,
A favágástól az emberek elfáradnak.

Apró száraz vékony fát hasogatnak,
Hogy a kemencében tüzet rakjanak.
Kemence előtt, kislányok játszanak,
Estére a kemence sutjában alszanak.
                                                         (1980)

Demecseri rózsakert

Mint záporeső után a tócsák,
Úgy nyílnak sorban a rózsák.
Szép virágaikat csak hozzák,
Zöld leveleiket sorra bontják.

A töviseik szúrnak, mondják,
A szírmaikat a földre szórják.
Míg a tetvek a körüket róják,
Leveléből a nedvet kiszívják.

De tetvektől a hangyák óvják,
Hemzsegnek a hangyahordák.
Ezzel, a többi rózsát porozzák,
Így születnek nálam a strófák.
                                                 (1981)

A  Demecseri  pörkölt

A költő ételt kotyvaszt,
Egy kanál zsírt olvaszt.
Aprított hagymát kavar,
Rajta nem sokat agyal.

Közben receptet hadar,
Készen van vele hamar.
Elmondom pár szóval,
Ízesiti azt minden jóval.

Paprikával borssal sóval,
Végzi ezt kellő gonddal.
Finom pörköltöt forral,
És leöblíti finom borral.

Nekifogott dírel dúrral,
Nem is spórolt a hússal.
Rántást a liszből habar,
Az eredménye is pazar.

Kell még egy kis karaj,
Bele a lábasba hamar.
Az éles késsel szabdal,
Na még egy pici pacal.

A fakanál mint a paraj,
Róla egy kicsit lenyal.
Rotyog a finom zafttal,
Megégett a keze,- Ajaj!

Égett manccsal nyargal,
Hamar a csaphoz kapar.
Reája hideg vizet facsar,
És a költő közben szaval.
                                         (1988)

A Demecseri barátok

Azt jósolta egyszer egy látnok,
A megátalkodott gonosz álnok,
Hamar elhagynak a jóbarátok,
Gyorsan eljön majd a halálok.

Nem tudjuk mi lesz a halál ok,
Baleset, betegség vagy rákok,
Vagy valami, rettenetes átok,
Igen gyakran gondolok rátok.

A sírokon fonnyadt virágok,
Félbe szakadt rövid világok,
Be nem teljesült szép álmok,
Miért is hagytatok itt srácok?
                                             (2026)


A Demecser napocska

Kibújik a Nap szégyenlősen,
Elrejtőzött egy ködfelhőben.
Meghallgathatod a dalomat,
Ez az ég közepére csalogat.

Eljöttél te hajnali pirkadat,
Soha el nem múló pillanat.
Melengeti a hideg orromat,
Letagadhatnám a koromat.

A napsugár lágyan simogat,
Reszkető arcokat nyalogat.
Elüldözöd majd a fagyokat,
Megszépítheted a napomat.

Csíráztathatnád a magokat,
És elkergetheted a bajokat.
Napozhatnánk is nagyokat,
Megszületett hát a karcolat.
                                             (1981)

Demecseri tavasz

Tavasszal ébred a vágyad,
Télen a testünk is bágyad.
Hideg téli szél már fárad,
A nap melege felém árad.

Arcomon érzem melegét,
És simogatja a fák levelét.
Ébreszti az erdő szellemét,
És építi vadaknak rejtekét.

A hóban botladozik a szél,
Már a nap is korábban kél.
Bár a vad még mindíg fél,
Az erdő a tavaszról mesél.
                                             (1982)


A Demecseri fantom

Vagyok egy öreg fantom,
Csoszogok otthon vakon,
Megvívtam már harcom,
Megfizettem érte sarcom.

Nem látszik már karcom,
A megkopott öreg falon,
Ráncos is lett tőle arcom,
Halkan szól már lantom.

Nem hallja senki a dalom,
Remeg erőtlen mancsom.
Megkopott a régi rangom,
Munka kell ezt én vallom.

Nem bírom csak akarom,
Erőtlen lett már a karom,
Kihullik belőle pajzsom,
Van még néhány napom.

Magam már alíg tartom,
Nagyon keveseket alszom,
Megőszült már a bajszom,
Az angyalok énekét hallom.

Ha meg kell lassan halnom,
Nem maradt sok sanszom,
Az ördögé lesz a skalpom,
Ha leesik valami hagyom.

