阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数在金融领域，投资策略的成功与否取决于许多因素。
其中，贝塔系数和阿尔法系数是两个关键指标，可以提供对投资组合表现和风险的评估。
本文将解析这两个指标的意义、计算方法以及在投资决策中的应用。
一、贝塔系数贝塔系数是用于衡量某只股票或投资组合相对于整个市场风险变动的指标。
它反映了一个投资品种相对于市场整体波动的程度。
贝塔系数大于1表示该投资品种的波动幅度大于市场，小于1则表示其波动幅度小于市场。
计算贝塔系数的方法是使用线性回归分析，以投资品种的历史价格与市场指数的历史价格进行回归分析。
该回归分析的斜率即为贝塔系数。
例如，如果某只股票的贝塔系数为1.2，则说明该股票的价格波动幅度相对于整个市场要大20%。
贝塔系数的应用在于判断投资品种的风险水平和收益预期。
如果一个投资组合的贝塔系数大于1，则意味着在市场上涨时收益可能更高，但在市场下跌时风险也更大。
相反，如果贝塔系数小于1，则收益波动相对较小，但不会随市场变化而有明显增长。
二、阿尔法系数阿尔法系数是用于衡量投资组合的超额收益或亏损的指标。
超额收益是指在给定风险下，投资组合相对于预期收益的表现。
阿尔法系数为正数表示投资组合的超额收益高于预期，为负数则表示超额亏损。
计算阿尔法系数的方法是使用线性回归分析，以投资组合的收益与市场指数的收益之间的关系进行分析。
回归线的截距即为阿尔法系数。
例如，如果某个投资组合的阿尔法系数为0.05，则表示该投资组合相对于市场以及其他相关指标，每年可以获得0.05的超额收益。
阿尔法系数的应用在于评估投资组合管理者的价值。
正的阿尔法系数表明投资组合管理者能够超越市场平均水平获得更高的收益，而负的阿尔法系数则暗示管理者的投资策略存在问题。
三、贝塔系数与阿尔法系数的综合应用贝塔系数和阿尔法系数是投资组合评估中两个关键指标，互相补充和影响。
贝塔系数用于度量投资组合的系统性风险水平，而阿尔法系数则用于评估其超越市场的能力。
详解私募投资八大策略
详解私募投资八大策略根据业内人士对阳光私募行业的跟踪以及对投顾投资策略的研究，目前我国私募基金行业的投资策略可大致分为股票策略、事件驱动策略、相对价值策略、管理期货策略、宏观策略、债券策略、组合基金策略、复合策略八种，也就是报道中常见的“八大策略”，下面就给大家详细梳理一下这八大策略：一、股票策略股票策略以股票为主要的投资标的，是目前国内阳光私募行业中最主流的投资策略。
股票策略对股市涨跌及市场热度最为敏感，该类基金平均表现基本与大盘同涨跌。
目前我国，约有近七成的私募基金采用该策略，是被运用最多的策略。
股票策略通常细分为股票多头、股票多空以及行业基金三种：1)股票多头纯股票多头策略是指基金经理基于看好某些股票，在低价买进股票，待股票上涨至某一价位时卖出以获取差额收益的投资方式。
该策略的投资盈利主要是通过持有股票来实现，所持有股票组合的涨跌幅决定了基金的业绩。
2)股票多空2010年以来，随着我国金融市场的逐步完善与融资融券、股指期货等金融工具的推出，国内阳光私募基金正逐步走向真正意义上的对冲基金，在投资组合中加入对冲工具成为越来越多基金经理的选择。
具体而言，基金经理寻找市场上被低估或具有成长空间的股票，通过买入这些股票形成多头组合;同时，通过融券卖空股票或者直接卖空股指期货等方法来建立相应的空头头寸，从而降低投资组合的波动。
目前，第二种做空方式被多数股票多空策略的基金采取。
此外，除通过做空股指期货对冲风险外，部分私募基金也通过做多股指期货以谋取更高收益。
3)行业基金顾名思义，是指基金组合的持仓股票集中在某一行业，如从容医疗系列基金，主要投向医疗器械行业。
代表机构：北京地区：淡水泉投资、拾贝投资上海地区：景林资产、重阳投资深广地区：展博投资、宏流投资其他地区：中瑞合银投资、敦和投资二、事件驱动事件驱动型的投资策略就是通过分析重大事件发生前后对投资标的影响不同而进行的套利。
基金经理一般需要估算事件发生的概率及其对标的资产价格的影响，并提前介入等待事件的发生，然后择机退出。
私募量化基金策略解析
私募量化基金策略解析近年来，随着证券市场规模的不断扩大和金融衍生品的不断推出，投资策略和盈利模式的根本性改变加大了个人投资难度，因此专业投资管理人的比例越来越大。
其中，量化对冲产品以其特性, 逐渐成为了机构投资者和高净值人士的投资选择之一。
今天，我们将从量化产品的灵魂—交易策略上，来了解它的核心，看看这些产品究竟是如何盈利的。
目前国内主流的量化交易机构会比较频繁用到的交易策略有阿尔法对冲策略（中性策略及择时阿尔法策略）、套利策略、期货CTA策略，让我们分别了解一下：一、阿尔法策略（全对冲策略、择时阿尔法策略）阿尔法全对冲策略是一种买多股票现货组合、卖空等值的股指期货的策略。
