商品投资中的阿尔法和贝塔策略_刘超
阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略
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。
20170711-东方证券-衍生品系列研究之(六)：商品期货中的alpha策略
商品期货中的alpha策略
目录
一、研究方法 .................................................................................................................. 3
1.1 背景................................................................................................................................................. 3 1.2 品种选择 ........................................................................................................................................ 3 1.3 回测时间段选择 ............................................................................................................................ 5 1.4 合约选择 ........................................................................................................................................ 5 1.5 多空组合构建 ................................................................................................................................ 5 1.6 多头组合构建 ................................................................................................................................ 6
基于CRB系列指数的商品投资策略实证研究
基于CRB系列指数的商品投资策略实证研究中信建投期货刘超Empirical Study on Commodity Investment Strategy based on CRB series indicesBy Liu Chao China Futures Co., LTD.近期商品成为各类机构越来越重点配置的资产类别，在投资商品过程中，投资者获取商品投资收益的策略可谓非常多样化，本文以CRB系列指数为基础，在分析各类商品投资收益构成、商品价格的基本特征以及他们之间的相关性后，实证研究了以下投资策略的表现：优化投资组合、动量策略、基于商品价格期限结构的策略等。
实证结果显示优化后的投资组合表现强于CRB指数，基于商品价格期限结构的策略也表现优异，而动量策略表现不佳。
在国内商品期货组合投资方兴未艾的情况下，这无疑为投资者获取商品收益提供了很好的借鉴。
1、CRB系列指数的发展1957年美国商品研究局开始计算CRB指数，后与路透合作，指数改为路透CRB指数（Rutures Continuous Commodity Indices,简称Rutures CCI），1958年开始刊登在CRB商品年报上。
该指数最初包含28种商品，其中26种在美国和加拿大的期货交易所交易，剩余2种在现货市场交易。
指数最初的基期是1947-1949年，截至目前，已经对指数组成部分进行过9次修正，第一次是1961年4月3日，最后一次是1995年12月6日。
