Beta策略和Alpha策略在股指期货中的应用

阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略在现在资本市场定价理论中，投资组合的收益率(rp)可以表达为右边第一项beta*rm 也就是贝塔收益，第二项alpha 也就是阿尔法策略收益（尽管这两部分都是随机变量）。

所谓市场是牛市还是熊市看的是rm；beta对于一个投资组合来说短时间内是固定的；而阿尔法策略就是beta＝0，即rp＝alpha的策略。

1、（1）什么是阿尔法策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。

从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。

后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。

（2）阿尔法策略是如何构建的？阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。

而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。

尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。

此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。

而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。

2、阿尔法套利阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。

投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数在金融领域，投资策略的成功与否取决于许多因素。

其中，贝塔系数和阿尔法系数是两个关键指标，可以提供对投资组合表现和风险的评估。

本文将解析这两个指标的意义、计算方法以及在投资决策中的应用。

一、贝塔系数贝塔系数是用于衡量某只股票或投资组合相对于整个市场风险变动的指标。

它反映了一个投资品种相对于市场整体波动的程度。

贝塔系数大于1表示该投资品种的波动幅度大于市场，小于1则表示其波动幅度小于市场。

计算贝塔系数的方法是使用线性回归分析，以投资品种的历史价格与市场指数的历史价格进行回归分析。

该回归分析的斜率即为贝塔系数。

例如，如果某只股票的贝塔系数为1.2，则说明该股票的价格波动幅度相对于整个市场要大20%。

贝塔系数的应用在于判断投资品种的风险水平和收益预期。

如果一个投资组合的贝塔系数大于1，则意味着在市场上涨时收益可能更高，但在市场下跌时风险也更大。

相反，如果贝塔系数小于1，则收益波动相对较小，但不会随市场变化而有明显增长。

二、阿尔法系数阿尔法系数是用于衡量投资组合的超额收益或亏损的指标。

超额收益是指在给定风险下，投资组合相对于预期收益的表现。

阿尔法系数为正数表示投资组合的超额收益高于预期，为负数则表示超额亏损。

计算阿尔法系数的方法是使用线性回归分析，以投资组合的收益与市场指数的收益之间的关系进行分析。

回归线的截距即为阿尔法系数。

例如，如果某个投资组合的阿尔法系数为0.05，则表示该投资组合相对于市场以及其他相关指标，每年可以获得0.05的超额收益。

阿尔法系数的应用在于评估投资组合管理者的价值。

正的阿尔法系数表明投资组合管理者能够超越市场平均水平获得更高的收益，而负的阿尔法系数则暗示管理者的投资策略存在问题。

三、贝塔系数与阿尔法系数的综合应用贝塔系数和阿尔法系数是投资组合评估中两个关键指标，互相补充和影响。

贝塔系数用于度量投资组合的系统性风险水平，而阿尔法系数则用于评估其超越市场的能力。

ALPHA和BETA系数投资的收益可以由收益中的非风险部分、受整个市场影响的部分，以及误差部分三者之和，通过资本资产定价模型（CAPM）计算出α和β，然后确定某金融商品的风险程度：ｙ＝α＋βｘ＋ｃ式中，ｙ为某种金融商品预期收益率；截距α为收益中非系统风险部分，是无风险的收益；斜率β为系数，是系统风险部分；ｃ为误差项，即残余收益（随机因素产生的剩余收益）；ｘ为整个市场的预期总体收益率。

（1）ALPHAALPHA（α）是指一个人在操作某一投资中所获得的超出指数或基准回报的那部分收益，表示大盘不变时个股的涨跌幅度，表示某公司一定程度的固定收益，由行业统计数据确定。

震荡市场股票不齐跌齐涨，难以存在大的系统性收益，个股的表现差异大，集中投资才能够获得超额收益。

积极选股的主动型投资将胜过跟随市场指数的被动型投资。

α＞０，表示大盘不变时，个股上升且数值越大，则涨幅越大。

较高的α一般是由股票的个性特征所决定，与大势和行业无关，应深度挖掘个股轻指数，尽可能寻找高α值的个股。

α＜０，表示大盘不变时，该个股下跌，且数值越小跌幅越大。

投资市场交易中面临着系统性风险（β风险）和非系统性风险（α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益（阿尔法收益）。