理想状况是—市场上涨的时候，股票现货组合的涨幅大于股指期货的涨幅；市场下跌的时候，股票现货组合的跌幅小于股指期货的跌幅。
这样，不管市场上涨和下跌，策略都能获得正回报。
而对于量化私募机构来说，这种策略的技术核心在于：股票现货组合的挑选以及做空的指数的选择上。
这两点是拉开不同量化私募机构差距的重要因素。
阿尔法全对冲策略容量较大，且较适合于情绪稳定的市场。
一旦市场噪声加大，某个板块或者权重个股出现非理性急拉，会对这种策略产生一定的冲击。
一方面，这样容易使得股票现货组合的表现在短期内不如指数。
另一方面，极度疯狂的市场会导致股指期货升水，从而对产品表现造成一定的浮亏。
阿尔法策略中的另一个重要策略 - 择时对冲策略则是在阿尔法全对冲（中性策略）的基础之上叠加股指期货敞口策略。
这种策略除了要求超高的对于股票现货组合的选择能力之外，不同时期股指期货敞口的设置更是其盈利的关键。
相对于阿尔法全对冲策略而言，择时的难度和对机构能力的要求都大大提高。
这种择时策略的理想状况是——市场上涨的时候，利用股指期货敞口赚取远超过纯阿尔法全对冲策略的Beta收益；市场下跌的时候，提前将敞口降低，变成一个纯阿尔法全对冲策略，继续和阿尔法全对冲策略一样赚取Alpha无风险收益。
量化交易(一文了解量化交易策略)
量化交易策略可以根据交易产品和盈利模式进行分类
按照交易产品分类：量化投资策略主要包括股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略等。
按照盈利模式分类：量化投资策略可以分为单边多空策略、套利策略、对冲策略等。
NO.1 交易产品分类
股票策略：可以进一步细分为Alpha策略和Beta策略。
Beta策略致力于获得绝对收益。
它又可以细分为主观策略和量化策略，包括基于财务和行业研究的主观投资和使用技术指标选股的量化策略。
另一方面，Alpha策略旨在获取超额收益，即跑赢指数，通常采用多因子策略，数据一般来源于基本面数据（如财务）和量价数据。
CTA策略：是交易股指期货、国债期货、大宗商品期货的量化策略，也是当前应用最广泛的策略之一。
FOF策略：则是将资金分散投资于不同的基金，在基金分散投资的基础上进一步分散风险的策略。
NO.2 盈利模式分类
单边多空策略：是指投资者在结合经济周期、宏观趋势、政治事件以及历史数据的基础上，对单个金融工具进行单边买入或单边卖出实现盈利的策略。
套利策略：是基于不同市场之间的价格差异，通过同时在两个或多个市场进行买卖操作以获得利润；而统计套利策略则是基于股票价格的历史波动情况和统计学原理，通过计算股票价格与其历史波动范围之间的差异来判断股票价格是否处于低估或高估状态，从而进行买卖操作。
对冲策略：是一种投资策略，旨在通过同时在股指期货市场和股票市场上进行数量相当、方向相反的交易，以实现盈亏相抵，从而降低甚至消除商业风险的影响。
这种策略可以帮助投资者锁定既得利润或成本，规避股票市场的系统性风险。
阿尔法。贝塔 算法公式
阿尔法。
贝塔算法公式
阿尔法贝塔算法是一种用于优化投资组合的数学模型，它结合了资产的预期收益、风险和相关性来构建最优投资组合。
该算法的公式可以从不同角度进行阐述。
首先，从数学角度来看，阿尔法贝塔算法的公式可以表示为：
\[ R_p = R_f + \beta_p (R_m R_f) + \alpha_p +
\epsilon_p \]
其中，\( R_p \) 表示投资组合的预期收益率，\( R_f \) 表示无风险利率，\( \beta_p \) 表示投资组合相对于市场的风险敞口，\( R_m \) 表示市场的预期收益率，\( \alpha_p \) 表示投资组合的阿尔法值，\( \epsilon_p \) 表示随机误差。
其次，从投资组合优化的角度来看，阿尔法贝塔算法的公式涉及到了资产配置和风险管理，通过最小化风险和最大化收益来构建最优投资组合。
这涉及到对各种资产的预期收益、协方差矩阵和投资限制进行建模和优化。
另外，从实际应用角度来看，阿尔法贝塔算法的公式需要考虑
到市场的实际情况和数据，包括历史收益率、市场指数、资产的相
关性等因素。
同时，还需要考虑投资者的风险偏好和投资目标，以
及市场的预期表现等因素。
总的来说，阿尔法贝塔算法的公式涉及到了数学建模、投资组
合优化和实际市场应用等多个方面，需要综合考虑资产的预期收益、风险和相关性，以及投资者的偏好和市场情况，才能得出有效的投
资组合构建和优化策略。
阿尔法策略
阿尔法策略传统的基本面分析策略。