Rutures CCI最新的商品构成如下：数据来源：CRB，中信建投期货Rutures CCI可以看成是一个三维指数，因为它不仅是17种商品价格的平均，还对各商品不同时间的价格进行了平均。
该指数的编制由三步构成：（1）一般情况下，构成该指数的17种商品价格是由该商品从现在起6个月内到期的各合约价格的算术平均价。
（2）把这17种商品价格进行几何平均。
（3）把得到的结果除以30.7766（1967年基期数据），然后乘以调整因子0.8486，最后乘以100以表达为百分比形式。
基于Alpha策略量化投资的实证研究
密级论文题目：基于Alpha策略量化投资的实证研究作者姓名：于鹏2014年03月15日基于Alpha 策略量化投资的实证研究北京理工大学分类号： [填写分类号]UDC 类号： [填写UDC 类号]学院名称： 管理与经济学院指导教师： 马明（副教授）答辩委员会主席： 孟凡臣（教授）申请学位级别： 工商管理硕士学科、专业： 工商管理授予学位单位：北京理工大学论文答辩日期：2014年6月8日论文题目： 基于Alpha 策略量化投资的实证研究 作者姓名：于鹏Research of Quantitative Investment Based on Alpha StrategiesYU PengMA Ming（Associate Professor）Master of Business AdministrationSchool of Management and Economics, Beijing Institute of TechnologyJune 8th 2014研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。
尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。
特此申明。
签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解北京理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。
签名：日期：导师签名：日期：摘要量化投资基金，是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。
财富传承奥秘是与贝塔小姐共舞
财富传承奥秘是与贝塔小姐共舞2013年08月03日 09:43 作者:谭昊()+1我有话说(173人参与)文/新浪财经专栏作家谭昊[微博]投资从方法论上来说，有两种主要的投资方法。
一种是阿尔法策略，通过选择好的股票来获得高于市场平均水平的收益。
另一种是贝塔策略，通过指数式买入，享受市场整体上涨带来的收益。
阿尔法先生是与市场为敌，试图战胜它。
贝塔小姐是与市场为友，与它共舞。
运营家族财富，需要不一样的思维方式。
如果要简化为一个关键词，这种思维方式就是——长期、长期、还是长期。
面对财富，每个人都要过三关。
第一关是创富；第二关是守富；第三关是传富。
一关比一关难。
大部分人不知道后两关的艰难，是因为他们都止步于第一关前，没有机会体验后者。
如何把财富传承下去？这可以算得上人类历史上最具挑战性的问题——财富的传承要面临税收、通货膨胀、子孙后代的兴趣与能力等诸多挑战，这其中的每一个挑战都足以让你殚精竭虑。
一些家族在这方面做得很好。
如法国最富有的穆里耶兹家族，已经传承了半个多世纪，他们的企业如今年创造700亿美元的收入；再如日本的寺庙建筑公司“金刚组”，至今已经传承了四十多代，超过千年。
另一些家族选择了将财富捐给社会而不是留给后代，比如巴菲特与比尔-盖茨。
而中国的很多家族，则依然在时代的十字路口摸索。
对他们来说，当下可能是一个兴旺家族的开枝散叶，也可能只是昙花一现的短暂表演。
此刻，倾听西方的经验也许显得更有价值。
来自美国的比尔-邦纳与威尔-邦纳两父子，为想要将家族财富传承和发扬的人，提供了一幅有趣的地图。
在由上述父子俩合著的《家族财富》这本书中，他们强调得最多的就是——运营家族财富，需要不一样的思维方式。
如果要简化为一个关键词，这种思维方式就是——长期、长期、还是长期。
我们先来谈谈投资这个维度。
