什么是贝塔β？

β系数是一种危险目标，用来衡量单只基金或股票相对于整个商场的价格动摇状况。β的绝对值越大（上限是1），表明其收益改变与商场的改变相关越严密。

举个比方，单只基金或股票的β值是0.8（不考虑其他状况），那么假如大盘上涨10%，这只基金或股票会上涨0.8*10%=8%。假如大盘跌落10%，它也随之跌落8%。

β系数取值规模是-1到1，假如为负是什么意思呢？这种状况下，表明这只基金或股票与商场行情相反，大盘上涨，它跌落，反之亦然。

什么是阿尔法α？

要弄理解α，需求先简略了解一下本钱财物定价模型，这个模型比较简略：

希望收益率＝无危险报答率＋β*（全体股市报答率－无危险报答率）

其间，无危险报答率一般取央行发布的一年期定期存款利率（默许存在银行是无危险的）。

依据这个模型，在知道单只基金或股票的β系数、全体股市报答率、无危险利率的状况下，那么它的预期收益率也就可以核算出来了。

比方，假如商场希望收益率为10%，某只基金的β值为1.1，无危险收益率为6%，那么依据上面本钱财物定价模型，这只基金的预期收益率=6% + 1.1*（10%-6%）=10.4%。

可是咱们知道，假如实践的本钱商场可以由一个公式界说，那也就没有套利空间，股价也不可能随时变动了。假如这只基金实在的收益率是15%，那上面核算出来的预期收益率10.4%该怎么自处呢？猜测禁绝，经济学家好为难，于是就发明晰一个阿尔法α，来表明两者的差值，阿尔法α = 15% - 10.4% = 4.6%。

细心想想，这个阿尔法α目标也有实践的含义。α越大，是不是表明这只基金超越我们对它希望（依据β、大盘全体报答率等核算得到的）的收益越多呢？毫无疑问，假如一只基金的α越大，它的基金司理肯定会遭到追捧。

怎么核算？

β = 单只股票或基金与全体商场的协方差 / 商场的方差

α = 单只股票或基金实践收益率 - 无危险报答 - β*（全体股市报答率－无危险报答率）

Python实践环节

1、读取数据

import pandas as pd\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n# 读取单只基金数据\ndf_fund = pd.read_csv('data/150018.SZ.csv')\ndf_fund.head()# 读取深证的指数数据\ndf_index = pd.read_csv('data/399300.SZ.csv')\ndf_index.head()2、核算Beta

# 150018基金与深证商场的协方差\ncov = df_fund['pct_chg'].cov(df_index['pct_chg'])\n# 深证商场的方差\nsigma = df_index['pct_chg'].cov(df_index['pct_chg'])\n# 核算Beta\nbeta = cov / sigma\nbeta

0.014058426975435948

3、核算alpha

# prod函数是将某一列数据连乘\n# 核算深证的全体收益率\ndf_index.loc[:,'pct_chg'] /= 100\ndf_index.loc[:, 'pct_chg'] += 1\nmarket_yeild = df_index['pct_chg'].prod(axis=0) - 1\nmarket_yeild

10.496181477259768

# 核算单只基金的收益率\ndf_fund.loc[:, 'pct_chg'] /= 100\ndf_fund.loc[:, 'pct_chg'] += 1\nsingle_fund_yeild = df_fund['pct_chg'].prod(axis=0) - 1\nsingle_fund_yeild

10.267164717193765

# 无危险利率，取一年期定期存款利率\nrf = 0.015\n# 核算alpha\nalpha = single_fund_yeild - (rf + beta * (market_yeild - rf))\nalpha

10.104815792779418