在证券投资中，我们交易的是什么？这是一个风险。
承担被低估的风险，获得正回报。反之，则获得负收益。
所以，关键问题是风险定价。
资本市场存在各种风险。如何把完全不同的风险统一到同一个价格体系中，是一个复杂的问题。
但是，我在大知乎上找到了答案。
提问:如何优雅地测量一只猫的体积而不惊吓或伤害它？
@王福林:我们可以直接把这只猫的体积定义为1喵升。。。
是的，就是这条路。定义1喵升...哦，不，是1单位风险。
要给风险A定价，已知它等价于风险B，知道了风险B的价格，也就知道了风险A的价格。
如果历史数据分析显示A的价格与B的价格线性相关，那么我们可以认为A和B的风险是等价的。
所以，关键问题是找到一个合理的B，我们称B为a的基准。
基准的好坏，取决于与A的相关程度，以及基准交易价格的合理性。
我们通常会寻找一个指数作为基准。因为根据有效市场理论，市场价格是合理的。
按照上述逻辑，我们可以对A和B的价格进行回归分析:
很容易知道。基准上涨1%，投资收益增加b%。B β。
把Benchmark想象成一个系统，β代表承担系统风险的收益。beta越高，系统风险越高。
投资组合的β值由投资者的无差异曲线决定。因此，单纯的β值并不能反映基金经理管理系统性风险的能力。根据对系统性风险的判断，β的合理调整体现了基金经理管理系统性风险的能力。
如果A是一个投资组合，投资者有权在持有过程中主动调整投资组合中某些标的的权重，但这种调整不足以改变β。
基准上涨1%，投资收益最终上涨(B+δ)%。δ是α。
α反映主动调整投资组合的收益。但是，这种调整不会改变系统风险。换句话说，α反映了管理非系统性风险的能力。
被动管理策略几乎没有α，目的是跟踪基准的收益。α越小，跟踪误差越小。
α大于0，越大越好。当α较大时，投资策略可能更倾向于主动管理而非被动管理。因为α属于回归分析的残差项，与β收益不在一个数量级。
以深证成指(399001)为基准举个例子。我们来分析一下广发证券(000776)从2010年2月12日开始的月收益率。
可以看出000776和399001的相关性比较稳定，在0.8左右。
自2015年4月以来，β值稳定在2左右。回归分析和CAPM模型计算的收益率与实际收益率基本没有误差。说明000776的收益率是系统性风险带来的，基本不存在非系统性风险。
阿尔法策略阿尔法策略利润来源于对非系统性风险的主动管理，比如选股。对于系统性风险，可以采取被动管理、部分对冲或完全对冲。
举个简单的例子:
国内某基金经理A的选股能力可以带来稳定的正阿尔法。但其投资经验仅限于F国的资本市场。
d拥有一只基金B，想得到A的alpha，又不想承担F的系统性风险，怎么办？
通过F国的衍生品市场，基金B可以通过抵消A国持有的贝塔获得纯阿尔法..
战略贝塔战略贝塔的利润来源于管理系统性风险的能力。
你可以关注一个市场:当市场处于牛市时，基金经理可以通过投资高beta目标，承担更大的系统性风险来获得更高的收益。相反，在熊市中，beta会降低。
也可以跨市场，比如全球宏观对冲策略。
