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alpha是个相对概念，某个投资收益相对于无风险收益 Return at risk free的比较。 alpha=0, 表明收益和无风险收益相同；alpha>0, 表明超额收益，alpha<0, 收益比无风险收益低。追求最大alpha 就是所谓的最求最大超额收益。
那么什么是无风险收益呢？简单说是整个市场的自然增值，或者衰减率。可以说一段时间内沪深股市的总流通市值的增加量除以时间起点时候的总流通市值，就是这段期间的投资回报(可正，可负)。为什么叫无风险呢？指的是只要你投入了固定金额，不需要任何操作，市场本身的变化带来的收益。 指数型基金可以算是个非常接近无风险受益的投资，完全被动操作，alpha值小于0，但是非常接近0。 当然不同的跟踪指数本身还和全市场有一定的差别。今年的情况，深证100指数的收益要高于全市场的平均收益，alpha>0.所谓的alpha投资就是通过选股，选行业来获取超额收益。目前基金里提出alpha概念的有上投alpha, 嘉实量化alpha。
另外一种重要的指标， beta指的是相关度 。某个投资和全市场(或者选定的参照指标)的比例。beta=1，完全相关，沪深300指数基金的beta就应该非常接近1。上半年深证100ETF的beta就是略大于1，如果以沪深300做参考。
所谓的beta投资，体现在仓位控制上，如果一个基金的股票上限是60%，那么它相对于全市场指数的beta就会很低，因为其他40%的投资与现金或者债券和股市相关度很低。
beta投资不侧重选股，而侧重仓位控制，所以下跌行情下，跌幅就会小。 如果敢于空仓股票，全仓债券，还可能获得正收益。如果通过alpha，beta值选择基金，是看长期的业绩和风险的平衡。alpha越大收益越好，相同alpha情况下beta值小，风险就低。晨星网对成立两年以上的基金提供了参考的alpha，beta值。在每个基金的风险评估项目下，不过相应的参考对象是特定的基金指数，和同类型业绩。
举些例子:
公募基金和私募得最大不同是，后者仓位的灵活，和追求绝对收益；08年业绩好的私募基金，前3季度股票仓位接近0；公募基金绝大部分保持相对高仓位。所以如果能够预测股市下跌的话，卖出所有股票基金是最佳的beta策略。但是大部分人都没有时间和能力去判断拐点，如果打算长期投资的话，可以通过alpha和beta筛选基金。打算长期投资基金的朋友可以去看看你收益持有的非指数型基金的风险评估，测试一下alpha策略和beta策略，挑出投资回报高，而投资风险低的基金。
举个例子补充一下吧：
1.如果指数可以交易，你买入价值100万的沪深300指数并一直持有， 这是一个beta策略，因为你赚到的是市场波动产生的收益。
2.你花了100万买入20只股票，这些股票表现不俗，比策略1多赚20%，那么这20%是alpha收益。 这20只股票的收益来自市场收益（beta）+超额收益（alpha）。这是一个通俗意义上的“指数增强型策略”。
3.在策略2的基础上， 假设你买入的20只股票平均波动性与沪深300指数的波动性一致（持仓股票相对指数的beta=1），你又做空了价值100万的沪深300期货，相当于（策略2-策略1），得到的就是（beta+alpha-beta）=alpha。这是一个“完全”对冲的alpha策略。
股票alpha值是什么意思
阿尔法策略源于资本资产定价模型（CAPM）。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：
式中：E(Rp)表示投资组合的期望收益率；Rf为无风险报酬率；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，即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。
根据此模型，我们可以将投资组合的总体收益分解为两个部分：一部分来自于市场系统性风险相匹配的市场收益（也称为β收益）；另一部分则来自于投资组合管理者个人操作水平和技巧有关的高额收益，即超越市场收益部分的超额收益（也称为Alpha收益）。来自市场的收益比较容易获得（例如采用跟踪市场大盘指数的投资方式即可获得），但是要获取超越市场收益的Alpha部分则不是件容易的事情，而如何获得此收益正是投资者最感兴趣的部分。
投资者都希望能在同一市场或者同一类资产中同时获得阿尔法收益和贝塔收益，而事实证明，随着市场效率的提高，例如在成熟的大盘股市场或债券市场上，想赚取超额收益是困难的，找到更有可能获取超额收益的新兴市场（如创业板市场）才有可能获得超越市场收益的Alpha收益。
许多分析师都认为，超额收益在对冲基金、商品市场、房地产基金、小盘股、新兴国家资本市场等市场中更容易被发现，但是往往基金公司并不愿意承担这些市场的系统性风险。随着股指期货等衍生工具的不断发展，基金经理拥有卖空和杠杆两大手段使得他们可以利用衍生品将资产收益分离重组，这样既可规避上述市场中的系统性风险，又能通过选股选时获得超额收益（又称积极风险收益）。这种策略就是阿尔法策略。
阿尔法策略的实现原理并不复杂：首先寻找一个具有高额、稳定积极收益的投资组合，然后通过卖出相对应的股指期货合约来对冲该投资组合的市场风险（系统性风险），使组合的β值在投资全程中一直保持为零，从而获得与市场相关性较低的积极风险收益（Alpha收益）（见下图）。
图阿尔法策略实现原理图解
构建好阿尔法策略组合后，需要密切跟踪检验组合的表现。即使历史时期曾经具有非常稳定和出色的阿尔法收益，未来时段也可能发生改变。当某个资产表现不佳时，应及时调整资产组合，调出表现“差”的资产，调入表现“好”的资产，并重新计算资产组合的系统风险和相应地调整期货头寸。