Az már nem az én bajom,
Unalmas csendes a napom.
Omladozó házban lakom,
Fáj is már minden tagom.
                                         (2026)

A Demecseri ősz

A talpaim alatt már az erdő,
Az ágak között hideg szellő.
A fák között hófehér a sellő,
Kék égen gyűlik a sok felhő.

Az élet itt az erdőn nyüzsgő,
A nyúl az őz már mind felnő.
A hideg már nagyon metsző,
A zúzmarás rideg tél megjő.
                                             (1983)

A Demecseri kántor

Úrvacsorán én Istent nagyon félem,
Legyen mindég vörös borom kérem.
Hogy én bírjak dolgozni még vénen,
A testes bortul agg is harcra készen.

Jó csersav is átsegít engem a vészen,
Szelíd bortul az ember álmos lészen.
Pihen egy órácskát a meleg pléden,
A jó bortúl alszik az ember mélyen.

A bortúl hamar úrrá leszek a félszen,
Nem leszek attúl majd olyan részeg.
De nem leszek tűle sohasem félszeg,
Nem ittam én már jóbort olyan régen.

Erős ribizlibor hamar túljár az észen,
Nekem a sok bor lesz majd a vészem.
Megváltás lesz nekem majd a részem,
A sok sok vörösbor tart engem féken.

Az édesmust ami átfolyik a présen,
Folyik csillog a finom must szépen.
Úgy folyik mint a testbem a vérem,
Abbul finom vörös borocska lészen.

Vizezni a finom bort nagy szégyen,
Ha kiforrt az orvosság már készen.
Végre lemehet gyomromba a résen,
Istennek a bűnbocsánatát remélem.
                                                         (1980)

A  Demecseri katona

Hősök sírja domboldalon,
Kopott írás homlokzaton.
A kávémat kortyolgatom,
A kezemet morzsolgatom.

Csak azon  gondolkodom,
Elenyészik a sok sírhalom.
Nem az én gondom-bajom,
Merengek a mondottakon.

De sírjaikat rendbehozom,
Kapával megdolgozgatom.
Sok sír kövét megjavítom,
Jövök megint fontolgatom.
                                             (1986)

A Demecseri mezőn

A Demecseri, ha kimegy a határban,
Nagyon sokat mérgelődik magában!
De nem látszik a tengeri a dudvába,
Nem tudja, hogy ezt hogyan kapálja.

Ha kimegy vele a mezőre a családja,
A napnyugtára fényes lesz a kapája.
De kellett neki a sok főld a nyakába,
Sok dolog fordul meg most az agyába.
                                                             (1983)

Demecseri imádság

Édes Istenem hallgass meg engemet,
Hozzád küldöm fel a fáradt lelkemet,
Dógos napom vót, görnyedt a hátam,
De tudod Uram én az te utadat jártam.

Uram csak bor legyen, ha esik ha fúj,
Ne hagyd a poharamat állni csak úgy,
Ne te légy szomjas mert a szőlő édes,
Ha üres marad én is szomorú leszek.

Áldd meg a házat az udvarot jószágot,
Ne érjen csapás semmi rontásos átok,
Áldd meg az asszonyt meg aprónépet,
Békesség legyen s ne gyüjjön a vétek.

Uram csak bor legyen, ha esik ha fúj,
Ne hagyd a poharamat állni csak úgy,
Mert a légy szomjas, és a szőlő édes,
Ha üres marad én is szomorú leszek.

Adj erőt karomba, bort az asztalomra,
Nem nézzek másra, csak te akaratodra,
Ne hagyj el Uram, ha fújna a fergeteg,
Légy oszlopunk mint a zúgó rengeteg.

Uram csak bor legyen, ha esik ha fúj,
Ne hagyd a poharamat állni csak úgy,
Mert a dongó szomjas a szőlő kényes
Ha üres marad én is szomorú leszek.

Őrizd meg a földet, szőlőit vízét fáit,
Őseink nyelvét emlékét imádságait,
Tied a dicsőség s tied minden áldás,
Vigyáz az Isten míg tart az áldomás.
                                                         (2025)

Demecseri részegesek

Ellen nem álnak a szesznek,
Azok akik pálinkát vesznek.
Az asztalra poharat tesznek,
Hamarosan részegek lesznek.

