開始今天的主題之前有一個小想法跟大家分享，還請集思廣益，在評論留下你的看法：
4月5號我懷著激動的心情，看著國家發佈的重大利好消息，揣著1萬一大早進場了；
結果人算不如天算天算不如不算，遇到了技術性調整，虧了500；
4月6號一大早我只剩下9500塊錢，而6號賺了100塊錢，變成了9600塊；
4月7號，也就是今天，我又賺了100塊錢，變成了9700塊；
收盤時我決定退市然後用9700塊錢吃頓好的。
在吃完好的之後我就想，我的最大回撤和夏普比率該怎麼算？
言歸正傳。在選擇基金的時候，每隻雞的累計收益、貝塔係數、阿爾法系數，基金評級、基金經理相關信息等方面，你更著重關注哪一個指標？下面我想拋開走勢，去探索一下基金平臺上各產品頁面中需要去挖掘的東西。
貝塔係數（beta）
貝塔係數衡量了資產的回報率對市場變動的敏感程度，代表了該資產的系統性風險，表示策略對大盤的敏感性。計算公式不作普及，看基金平臺的數據就好。
通俗的來說，如果該係數為1，基金就和市場共同進退，如果該係數為1.1，市場上漲10%，基金上漲11%，市場下滑10%基金下滑11%。牛市中，由於是上漲趨勢，貝塔係數高的基金收益更高；熊市中，貝塔係數低的基金表現好，更抗跌。
阿爾法系數（alpha）
雖然我們的策略會受到大盤的影響，但是每個策略都會有自己市場因素之外的收益，阿爾法值表示實際風險回報和平均預期風險回報的差額，衡量了投資的非系統性風險。計算公式：
（賬戶年化收益-無風險收益）-beta*（參考基準年化收益-無風險收益）。
高貝塔係數基金的收益，往往是大盤上漲帶來的，不能體現基金經理的能力。所以引進了阿爾法系數。阿爾法系數越高，基金經理的操盤能力也就越強。而由這兩個指標就引申出了一些基金經理所謂的貝塔策略和阿爾法策略。簡單來說，貝塔策略依靠對市場大勢的把握去選擇合適的時機獲得超越大盤的收益，而阿爾法策略則是依靠精選主題、個股來超越大盤。
以上兩個指標衡量基金的相對錶現情況，可結合基金經理投資策略進行參考。下面簡單介紹下基金的風險指標。
夏普比率（Sharpe Ratio）
也叫報酬與波動性比率，可能是最常用的投資組合管理度量標準。它表示每承受一單位風險，會產生多少的超額回報。也就是說，同樣增加1%風險的前提下，夏普比率較高的產品可能帶來的超額回報更高。計算公式為：（賬戶年化收益率-無風險利率）/ 收益波動率。
這裡有一個重點，一般來說預期收益率和波動率可通過計算曆史年化收益率和其標準差去估算這兩個值。隨之而來的就有一個問題：同一個資產，不同週期頻率收益率，算出來的夏普值，根本就不是一回事！
詳細計算各位有興趣的話可以用開篇的問題去試試，算不過來的話你就想想，一個產品，每天都盈利是不是比每年都盈利困難些呢？
所以在夏普比率的時候，一定要留意這個值的計算方式，否則很容易產生誤判。自己計算的話，有兩點要注意：
一是要結合自己的實際，比如高頻策略當然得用日收益率，每週調倉的策略可以用周收益率；
二是對比策略優劣的時候，週期要一致，比如對比每日調倉的策略和每月調倉的策略，一定要換算到同一個週期上，才有可比性。
標準差
主要根據股價或基金淨值在一段時間波動情況計算得來，廣泛用於股票，基金投資風險的衡量。標準差反映的是基金總回報率的波動幅度，其數值越大，表明波動越厲害，風險程度也越大。
標準差到底有什麼用？其實標準差比較小的話，他可能與你預期會比較相吻合。標準差太大，感覺就像賭博，心理沒底。
最大回撤
最大回撤就是在選定週期內任一歷史時點往後推，產品淨值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。，衡量了最極端可能的虧損。例如一個策略的最大回撤是50%，那麼你使用這個策略之前就要掂量掂量，自己是否能經受得起50%的下跌。
相對來說，最大回撤當然越小越好。但是這也只是相對的。例如08年的華夏大盤，上證指數08年熊市時，從最高點的6124點到最低點的1664點，最大跌幅達到了73%，而華夏大盤的最大撤回為45%。73%意味著前者需要上漲270%才能回到最高點，45%的後者則上漲82%就能回到最高點，誰更困難?這時，再用“華夏大盤最大撤回太大，不是好基金”這樣的行為去衡量它，就顯得有點不專業了。
說了這麼多，也只是粗淺的跟各位分析一下基金中幾個硬指標的定義和特點，希望能給大家帶來一點啟發。
小編的觀點很簡單，市場風雲變換，靠過去業績排名、晨星獎項來挑基金，基本屬於浮雲，上一年甚至上兩年業績排名靠前的基金，在下一年或下兩年考前的概率幾乎是完全隨機的。尤其是連續X年保持前列的基金，更需要警惕。只有自己綜合分析基金的規模、結合各項指標選取不同策略的基金取長補短、動態調整，才能給自己的收益一份滿意的答卷。
最後還是要友情提醒大家，本文基於公開信息研究發佈不構成投資建議。投資者據此操作風險自擔。
市場有風險投資需謹慎。
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