从方法论上来说，有两种主要的投资方法。
一种是阿尔法策略，通过选择好的股票来获得高于市场平均水平的收益。
另一种是贝塔策略，通过指数式买入，享受市场整体上涨带来的收益。
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。
[实用参考]阿尔法策略应用.docx
![[实用参考]阿尔法策略应用.docx](https://img.taocdn.com/s3/m/c84a94674b35eefdc8d333d8.png)
[重点实用参考文档资料]阿尔法策略应用：股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。
利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来一、什么是阿尔法策略阿尔法收益就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率，其最初是由WilliamSharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出，并指出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险，公式表达如下：E（Rp）=Rf+βG（Rm-Rf）其中β=Cov（Ri，Rm）/Var（Rm），E（Rp）表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E（Rm）表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数。
CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。
资本资产定价模型（CAMP）认为，在有效的市场里，只有承担系统风险才可以得到一定的收益补偿，非系统风险无法获得补偿，所以一种证券的预期收益主要由其β值决定。
β值越高的证券，预期收益就越高，β值越低的证券，预期收益就越低。
经验表明，由于新兴市场的有效性较弱，专业投资者容易在这种市场利用专业管理、积极操作、资金规模等优势获得较高的阿尔法收益，从而跑赢大市。
二、常用的阿尔法收益策略能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。
第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。
20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。
从战略资产配置战术资产配置
从战略资产配置到战术资产配置——基于中国股市、债市、期市的实证研究作者: 刘超资产配置是指投资者根据自身的风险厌恶程度和资产的风险收益特征，确定各类资产的投资比例，从而达到降低投资风险和增加投资回报的目的。
通常将资产配置分为战略性资产配置（Strategic Asset Allocation）与战术性资产配置（Tactical Asset Allocation）两个层面。
前者反映投资者的长期投资目标和政策，主要确定各大类资产，如现金、股票、债券、商品等的投资比例,以建立最佳长期资产组合结构。
战略性资产配置结构一旦确定，在较长时期内（如一年以上）不再调节各类资产的配置比例。
而战术性资产配置更多地关注市场的短期波动，强调根据市场的变化，运用金融工具，通过择时(Market Timing)和证券选择(Security Selection)，调节各大类资产之间的分配比例、以及各大类资产内部的具体构成，来管理短期的投资收益和风险。
一、资产配置与经济周期资产配置的理论基础，是建立在现代投资组合理论上的，即对于资产而言，风险和收益是对称的，通过投资到收益模式有差别的资产中、构建有效的资产组合可以达到降低风险、提升收益的作用。
历史实践告诉我们，资产配置可以帮助降低资产价格波动对组合的影响，适应投资者的风险偏好并实现其长期投资目标。
资产配置的一般步骤包括：(1)确定资金的投资目标、风险偏好、投资限制等；(2)资产的选择；(3)建立长期的战略资产配置；(4)制订战术性的资产配置；(5)再平衡策略的执行；(6)对长期目标和资产预期的再考察。