积极型的管理者依靠团队优势和经济分析能力，相信能够强于市场或更加深刻地理解公司的基本情况，通过选取品质良好、处于业绩成长期间的优秀企业，寻找内在价值被市场低估的潜力企业，以此来战胜和超越市场。
这主要依赖于管理者的能力和素质。
市场轮动策略。
承认市场是风格轮动转换的，先人一步发现受市场追捧的题材、热点因素，把握相应的市场机会。
这依赖于管理者准确把握市场变动时点的能力。
估值策略。
与基本面策略类似，但倾向于投资低估值股票，也就是相对便宜的股票，低市盈率、低市净率等是主要的目标。
动量策略。
基于动量效应，选择投资目标。
动量效应理论认为，如果某只股票或组合在前一个时期表现较好，那么在后续的一段时间里它或它们也将有较好的表现。
波动捕获策略。
基于数理统计模型，寻找相关度低、波动和收益较大的股票进行组合，以获取较好的收益同时承担相对较小的风险。
这是根据马科维茨组合选择理论的数学技术。
行为偏差策略。
根据行为金融理论，市场投资者根据对信息的不同理解存在行为偏差，所以市场经常过度反应或反应不足，而市场最终会进行纠正。
这要靠经理人敏锐的市场触觉和智慧。
可转移Alpha策略。
在该策略中，Alpha是移动的，附加于Beta之上的，因此可以将他们分离。
移动Alpha策略的操作较为复杂，但它的基本思路很简单。
投资者不再将资金存放到共同基金、委托它们去投资金融市场，而是选择一个跟踪指数的衍生产品，例如跟踪标准普尔500指数。
这些合约使得投资者投到市场中的资金大大减少，让他们能留出多余现金投向共同基金和其他投资工具中，为投资者带来该策略的“阿尔法”部分。
除了能够发挥规避股票现货市场系统性风险的基础功能外，股指期货的顺利推出为投资领域的策略研发和应用拓展了极大的施展空间。
移动Alpha策略从上世纪80年代起，已在国际机构投资领域逐步崭露头角。
由于这类策略多具有表现形式多样、手段灵活的特点，可用于满足各类型投资者的不同风险偏好，因此长期来持续受到市场的广泛关注。
量化投资中的阿尔法策略
基于趋势跟踪
量化择时策略之一是基于趋势跟踪，通 过识别市场趋势，利用技术指标和机器 学习算法来预测市场走势，指导投资决 策。
VS
基于统计套利
另一种量化择时策略则是基于统计套利， 通过分析市场数据、对冲风险等手段，寻 找具有套利机会的投资组合。
组合优化策略
基于马科维茨投资组合理 论
组合优化策略之一是基于马科维茨投资组合 理论，通过分散投资、风险控制等方法，优 化投资组合的收益风险比。
总结词：互补性
详细描述：人工智能和传统投资策略具有很强的互补性。传统投资策略在人的经验、判断和决策方面具有优势，而人工智能 在数据处理、模式识别和预测方面具有优势。两者的结合可以更好地应对市场的复杂性和不确定性。
人工智能在量化投资中的用
要点一
总结词
要点二
详细描述
挑战与风险
虽然人工智能在量化投资中的应用具有广阔的前景，但也 面临着一些挑战和风险。例如，人工智能算法的透明度和 可解释性不足，可能会导致投资者对算法的不信任；同时 ，人工智能算法的过度拟合和泛化能力不足，也可能会影 响其在实际投资中的表现。因此，投资者需要谨慎选择和 使用人工智能算法。
模型过拟合与欠拟合
总结词：阿尔法策略可能面临模型过拟合与欠拟合的 问题。过拟合是指模型过于复杂，导致在训练数据上 表现良好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是指 模型过于简单，无法捕捉到重要的市场特征。
详细描述：在量化投资中，阿尔法策略的复杂性和适用 性之间存在权衡关系。如果投资者使用过于复杂的模型 ，他们可能会面临过拟合的风险。这意味着模型在训练 数据上可能表现出色，但在真实市场环境中可能无法获 得超额收益。相反，如果投资者使用过于简单的模型， 他们可能会面临欠拟合的风险。这意味着模型可能无法 捕捉到重要的市场特征，从而无法做出准确的投资决策 。因此，投资者需要仔细选择合适的模型复杂性和特征 集来避免过拟合和欠拟合的问题。
金融行业中的金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析
金融行业中的金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析在金融行业中，投资组合管理是一项极其重要的任务。
投资者和机构经理们需要通过深入的市场分析和风险调整来确保其投资组合的回报与风险是可控的。
而一个被广泛使用的工具，就是阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标。
本文将探讨金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的概念与应用。