Ha ők isznak nem jó a nőnek,
Nagyon hamar fejükre nőnek.
Ha a részeget az apja megver,
Akkor sem lesz belőle ember.

Nem vagyok én részeg ripacs,
Csak iszom mint egy szivacs.
Ha néha néha kiürül a kulacs,
Ragadok rád mint a kullancs.

Nagy a kocsmában a zsivaly,
Ezért én iszom mint a bivaly.
Még egy pohárral az angyalát,
Mi élvezzük együtt a zamatát.

Azt mondták régen az okosok,
Olyan vagyok mint a drogosok.
Ne igyál mondják a bolondok,
Részegen, én sosem dolgozok.

Ezt hiába is tiltják az orvosok,
Mindíg csak italra gondolok.
Egy pohárral még kortyolok,
Én reám ne legyen gondotok.
                                             (1984)

Török rablás Demecserben

Megint eljött a Harám basa,
Mert elfogyott minden vasa.
Ez volt neki igazából a baja,
Fénylik a kezében a szabja.

Csillog villog a nagy bajsza,
De fehérlik a nagy turbánja.
Vele jött egy zsivány banda,
Olyan mint egy farkas falka.

Elvitt már mindent ami kaja,
Bárány, nyúl szamár, marha.
A tyúk, pulyka, bivaly kanca,
Disznó, kecske, liba, kacsa.

Nehogy lelohadjon a hasa,
Hová lett a kutya, macska?
Csak nem vitte el a bamba?
Mindenre rákerül a mancsa.
                                              (1981)

Demecseri Karácsony


Sűrűn hull a hó, de nem bánom,
A hóesést én mindíg csodálom.
Hogy élvezem a telet! belátom,
Hógolyózzunk egyet barátom.

Itt van velem a kis családom,
Feldíszítettem a kis lakásom.
Házam ajtaját neked kitárom,
De hova tettem a hólapátom?

Attól félek, hogy még elázom.
Hideg szél fúj még megfázom,
Ha beázik díszes dolmányom.
De előkerült végre a kabátom.

Csak legyen finom kalácsom,
A meleg süteményt komálom.
A Karácsonyi verset kántálom,
Az ingyen kajákból potyázom.

Igyunk egy forralt bort barátom,
Ez a finom vörösbor, a sajátom.
Én a testes finom bort, kivánom,
Neked ezt én jószívvel kínálom.

Libacomb sül most a farácson,
Ennél nincs finomabb a világon.
Végre eljött a szent karácsony,
Istenhez szól most a fohászom.
                                                    (1978)

A Demecseri fájdalom

Megint elment hát, egy lélek,
Tán én jövök majd attól félek.
Felébredtem, akkor még élek,
Én biztos élek, mert beszélek.

Meghalnak gazdagok szegények,
Szerte foszlottak a hiú remények.
Elvész a méltóság és az erények,
Az emberek, ilyenkor, szerények.

Nem is tudom, mit is remélek,
Szomorúan bánatosan nézek.
Kaszás! még egy napot kérek,
Ugyan kellesz is te a fenének.
                                                (2025)


A Demecseri prókátor

Vadul vagdalkozva dobálja a sarat,
Indulatos hévvel formálva a szavat,
De magasba lendül fenyegető karja,
Néhány zendülő őt vezérnek akarja.

Félő tekintetem az arcok közt halad,
A pillantásaikban, gyűlölet és harag.
Provokátor szava erős kardot farag,
Csapat élére áll, vajon ott is marad?

Átkokat szórva, izzón a nyelve pereg,
Első csepp esőre szétszéled a sereg.
De végül  a sikerét csak velem érte el,
Elhangzott indulat, szót sem érdemel.
                                                               (2026)

Demecseri elvtársak

A tanácselnök elvtársé a hódolat,
Tsz.elnök úgy szórja a csókokat.
A pártitikár, vigyorogva bólogat,
A megfizetett bárdoké az ámulat.

A pufajkásoké marad a bódulat,
Az SZB.-titkár osztja a bókokat.
Hűséges slepp, adja a tapsokat,
Sok zsíros bojár, itt vígan mulat.