而在股指期货头寸方面，除了需要关注系统风险β变化之外，还应该留意期货行情的波动。当组合风险敞口达到一定阈值，应该及时调整期货头寸，以匹配资产组合的系统风险。
另外值得注意的地方时，在动态调整之前，还应该充分考虑交易的费用和成本。频繁地调整必然增加交易成本，降低整体收益。而期货头寸方面，除了需要关注系统风险β的变化之外，还应该留意期货行情的波动。当组合风险敞口达到一定阈值，应该及时调整期货头寸，以匹配资产组合的系统风险。
总之，阿尔法策略成败的两个关键要素是：其一，现货组合的超额收益空间有多大；其二，交易成本的高低。两者相抵的结果，才是阿尔法策略可获得的利润空间。在股指期货阿尔法策略中，最考验策略运用者水平的因素在于股票投资组合的构建方法和选股能力。
因此，阿尔法套利在实际操作中主要面临的难点包括：一是如何选取能够获得阶段性超额收益的股票；二是应选择在股票组合与指数期货价差较窄时建立套利头寸；三是当价差扩大获得套利收益后，如何根据市场状况则机选择平掉套利头寸获取收益的时机。
阿尔法策略具有的优点主要包括以下几个方面：
第一，扩大了投资的可选择范围，提供了广阔的投资领域。采用阿尔法策略，投资者不再被限制在几个传统的、与获取贝塔相同的资产类型中追求超额收益。该策略为投资者和基金经理提供了广阔的投资领域，大大增加了获取阿尔法的机会。
第二，优化资产配置。传统策略下，投资者要么在高波动性的资产类型中承担巨大风险，要么在安全的资产组合中面对较低的收益。阿尔法策略轻松地避开了这两个极端，让投资者在发掘阿尔法的同时优化了资产配置。
第三，有效构建组合。投资者能够使得阿尔法部分和贝塔部分分离并重新进行组合，能形成更分散化、更有效的投资组合。
第四，节约管理费用。传统的积极投资管理获取的收益中，积极收益和市场收益是混合在一起的，其中的市场收益部分也收取了较高的积极管理费用。阿尔法和贝塔的分离使得基金能以低廉的费用获取市场收益，从总体上降低了投资者的管理成本。
对于风险偏好较低而研究能力较强的机构来说，Alpha策略是一种风险较低而且收益较高的投资策略。
具体做法是：首先，构造出具备Alpha收益的股票组合，该组合在投资期内涨幅要大于大盘指数。然后，根据投资期限选择合适的股指期货合约。接下来，根据该组合和指数的相关系数以及β值，计算出要把β值调整为零，需要卖空的指数期货合约数量，并在买入股票组合的同时建立期货合约空头。最后，在投资期结束时，回补期货合约空头，并卖出股票组合，获取Alpha收益。
案例
8月，某银行Alpha策略理财产品的管理人认为市场未来将陷入震荡整理，但前期一直弱势的消费类股票的表现将强于指数。根据这一判断，该管理人从家电、医药、零售等行业选择了20只股票构造投资组合，经计算，该组合的β值为0.92。
8月24日，产品管理人开仓买入消费类股票组合，共买入市值8亿元的股票。同时，在沪深300指数期货10月合约上建立空头头寸，此时的10月合约价位在3263.8点，建仓规模为：
建仓合约数=8亿元×0.92/(3263.8点×300元/点)=752（张）
该组合的Beta值恰好为零。
到10月12日，10月期货合约临近到期，而此时产品管理人也认为消费类股票超越指数的走势将告一段落，因此，他把全部股票卖出，同时买入平仓10月期货合约空头。在这段时间里，10月期货合约下跌到3132.0点，跌幅约4%，而消费类股票组合的市值增长了6.73%。此次Alpha策略的操作共获利：
获利=8亿元×6.73%+(3263.8_3132.0)×752×300=8357.4（万元）
阿尔法系数, α系数 Alpha(α) Coefficient
定义：
α系数是一投资或基金的绝对回报(Absolute Return) 和按照 β 系数计算的预期回报之间的差额。 绝对回报(Absolute Return)或额外回报(Excess Return)是基金/投资的实际回报减去无风险投资收益（在中国为 1 年期银行定期存款回报 ）。绝对回报是用来测量一投资者或基金经理的投资技术。 预期回报(Expected Return)贝塔系数 β 和市场回报的乘积，反映投资或基金由于市场整体变动而获得的回报（有关预期回报更多的计算请?资本资产定价模型 Capital Asset Pricing Model (CAPM) ）。
股票的阿尔法α值，在单指数模型中被表述为证券市场特征线与纵轴的截距，称为股票投资的特殊收益率，用于表示当市场组合的收益率为零时，股票的收益率将是多少。阿尔法α为选择股票提供了一种指南，使投资者在卖出与买进股票时有利可图。正α值代表了一种收益率的奖励，负α值代表了对投资者的一种惩罚。
股票的贝塔系数β，在资本资产定价的单指数模型中被表述为证券市场特征线的斜率，称为股票市场的系统风险系数。如果用股票市场的价格指数的收益率来代表市场组合的收益率时，贝塔系数β就是股票对市场系统性风险的量度，反映股票收益率变化对市场指数收益率变化的敏感度。贝塔系数β越大，股票的市场风险越高，但股票的预期收益也应越高，反之亦然。其中，β＝1， 表示股票的系统性风险与市场组合的风险相同，即股票的市场价格波动与市场价格指数的波动幅度大体一致。
投资者可以根据自己要求的收益率水平与风险的承受能力来选择进攻型股票或防御型股票。一般来说，在市场行情上涨期可选择β＞1的股票， 以获取高于市场的超额收益；在市场行情下跌期应选择β＜1的股票，以规避市场的系统风险， 适当减少投资损失。
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