一、阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标的定义1. 阿尔法（Alpha）阿尔法是一种衡量投资组合相对于市场整体表现的指标。
它表示投资组合相对于市场预期回报的超额收益能力。
阿尔法值为正表示投资组合超过了市场预期，反之则说明表现不佳。
阿尔法指标是根据投资组合和市场之间的相关性来计算的，它的计算公式为：阿尔法 = 投资组合预期收益率 - （无风险利率 + beta * （市场预期收益率 - 无风险利率））其中，无风险利率是指投资者可以获得的最低风险利润，市场预期收益率是指整个市场的平均回报率，而beta则是投资组合与市场之间的相关系数。
2. 贝塔（Beta）贝塔是一种衡量投资组合相对于市场整体波动性的指标。
它表示投资组合的价格相对于市场的价格波动情况。
贝塔值大于1表示投资组合比市场整体更波动，小于1则表示波动性相对较低。
贝塔指标是通过计算投资组合与市场之间的相关系数来得出的。
二、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义在于帮助投资者或机构经理们了解其投资组合的超额收益能力和波动性，并与市场整体表现进行对比。
通过计算阿尔法和贝塔指标，可以判断投资组合的相对表现，并进行适当的风险调整。
三、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的应用金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析可以应用于以下方面：1. 投资组合评估与比较通过计算不同投资组合的阿尔法和贝塔指标，投资者可以评估并比较不同投资组合的绩效。
较高的阿尔法值意味着投资组合相对于市场有较好的超额收益能力，而较低的贝塔值则表示投资组合的波动性相对较低。
股票阿尔法策略
股票阿尔法策略
股票阿尔法策略是一种基于市场波动和投资者行为的策略，旨在获得
超过市场平均收益率的投资回报。
这种策略通常基于技术分析和基本面分析，通过利用股票价格和交易量以及公司业绩和前景等数据进行投资决策。
以下是股票阿尔法策略的一些关键点：
1.寻找市场波动的模式：股票阿尔法策略可以通过技术分析来寻找股
票价格的趋势和波动模式。
这些模式包括图表模式、价格走势的形态、交
易量等。
2.基本面分析：股票阿尔法策略也会关注公司的业绩和前景。
这包括
盈利能力、资产和负债状况、市场份额、竞争对手等因素。
这些因素可以
影响公司的股票价格和投资者的情绪，从而影响股票的表现。
3.挑选股票：通过技术和基本面分析，股票阿尔法策略可以挑选具有
潜在盈利机会的股票。
这些股票可能在短期或长期内都有良好的表现。
4.适时买卖：股票阿尔法策略也注重适时买卖。
在市场上，机会和变
故同时存在，投资者应当根据市场情况及时买入或卖出股票，避免被市场
利左右。
5.风险控制：股票阿尔法策略也注意风险控制，即通过分散投资和止
损等措施降低投资风险。
同时，还应对市场情况和交易风险进行灵活应对。
总之，股票阿尔法策略是市场上的一种高风险、高收益的投资策略，
投资者应在了解自身的风险承受能力和基本的分析方法以后谨慎选择。
什么是交易当中的阿尔法和贝塔？
什么是交易当中的阿尔法和贝塔？金丝雀码头工 2015-07-29 00:02导读：现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。
第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。
贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。
对于我个人来说，我在交易时会将两者严格区分开来，以免干扰判断。
这个世界上有一种东西叫做钱。
我们把一些钱放在一起管理和运作，基金(fund)一般就是指这笔用于特定目的的钱，有时候也可以指管理和运作这笔钱的组织。
如果这笔钱的目的是为了钱生钱，可以称为投资基金(Investment Fund)。
钱怎么生钱呢？如果钱用来购买实物商品，然后再卖了变成钱，这是贸易，不是我们说的钱生钱。
当然钱也不能直接就变成更多的钱。
在交易当中的钱生钱过程中，钱要先变成一些虚拟的但是又值钱的东西。
这些虚拟的东西是各类财产所有权、债权以及其他规定权利的凭证，也就是证券(securities)或其他交易标的（Trading Instruments）。
在投资完成以后，钱的变化就是回报，或者叫收益率(return)。
