免费 投资组合阿尔法计算器
阿尔法是你获得的收益，无法用市场暴露来解释。上传你的投资组合，看看你的选择和时机是否真的超过了具有相同贝塔的被动指数——或者你的收益只是市场的推动。.
什么是詹森阿尔法？?
阿尔法是您的投资组合超出其贝塔预测的超额收益。如果您的贝塔是1.2，市场回报率为10%，CAPM预测您将获得12%的回报——阿尔法就是您获得的超出这一点的部分。正阿尔法意味着真正的技能（或运气）；零阿尔法意味着您在承担的风险下与市场持平。.
α = 您的回报 − (Rf + β × (Rₘ − Rf)) · 正值 = 真实优势什么是 詹森阿尔法?
阿尔法 是您的投资组合所获得的回报 超越 根据您的CAPM预测的内容 贝塔. 它将业绩中归因于您的技能——证券选择、时机把握、仓位调整、再平衡——的部分，与仅仅因暴露于市场而产生的部分隔离开来。.
迈克尔·詹森在1968年关于共同基金表现的论文中引入了阿尔法（alpha），作为区分经理技能与市场运气的方法。这个发现，无论是当时还是现在：: 扣除费用后，大多数活跃管理者的阿尔法为负. 被动指数投资之所以有效，是因为产生正的阿尔法确实很困难。.
α = Rportfolio − [Rrisk-free + β × (Rbenchmark − Rrisk-free)]
实际收益减去根据您的贝塔值预测的CAPM收益
括号中的术语是资本资产定价模型（CAPM）所说的，您的投资组合在考虑其贝塔暴露后“应该”赚取的收益。阿尔法是您与该预测的偏差——正值意味着您超越了模型，负值意味着模型超越了您。.
一个具体的 示例
假设您在过去12个月内管理了一个具有以下特征的投资组合：:
- 投资组合回报：: +18%
- 投资组合贝塔与S对比&标普 500: 1.3
- S&标普500回报：: +11%
- 无风险利率：: 4.5%
CAPM预测回报：4.5% + 1.3 × (11% − 4.5%) = 4.5% + 8.45% = 12.95%.
您的实际回报为18%。阿尔法 = 18% − 12.95% = +5.05%.
这确实很强。经过调整后，你的表现超出了基准5个百分点，因为你的1.3贝塔意味着你本来应该在基准之上。假如你的贝塔是0.8而不是1.3，同时仍然回报18%，你的阿尔法会更高（大约+8.3%）——你在低于市场的风险暴露下获得了放大回报，这就是圣杯。.
统计的 显著性很重要
一年的正阿尔法并不能证明什么。回报是嘈杂的，运气会叠加。Foliolytic报告阿尔法的 t统计量 以及其本身的值，这样你就知道信号是否真实。.
| T统计量 | 解释 |
|---|---|
| < 1.0 | 实际上是噪音。阿尔法可能很容易为零。. |
| 1.0 – 1.96 | 暗示性强但在95%置信水平下不显著。. |
| 1.96 – 2.58 | 在95%置信水平下统计显著——阿尔法很可能是真实的。. |
| > 2.58 | 在99%显著——有强有力的证据表明真正的技能（或持续的偏见，视情况而定）。. |
经验法则：你需要至少 24-36个月的数据 以及t统计量高于2.0，才能将正阿尔法与运气区分开来。大多数认为自己有阿尔法的散户投资者实际上并没有——他们只是在一个趋势市场的正确一侧。.
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常见问题 问题
什么是詹森阿尔法？?
詹森阿尔法衡量投资组合回报中 不被其贝塔暴露 对基准解释的部分。它是你的实际回报与基于你的贝塔所预测的CAPM回报之间的差异。正阿尔法意味着你的证券选择和时机增加了超出被动指数暴露的价值。负阿尔法意味着一个具有你贝塔的被动指数基金会击败你。.
阿尔法是如何计算的？?
阿尔法 = R投资组合 − [R无风险 + β × (R基准 − R无风险)]. 括号中的术语是根据您的贝塔值计算的CAPM预期收益。如果您的年化收益率为15%，贝塔值为1.2，而基准收益率为10%，无风险收益率为4%，则CAPM预测为4% + 1.2 × (10% − 4%) = 11.2%。您的阿尔法为15% − 11.2% = +3.8% — 有意义的超额收益。.
什么是好的阿尔法？?
正的阿尔法是好的，但上下文很重要。在较长的时间段内（5年以上），持续的正阿尔法确实很少见。大多数主动管理的股票基金发布 负的 扣除费用后的阿尔法——这就是指数投资有效的原因。年化阿尔法为 +1% 到 +3% 经过完整的市场周期，对于零售投资者来说是强有力的。持续 +5% 或更高的收益属于对冲基金的领域。对短期阿尔法保持怀疑；任何少于 24 个月的数据都有很高的统计噪声。.
阿尔法与超额收益是一样的吗？?
不，原始超额收益（投资组合回报 - 基准回报）并未经过风险调整。如果你超过了 S&将 S&P 500 提高了 5%，但这是通过 贝塔 1.5，你承担了50%的额外风险。阿尔法剔除了贝塔的贡献，让你能够看到真正的增值。一个低超额收益但高阿尔法的投资组合通常比一个高超额收益但低阿尔法的投资组合更好——前者在达到目标时承担的风险更小。.
Foliolytic 是否对 alpha 进行统计显著性测试？?
是的。Foliolytic 报告了 t统计量 对于 alpha 及其本身的值。t 统计量高于 2.0（大致上）意味着 alpha 在 95% 的置信水平下与零在统计上可区分。短期投资组合或噪声回报序列通常会偶然显示出正 alpha——t 统计量告诉你信号是否真实。这是学术金融研究中使用的相同测试。.