影响资产波动的因素众多，但经济层面所决定的基本面因素，是最为根本的因素，所以以经济周期为着眼点进行积极资产配置是有效的配置方法。
1936年，伟大的经济学家熊彼特以他的“创新理论”为基础，对各种经济周期理论进行了综合分析后提出，每一个长周期包括6个中周期，每一个中周期包括三个短周期。
阿尔法策略总结
11-14 周三1.阿尔法与贝塔：资本资产定价模型（CAPM）中，贝塔是相对于整体市场的收益（市场风险因子）：市场收益上升，特定资产通过贝塔系数跟随市场收益；阿尔法是特定资产的超额收益（特定风险）。
法玛（Fama）三因子中，阿尔法同样是常数项，贝塔由市场风险因子，市值，规模三个因子分解，当外界熟知这些因子后，其代表的风险就从特定风险转变为市场风险；存在的阿尔法可以认为都是未被解释的贝塔，即当解释因子不充足时，会有显著的阿尔法，因此Barra模型将alpha定义为smart beta。
最初的均值方差模型（MV模型）是资产配置模型，延伸出CAPM作为定价模型，也称为单因子模型，之后进一步延伸出多种多因子定价模型；根据定价模型能对系统风险进行更为全面的度量，因此定价模型中因子的构建逐渐成为量化领域的重心。
阿尔法策略是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的策略组合总结1)阿尔法来源于特定风险；贝塔来源于市场风险；特定风险被逐渐解释和开发之后就是市场风险2)beta收益是市场收益，即随着市场的变动获得的被动收益；不仅是市场收益率，还包括众多因子，这些因子被人们所熟知后就成为了系统性的收益（风险）；alpha收益是特定收益，通过自有的知识，或者是找到了不为市场所知的因子，因此获得的超额收益，当这个潜在因子被市场所知后就成为了beta收益，需要寻找新的因子3)风险因子和收益因子在时间上会相互转化2.阿尔法策略分类1)A型阿尔法策略：用指标对股票排序，选取其中一个组合，定期调仓，获取阶段性超越大盘的收益。
特征是策略永远满仓，但需要股指期货对冲。
2)X型阿尔法策略：来源于技术分析和民间，也叫做战法，不区分选股和择时，往往通过择时指标来选股，也就是把择时或有上涨的股票选出来，持有一段时间，时间不确定，通过择时或者止损重构组合。
3)B型阿尔法策略：对所有股票建立可以解释波动来源的线性风险模型（即因子模型），然后通过对风险因素未来走势的看法，优化目标投资组合整体承担的各种风险暴露，这样自然确定了股票的权重，选择出来了股票，这种阿尔法策略，其实也是一种Smart Beta策略，这种策略中阿尔法就是贝塔3.B型阿尔法策略的权重计算1)第一步：选择解释因子（f）{每个股票作为样本，f即每只股票在相应的因子上的暴露（取值），b是对应因子的风险补偿，即b可以看出横截面上股票收益率与因子大小的关系}2)第二步：对第一步中的因子在每个时间周期（t）做横截面回归，得到每个因子在每个时间周期（t）的系数（b），即t时刻的风险补偿：f为第i支股票t时刻的第k个因子，b为对应的风险补偿3)第三步：将获得的每个时刻的风险补偿（b）作为因子（f），对每只股票进行时间序列回归，得到每支股票在每个因子上的风险暴露比例（贝塔）：4)第四步：求每只股票的权重（w），下式为基于第一个因子暴露求出的权重：W为每只股票的权重；上半部分是拉格朗日等式：代表一定预期收益下到达风险最小。
运用量化投资策略实现超额收益Alpha的理论与实践
运用量化投资策略实现超额收益Alpha的理论与实践运用量化投资策略实现超额收益Alpha的理论与实践导言量化投资是一种基于大规模数据分析和建立复杂模型的投资方法，通过系统性的策略和自动化的交易来获取超额收益。
本文将探讨运用量化投资策略实现超额收益Alpha的理论与实践。
第一部分理论基础一、Alpha的定义Alpha指的是投资组合相对于市场基准所获得的超额收益。
在市场有效假设下，投资组合的超额收益只能归因于Alpha，而不是行业选择或者个股选择的结果。
通过构建量化投资模型，可以识别出市场估值错误和市场动量等因素，进而实现Alpha的实现。
二、量化投资的理论基础量化投资的核心理论包括有效市场假说、资本资产定价模型、市场行为金融学等。