获取阿尔法收益包括选股、估值、固定收益策略等等，也利用衍生工具对冲掉贝塔风险。

阿尔法对冲策略是选择具有超额收益能力的个股组合，同时运用沪深300股指期货对冲市场风险以获得超额收益的绝对收益策略。

此种策略追求的是与市场涨跌相关性较低的绝对收益。

股市阿尔法对冲策略通常寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。

在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。

还有根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。

常见的指数增强策略
常见的指数增强策略主要包括以下几种：
1. Alpha策略：利用个股的基本面和技术面因素，通过选股和择时的方式，超越市场指数的表现。

2. Beta策略：通过使用股指期货或其他衍生品，进行杠杆操作，以追求与市场指数相比超额回报的策略。

3. 对冲策略：利用股指期货或其他相关工具进行对冲操作，以降低市场波动对投资组合的影响，并保持市场中性的策略。

4. 动态风险调整策略：根据市场风险水平的变化，调整投资组合的权重，以保持风险水平较低的策略。

5. 分散化策略：通过投资多种资产类别，如股票、债券、商品等，以实现投资组合的分散化，降低风险并提高回报。

6. 组合交易策略：通过同时买入一只股票而卖出另一只相关的股票，利用两者之间的价格差异获得收益的策略。

7. 投资风格策略：根据不同的投资风格，如价值投资、成长投资、指数投资等，进行股票选取和组合调整的策略。

这些策略在实施上可以根据投资者的需求和实际市场状况进行组合使用，以实现超越市场指数的投资回报。

金融行业中的金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析在金融行业中，投资组合管理是一项极其重要的任务。

投资者和机构经理们需要通过深入的市场分析和风险调整来确保其投资组合的回报与风险是可控的。

而一个被广泛使用的工具，就是阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标。

本文将探讨金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的概念与应用。

一、阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标的定义1. 阿尔法（Alpha）阿尔法是一种衡量投资组合相对于市场整体表现的指标。

它表示投资组合相对于市场预期回报的超额收益能力。

阿尔法值为正表示投资组合超过了市场预期，反之则说明表现不佳。

阿尔法指标是根据投资组合和市场之间的相关性来计算的，它的计算公式为：阿尔法 = 投资组合预期收益率 - （无风险利率 + beta * （市场预期收益率 - 无风险利率））其中，无风险利率是指投资者可以获得的最低风险利润，市场预期收益率是指整个市场的平均回报率，而beta则是投资组合与市场之间的相关系数。

2. 贝塔（Beta）贝塔是一种衡量投资组合相对于市场整体波动性的指标。

它表示投资组合的价格相对于市场的价格波动情况。

贝塔值大于1表示投资组合比市场整体更波动，小于1则表示波动性相对较低。

贝塔指标是通过计算投资组合与市场之间的相关系数来得出的。

二、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义在于帮助投资者或机构经理们了解其投资组合的超额收益能力和波动性，并与市场整体表现进行对比。

通过计算阿尔法和贝塔指标，可以判断投资组合的相对表现，并进行适当的风险调整。

三、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的应用金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析可以应用于以下方面：1. 投资组合评估与比较通过计算不同投资组合的阿尔法和贝塔指标，投资者可以评估并比较不同投资组合的绩效。

较高的阿尔法值意味着投资组合相对于市场有较好的超额收益能力，而较低的贝塔值则表示投资组合的波动性相对较低。

[重点实用参考文档资料]阿尔法策略应用：股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。

利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来一、什么是阿尔法策略阿尔法收益就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率，其最初是由WilliamSharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出，并指出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险，公式表达如下：E（Rp）=Rf+βG（Rm-Rf）其中β=Cov（Ri，Rm）/Var（Rm），E（Rp）表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E（Rm）表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数。

CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。

资本资产定价模型（CAMP）认为，在有效的市场里，只有承担系统风险才可以得到一定的收益补偿，非系统风险无法获得补偿，所以一种证券的预期收益主要由其β值决定。

β值越高的证券，预期收益就越高，β值越低的证券，预期收益就越低。

经验表明，由于新兴市场的有效性较弱，专业投资者容易在这种市场利用专业管理、积极操作、资金规模等优势获得较高的阿尔法收益，从而跑赢大市。

二、常用的阿尔法收益策略能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。

第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。

20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。

阿尔法策略―――股指期货熊市投资行之有效的实务操作作者:蓝昭钦来源: 日期:2009年07月06日声明：本公司网站提供的任何信息仅供参考，投资者使用前请予以核实，风险自负。