我们希望收益率是正的，但有时候它也可能是负的。
在投资之前，我们无法知道会赚钱还是会赔钱。
这种不确定的损失叫做风险(risk)。
最安全的投资是购买国债(或者存银行)。
我们基本把它们视为无风险投资，它们的回报率也就是无风险收益率(Risk Free Return)。
投资就是为了获得比无风险收益率更高的回报。
接下来我们考虑的收益率都是超出无风险回报率之上的那一部分，可以称为额外收益(Excess Return)。
风险和回报一般成正比，风险越高，回报越大。
我们通常同时投资多个证券产品，这些产品的集合就叫做投资组合(portfolio)。
到这里需要暂停一下，我们要引入两个希腊字母，阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)。
这两个拗口的名字是希腊语的前两个字母，相当于英语的A和B或者中文的甲和乙。
阿尔法 贝塔 量化
阿尔法贝塔量化
阿尔法和贝塔是量化投资中常用的两个指标。
它们是用来衡量投资组合的收益与市场整体波动之间的关系的。
阿尔法（Alpha）是投资组合相对于市场的超额收益，即投资组合相对于市场表现的好坏程度。
正值表示投资组合的收益高于市场平均水平，负值则表示收益低于市场平均水平。
阿尔法可以用来评估投资者的选股能力或投资策略的有效性。
贝塔（Beta）是用来衡量投资组合与市场整体波动之间的相关性的指标。
贝塔系数大于1表示投资组合的波动幅度大于市场的波动幅度，贝塔系数小于1表示投资组合的波动幅度小于市场的波动幅度，贝塔系数等于1表示投资组合的波动幅度与市场一致。
量化投资是利用数学、统计学和计算机算法来进行投资决策的一种方法。
通过建立数学模型和算法，分析历史数据和市场变动，寻找投资机会并进行交易。
量化投资通常以规则为基础，追求系统性和自动化，旨在提高投资组合的收益和控制风险。
总之，阿尔法和贝塔是量化投资中常用的指标，可以帮助投资者评估投资组合的表现和风险。
量化投资是一种利用数学和算法进行投资决策的方法，可以提高投资效率和风险管理能力。
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数投资是一门风险与收益相互关联的艺术，而投资者需要借助一些关键指标来评估投资策略的成效。
贝塔系数和阿尔法系数是投资界常用的两个指标，它们能够帮助投资者度量投资组合的风险和收益，从而更好地制定投资策略。
本文将对贝塔系数和阿尔法系数进行详细的介绍，并探讨如何利用它们进行投资决策。
一、贝塔系数贝塔系数是衡量投资组合风险的重要指标之一。
它通过计算一个资产或投资组合与市场的相关性，反映了投资组合在市场波动中的变化情况。
贝塔系数的计算公式如下：贝塔系数 = 投资组合与市场的协方差 / 市场的方差贝塔系数的取值范围在-1到1之间。
如果贝塔系数为正，则代表该资产或投资组合的收益与市场整体趋势呈正相关；如果贝塔系数为负，则表示其收益与市场整体趋势呈负相关；如果贝塔系数为1，则说明其收益与市场整体趋势完全一致；如果贝塔系数为0，则说明其收益与市场整体趋势无关。
通过计算贝塔系数，投资者可以了解到投资组合相对于市场的波动情况，从而判断其风险水平。
贝塔系数的应用非常广泛，尤其是在投资组合管理中。
投资者可以通过选择不同贝塔系数的资产来实现风险的分散，从而平衡整个投资组合的风险水平。
一般来说，贝塔系数越高，资产的风险就越大，但也意味着可能获得更高的收益。
因此，在制定投资策略时，投资者可以根据自身的风险承受能力和收益目标来选择适合自己的贝塔系数。
二、阿尔法系数阿尔法系数是用来度量投资组合相对于市场的超额收益的指标。
它反映了投资组合管理者通过选股和择时等主动投资操作所创造的价值。
阿尔法系数的计算方法如下：阿尔法系数 = 投资组合的实际收益率 - （无风险收益率 + 贝塔系数×（市场收益率 - 无风险收益率））这个公式中，无风险收益率代表的是在没有任何投资风险的情况下所能获得的收益。
阿尔法系数的计算结果大于0，则表示投资组合的实际收益率高于其根据市场风险和无风险收益率所应得的收益，即超额收益。
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置1、固定风险额度下，alpha-beta 合成策略优于单一策略对于任意两个有效的Alpha 策略和Beta 策略，在给定的跟踪误差（或者偏离风险）额度下，alpha-beta 合成策略的风险调整后收益，通常优于任意一个单一策略。
一个最直接的例子就是行业内选股的Alpha 策略，与行业配臵Beta 策略。
只要两个策略都是有效的，那么将两个策略合成，通常会比任意单一策略的风险调整后收益要高。
