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这两个指标与诺贝尔奖得主、著名的金融学教授威廉·夏普(William Sharpe)有关。而这一位，正是“夏普比率”中的“夏普”本人。上世纪60年代，威廉·夏普在《金融学期刊(Journal of Finance)》上发表的论文里，首次把金融资产的收益拆成两部分：跟随市场一起波动的部分叫贝塔收益，不和市场一起波动、与市场无关的部分就叫阿尔法收益
为了便于大家理解，写成一个简易的公式就是：金融资产收益率=阿尔法收益+贝塔收益+残留收益。其中，阿尔法收益=阿尔法系数，贝塔收益=贝塔系数*市场(或基准)平均收益率，而残留收益可以看成是一个平均值为0的随机变量，可以暂时忽略不计。整理一下可得：
那么，阿尔法系数和贝塔系数究竟是什么意思？以及应该如何把这两个指标化为己用，帮助我们选出表现更好的基金呢？
贝塔收益就是基金跟踪业绩评价基准的涨跌获得的被动收益，可以理解为承担市场(或行业)风险所带来的平均收益。
贝塔系数(β)衡量的就是基金收益相对于基准收益的总体波动性。β越高，意味着基金相对于基准的弹性和波动就越大，也就是说，如果大势上涨，基金会涨得更多；反过来，如果大势下跌，基金自然也会跌得更多。
如果β=1，代表这只基金的波动和基准保持一致。那么当市场上涨5%时，基金也上涨5%；市场下跌5%，基金相应下跌5%。
如果β1，说明这只基金的波动性比基准更大。比如β=2，当市场上涨5%时，基金上涨2*5%=10%；市场下跌5%时，基金就会下跌10%。
如果β1)的基金，当市场开始上涨时，这只基金就可能涨得更快，即爆发力可能更强；
而市场处于阶段性高位的时候，可能更适合选择β较低的基金，如果经历市场回调，下跌的幅度相对基准会更少，相对比较抗跌。
由上文的公式可知，阿尔法系数(α)就是基金的实际收益和贝塔收益之间的差额，也就是基金超越基准的超额收益。比如说某只基金今年以来的贝塔收益是8%，但实际收益是10%，那么它的α就是2%。
对主动管理的偏股型基金而言，阿尔法系数就是基金经理通过选股、择时等带来的主动收益，反映的是基金经理的主动投资能力。因此，α越大通常说明基金经理的选股能力越强。
市场中有一种常见的说法是“阿尔法很贵，贝塔很便宜”，因为贝塔只是跟随大势，想要获取并不难，在资金量足够的情况下，甚至可以完全复制市场的收益率。投资各类指数基金，赚的就是贝塔收益。
但想要获取阿尔法收益就不容易了，不仅要深度调研、精选股票，还需要时刻留心、找准时机，就非常考验基金经理的能力了。因此也不难理解，为什么指数基金的管理费通常只有主动管理基金的1/3。
如果你持有的主动管理基金业绩表现不理想，也不妨据此进行分析。如果它相对于基准指数和同类平均都可以取得正的阿尔法系数，那么说明现在的下跌其实主要是市场因素导致的，不需要过于担忧。但如果该基金长期相较基准和同类都难以取得正向的超额收益，那么可能就需要考虑是否调仓转换基金了。
α更高，并不一定意味着业绩表现更好。因为基金的业绩是由阿尔法收益和贝塔收益两部分构成的，两方面都要考虑到。申万宏源证券通过研究发现，β越弱的赛道，基金往往更容易获取α，但未必能带来更高的投资收益。
举个例子，2020年的消费板块大放异彩，带来较好的赚钱效应，消费基金的表现也可圈可点，可以说是全市场最靓的仔之一。而TMT板块自去年7月到达高点后，便开启了长达数月的震荡下行趋势，也拖累了相关基金的整体表现。但是，消费基金相对于TMT基金的超额收益却更低。
这正好印证了上文的结论，消费赛道的β效应更好，基金从中获取α的难度却更大。
前文虽然说的是行业主题基金，但即使是在全行业选股的基金经理，只关注α，也可能出现类似的问题：他们可能将更多仓位配置于容易获取超额收益的行业，导致计算出来的α较高，但这些行业的β效应可能较弱，最终基金实际表现一般。
因此，我们在应用阿尔法系数对主动管理基金进行比较的时候，一定要注意以下两点：
1)不仅要关注基金的阿尔法，考察其选股能力，还需要阅读基金的定期报告，留意基金的行业配置能力；
2)可以对基金进行分类，尽量把配置行业类似的基金放在一起比较，使其具备可比性。
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