Talpig aranyban vágva a pózokat.
A szegény népé meg a bámulhat,
Ők részegen nemzik az utódokat,
Vigyorral köszöntik, a melósokat.
                                                      (1982)

2026. július 30., csütörtök

A hátizsákos atombomba

A hátizsák és aktatáska méretű atombombákból ezernél több készült, a Szovjetúnió felbomlása után, 100 darabot nem találnak. A nukleáris hadviselésben nagy hangsúly helyeződött a stratégiai mellett a taktikai fegyverekre is, és úgy tűnik, ez továbbra sem változik meg: a taktikai nukleáris fegyverek terrorfegyverként való alkalmazása semmiképpen sem egy elhanyagolható szempont. Ezek kis méretű, kompakt, kis hatóerejű bombák, amik viszonylag egyszerűen felhasználhatók. Nem arra lettek tervezve, hogy bombázó repülőgépekről dobálják őket városokra, sem pedig arra, hogy interkontinentális ballisztikus rakéták útján támadják vele az ellenséget; lehetnek azonban taposóaknák, nukleáris torpedók vagy egyéb, könnyen szállítható nukleáris eszközök. Egy ilyen taktikai fegyver az úgynevezett „hátizsák- vagy aktatáska bomba”, amit direkt úgy alakítottak ki, hogy egy hátizsákban vagy egy kézipoggyászban egyszerűen és kényelmesen hordozható legyen.
A hidegháború kezdeti szakaszában az Egyesült Államok és a Szovjetunió is képes lett volna elfogadni egy olyan szcenáriót, melyben részleges nukleáris hadviselésre kerül sor. Ezt tekintjük a „korlátozott nukleáris háború” eshetőségének, amikor is bizonyos kis hatóerejű taktikai nukleáris fegyverek korlátozott felhasználása esedékes lehetett volna. Ez a felhasználás főként prevenciós intézkedésekre korlátozódott volna: magát „a csatatér tájviszonyait formálni vagy meggátolni, hogy az ellenség annak bizonyos területeit használni tudja”. Nem szabad azonban elfelejteni azt sem, hogy a taktikai nukleáris bombák nagy értékű és nagy jelentőséggel bíró célpontok kiiktatására is alkalmasak. Robbanó hátizsákokat az Egyesült államok és a Szovjetunió is fejlesztett a bipoláris világrend korszakában. Az USA-ban az úgynevezett „Zöldlámpás Katonák” („Green Light Troops”) voltak azok, akik amellett, hogy az amerikai hadsereg egyik legmagasabban képzett szekcióját alkották, olyan nukleáris eszközzel is fel voltak szerelve, mely akár egy hátizsákba vagy egy aktatáskába is könnyedén belefért.
Ez a kis méretű bomba a B-54 SADM (Special Atomic Demolition Munition), melyet az 1960-as években állított az USA arzenáljába. „Mindössze egy 18 hüvelyk magas, alumínium és üvegszál keretbe foglalt, maximálisan kevesebb, mint 1 kilotonna robbanóerejű, azaz 1000 tonna TNT-nek megfelelő hatóerejű” atombombáról beszélünk. „A bomba jogosulatlan felhasználásának kizárása érdekében a B-54 SADM kezelőpaneljét egy kombinációs zárral ellátott fedőlemezzel zárták le. A záron alkalmazott sötétben világító festék pedig lehetővé tette, hogy a katonák az éjszaka során is hozzáférjenek a szerkezethez.” Egy esetleges Szovjetunió elleni háború esetén a ,,Zöldlámpás Csapatok” a NATO országaiból indulhattak volna meg a Varsói Szerződés egy-egy állama felé, és itt elsősorban a kommunikációs és ellátási központok elpusztításával lassították volna a lehetséges szovjet támadást. Az amerikaiaknak arra is voltak terveik, hogy „a hordozható nukleáris robbanóanyagokat katonai parancsnoksági központok és egyéb megerősített helyek közelében is elhelyezik”. A Szovjetunió is gyártott kb. 250 darab kisebb bőrönd méretű, hordozható atombombát – hasonlót, mint az amerikaiak B-54-e. A legsokkolóbb az egészben az, hogy Lebed elmondása szerint a szovjet készletekből 100 darab „hátizsákos atombomba” hiányzott, és ezeket valószínűleg nem is vették nyilvántartásba. Igaz vagy sem, az Egyesült Államok elég komolyan vette a fenyegetést, és 1999 októberében egy katonai kutatási albizottság vizsgálatot indított, hogy kiderítse, vajon igaz lehet-e az a feltételezés, mely szerint a volt Szovjetunió ember által hordozható nukleáris fegyvereket helyezett el előzetesen az Amerikai Egyesült Államok területén. A fegyverek ugyanis több állítás szerint is be lettek csempészve az országba. A félelmetes kérdés pedig az, vajon tényleg szabadon volt-e – vagy még rosszabb esetben szabadon van-e ma is – a száz darab „hátizsákos atombomba”. A hátizsák méretű nukleáris fegyverek valóságosak, és a hidegháború alatt is bevetették őket, de az igazi, aktatáska méretű nukleáris bombák nagyrészt mítosz. A fizikai korlátok minimális mennyiségű hasadóanyagot (kritikus tömeget) és nehéz hagyományos robbanóanyagokat írnak elő egy nukleáris detonáció kiváltásához. Ez funkcionálisan lehetetlenné teszi az aktatáska valódi hordozhatóságát. Az amerikai "hátizsákos atomfegyver": SADM Az Egyesült Államok sikeresen megtervezett és bevetett egy ember által hordozható nukleáris eszközt, a B-54 Speciális Atomic Demolition Munition (SADM) néven ismert eszközt. Méret és súly: Nagyjából 23-32 kg-ot nyomott. Egy nagy hengeres tartályban helyezték el, amelyet egy speciális vászon hátizsákban hordoztak. A robbanófej: A W54 robbanófejet használta, amely a mai napig a legkisebb ismert nukleáris robbanófej, amelyet az Egyesült Államok hadserege valaha is bevetett. Hozam: A fegyver robbanóanyag-hozama 10 tonnától 1 kilotonnáig terjedt TNT-egyenértékben. A küldetés: Elit "zöld jelzésű csapatokat" (hadseregmérnökökből, különleges erőkből és haditengerészeti SEAL-ekből) arra képeztek ki, hogy ejtőernyővel vagy légzőkészülékkel ugorjanak az ellenséges vonalak mögé az eszközökkel. Céljuk a stratégiai infrastruktúra, például gátak, hidak és alagutak elpusztítása volt, hogy lelassítsák a szovjet előrenyomulást. A szovjet megfelelője és a "atombőrönd"  RA-115 és a H-912 szállítókonténer Mk-54 aminek nagyrésze régen pihen az USA stratégiailag fontos helyein, egy eldugott konténer raktárban, elrejtve a lomok között, amit az orosz Csecsettel lehet aktiválni, mellesleg 1 kilotonna.