有效市场假说认为市场是高效的，所有信息都被有效地反映在证券价格中，因此随机选取证券可以获得与市场平均收益率相等的投资回报。
然而，行为金融学表明，市场参与者的行为受到情绪和认知偏差的影响，存在着可利用的市场非理性行为，通过挖掘这些行为可以获得超额收益。
三、量化策略的分类量化策略可分为基本面策略和技术指标策略两大类。
基本面策略依靠公司财务指标、市场宏观数据等基本信息进行研究，通过分析公司估值、盈利能力等指标来选择投资组合。
技术指标策略则主要依赖于价格与成交量等市场数据，利用统计学方法和机器学习算法来预测未来价格走势。
第二部分实践案例一、基本面策略：价值投资价值投资策略认为市场定价存在偏差，被低估的股票有复苏或上涨的空间。
通过分析公司财务报表、估值水平等指标，选择具备成长潜力但股价相对较低的股票进行投资。
例如，通过量化模型，可以筛选出具备较低市盈率、市净率且盈利能力稳定的股票，并构建组合进行投资。
二、技术指标策略：均值回归均值回归策略基于统计学原理，认为价格在一段时间内波动后会回归到其长期均值。
通过计算股票的相对强弱指数（RSI）等技术指标，寻找过度买入或者过度卖出的股票，并在价格回归期望水平时进行交易。
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。
基于量化投资策略下超额收益ALPHA模型的建立与实践
基于量化投资策略下超额收益ALPHA模型的建立与实践一、超额收益ALPHA模型的理论基础超额收益ALPHA模型是一种衡量资产组合相对于市场基准的超额收益能力的量化模型。
它通常通过收益率的统计分析和基准组合的构建，评估资产组合中的ALPHA值以及ALPHA对各项风险的敏感度。
在量化投资中，ALPHA被认为是衡量投资组合相对于市场表现的一个重要指标，可以帮助投资者评估投资组合的超额收益能力。
ALPHA模型的建立基于CAPM（资本资产定价模型）和FAMA-FRENCH三因子模型等经典理论。
CAPM认为资产预期收益率由市场风险溢价决定，而超额收益ALPHA则是资产在超出市场风险之外的额外收益。
FAMA-FRENCH三因子模型则加入了市值和账面市值比两个因子，对投资组合的超额收益进行解释。
在实践中，超额收益ALPHA模型的建立需要对投资组合的历史数据进行收益率和风险的计算，构建市场基准和风险因子模型，进而通过回归分析等统计方法计算出ALPHA值和ALPHA对各项风险因子的敏感度。
1. 数据收集与处理超额收益ALPHA模型的建立首先需要对资产组合的历史数据进行收集和处理。
这包括各种资产的价格、成交量、分红等市场数据，以及市场基准的收益率数据和风险因子的历史数据。
在数据处理方面，除了常规的数据清洗和去除异常值外，还需要进行收益率和风险的计算，比如对资产的日收益率进行计算，并进行累积得到期末的累计收益率。
还需要计算风险因子的收益率和市场基准的收益率，并对其进行标准化处理。
2. 市场基准和风险因子的构建在构建超额收益ALPHA模型中，市场基准和风险因子是非常重要的。
市场基准通常选择市场指数作为代表，比如股票市场可以选择沪深300指数或标普500指数等。
而风险因子通常选择市值因子、账面市值比因子等，也可以根据具体情况选择其他因子。
在实践中，市场基准和风险因子的构建需要对历史数据进行统计分析，并加以验证和修正，在确定了市场基准和风险因子后，可以进一步进行模型的建立。
Alpha策略初探
Alpha策略初探作者：高鹏来源：《财经界·学术版》2013年第20期摘要：Alpha策略是利用指数期货与具有Alpha值的证券产品之间进行反向操作的套利策略，通过对冲掉系统性风险，获得稳定的超额Alpha收益，常用的Alpha策略有动量投资与反转策略、基本面选股套利策略和事件驱动型套利策略等。
关键词：Alpha策略动量投资与反转基本面选股事件驱动型Alpha策略泛指利用指数期货与具有Alpha值的证券产品之间进行反向对冲，也就是做多具有Alpha值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险的同时，获取超越市场指数的Alpha收益。
这种策略不相信市场有效性理论，相信利用经验和技巧一定可以从市场上套取超越平均水平的收益。