这是因为在绝大多数情况下，Alpha 策略与 Beta 策略的相关性非常接近于 0。
在同样的风险暴露下，Alpha-Beta 合成策略的风险调整后收益更具有吸引力。
2、动态风险管理：牺牲少量长期收益，有效降低最大回撤如果将基金平均收益水平视为基准，存在FOF 的配臵方法，使得该FOF 可以收敛于(或者至少不亚于)这个基准。
那么，在现有Alpha 策略和 Beta 策略均相对基准回撤的前提下，FOF 则具有了相对的配臵价值。
此类FOF 是对现有策略的补充，对降低相对排名的回撤具有重要的作用。
3、市场参与者的博弈对于风险厌恶的基金经理，在所关心的时间尺度下，首先来判断FOF 基准配臵和已有策略之间哪个更具有优势。
如果 FOF 基准更具有优势，则配臵FOF，优先降低风险；如果策略更具有优势，则配臵Alpha 和 Beta 策略，优先提高收益。
策略的配臵比例通过“固定风险额度下的收益最大化”来解决，得出的投资组合为风险调整后收益最优的投资组合。
投资摘要市场参与者之间的博弈是一个很重要的课题。
本报告以基金的相对排名为基准研究对象，分析了对于不同风险偏好的市场参与者，特别是风险厌恶者的理性投资决策。
假设市场参与者拥有三类资产可供投资：（1）Alpha 策略（2）Beta 策略（3）基金4、市场参与者可以分两步改善收益风险比：（1）通过静态风险管理实现同等风险条件下，收益水平的提升。
商品投资中的阿尔法和贝塔策略_刘超
期货日报/2008年/9月/10日/第003版理论・期货论坛商品投资中的阿尔法和贝塔策略中信建投期货刘超由于商品价格波动性与股票类似，与股票、债券有明显的负相关性，本身收益也较高，作为一项资产类别，其在资产配置中得到了越来越广泛的应用。
但获取商品风险升水的最好方式是什么？其实有很多方式，从纯粹的获取系统性风险升水（比如投资GSCI指数）到纯粹的阿尔法策略都是很好的选择。
本文我们就商品为什么作为一项分散组合风险的战略性资产以及投资者获取商品风险升水的策略进行探讨。
GSCI（高盛商品指数）作为全球商品市场的基准之一，具有较强的可投资性，所有纳入指数的商品都必须通过严格的流动性测试。
它根据全球商品的产量分配各商品的权重，很多大型机构运用它获取商品收益。
商品在金融资产组合中的分散化功能来源于它与其他金融资产的负相关性，但简单地投资一篮子商品组合并不能最大限度地实现组合的分散化。
当把商品加入投资组合中时，应该起到的效果是波动性降低而收益率提高。
由于能源的收益与金融资产的收益负相关性最高，它们是商品投资中分散化收益的主要来源，而非能源商品与金融资产有正的相关性。
GSCI 指数中能源占了相当的比重。
除了投资GSCI指数外，还可以通过贝塔暴露（Beta Exposure）和阿尔法暴露（Alpha Exposure）投资商品市场。
所谓的贝塔暴露是对系统性的市场风险暴露，一般通过商品指数或一篮子商品投资实现。
阿尔法暴露则定位于特定商品资产类别，从而获取超过市场基准的收益。
有几种策略可以获得贝塔暴露，一种是与经纪商/交易商签订一项指数全收益互换协议，该协议的收益模拟标的指数。
这种情况下，互换协议产生的收益等于指数的回报减去互换费用。
互换协议一般需要很少或根本不需要初始保证金，所以投资者对该项投资下的现金或担保品仍然有控制权。
贝塔暴露也可以通过直接持有构成指数的期货合约来获得，成功的单个期货品种投资需要对每月合约展期、交易成本、保证金等进行有效的管理。
经常听到的“阿尔法策略”是什么？有几种操作方式
经常听到的“阿尔法策略”是什么？有几种操作方式一、什么是阿尔法收益投资常见的有无风险收益和额外收益无风险收益一般就是国债，逆回购之类。
不需要承担多少风险就能获得的收益。
额外收益在现代金融领域一般分为阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)β是指市场风险产生的收益，如大盘涨，个股普涨。
只要跟着市场走就能获得收益。
当然跌也要承担亏损α是和整个市场变动无关的，是一种主动型投资策略，主要依靠精选行业和个股来超越大盘得来的收益。
主要区分在于择时，β在牛市中获得收益，时间选择很重要。
α不论牛市熊市都可以产生收益，获利能力在于选股上。
最核心的部分在于优选个股同时采用对冲交易对冲市场分险从而获得超越大盘的绝对收益。
阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱的市场上，如新兴股票市场、创业板市场等。
我国的股票市场正是一个新兴的市场，效率相对较低，特别是伴随着融资融券、股指期货等衍生品种的推出，的确存在利用风险对冲来获取超额收益Alpha的巨大需求和空间。
