前文介绍了贝塔系数，

今天，看看贝塔系数的好兄弟，阿尔法系数(，Alpha)

根据晨星官网定义：

阿尔法系数（）是基金的实际收益和按照系数计算的期望收益之间的差额。

其计算方法如下：

超额收益是基金的收益减去无风险投资收益（在中国为1年期银行定期存款收益）；

期望收益是贝塔系数和市场收益的乘积，反映基金由于市场整体变动而获得的收益；

超额收益和期望收益的差额即系数。

然后再看一下东财的具体计算公式：

鉴于我的大脑太光滑了，

还是让AI帮我用简单算法举例吧：

某股票基金2018年的收益为12%,

无风险收益(国债利率)为3%,

该基金贝塔为0.8,

沪深300指数收益为7%。

则该基金2018年的阿尔法值=12%-3%-0.8×7%=3.4%

该基金2018年收益高于市场3.4个百分点,

这3.4个百分点的超额收益来自基金经理的股票选择能力,这就是该基金的阿尔法值。

以上，是AI举出的例子。

和晨星官网定义是一致的。

大概理解了，反正这个阿尔法，就是越大越好了。

然后我们拉一下ETF清单，

按阿尔法指标排序，

选2018到2022年的数据，

从高到低。

可以看到，阿尔法高的基金，

累计增长率最高。

反过来，阿尔法是负数的基金，

基本亏的一塌糊涂。

当然了，这里把港股相关ETF对比是不妥的，

毕竟他们的基准不是沪深300。

顺便筛选了一下市场上以阿尔法命名的基金（成立5年以上），

整体阿尔法确实名符其实，

都是正阿尔法。

不过今年的收益，普遍不理想。

历史排名第一的交银阿尔法，

不确定是不是规模变大导致策略失效的原因，

今年更是亏损10%以上。

【小结】

阿尔法系数可以用于评价基金的历史过往业绩，

阿尔法值越大，

超越基准指数的比例越大。

但历史不一定对未来有指导意义。

例如消费类ETF，过往几年的阿尔法很优秀，

但接下来的五年，个人认为可能会归值回归。

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