Miért a Python?

A Python alapvető eszköz a tudományos kutatásban, mivel egyszerű szintaxissal, gyors prototípus-fejlesztéssel és hatalmas könyvtár-ökoszisztémával támogatja az adatkezelést. A legfontosabb területek a numerikus számítások, az adatelemzés és a gépi tanulás.

Fő területek és eszközök

Adatkezelés és számítás: A NumPy és a SciPy csomagok gyors mátrixműveleteket és matematikai függvényeket biztosítanak. Elemzés és táblázatok:  A Pandas segít a strukturált adatok tisztításában, szűrésében és statisztikai elemzésében.

Vizualizáció: A Matplotlib és a Seaborn grafikonok készítésére szolgálnak az eredmények bemutatásához.

Gép tanulás és AI: A Scikit-learn, a TensorFlow és a PyTorch keretrendszerek támogatják a prediktív modellek építését.

Kutatási előnyök reprodukálhatóság: A Mind the Graph elemzése szerint a kódon alapuló munkafolyamatok könnyen megoszthatók és újra futtathatók.

Közösség: Hatalmas ingyenes tudásbázis és kész modulok állnak rendelkezésre szinte minden tudományágban.

Integráció: Más nyelvekkel (pl. C, C++, Fortran) és adatbázisokkal is könnyen összekapcsolható.

2026. július 29., szerda

Yahoo Finance

Az alábbi program:

* letölti a megadott **16 amerikai részvény** napi árfolyamát a Yahoo Finance-ról;
* kiszámítja a napi hozamokat;
* meghatározza a várható éves hozamot;
* kiszámítja a kovariancia-mátrixot;
* **10 000 véletlen portfóliót** generál;
* minden portfólióra kiszámolja

  * várható éves hozamot,
  * kockázatot (szórást),
  * Sharpe-mutatót;
* kiválasztja a **legjobb (maximális Sharpe-rátájú) portfóliót**;
* kirajzolja a **Markowitz-hatékony határ** közelítését.