二、常见交易策略α常见操作，是寻找到获得较高α正值的股票构建一个组合，买入该组合的股票，同时卖出等值的股指期货合约。
若价格是下跌，则指数下跌幅度高于α股票组合，指数期货空头收益高于α股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则α股票组合上涨收益多于期货空头损失，套利亦获得收益。
再通俗点说，就是上涨时，股票组合涨幅要超过指数，下跌时指数跌幅要超过股票组合。
结果是不管上涨还是下跌都要稳定获利，别说这是理想化，这正是检验操作水平的时候。
具体策略而言，主要涵盖：1)多/空策略，就是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。
对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。
2)套利策略，就是对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。
alpha策略里的alpha与beta
alpha策略里的alpha与beta大家必须承认虽然个人的努力很重要，但关键是老天赏不赏饭吃。
比如说，最近大家明显感觉到波动率比较大的alpha策略比波动率比较小的alpha策略好赚钱。
低波动的alpha策略难赚钱好理解，毕竟大家把大因子都限制死了，大体上都是高换手、交易型策略——毕竟一年换手个大几十倍以上才能降低波动。
随着alpha策略接的钱越来越多，交易型策略肯定越来越面临僧多粥少、鲨多鱼少的境地，毕竟市场的流动性、波动性就这个样子，已经很多机构在研究韭菜镰刀比了，上限嘛，肯定不会无穷大，大A股长期的日均成交额也就5000亿左右的水准，总不可能天天维持1万亿以上。
至于波动率，年化总不至于一直30%以上。
既然鼓励长期资金，肯定上头是厌恶大涨大跌的。
最近被问比较多的是为啥波动率更大的中长期alpha表现不错。
其实画张图就很容易理解了：上面是几个指数相比中证500（000905）的累计超额收益率。
可以看到：1.从2017年开始是大盘股（上证50）严重跑赢了中证500，直到2019年11月底到达高点，累计跑赢了64%，之后一路回撤；2.从2016年开始创50（399673）严重跑输中证500，直到2019年7月开始咸鱼翻身，之后一路连续跑赢。
当然，创成长（399296）之前没有跑输太多，之后大幅跑赢。
由于我们是分析私募的不是run私募的，所以我们的任务就是分析私募的beta，这比创造alpha简单10000倍。
现在想一下你是一个开私募做alpha策略的，只要你不是非常严格控制风格敞口的，总归会赌一下风格，那最简单的策略就是看一下最近的风格趋势是个啥，风往哪边吹？那么当时间来到2019年7月，你作为一个开私募的老板就会观察到：1.好像大盘股风格还在持续，但估值有点贵，风格持续的概率降低了；2.创成长好像开始有点好了。
但是，如果你把这时候的数据放到统计模型里，会发现趋势还并不是特别显著，所以大部分的私募这时候风格还没转过来，一直到了2019年12月。
alpha策略的应用方法
alpha策略的应用方法alpha 策略啊，这可是个在投资领域挺厉害的玩意儿呢！就好像你在投资的海洋里有了一艘特别的船，能带你驶向财富的彼岸。
咱先来说说啥是 alpha 策略。
简单来讲，它就是想办法找到那些能跑赢市场的机会。
就好比在一场比赛里，你不只是跟着大部队跑，而是要找到独特的路径，冲在前面。
那怎么用这个策略呢？嘿，这可得有点小窍门啦。
首先你得有双敏锐的眼睛，能看出市场里那些不寻常的波动和机会。
就跟在大森林里找宝贝似的，你得仔细瞧，认真找。
然后呢，你得会分析各种数据和信息。
这可不是随便看看就行的，得深入研究，就像侦探破案一样，不放过任何一个小细节。
比如说，一家公司的财务报表啦，行业的发展趋势啦，宏观经济环境啦等等。
还有哦，你得有足够的耐心。
别想着一下子就能找到超级厉害的机会，有时候得等，就像钓鱼一样，得耐着性子等鱼儿上钩。
再说说风险控制吧。
这可太重要啦！不能光想着赚钱，还得想着怎么不亏钱呀。
就好比你开车，得时刻注意刹车，不然一不小心就撞墙上啦。
另外，团队也很重要啊。
一个人单打独斗可不行，得有一群志同道合的伙伴，大家一起商量，一起出主意。
这就像打篮球，光靠一个人可赢不了比赛，得大家配合好。
比如说，你看那些厉害的投资团队，他们都是各有所长，有人擅长分析数据，有人擅长挖掘机会，有人擅长风险控制。
大家一起努力，才能把 alpha 策略用得好呀。
你想想看，要是你一个人在那瞎琢磨，能琢磨出啥来呀？但是有了团队，就不一样啦，大家的智慧加在一起，那可厉害多啦。
