第247章：引入“阿尔法”“贝塔”的分离 (第1/2页)
我们到底赚的是什么钱？
2010年8月30日，星期一，上午九点三十分。
车公庙，三十平米的办公室。
墙上又多了几张新的图表——那是上周测试波动率极端值监控模块的结果。蓝色的新曲线，在2008年的数据上跑出了比之前更好的表现：最大回撤从38%降到了31%。
进步了7个百分点。
但周寻的脸上没有笑容。
他站在白板前，看着那条曲线，眉头微皱。
“周老师，”小林忍不住问，“这不是比之前好了吗？您怎么还不高兴？”
周寻摇了摇头。
“好是好了。但有个问题，我一直没想明白。”
他走到电脑前，调出一张新的图表——那是他们当前策略和沪深300指数的对比图。
两条曲线并排躺着。蓝色的策略线，红色的指数线。
从2005年到2010年，蓝色的线始终在红色的线上方。看起来，策略确实跑赢了指数。
但周寻指着这两条线：
“你们看，蓝色的线和红色的线，走势是不是很像？”
小林凑近看。
确实像。蓝色的涨的时候，红色的也在涨。蓝色的跌的时候，红色的也在跌。只是蓝色涨得多一点，跌得少一点。
“这说明什么？”周寻问。
没有人回答。
周寻自己说：
“说明我们的收益，大部分是跟着市场走的。市场涨，我们涨；市场跌，我们跌。我们只是比市场涨得多一点，跌得少一点。”
他顿了顿：
“换句话说，我们赚的钱，大部分是‘市场的钱’，不是‘自己的钱’。”
陈默走过来，看着那两条曲线。
“周寻，你说的这个，是什么意思？”
周寻走到白板前，拿起笔，写下两个希腊字母：
β
α
“这两个符号，在金融里代表两种完全不同的东西。”
他指着β：
“这是贝塔。代表策略跟随市场涨跌的部分。如果你的策略涨跌和市场高度相关，那你的收益里，就有一部分是贝塔。”
他指着α：
“这是阿尔法。代表超越市场的部分，是策略自己创造的价值。和市场的涨跌无关。”
他放下笔，看着所有人：
“我们之前跑的所有回测，都是在看‘总收益’。但总收益里，有多少是贝塔，有多少是阿尔法，我们从来没分清楚过。”
他指着那两条走势相似的曲线：
“现在看起来，我们的策略，可能大部分是贝塔。只是贝塔比市场强一点。”
陈默沉默了几秒。
然后他问：
“怎么分开？”
周寻走到电脑前，打开一个程序。
“用线性回归。”
他在屏幕上调出一个公式：
R_strategy = α + β × R_market + ε
“这个公式的意思是：策略的收益，可以分解成三部分。β乘以市场收益，是跟随市场的部分。α，是超越市场的部分。ε，是随机误差。”
他指着屏幕：
“只要我们有足够的历史数据，就可以算出这个公式里的β和α。”
他敲了几下键盘。
屏幕上跳出一组数字：
当前策略 vs 沪深300
· β：0.82
· α（年化）：4.3%
· R²：0.89
周寻指着这些数字：
“β=0.82，意味着市场涨1%，我们的策略平均涨0.82%。市场跌1%，我们平均跌0.82%。我们的波动，比市场小一点。”
他指着α：
“α=4.3%，意味着每年，我们比市场多赚4.3%。这个，才是我们真正的‘超额收益’。”
他看着陈默：
“陈总，您去年问周寻那个问题——‘这条曲线里，哪些是能力，哪些是运气？’”
他顿了顿：
“这个，就是答案。”
陈默盯着那行“4.3%”，看了很久。
年化收益17%的策略，去掉市场贡献的部分，真正属于自己的，只有4.3%。
剩下的12.7%，是市场的功劳。
“所以，”他缓缓开口，“我们之前以为自己很厉害的那些收益，大部分是市场给的？”
周寻点头。
“牛市里，大家都在赚钱。你赚得多一点，不一定是你厉害，可能只是你的贝塔比别人高。”
他看着陈默：
“熊市里，才能真正看出阿尔法。因为市场在跌，如果你还能赚钱，那才是真本事。”
陈默沉默了。
他想起2007年，自己站在深圳湾的豪华办公室里，看着那条一路向上的净值曲线，觉得自己无所不能。
现在他知道，那里面有多少是市场的功劳。
“那，”他问，“我们能不能做一个策略，只赚阿尔法的钱，不赚贝塔的钱？”
周寻眼睛亮了一下。
“能。而且这正是我要说的。”
他走到白板前，写下几个词：
中性化策略
“如果我们想只赚阿尔法的钱，就要把贝塔剥离掉。怎么剥离？用‘中性化’的手段。”
他指着第一个词：
行业中性
“比如，我们选了一批股票。如果这批股票主要集中在某个行业，那它们的表现就会受那个行业的影响。如果那个行业涨了，我们的策略就涨；行业跌了，我们的策略就跌。这是行业贝塔。”
他看着陈默：
“要剥离行业贝塔，就要让我们的持仓，在各行各业里均匀分布。每个行业的配置比例，和市场里那个行业的占比一样。”
他指着第二个词：
市值中性
“同理，如果我们的持仓集中在市值大的股票，那就会受大盘股走势的影响。要剥离市值贝塔，就要让持仓的市值分布，和市场整体的市值分布一致。”
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