Ehhez telepíteni kell:

```bash
pip install yfinance pandas numpy matplotlib scipy
```

A teljes program:

```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# -----------------------------------------------------
# Részvények
# -----------------------------------------------------

stocks = [
    'AAPL','MSFT','AMZN','GOOGL',
    'META','TSLA','JNJ','PFE',
    'PG','KO','PEP','NKE',
    'XOM','CVX','JPM','C'
]

# -----------------------------------------------------
# Időszak
# -----------------------------------------------------

start_date = "2026-01-01"
end_date = "2026-07-28"

print("Adatok letöltése...")

data = yf.download(
    stocks,
    start=start_date,
    end=end_date,
    auto_adjust=True,
    progress=True
)

prices = data["Close"]

print(prices.tail())

# -----------------------------------------------------
# Hiányzó adatok törlése
# -----------------------------------------------------

prices = prices.dropna(axis=0)

# -----------------------------------------------------
# Napi hozamok
# -----------------------------------------------------

returns = prices.pct_change().dropna()

# -----------------------------------------------------
# Évesített várható hozam
# -----------------------------------------------------

mean_returns = returns.mean() * 252

# -----------------------------------------------------
# Kovariancia
# -----------------------------------------------------

cov_matrix = returns.cov() * 252

# -----------------------------------------------------
# Monte-Carlo Markowitz
# -----------------------------------------------------

num_portfolios = 10000

results = np.zeros((3, num_portfolios))

weights_record = []

for i in range(num_portfolios):

    weights = np.random.random(len(stocks))
    weights /= np.sum(weights)

    weights_record.append(weights)

    portfolio_return = np.sum(mean_returns * weights)

    portfolio_std = np.sqrt(
        np.dot(weights.T,
               np.dot(cov_matrix, weights))
    )

    sharpe = portfolio_return / portfolio_std

    results[0, i] = portfolio_std
    results[1, i] = portfolio_return
    results[2, i] = sharpe

# -----------------------------------------------------
# Legjobb Sharpe-portfólió
# -----------------------------------------------------

best = np.argmax(results[2])

best_weights = weights_record[best]

print("\n==============================")
print("Optimális portfólió")
print("==============================\n")

for stock, weight in zip(stocks, best_weights):
    print(f"{stock:6s}: {weight*100:6.2f}%")

print()

print(f"Éves várható hozam : {results[1,best]*100:.2f}%")
print(f"Éves kockázat      : {results[0,best]*100:.2f}%")
print(f"Sharpe mutató      : {results[2,best]:.3f}")

# -----------------------------------------------------
# Hatékony határ (Monte Carlo)
# -----------------------------------------------------

plt.figure(figsize=(12,8))

scatter = plt.scatter(
    results[0],
    results[1],
    c=results[2],
    cmap="viridis",
    s=6
)

plt.colorbar(scatter,label="Sharpe")

plt.scatter(
    results[0,best],
    results[1,best],
    color="red",
    s=220,
    marker="*",
    label="Optimális portfólió"
)

plt.xlabel("Éves kockázat (szórás)")
plt.ylabel("Éves várható hozam")
plt.title("Markowitz-portfólióoptimalizálás")
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.show()

# -----------------------------------------------------
# Korrelációs mátrix
# -----------------------------------------------------

print("\nKorreláció:")

print(returns.corr().round(2))
```

## Mit csinál ez a program?

A program a klasszikus **Markowitz-portfólióoptimalizálás** egy egyszerű Monte Carlo-megközelítését valósítja meg:

1. letölti a történelmi árfolyamokat;
2. kiszámolja a napi hozamokat;
3. évesíti a várható hozamot és a kockázatot;
4. 10 000 véletlen súlyozású portfóliót állít elő;
5. mindegyikre kiszámolja a várható hozamot, a szórást és a Sharpe-mutatót;
6. kiválasztja azt a portfóliót, amelynek a legmagasabb a Sharpe-mutató;
7. grafikusan megjeleníti a lehetséges portfóliókat, valamint az optimális portfóliót.

