阿尔法与贝塔的意义

承担被低估的风险，获得正回报。反之，获得负收益。

因此，关键问题是对风险进行定价。

资本市场存在各种风险。如何把完全不同的风险统一到同一个价格体系中，是一个复杂的问题。

但是，我在大知乎上找到了答案。

提问：如何优雅地测量一只猫的体积，而不使其感到惊恐或受到伤害？

@王福霖：我们可以直接定义这只猫的体积为1喵升。。。

对，就是这样定义1喵升的.哦，不，是1单位风险。

要给A风险定价，已知它等价于B风险。如果你知道B风险的价格，你就会知道A风险的价格。

如果对历史数据的分析表明A的价格与B的价格线性相关，那么我们可以认为A和B的风险是等价的。

所以关键问题是找到一个合理的b，我们称b为a的基准。

基准的好坏，取决于与A的相关程度和基准交易的合理价格。

我们通常寻找指数作为基准。因为根据有效市场理论，市场价格是合理的。

按照上述逻辑，我们可以对A和B的价格进行回归分析：

很容易知道，如果基准上涨1%，投资收益会增加b%。b是。

把Benchmark想象成一个系统，代表承担系统风险的收益。beta越高，系统风险越高。

投资组合的值由投资者无差异曲线决定。因此，单纯的值并不能反映基金管理人管理系统风险的能力。根据对系统风险的判断，合理调整，体现基金管理人管理系统风险的能力。

如果A是一个投资组合，投资者有权在持有过程中主动调整投资组合中某些标的的权重，但这种调整不足以改变。

基准上涨1%，投资收益最终上涨(b)%。是。

反映主动调整投资组合的收益。但是，这种调整不会改变系统风险。换句话说，体现了管理非系统性风险的能力。

被动管理策略几乎没有，目的是跟踪Benchmark的收益。越小，跟踪误差越小。

大于0，越大越好。当较大时，投资策略可能更倾向于主动管理而非被动管理。因为属于回归分析的残差项，与收益不在一个数量级。

一个实例

可以看出000776和399001的相关性比较稳定，在0.8附近。

从2015年4月开始，值稳定在2左右。回归分析和CAPM模型计算的收益率与实际收益率基本没有误差。说明000776的收益率是系统性风险带来的，基本不存在非系统性风险。

阿尔法策略

举个简单的例子：

F国基金经理A的选股能力，可以带来稳定的正阿尔法。但其投资经验仅限于f国的资本市场。

D国有基金b，想得到A的alpha，不想承担F国的系统性风险，怎么办？

通过F国的衍生品市场，基金B可以通过洗去A持仓的得到纯。

贝塔策略

我们可以关注一个市场：当市场处于牛市时，基金经理会通过投资高beta目标来获取更高的收益，从而承担更大的系统风险。相反，在熊市中，贝塔系数会降低。

也可以是跨市场的，比如全球宏观对冲策略。