Alpha的定义来源于CAMP模型，其估计值由以下模型获得：rit=α+βmt+εt其中rit，mt分别代表t期间的证券i与市场组合的收益率，系数是证券市场线的截距项，是证券i预期超额收益线与市场超额收益线回归方程中的常数。
而系数β衡量了证券收益率对市场收益率变动的敏感系数。
通俗来说，β刻画了衡量承担系统性风险对应的收益的指数，把握收益需要预测市场的整体走势，而α刻画的是承担证券个体差异风险对应的收益，把握收益需要在系统中挑选相对优秀的证券或证券组合。
能够产生Alpha收益的产品大致有两种：一种是固定收益产品，依靠自身产品的特性获得收益；一种是产品组合，通过对股票、期货、期权等金融衍生品对不同资产进行组合，进而获得Alpha收益。
常用的几种Alpha投资策略如下：动量投资策略和反转投资策略起源于行为金融理论，行为金融理论是综合经济学、金融学、心理学等学科形成的非例行假设学科。
动量投资策略是指在1年左右的时间内，投资者利用其它人非理性的行为获取收益，在该时间段，跟随趋势买入标的可以获得比卖出者更大的利润。
而反转投资策略针对的是证券市场长期中的收益反转现象，卖出过去表现好的股票买入过去表现差的股票可以在3到5年的长期时间内取得显著收益。
alpha策略介绍
Alpha策略Alpha策略是通过因子模型来获取超额收益的策略，这里的超额收益往往是指没有经过风险调整的,单纯衡量资产组合收益率超过基准指数收益率的部分。
获取这种超额收益的目的主要是通过卖空股指期货构造对冲策略。
可转移alpha 策略不同于alpha策略，需要投资组合能够获取经风险调整后的超额收益，即CAPM模型中的alpha.所谓因子模型，就是通过因子来解释股票收益率，每只股票都有相同的无数个因子，在不同时期不同个股能有效解释收益率的因子是不一样的。
衡量因子有效性的指标是信息比.每个因子的更新时期不同，有些因子要隔一段时间才能得到最新的数据，因此随着时间的推移,直到数据更新之前，因子的有效性也会逐渐下降。
除了时效性,还有一种因子的有效性下降情况,就是因子的轮动，有效性高的因子种类可能会发生改变，原来用于资产选择的因子有效性会降低，如果需要根据最新的有效因子进行资产重新配置，将会因为提高资产组合的换手率造成大量的交易成本，因此还需要权衡因子有效性和交易成本，一些研究报告也做了诸如此类的研究，提出了因子的半衰期.半衰期是指因子IC_IR下降到一半的时间。
因子还有可能如果是多因子模型,还需要考虑因子的加权方式,根据加权结果得出最终评分,再将个股进行分档，构建投资组合.行业配置也可以用alpha策略进行配置，同样也是根据因子模型对行业进行筛选和加权构建投资组合.Alpha策略因子选择Alpha策略因子有多种，可分为统计因子、宏观经济因子、基本面因子。
统计因子包括动量和反转等；宏观经济因子有通货膨胀率和无风险利率等;基本面因子有PE、PB、ROE等。
运用最多的是alpha因子，即通过CAPM模型计算的经风险调整后的超额收益，运用已实现的alpha因子可以构建alpha动量组合和alpha反转组合。
Alpha动量组合、alpha反转组合及基准指数往往可以构建大盘方向性指标，有研究报告做出过相关分析，运用Alpha动量与反转策略与基准指数的相互比较，可以研判市场目前所处的状态和未来的走势，即识别市场是处于牛市、熊市还是盘整市。
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。
金融市场中的阿尔法投资研究
金融市场中的阿尔法投资研究一、什么是阿尔法投资？阿尔法投资（Alpha Investment）是指投资者通过研究金融市场，找到那些相对于市场平均预期表现更好的个股或策略，并实现超越市场平均水平的收益率。
阿尔法投资的核心是发现金融市场中的超额收益机会，并在这些机会不断出现和消失的过程中，积极地进行调整和调整。
在股票市场中，阿尔法投资通常指那些能够实现股票市场平均收益之上的超额收益的投资方法和策略；在固定收益市场中，阿尔法投资被定义为那些抵御市场周围噪声、通过积极的管理策略获得超额收益的投资方法。
此外，阿尔法投资还可以在商品市场、货币市场和其他金融市场中发挥重要作用。
二、阿尔法投资研究的方法和工具阿尔法投资研究的方法和工具主要包括以下几个方面：1、市场研究市场研究是阿尔法投资中非常重要的一部分。
