阿尔法贝塔 基金投资中你必须知道的阿尔法和贝塔

对于没有多少时间来进行跟盘操作的证券投资者,基金投资是一个不错的选择,让专业的人为您进行证券投资。而如何选择一支好的基金呢?除了常规的通过公司、排名和基金经理比较直观的方面之外,我们也可以通过一些数据手段来分析所投资基金的优劣,今天就向大家介绍一下通过阿尔法和贝塔值来选择基金。

阿尔法(α)和贝塔(β)是希腊字母中的首两个字母。在当代金融领域,阿尔法代表的最普遍的意思是超额回报(Active return)。那么什么叫超额回报呢?让我用下面的图表来简单解释一下。

阿尔法(α)

基金经理要去股市中进行投资,那么他可以做的最容易的事情,就是把股市中所有的股票以当时的市值买下来。

在指数基金还没有被发明的时候,这个工作有些繁琐。比如股市中共有100支股票,那么基金经理需要把这些股票一个个都购买下来。后来有了指数基金以及指数基金ETF以后,这个工作就变得简单很多。

国内的投资者如果需要购买市场上所有的股票,就可以购买沪深300ETF。虽然该指数只包括300支股票,但覆盖了上海和深圳股票市场60%左右的总市值,具有良好的代表性。这个ETF给投资者带来的回报,可以近似的认为是市场给予投资者的回报。

如果基金经理的工作只是拿你的钱购买一个指数ETF,你还要支付相应的管理费用,那显然是不合格的。没有投资者会愿意把自己的钱给基金经理让他去买一个指数ETF,因为投资者自己可以随时这么做。投资者被钱交给基金经理的唯一原因,是经理可以给予投资者比市场更好的回报。而这个更好的回报,我们就把它称之为超额回报,简称阿尔法 (α) 。

如果一个基金经理是出色的,那么他的超额回报就应该是大于零的。我们也会说该经理有阿尔法。而如果该基金经理的回报还不如市场,那么他的超额回报就是负的,我们也会说这位基金经理没有阿尔法。

贝塔(β)

在金融领域,贝塔的主要作用是解释某个证券和市场相比较而言的风险程度。贝塔在数学上可以通过以下公式进行计算:

从数学上来说,整个金融市场的贝塔值为1。通过历史价格数据,我们可以计算每个金融证券的贝塔值。如果其贝塔值高于1,那么我们就说他的金融风险高于市场;而如果贝塔值小于1的话,我们大致可以认为其金融风险小于市场。

从贝塔的公式中我们可以看出,贝塔值的大小,取决于该证券和市场价格走势的相关程度。如果证券价格紧跟市场上下波动,那么其贝塔值相对来说会比较大,因此也被认为风险更高。

可能到这里,大家看懂了阿尔法(α)但没有看懂贝塔(β),特别是很多对于数学公式过敏的投资者,而计算贝塔(β)的方式对于非专业人士也是比较复杂的,所以小马用一个比较通俗的例子,再来说明一下阿尔法(α)和贝塔(β)。

阿尔法系数( α )是基金的实际收益和按照 β系数计算的期望收益之间的差额。其计算方法如下:超额收益是基金的收益减去无风险投资收益;期望收益是贝塔系数 β和市场收益的乘积,反映基金由于市场整体变动而获得的收益;超额收益和期望收益的差额即 α系数。

贝塔系数( β )衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性,是一个相对指标。 β越高,意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。 β大于 1 ,则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。

如果 β为 1 ,则市场上涨 10 %,基金上涨 10 %;市场下滑 10 %,基金相应下滑 10 %。如果 β为 1.1,市场上涨 10 %时,基金上涨 11%, ;市场下滑 10 %时,基金下滑 11% 。如果 β为 0.9,市场上涨 10 %时,基金上涨 9% ;市场下滑 10 %时,基金下滑 9% 。

通过上述的解释,大家对于这两个系数应该比较清楚了。

有一点需要指出的是,低风险不代表一定赚钱,高风险不代表一定亏钱 。在这里,风险衡量的只是该证券的价格波动和市场价格波动之间的相对关系。

选择基金方法

1)有正的阿尔法 ,即投资标的回报高于市场回报。这一条似乎不用太多解释。

2)有低的贝塔 ,即该投资标的回报的波动性和市场几乎不相关。这是什么原因呢?主要有两点。

第一、大部分人在进行投资的时候,会首先购买市场(比如购买沪深300指数基金),所以在大部分人的投资组合之中,他不缺贝塔(还记得么,市场的贝塔为1)。

第二、要想获得市场贝塔(1),投资人付出低廉的价格很容易就可以做到(比如购买沪深300指数ETF的年管理费是0.50%),那么他们付出高昂的管理费来委托基金经理管理他们的资产时,就需要基金经理提供物有所值的服务。如果基金经理提供的产品也有很高的贝塔(比如0.8),那么对于投资者投资组合的价值很有限,投资者的回报还是受到市场大盘涨跌的影响。

这就是为什么我们在选择基金经理时,需要看他的阿尔法和贝塔的原因。

如何计算阿尔法(α)和贝塔(β)

自己去计算这些统计数值是一件吃力不讨好的事,所以小马秉持避虚就实的观点,给大家推荐一个网站,晨兴网。

在这个网站输入你要查询的基金代码,就会出现几乎所有你想查询的基金相关数据,至于数据解读,在今后的文章中,我会逐一向大家介绍。

好的,关于α和β就向大家介绍到这,希望对于大家今后的投资有所帮助,还是要提醒一下大家,数据分析只是投资分析的一种方法,并不能保证达到数据要求就值得投资,需要多方位分析,并且通过实战去总结提炼。