在本文作者所知情的范围内，本机构、本人以及财产上的利害关系人与所评价的证券没有任何利害关系。

综合来看，阿尔法策略的成功存在两个关键点：一是稳定超额收益Alpha的寻找；二是阿尔法投资组合系统风险Beta的对冲。

稳定的Alpha可以确保选择的资产在执行阿尔法策略期间依然能跑赢市场基准（一般为市场大盘指数，如沪深300指数），获取超额收益；但要将资产的Alpha收益转变为正的绝对收益，还取决于组合系统风险Beta的对冲情况。

目前对于寻找稳定Alpha的工作，很多人已经做了大量研究，但对对冲系统风险Beta 的研究则少之又少。

阿尔法策略的根本思想就是分离市场的系统风险，获取稳定的Alpha收益。

因此，投资组合系统风险的对冲至关重要。

本文将主要研究阿尔法策略应用于开放式基金与股指期货组合时，利用股指期货对冲系统风险Beta的具体细节。

一、开放式基金与沪深300股指期货投资组合的收益我们注意到影响组合收益的主要因素有：（1）持有期的超额收益。

基金持有期的超额收益越高，阿尔法投资组合的收益越高。

基金能取得正的超额收益是阿尔法策略成功的第一步。

关于寻找稳定Alpha收益的研究主要集中于股票、基金等证券资产的分析，本文暂不做讨论。

（2）保证金比例。

保证金比率越低，组合的收益越高。

这往往跟交易所的规定以及期货市场的风险有关，较为被动。

（3）组合的系统风险β。

期货头寸盈利时，β增大，组合的收益增高；而期货头寸出现亏损时，β减小，组合的收益增高。

组合的系统风险β就是我们使用股指期货对冲系统风险时的对冲比例，是对冲效果的关键。

这类似于资产进行套期保值时套期比例的确定，目前已有诸多文献进行过研究，我们前期关于股指期货套期保值的文章也做了深入探讨。

两者最大的不同点在于，套期保值是对现有资产被动地对冲风险，而阿尔法策略中的对冲，则更多是一种主动的策略，主动地规避系统风险寻求稳定的绝对收益。

什么是交易当中的阿尔法和贝塔？金丝雀码头工 2015-07-29 00:02导读：现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。

第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。

贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。

对于我个人来说，我在交易时会将两者严格区分开来，以免干扰判断。

这个世界上有一种东西叫做钱。

我们把一些钱放在一起管理和运作，基金(fund)一般就是指这笔用于特定目的的钱，有时候也可以指管理和运作这笔钱的组织。

如果这笔钱的目的是为了钱生钱，可以称为投资基金(Investment Fund)。

钱怎么生钱呢？如果钱用来购买实物商品，然后再卖了变成钱，这是贸易，不是我们说的钱生钱。

当然钱也不能直接就变成更多的钱。

在交易当中的钱生钱过程中，钱要先变成一些虚拟的但是又值钱的东西。

这些虚拟的东西是各类财产所有权、债权以及其他规定权利的凭证，也就是证券(securities)或其他交易标的（Trading Instruments）。

在投资完成以后，钱的变化就是回报，或者叫收益率(return)。

我们希望收益率是正的，但有时候它也可能是负的。

在投资之前，我们无法知道会赚钱还是会赔钱。

这种不确定的损失叫做风险(risk)。

最安全的投资是购买国债(或者存银行)。

我们基本把它们视为无风险投资，它们的回报率也就是无风险收益率(Risk Free Return)。

投资就是为了获得比无风险收益率更高的回报。

接下来我们考虑的收益率都是超出无风险回报率之上的那一部分，可以称为额外收益(Excess Return)。

风险和回报一般成正比，风险越高，回报越大。

我们通常同时投资多个证券产品，这些产品的集合就叫做投资组合(portfolio)。

到这里需要暂停一下，我们要引入两个希腊字母，阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)。

这两个拗口的名字是希腊语的前两个字母，相当于英语的A和B或者中文的甲和乙。

股指期货与Beta对冲长城伟业期货公司特约研究员王红兵2007-08-02股指期货的推出使得对冲现货系统风险成为可能，当现货与期货之间存在一种稳定的价格反应规律时，Beta对冲才能实现规避风险功能。