通过研究市场和行业的基本面，分析公司业绩和财务状况，找到那些具有抗风险性和潜在增长性的公司和行业，从而筛选出优质的投资标的。
2、技术分析技术分析是阿尔法投资中常用的一种方法。
可以通过对股票价格、成交量和成交量的波动等进行分析，找到那些具有迹象表明其价格将继续上涨或下跌的股票，从而为投资提供参考。
3、基本面分析基本面分析是通过对公司财务报表、经营状况和未来发展规划等进行分析，以判断公司未来的发展趋势和投资价值。
基本面分析一般需要考虑各种因素，如公司规模、利润率、市场份额、竞争优势等。
4、组合优化投资者可以通过不同资产种类的组合，实现风险管理和超额收益的目标。
组合优化可以帮助投资者选择最优的资产组合和配置比例，以最优化风险收益比例。
5、量化研究量化研究利用大量数据和计算模型，研究市场和投资策略的规律性和变化，以寻找那些具有潜在的阿尔法收益机会的交易策略和模型。
三、阿尔法投资的几种类型1、股票选择型阿尔法投资股票选择型阿尔法投资着眼于那些具有战略优势和高竞争能力的优质公司，例如那些稳定的行业领导者或快速成长的新兴公司。
阿尔法策略与贝塔策略
投资策略的“阿尔法”与“贝塔”2010年3月中国证券报－中证网在2008年股市的单边下跌中，控制仓位成为不少优秀私募基金业绩制胜的法宝。
但今年的经济环境和市场环境越来越复杂，“选股制胜”再度为众多私募高手所青睐。
一、阿尔法策略与贝塔策略选股与择时的问题，就是业界惯称的所谓阿尔法策略与贝塔策略。
阿尔法策略与贝塔策略是两类基于不同出发点，来获取超过大盘表现的超额收益的投资策略。
阿尔法策略是依靠精选行业和个股来超越大盘；贝塔策略是依靠准确地把握市场大势，准确择时来获得超越大盘的收益。
不同的侧重点使得两者在投资理念、仓位控制、风险控制等方面都存在差异，进而在不同的市场行情中表现各异。
据好买基金研究中心的分析，可大致将2008年看作一个下跌市，不控制好贝塔，降低仓位，则选什么行业和个股也没用。
2009年至今可看作一个反弹市，如没有相当的仓位，并在上半年行业轮动的行情中选好行业和个股，做好阿尔法，也很难冲到前面。
二、2008年“控制仓位”是制胜法宝2008年，我国股市跌幅达到70%，那些成功地做好贝塔控制的基金经理表现抢眼。
如空仓了近三个季度，依靠债券投资获得4%收益的星石的江晖；长期空仓，依靠做了两个小反弹而获得20%正收益的金中和的邓继军等。
不过，有意思的是，所有在2008年排名前10的选手，在2009年的反弹中均名落孙山。
因为一般而言，关注贝塔的基金经理或多或少比较想做绝对收益，对下行的风险非常重视。
而在上涨时，可能因为仓位加得较慢，以及越涨越谨慎的心态，再加上行业和个股相对较分散而涨势不足。
三、2009年基金倾向“选股”策略在2009年A股从1600多点反弹至2800多点这轮反弹中，对贝塔的过分关注，对下行控制的严格，仓位的小心谨慎，牵制了很多基金经理的表现。
而保持较高仓位，关注阿尔法的基金经理颇有斩获。
因此，2009年反弹中排名前10的基金中，5只跑满了2008年的产品在2008年的亏损都超过50%。
量化投资中的alpha和beta
量化投资中的alpha和beta在量化投资领域，我们讨论资产管理目标时常常会用到“Alpha”和“Beta”两个词。
Alpha更是目前国内很火的讨论话题之一。
它们二者间的冲突是小风险与大收益间的矛盾，今天我们就来一起聊一下“Alpha”和“Beta”。
一、阿尔法Alpha和贝塔Beta到底是什么？任何一个投资策略的收益率都可以分为两部分：1.与市场基准完全相关2.与市场基准不相关不相关的就是Alpha,而Beta收益就是与市场完全相关的那部分收益。
相对来说Beta收益更容易获得，比如持有成本低廉的指数基金。
所以我们可以看出，策略收益相对重要的组成部分就是Alpha收益。
从金融市场层面来说，市场风险往往包括：系统性风险和非系统性风险。
系统性风险也被叫做市场风险，市场的整体性行为造成所有参与市场的交易者都要面对的风险。
单个金融资产特有的风险是非系统风险，它是区别于其他资产可能会面临较大损失或者超额收益的原因，这是由单个金融资产的独特属性决定的。
这一切都可以由资本资产定价模型（CAPM）来进行描述，模型中的阿尔法反映非系统性风险，贝塔(β)反映系统性风险。
