免費 投資組合阿爾法計算器
阿爾法是您所獲得的回報，無法用市場風險來解釋。上傳您的投資組合，看看您的選擇和時機是否真的超越了具有相同貝塔的被動指數，或者您的收益是否只是市場的推動。.
什麼是詹森阿爾法？?
阿爾法是你的投資組合超過其貝塔預測的超額回報。如果你的貝塔是1.2，市場回報10%，CAPM預測你將回報12%——阿爾法就是你超過這個數字的部分。正的阿爾法意味著真正的技能（或運氣）；零阿爾法意味著你在承擔的風險下與市場持平。.
α = 你的回報 − (Rf + β × (Rₘ − Rf)) · 正的 = 真正的優勢什麼是 詹森阿爾法?
阿爾法 是您投資組合所獲得的回報 超越 根據您的CAPM預測的結果 beta. 它將表現中歸因於您的技能——證券選擇、時機、規模、再平衡——的部分，與僅僅因為暴露於市場而產生的部分隔離開來。.
邁克爾·詹森（Michael Jensen）在1968年的論文中提出了共同基金表現的α（alpha）概念，作為區分經理人技能與市場運氣的方法。當時和現在的發現：: 扣除費用後，大多數活躍管理者的阿爾法為負. 被動指數投資之所以有效，是因為產生正的阿爾法確實很困難。.
α = Rportfolio − [Rrisk-free + β × (Rbenchmark − Rrisk-free)]
實際報酬減去根據您的貝塔值預測的CAPM報酬
括號中的術語是資本資產定價模型（CAPM）所說的，根據其貝塔風險，您的投資組合「應該」賺取的收益。阿爾法是您與該預測的偏差——正值意味著您超越了模型，負值則意味著模型超越了您。.
一個具體的 範例
假設您在過去12個月內運營了一個投資組合，具有以下特徵：:
- 投資組合回報：: +18%
- 投資組合貝塔值 vs S&標準普爾500指數: 1.3
- S&S&P 500 回報：: +11%
- 無風險利率：: 4.5%
CAPM 預測回報：4.5% + 1.3 × (11% − 4.5%) = 4.5% + 8.45% = 12.95%.
您的實際回報為 18%。阿爾法 = 18% − 12.95% = +5.05%.
這真的很強。經過調整後，你的表現超過基準5個百分點，因為你的1.3貝塔意味著你本來就應該在基準之上。如果你的貝塔是0.8而不是1.3，但仍然回報18%，那麼你的阿爾法會更高（約+8.3%）——你在低於市場的風險下獲得了放大的回報，這就是聖杯。.
統計的 顯著性很重要
單一年份的正阿爾法並不能證明什麼。回報是嘈雜的，運氣會累積。Foliolytic報告阿爾法的 t-統計量 以及其本身的數值，讓你知道信號是否真實。.
| T-統計量 | 解釋 |
|---|---|
| < 1.0 | 實際上是噪音。阿爾法可能輕易為零。. |
| 1.0 – 1.96 | 暗示性但在95%下不具統計顯著性。. |
| 1.96 – 2.58 | 在95%置信度下具統計顯著性——阿爾法很可能是真實的。. |
| > 2.58 | 在99%顯著性下——有強有力的證據顯示真正的技能（或持續的偏見，視情況而定）。. |
經驗法則：你至少需要 24–36個月的數據 以及t-統計量高於2.0，才能將正阿爾法與運氣區分開來。大多數認為自己擁有阿爾法的散戶投資者實際上並沒有——他們只是剛好在一個上升市場的正確一側。.
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常見問題 問題
什麼是詹森阿爾法？?
詹森阿爾法衡量投資組合回報中 不被其貝塔風險解釋的部分 對基準的。它是你的實際回報與根據你的貝塔預測的CAPM回報之間的差異。正阿爾法意味著你的證券選擇和時機增加了超過被動指數的價值。負阿爾法意味著一個具有你貝塔的被動指數基金會擊敗你。.
阿爾法是如何計算的？?
阿爾法 = R投資組合 − [R無風險 + β × (R基準 − R無風險)]。括號內的項目是根據您的 beta 計算的 CAPM 預期回報。如果您以 beta 1.2 獲得 15% 的年化回報，而基準的回報為 10%，無風險利率為 4%，則 CAPM 預測為 4% + 1.2 × (10% − 4%) = 11.2%。您的 alpha 為 15% − 11.2% = +3.8% — 有意義的超額表現。.
什麼是好的 alpha？?
正 alpha 是好的，但上下文很重要。在長期（5 年以上）內，持續的正 alpha 確實很少見。大多數主動管理的股票基金在扣除費用後會出現 負 alpha — 這就是為什麼指數化投資有效。年化 alpha 為 +1% 到 +3% 在完整的市場周期後對於零售投資者來說是強勁的。持續 +5% 或更高則屬於對沖基金的範疇。對短期 alpha 保持懷疑；任何少於 24 個月的數據都有很高的統計噪音。.
alpha 與超額表現相同嗎？?
不相同。原始超額表現（投資組合回報 − 基準回報）並未經過風險調整。如果您以 5% 的優勢超越 S&P 500，但這是以 beta 1.5 來實現的，那麼您承擔了 50% 的額外風險。Alpha 剔除了 beta 的貢獻，讓您能夠看到真正的價值增值。低超額表現但高 alpha 的投資組合通常比高超額表現但低 alpha 的投資組合更好——前者以較低的風險達成了目標。.
Foliolytic 是否測試 alpha 的統計顯著性？?
是的。Foliolytic 報告 alpha 的 t-統計量 及其本身的值。t-統計量高於 2.0（大約）意味著 alpha 在 95% 的置信水平下與零有統計上的區別。短期投資組合或噪音回報系列通常會偶然顯示正 alpha — t-統計量告訴您信號是否真實。這是學術金融研究中使用的相同測試。.