而当现货与期货之间的相关关系不稳定时，Beta对冲降低系统风险的效率会受到影响。

现实中，Beta确实也具有时变的特征，由此引发的问题是在风险对冲过程中应采取什么样的策略，是静态对冲还是动态对冲，尤其是面对Beta不稳定的资产。

传统CAPM对Beta的估计是静态的，它有可能无法应付未来的市场变化。

但显而易见的是，静态对冲流程简单、操作容易；而动态地调整Beta有可能更贴合市场，但也意味着每次调整头寸都会因基差的存在而面临交易风险和冲击成本。

其实，对冲的难点更在于开始和结束时点的把握，不过这无法用数学模型进行测定。

而在对冲头寸上的合理把握可以把时点选择不确定带来的风险降到最低。

所以，对冲中期货头寸的构建就值得深入研究。

一、对冲策略制定前的Beta稳定性预检验Beta一般来说是不稳定的，其波动程度对对冲策略的制定非常重要。

那么，对冲之前首先需要对现货资产Beta的稳定特性进行事前研究。

Beta稳定性检验可采用递归最小二乘法，通过递归误差系列构建累积平方和(CUSUMSQ)指标进行检验。

该统计量均值范围为[0，1]，过大的偏离均值水平就表明参数估计的不稳定。

以嘉实稳健基金为例，假定基金管理人计划在沪深300指数首次超越3900点时对其十大重仓股进行套期保值。

沪深300指数在2007年5月23日首次超越3900点，触发了套期保值条件，基金管理人预期套期保值时间跨度至6月底。

在套保之前，首先需要对套期保值资产的Beta的稳定性作深入研究，选定套保日之前大约等长时间期间内的日收益率作为研究样本，即2007年4月2日——2007年5月23日。

检验结果如图1所示，嘉实稳健基金重仓股在验证期间平方CUSUM统计量没有超越5％的边界，基本可以认为华夏大盘基金重仓股组合Beta比较稳定。

探究alpha策略、beta策略和FOF的配置1、固定风险额度下，alpha-beta 合成策略优于单一策略对于任意两个有效的Alpha 策略和Beta 策略，在给定的跟踪误差（或者偏离风险）额度下，alpha-beta 合成策略的风险调整后收益，通常优于任意一个单一策略。

一个最直接的例子就是行业内选股的Alpha 策略，与行业配臵Beta 策略。

只要两个策略都是有效的，那么将两个策略合成，通常会比任意单一策略的风险调整后收益要高。

这是因为在绝大多数情况下，Alpha 策略与 Beta 策略的相关性非常接近于 0。

在同样的风险暴露下，Alpha-Beta 合成策略的风险调整后收益更具有吸引力。

2、动态风险管理：牺牲少量长期收益，有效降低最大回撤如果将基金平均收益水平视为基准，存在FOF 的配臵方法，使得该FOF 可以收敛于(或者至少不亚于)这个基准。

那么，在现有Alpha 策略和 Beta 策略均相对基准回撤的前提下，FOF 则具有了相对的配臵价值。

此类FOF 是对现有策略的补充，对降低相对排名的回撤具有重要的作用。

3、市场参与者的博弈对于风险厌恶的基金经理，在所关心的时间尺度下，首先来判断FOF 基准配臵和已有策略之间哪个更具有优势。

如果 FOF 基准更具有优势，则配臵FOF，优先降低风险；如果策略更具有优势，则配臵Alpha 和 Beta 策略，优先提高收益。

策略的配臵比例通过“固定风险额度下的收益最大化”来解决，得出的投资组合为风险调整后收益最优的投资组合。

投资摘要市场参与者之间的博弈是一个很重要的课题。

本报告以基金的相对排名为基准研究对象，分析了对于不同风险偏好的市场参与者，特别是风险厌恶者的理性投资决策。

假设市场参与者拥有三类资产可供投资：（1）Alpha 策略（2）Beta 策略（3）基金4、市场参与者可以分两步改善收益风险比：（1）通过静态风险管理实现同等风险条件下，收益水平的提升。