贝塔反映的是弹性，换句话说，就是资产的收益对市场波动的敏感度。
阿尔法主要反应超额收益水平，当阿尔法为正时即为正常超越，阿尔法为负时即为反向超越。
因此我们常见的贝塔和阿尔法的数学基础均是由CAMP计算出来的。
在进行投资组合建立时，市场行情决定了对贝塔的选择。
在上涨的行情中，量化投资人利用贝塔值比较高的基金可以得到较高市场上涨带来的盈利。
在不算明朗的行情中，贝塔值较低的基金可以更好的进行防御。
对于基金多头的交易者来说，不管市场行情如何，阿尔法都是越大越好，交易者都希望能够获得正的超额收益。
但是当市场行情下跌时，即使是拥有高超基金选择能力的交易者都抵挡不住市场下跌带来的损失。
因此对于希望获得绝对收益的投资者来说，单边持有基金很难避免系统性的风险,这时阿尔法对冲策略为投资人获取绝对收益提供了可能。
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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。
贝塔暴露由商品现货价格的变动和期货合约的展期收益组成，历史上，期货合约的滚动收益一般为正。
寻找商品贝塔暴露的投资者应该同时关注指数构成和展期策略。
阿尔法暴露主要是运用与市场波动无关的投资策略从而带来正收益，包括市场择时交易、对单个商品的方向择时交易、根据远期曲线形状交易、对关联资产的相对价值交易或其他组合管理者用来捕捉市场非有效的策略。
有争议认为，由于市场择时交易与市场是相关的，并不是真正意义上的阿尔法策略，但长期来看，市场择时策略并没有明显的偏重多头交易，其多头策略和空头策略随着时间相互抵消。
纯粹的阿尔法策略更多的用于以现金为基准的对冲基金投资中。
获得阿尔法暴露的另外一种方式是通过运用数量化方法对商品期货进行一系列战术交易策略。
假设商品市场是可预测的，分散化收益来自于各商品类别，并且进行相对有效率的交易，人们可以适度地采用在其他金融期货市场上有效的阿尔法生成策略，比如全球战术资产配置（Global Tactical Asset Alloation）。
把这些原则运用到商品期货市场，有一系列的战术性策略捕捉阿尔法，包括相对价值策略、择时策略、事件驱动型策略，下面我们简要介绍商品投资中的相对价值策略。
在相对价值策略中，基金经理集中于价值和动量等信号。
所谓的价值是指买入便宜的资产（或组合）卖出高估的资产（或组合）。
所谓的动量是指向上涨的资产倾斜而远离下跌的资产。
在货币、股票、债券等很多资产类别中，运用合理的价值和动量策略都会带来可观的回报。
毫无疑问，这种策略也会在商品投资中发挥作用。
实际上，相对价值策略在商品中或许有更显著的价值，通过对1970年至2003年上述策略在商品投资中的实证，可以发现，在价值策略中，低收益组合的
年化收益为-1%，而高收益组合的年化收益高达12%；在动量策略中，低动量组合的年化收益为-1%，而高动量组合的年化收益高达14%。
通过对这些因素的挖掘，投资者可以从其商品配置中获得一个较高的阿尔法以及总回报。
当然，投资者也要注意一些会对业绩产生影响的因素，交易成本、特殊市场的冲击等都会在很大程度上影响两者的收益差。
另外，有证据表明相对于其他市场，商品市场中的价值策略和动量策略相关性可能更强。
投资商品市场时，投资者应该明确其贝塔暴露和阿尔法暴露分别为多少。
一旦确定目标配置，有很多选择可以执行。
比如，投资者可以部分投资于指数产品，部分投资于纯粹的阿尔法产品。
这种方法使得投资者对于配置有充分的控制权，同时也为重新配置提供了灵活性。
另外就是在投资的同时包含阿尔法和贝塔的基金，它通过在误差允许范围内复制指数来实现，其中的阿尔法和贝塔可以调整，比如可以通过增加跟踪误差获得较高的阿尔法，或者保持较低的跟踪误差来减少风险暴露。
总之，我们认为商品提供了很强的收益性和有效的组合分散功能，也为积极管理策略的运用提供了广阔的天地，所以在组合的战略资产配置中商品应该被包括进去。
（本文根据Heather.Shemilt、Joseph.DeLuca、Steve.Lucas的文章《Commodities: Diversification from Beta and Alpha》编译整理）。