### Fontos megjegyzés az időszakról

A kódban szereplő:

```python
start_date = "2026-01-01"
end_date = "2026-07-28"
```

csak akkor működik, ha a Yahoo Finance adatbázisában ezek az adatok már elérhetők. Ha ezt a programot egy korábbi időpontban futtatják, a letöltés üres adathalmazt eredményezhet. Ilyenkor érdemes egy már lezárt történelmi időszakot megadni, vagy az aktuális napig letölteni az adatokat.

Ez a program jó alap egy professzionális portfólióelemző rendszerhez. Továbbfejleszthető például a valódi Markowitz-hatékony határ numerikus optimalizálásával (`scipy.optimize`), osztalékok figyelembevételével, kockázatmentes kamatlábbal számított Sharpe-mutatóval, Value at Risk (VaR), CVaR, valamint Black–Litterman vagy gépi tanulási alapú portfólióoptimalizálási módszerekkel.

Yahoo Finance adatbázis amerikai részvényárfolyamai

Ez a program a **Yahoo Finance** adatbázisából letölti több ismert amerikai vállalat részvényárfolyamait egy megadott időszakra, majd megjeleníti az adatok első néhány sorát. Önmagában még **nem végez elemzést**, csak letölti és előkészíti az adatokat.
------------
import yfinance as yf
import pandas as pd

# Define the stock symbols
stocks = ['AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'GOOGL', 'META', 'TSLA', 'JNJ', 'PFE',
          'PG', 'KO', 'PEP', 'NKE', 'XOM', 'CVX', 'JPM', 'C']

# Define the time period
start_date = '2026-01-01'
end_date = '2026-07-29'

# Download the stock data
stock_data = yf.download(stocks, start=start_date, end=end_date)

stock_data.head()
-----------------
Lépésenként:

---

## 1. Könyvtárak importálása

```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
```

* `yfinance` → tőzsdei adatok letöltése.
* `pandas` → táblázatos adatok kezelése.

---

## 2. Részvények listája

```python
stocks = ['AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'GOOGL', 'META', 'TSLA',
          'JNJ', 'PFE', 'PG', 'KO', 'PEP', 'NKE',
          'XOM', 'CVX', 'JPM', 'C']
```

Ez 16 amerikai részvényt tartalmaz.

Például:

| Ticker | Vállalat       |
| ------ | -------------- |
| AAPL   | Apple          |
| MSFT   | Microsoft      |
| AMZN   | Amazon         |
| GOOGL  | Alphabet       |
| META   | Meta Platforms |
| TSLA   | Tesla          |
| XOM    | Exxon Mobil    |
| JPM    | JPMorgan Chase |

---

## 3. Az időszak megadása

```python
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2023-11-23'
```

A program közel **két évnyi** történelmi árfolyamot kér le.

---

## 4. Adatok letöltése

```python
stock_data = yf.download(stocks,
                         start=start_date,
                         end=end_date)
```

A `yfinance` minden kereskedési napról letölti például:

* Open (nyitóár)
* High (napi maximum)
* Low (napi minimum)
* Close (záróár)
* Adj Close (korrigált záróár)
* Volume (forgalom)

Mivel egyszerre 16 részvényt kér le, az eredmény egy többszintű (MultiIndex) táblázat lesz.

---

## 5. Az első néhány sor megjelenítése

```python
stock_data.head()
```

Ez az első 5 sort írja ki.

Például:

| Dátum      | Open | High | Low | Close | Adj Close | Volume |
| ---------- | ---- | ---- | --- | ----- | --------- | ------ |
| 2022-01-03 | ...  | ...  | ... | ...   | ...       | ...    |
| 2022-01-04 | ...  | ...  | ... | ...   | ...       | ...    |
| ...        | ...  | ...  | ... | ...   | ...       | ...    |

Minden részvényhez külön oszlopok tartoznak.

---

# Mit **nem** csinál ez a program?

Nem számít:

* nyereséget,
* veszteséget,
* átlagos hozamot,
* volatilitást,
* legjobb részvényt,
* vételi vagy eladási jelzéseket.

Csak letölti az adatokat és megmutatja az első öt sort.