而且啊，alpha 策略不是一成不变的哦，市场在变，策略也得跟着变。
就像天气变了，你得换衣服一样。
不能死脑筋，得灵活应变。
总之呢，alpha 策略的应用可不是一件简单的事儿，但要是你用心去学，去研究，去实践，那说不定就能在投资的世界里闯出一片天呢！难道你不想试试吗？。
投资组合收益中的alpha与beta分析
投资组合收益中的alpha与beta分析在金融投资领域，Alpha和Beta是两个重要的概念，用于衡量投资组合的收益和风险。
Alpha代表了投资组合相对于市场的超额收益，而Beta则表示了投资组合与市场的相关性。
本文将探讨Alpha和Beta的概念、计算方法以及它们在投资组合管理中的应用。
一、Alpha的概念与计算方法Alpha是指投资组合相对于市场的超额收益，即超过市场基准的收益。
Alpha的计算方法是通过回归分析来确定投资组合的超额收益。
回归分析是一种统计方法，用来确定两个或多个变量之间的关系。
在投资组合分析中，回归分析被用来确定投资组合与市场基准之间的关系。
回归分析的基本原理是，通过拟合一条线来描述投资组合与市场基准之间的关系。
这条线称为回归线，它可以表示投资组合的预期收益与市场基准之间的关系。
如果投资组合的实际收益高于回归线上的预期收益，那么Alpha就是正值，表示投资组合的超额收益。
二、Beta的概念与计算方法Beta是指投资组合与市场基准之间的相关性。
它衡量了投资组合对市场波动的敏感程度。
如果Beta值为1，那么投资组合的波动与市场基准的波动一致；如果Beta值大于1，那么投资组合的波动比市场基准的波动更大；如果Beta值小于1，那么投资组合的波动比市场基准的波动更小。
Beta的计算方法是通过回归分析来确定投资组合与市场基准之间的相关性。
回归分析可以得出一个Beta系数，该系数表示了投资组合对市场基准的敏感程度。
如果Beta系数为1，那么投资组合与市场基准的相关性为1，即完全正相关；如果Beta系数为0，那么投资组合与市场基准之间没有相关性；如果Beta系数为负数，那么投资组合与市场基准之间是负相关。
三、Alpha与Beta在投资组合管理中的应用Alpha和Beta在投资组合管理中发挥着重要的作用。
Alpha可以帮助投资者评估投资组合的绩效，判断投资经理的能力。
如果投资组合的Alpha为正值，那么说明投资经理的选股能力较强，能够获得超额收益；如果Alpha为负值，那么说明投资经理的选股能力较弱，无法获得超额收益。
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阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略
在现在资本市场定价理论中，投资组合的收益率(rp)可以表达为
右边第一项beta*rm 也就是贝塔收益，第二项alpha 也就是阿尔法策略收益（尽管这两部分都是随机变量）。
所谓市场是牛市还是熊市看的是rm；beta对于一个投资组合来说短时间内是固定的；而阿尔法策略就是beta＝0，即rp＝alpha的策略。
1、（1）什么是阿尔法策略？
投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。
从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。
后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
（2）阿尔法策略是如何构建的？
阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。
而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。
2、阿尔法套利
阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。
3、贝塔策略
贝塔策略是一种被动型投资策略，典型的操作为通过买入市场指数来获得贝塔收益。
这种策略的基本原理源自有效市场理论，尤金·法玛教授是这一理论的创始人，也因此获得了2013年的诺贝尔经济学奖。
根据有效市场理论，一旦市场出现套利机会，市场中的投机者会迅速采取行动以使市持复均衡，在一个有效的金融市场，任何寻找超额收益的努力都是徒劳的，投资者只能获得市场收益。
作为这一理论的注解，美国《华尔街日报》曾在1980年代组织了一场历时数年的公开选股投资竞赛，一方是由华尔街知名股票分析师组成的专家组，另一方是一只会掷飞镖的大猩猩，结果竟然是大猩猩获胜，这一案例也常常被用来调侃主动型投资策略。