投资组合收益中的alpha与beta分析在金融投资领域，Alpha和Beta是两个重要的概念，用于衡量投资组合的收益和风险。

Alpha代表了投资组合相对于市场的超额收益，而Beta则表示了投资组合与市场的相关性。

本文将探讨Alpha和Beta的概念、计算方法以及它们在投资组合管理中的应用。

一、Alpha的概念与计算方法Alpha是指投资组合相对于市场的超额收益，即超过市场基准的收益。

Alpha的计算方法是通过回归分析来确定投资组合的超额收益。

回归分析是一种统计方法，用来确定两个或多个变量之间的关系。

在投资组合分析中，回归分析被用来确定投资组合与市场基准之间的关系。

回归分析的基本原理是，通过拟合一条线来描述投资组合与市场基准之间的关系。

这条线称为回归线，它可以表示投资组合的预期收益与市场基准之间的关系。

如果投资组合的实际收益高于回归线上的预期收益，那么Alpha就是正值，表示投资组合的超额收益。

二、Beta的概念与计算方法Beta是指投资组合与市场基准之间的相关性。

它衡量了投资组合对市场波动的敏感程度。

如果Beta值为1，那么投资组合的波动与市场基准的波动一致；如果Beta值大于1，那么投资组合的波动比市场基准的波动更大；如果Beta值小于1，那么投资组合的波动比市场基准的波动更小。

Beta的计算方法是通过回归分析来确定投资组合与市场基准之间的相关性。

回归分析可以得出一个Beta系数，该系数表示了投资组合对市场基准的敏感程度。

如果Beta系数为1，那么投资组合与市场基准的相关性为1，即完全正相关；如果Beta系数为0，那么投资组合与市场基准之间没有相关性；如果Beta系数为负数，那么投资组合与市场基准之间是负相关。

三、Alpha与Beta在投资组合管理中的应用Alpha和Beta在投资组合管理中发挥着重要的作用。

Alpha可以帮助投资者评估投资组合的绩效，判断投资经理的能力。

如果投资组合的Alpha为正值，那么说明投资经理的选股能力较强，能够获得超额收益；如果Alpha为负值，那么说明投资经理的选股能力较弱，无法获得超额收益。

期货日报/2008年/9月/10日/第003版理论・期货论坛商品投资中的阿尔法和贝塔策略中信建投期货刘超由于商品价格波动性与股票类似，与股票、债券有明显的负相关性，本身收益也较高，作为一项资产类别，其在资产配置中得到了越来越广泛的应用。