---

# Mire lehet továbbfejleszteni?

Erre az adathalmazra könnyen építhető egy komolyabb tőzsdei elemzőprogram, amely például:

* kiszámítja a napi, heti vagy havi hozamokat;
* meghatározza, melyik részvény teljesített a legjobban;
* kiszámítja a volatilitást (kockázatot);
* korrelációs mátrixot készít a részvények között;
* megrajzolja az árfolyamokat grafikonon;
* kiszámítja a mozgóátlagokat (20, 50, 200 nap);
* RSI, MACD, Bollinger-szalag indikátorokat számol;
* optimalizál egy befektetési portfóliót (például a Markowitz-modell alapján);
* akár gépi tanulási modellel megpróbálhatja előre jelezni a rövid távú árfolyammozgásokat.

Röviden: ez a program egy **adatgyűjtő és előkészítő lépés**, amelyre később részletes pénzügyi elemzéseket lehet építeni.

Elemzés főbb részvények és erősségeik;

Microsoft (MSFT): Stabil, erős felhőalapú szolgáltatások (Azure) és mesterséges intelligencia  (AI) befektetések jellemzik.
Alphabet / Google (GOOGL): Domináns keresőmotor, stabil hirdetési bevételek és erős AI-fejlesztések.
Apple (AAPL): Hatalmas hűséges vevőkör, stabil pénztermelő képesség és erős saját ökoszisztéma.
Amazon (AMZN): Vezető szerep az online kereskedelemben és a felhőpiacon (AWS).
Meta (META): Tarol a közösségi médiában (Facebook, Instagram), és sokat költ a hatékonyságra meg az AI-ra.
Tesla (TSLA): Nagyobb kockázatú, de az elektromos autók és a megújuló energia terén piacvezető, árai gyakran ugrálnak

Nyereség 2025

A 2025-ös hozzávetőleges teljesítmény sorrend:

HelyRészvényTicker2025-ös hozam kb.
🥇 1.Alphabet (Google)GOOGL+65–66%
🥈 2.MicrosoftMSFT+15–16%
🥉 3.Meta PlatformsMETA+13%
4.TeslaTSLA+11–18% (forrástól függően)
5.AppleAAPL+9%
6.AmazonAMZN+5–6%

Tehát ha például 1 000 000 Ft-ot fektettél volna be 2025 elején:

  • GOOGL (+66%) → kb. 1 660 000 Ft
  • MSFT (+16%) → kb. 1 160 000 Ft
  • META (+13%) → kb. 1 130 000 Ft
  • AAPL (+9%) → kb. 1 090 000 Ft
  • AMZN (+6%) → kb. 1 060 000 Ft

Miért nyert ennyit a GOOGL?

  • mesterséges intelligencia (Gemini) várakozások,
  • erős Google Cloud növekedés,
  • magas profitabilitás,
  • a befektetők újraértékelték az Alphabet AI-potenciálját.

Ha csak ezt a hat részvényt nézzük, akkor a 2025-ös "bajnok" egyértelműen a GOOGL volt.

Készíthetek hozzá egy Python programot is, amely letölti az AAPL, MSFT, AMZN, GOOGL, META, TSLA 2025-ös adatait és grafikusan összehasonlítja a hozamokat.

Vásárlási javaslat;

Az Alphabet részvény árfolyama júliusban lefelé mozgott és a 322 dolláris szint környékére esett vissza, miközben az árfolyam az 50 és 200 napos mozgóátlaga közé szorult. Az ingadozást a növekvő mesterséges intelligencia (AI) beruházások és a megemelt tőkekiadási előrejelzések okozták. 
Főbb júliusi piaci események
  • Erős negyedéves adatok: A korrigált árbevétel 24%-kal 109,8 milliárd dollárra nőtt, ami meghaladta a várakozásokat.
  • Magasabb CapEx (tőkekiadások): A vállalat 195–205 milliárd dollárra emelte a 2026-os éves beruházási előrejelzését.
  • Negatív szabad cash flow: A negyedév során a cég 5,9 milliárd dollárt égetett el, ami bizonytalanságot keltett a befektetőkben.
  • Árfolyamreakció: A növekvő költségek hírére a részvény eséssel reagált, és a 200 napos mozgóátlaga (322 dollár környéke) felé gyengült. 
https://www.google.com/finance/beta/quote/GOOG:NASDAQ?hl=hu