【阿尔法收益和贝塔收益】希腊字母α和β，在基金投资中到底有什么深意？

经常关注投资新闻或基金信息的朋友应该听说过阿尔法(Alpha)和贝塔(Beta)这两个希腊字母，小夏此前也提到了超额收益的Alpha收益和贝塔收益。是的，这两个字与我们在基金投资中的收入密切相关。(大卫亚设)。

小夏今天仔细的带大家认识一下这两个字母。

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贝塔（β）收益和阿尔法（α）收益

如果大家仔细观察过股市就会发现，有时很多股票是同涨同跌的。比如牛市来的时候，大部分的股票都往上涨；而当市场震荡下行时，无论基本面多优秀的股票也会有不同程度的下跌。但仔细比较单个股票我们会发现，在不同时间段，个股随市场涨跌的幅度又是不同的。这说明，股票涨跌背后既有共同的因素，也有个体的因素。

美国华盛顿大学的威廉-夏普观察到了这个现象，他就把金融资产的收益拆解成两个部分，一个是和市场一起波动的部分叫贝塔收益，不和市场一起波动的部分就叫阿尔法收益。

和股票一样，一只基金的收益也包含这样两个部分：一部分是市场上涨带来的收益，叫做贝塔收益。另一部分是基金经理发挥主观能动性，通过资产配置、选股、择时、仓位控制等操作带来的收益，是高于贝塔收益的那部分收益，叫做阿尔法收益，也就是我们常说的超额收益。绝大部分主动管理型的基金都希望获取更多的阿尔法收益。

用一个更直白的比喻来解释：几位基金经理共同行走在一座上行的手扶电梯上，如果将速度看作收益，手扶电梯的速度就是贝塔收益，基金经理行走的速度就是阿尔法收益。阿尔法收益+贝塔收益就是基金所获得的绝对收益。

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阿尔法系数与贝塔系数的高低与基金收益的关系

那这两个收益应该怎么看？在金融学中，有阿尔法系数（α）与贝塔系数（β），可以反应基金收益情况。

贝塔系数是衡量基金收益相对于大盘收益的相对波动性的指标，通俗来说，贝塔值越大，基金相对大盘的波动幅度越大。所以基金的贝塔收益=贝塔系数*基准收益。我们可以通过某只基金的贝塔系数，来判断它受市场波动的影响程度。比如A基金的贝塔系数是1，那么市场上涨或者下跌10%，A基金也会相应上涨或者下跌10%；如果B基金的贝塔系数是1.1，那么市场上涨或者下跌10%，B基金就会相应的上涨或者下跌11%；C基金的贝塔系数是0.9，那么市场上涨或者下跌10%，C基金就会相应的上涨或者下跌9%。贝塔系数说明了基金与市场的相关程度，或者叫基金的市场敏感度。

阿尔法系数代表的是，投资基金的绝对回报和按照贝塔系数计算的预期风险回报之间的差额，也就是实际回报和预期回报的差额。大家可以简单理解为，阿尔法系数是反映投资回报率的重要指标，阿尔法数值越大，说明基金获得超额收益的能力越大。

阿尔法系数的计算比较复杂，大家平时可以直接使用阿尔法收益的计算公式：基金的阿尔法收益=实际收益-贝塔收益=实际收益-贝塔系数*基准收益。还是刚才的例子，A基金的贝塔系数是1，如果一年内市场涨了10%，A基金对应应该涨10%，但实际上A基金涨了20%，那么用实际收益-贝塔收益=20%-10%=10%，这10%就是A基金的阿尔法收益。

所以，我们一般认为，贝塔系数越高的基金，受市场影响越大；而阿尔法系数则在一定程度上反应了基金经理的投资管理能力，阿尔法系数越大的基金更值得我们关注。

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根据风险偏好选择不同的基金

对于普通投资者来说，了解阿尔法和贝塔最重要的意义就是，可以根据自身的风险偏好来选择不同的基金。

投资市场有句谚语叫做“激进者阿尔法，稳健者贝塔”，意思是贝塔跟随市场波动，不用自己去获得，如果只想取得市场的平均回报，那么关注贝塔收益就可以了，尽量选择贝塔系数接近1的基金，因为贝塔系数一般在专业的投资软件才会有，普通投资者，想追求贝塔收益，更简单的方法就是选择指数基金，力争跟踪复制指数的走势，主要跟随市场涨跌而波动。如果选择主动型基金，可以通过对比我们之前介绍过的业绩比较基准来判断基金的贝塔收益，这一指标在基金的定期报告以及招募说明书上都有。

阿尔法是主动出击，希望获得更多收益，但同时也需要承担更多风险。如果想要获得更高的超额收益，那就要挑选那些能够很好捕捉阿尔法收益的主动型基金，选择历史超额收益较高的基金，超额收益这项指标在基金定期报告中也可以看到。（基金的历史业绩不预示未来收益）

除此之外，更有经验的投资者还可以根据市场行情灵活使用阿尔法和贝塔。如果判断市场处于底部区间、未来可能会开启上涨行情，可以选择一只阿尔法和贝塔系数都较高的基金，一旦市场开始上涨，基金有可能会实现超过市场上涨的幅度；而市场处于高位的时候，则要换成一只阿尔法系数比较高、但贝塔系数低的基金，这样在市场下跌的时候，基金跟随下跌的幅度可能相对小一些。但是对于我们普通投资者来说，对市场的把控并没有那么灵敏，那最好还是根据刚才小夏说的，选择适合自己的基金并长期持有，随着时间的积累，也可能带来我们所期待的收获！

好了，今天的《华夏基金早播间》到这里就要结束了，感谢您的收听，我们下期再见！

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