但获取商品风险升水的最好方式是什么？其实有很多方式，从纯粹的获取系统性风险升水（比如投资GSCI指数）到纯粹的阿尔法策略都是很好的选择。

本文我们就商品为什么作为一项分散组合风险的战略性资产以及投资者获取商品风险升水的策略进行探讨。

GSCI（高盛商品指数）作为全球商品市场的基准之一，具有较强的可投资性，所有纳入指数的商品都必须通过严格的流动性测试。

它根据全球商品的产量分配各商品的权重，很多大型机构运用它获取商品收益。

商品在金融资产组合中的分散化功能来源于它与其他金融资产的负相关性，但简单地投资一篮子商品组合并不能最大限度地实现组合的分散化。

当把商品加入投资组合中时，应该起到的效果是波动性降低而收益率提高。

由于能源的收益与金融资产的收益负相关性最高，它们是商品投资中分散化收益的主要来源，而非能源商品与金融资产有正的相关性。

GSCI 指数中能源占了相当的比重。

除了投资GSCI指数外，还可以通过贝塔暴露（Beta Exposure）和阿尔法暴露（Alpha Exposure）投资商品市场。

所谓的贝塔暴露是对系统性的市场风险暴露，一般通过商品指数或一篮子商品投资实现。

阿尔法暴露则定位于特定商品资产类别，从而获取超过市场基准的收益。

有几种策略可以获得贝塔暴露，一种是与经纪商/交易商签订一项指数全收益互换协议，该协议的收益模拟标的指数。

这种情况下，互换协议产生的收益等于指数的回报减去互换费用。

互换协议一般需要很少或根本不需要初始保证金，所以投资者对该项投资下的现金或担保品仍然有控制权。

贝塔暴露也可以通过直接持有构成指数的期货合约来获得，成功的单个期货品种投资需要对每月合约展期、交易成本、保证金等进行有效的管理。

经常听到的“阿尔法策略”是什么？有几种操作方式一、什么是阿尔法收益投资常见的有无风险收益和额外收益无风险收益一般就是国债，逆回购之类。

不需要承担多少风险就能获得的收益。

额外收益在现代金融领域一般分为阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)β是指市场风险产生的收益，如大盘涨，个股普涨。

只要跟着市场走就能获得收益。

当然跌也要承担亏损α是和整个市场变动无关的，是一种主动型投资策略，主要依靠精选行业和个股来超越大盘得来的收益。

主要区分在于择时，β在牛市中获得收益，时间选择很重要。

α不论牛市熊市都可以产生收益，获利能力在于选股上。

最核心的部分在于优选个股同时采用对冲交易对冲市场分险从而获得超越大盘的绝对收益。

阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱的市场上，如新兴股票市场、创业板市场等。

我国的股票市场正是一个新兴的市场，效率相对较低，特别是伴随着融资融券、股指期货等衍生品种的推出，的确存在利用风险对冲来获取超额收益Alpha的巨大需求和空间。

二、常见交易策略α常见操作，是寻找到获得较高α正值的股票构建一个组合，买入该组合的股票，同时卖出等值的股指期货合约。

若价格是下跌，则指数下跌幅度高于α股票组合，指数期货空头收益高于α股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则α股票组合上涨收益多于期货空头损失，套利亦获得收益。

再通俗点说，就是上涨时，股票组合涨幅要超过指数，下跌时指数跌幅要超过股票组合。

结果是不管上涨还是下跌都要稳定获利，别说这是理想化，这正是检验操作水平的时候。

具体策略而言，主要涵盖：1)多/空策略，就是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。

对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。

2)套利策略，就是对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。

Beta策略和Alpha策略在股指期货中的应用海外经验表明股指期货是证券机构投资者使用较为广泛的投资工具，而且也是增加证券投资收益的良好途径。

证券机构投资者参与股指期货的主要投资策略很多，其中包括利用B eta策略对冲系统性风险，通过Alpha策略获取超额收益。

面对2008年次贷危机下市场出现的单边暴跌行情，以及今年二季度受房产调控政策影响下的单边下跌行情，证券机构投资者无法规避系统性风险的到来。

这些系统性风险不能通过分散投资加以消除，但是利用股指期货投资的方式，就可以在达到规避证券投资组合系统性风险目的的同时，还能够获得超额收益。

Beta策略对冲系统性风险在投资组合管理实践中，市场风险包括系统性风险和非系统性风险，系统性风险在资本市场模型中便是度量风险的Beta系数。

Beta代表对应资产的系统性风险，它是衡量资产收益对整个市场指数收益变化的敏感度。

所谓的Beta策略是在期现两个市场分别持有相反的头寸，从而建立的一种对冲机制，无论价格如何变动，对冲交易都能取得期货和现货两个市场盈亏相抵的效果，从而将系统性风险转移出去。

Beta策略的原理是把股指期货引入投资组合管理中，运用股指期货来调整资产组合收益与风险关系，使其达到最佳。

根据不同机构投资者的风险偏好和需求不同，可以通过调整Beta值来调节对冲风险的程度。

证券投资者可以根据对市场的判断来灵活运用，如果预期未来市场阶段性下跌，则可以通过在股指期货市场上适当做空将投资组合Beta值调低，从而降低投资组合的风险；如果预期未来市场上涨的可能性较大，则可以通过做多股指期货而将投资组合的Beta值调高，从而提高投资组合的收益跑赢市场。

假设某投资组合管理人选股能力较强，但对股票市场的总体走势并不确定，他就可以利用股指期货的Beta策略对冲持有证券组合的系统性风险。

如果目前证券组合市值为10 00万元，Beta值为1.6，而1份股指期货的合约价值为300×2800=84万，那么完全对冲条件下应卖出1.6×（1000万/84万）=19张期货合约。