alpha策略量化投资的实证研究（一）

我不是女神ヾ 2022-07-12 11:42 228阅读 0赞

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一、 Alpha  策略 基本思想

1、量化 投资的策略与方法

量化投资，是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，再严格执行已固化的策略来指导投资，获取可持续的、稳定的收益回报。

量化投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而量化投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

2、Alpha策略基本内涵

（1）、资产定价模型与 Alpha 策略

根据资本资产定价模型，在有效的市场里只有承担系统风险才能得到一定的收益补偿，承担非系统风险是无法获得收益补偿，所以一种证券的预期收益主要由其 β值决定。β 值越高的证券组合，预期收益就越高，β 值越低的证券组合，预期收益就越低。但是如果市场的有效性不足，那么部分投资者就可以通过消息渠道上的优势和管理技巧等，获得一定的超额收益，这部分收益就称为 Alpha 收益，詹森（1968）将资本资产定价模型进一步完善：

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其中，Rp 为证券组合的期望收益率，Rf为无风险收益率，Rm为市场平均收益率，βp为该证券的相对风险系数， ap则为该证券组合的阿尔法收益。

根据上述理论，投资者从市场上获得的收益可以分为两个部分：第一部分是来自市场风险部分的期望收益，也就是 Beta 收益；第二部分是通过投资者的积极管理，承担风险而获得的 Alpha 收益。

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（2）、Alpha策略的概念

传统的资产管理理论是以收益风险平衡的管理哲学为基础，即同时追求平均市场收益和超额收益。Alpha 策略则是在维持整体投资所需系统风险暴露的前提下，获取其余与系统风险相关度较低的收益的金融工程方法。从国际经验的总结来看，大致可以从选股、择时（包括事件驱动）以及衍生品方面进行探讨、寻找适当的 alpha 策略。通过选取优良的股票、确定恰当的投资时机、利用衍生品工具，以此获取超常的收益或绝对收益。

在市场越来越有效的情况下，采用传统的基本面分析仍然有可能获得超额收益。近年来市场中运用数量化手段进行选股从而期望获取超额收益的机构越来越多。无论是采用定性分析还是定量分析，投资者要想获取超额收益都有赖于其投资能力和投资技巧的高低。投资者选择那些能够超越市场表现的资产，这是产生超额收益的重要来源。当然，从选股而获取超额收益的方式来看，这也存在着不同程度的风险。根据选股的技巧不同相应会伴随不同大小的风险水平，这也是要获取超额收益所必须承受的风险。提高选股的能力和技巧是获得超额收益的重要途径。

择时策略，是指选择适当的时机介入或卖出以此获取超额收益的量化策略。在择时策略中，也可以利用事件驱动型投资机会以获取超额的 alpha 回报。当有重大的事件发生，或许也是酝酿着绝佳的投资机会。利用重要事件所带来的投资机会，捕捉到更多的投资回报。从 2007 年的对冲基金规模来看，事件驱动策略(Event-DrivenStrategies)也是成长最快的对冲基金策略，涌入事件驱动型对冲基金的资金也最多,深受市场的追捧。

投资组合可以通过选股、择时来获取超额收益，也可以通过投资债券、外汇和衍生品等来获取超额收益，国外的机构投资者还会采用对冲基金、PE、甚至地产等等来获取超额的收益。采用金融工程手段，利用衍生品来获取超额收益是Alpha策略中重要的一块内容。目前市场上Alpha策略最常用的的衍生工具是股指期货、互换等，利用这些衍生产品获取 Alpha 收益。投资者将市场的被动投资收益（Beta）和超额收益（Alpha—）分开，建立贝塔部位的头寸后，通过衍生品对冲贝塔部位的风险，实现低成本获取 Beta 的同时，独立的寻找和管理阿尔法部位收益。通俗来讲，Alpha策略就是寻找一个具有稳定正Alpha收益的现货资产，通过衍生品剥离其含有的 Beta，获得与市场相关性较低的 Alpha 收益的相关策略。

Alpha 策略运行示意图

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Alpha 策略的构建是由Alpha部位的构建和Beta部位的构建组成。Alpha 部位可来自于任何资产种类：货币市场、股权市场、固定收益、或商品市场。获得的 Alpha 可以转移到任何具有衍生品的市场指数、可以用一篮子证券复制的资产、或任何有相应投资经理管理的资产。

典型的Alpha策略构建，首先是在考虑了流动性和风险后，选择一个充分分散化的Alpha投资组合，不管这些Alpha投资组合的投资范围。一旦投资品种确定，组合中的内嵌 Beta 即可确定。据此，投资者可以使用期货、期权、互换或是其他的方式构建一个覆盖（overlay），以增加或减少在特定资产类别上的Beta 暴露，达到预想的资产配置目标，即覆盖的 Beta 暴露和 Alpha 中内嵌的 Beta 暴露的和，是投资者的目标 Beta 暴露。

Alpha 策略组合的构建流程

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相对于传统的投资策略，Alpha 策略的优势在于不依靠对证券组合或大盘的趋势判断，而是研究相对于指数的投资价值。Alpha 策略追求对冲系统风险的绝对收益，属于市场中性策略，其流程包括标的确认、风险预算、监理组合和动态监控等四步，其中策略获得成功需要重点关注两点：构建稳定的 Alpha 策略组合和期货对冲 Beta时良好的风险控制。在对冲系统风险时，能否对投资组合和股指期货的 Beta 值准确预测是成功的关键。

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3、主流Alpha 策略分类

(1）、基本面多因子选股策略

尽管市场大部分时间是有效的，但是传统的基本面分析策略还是可以通过精确的分析来挖掘具有良好业绩，成长性较强的投资标的，以此获取超额的业绩回报。多因子选股模型就是其中应用较为广泛的一种选股策略，它能够综合投资标的基本面的整体信息，汇集各项因子进行分析，从而构建投资组合。因为其汇集各方面的因子，多因子模型对于投资标的的选择具有全面、稳定、持续力强的特点，收到广泛的认可和好评。

(2)、适应性市场/ 因素轮动策略

这种策略假设市场是适应的、进化的，风格处于轮换状态。认为市场对某些因素的追捧和喜爱也是随着时间变动而变动，而选择那些受追捧因素的投资组合就可能得到好的超额回报。利用市场的这种适应性，找到风格转换的特征，把握市场的投资机会，获取超额的 alpha 回报。

(3)、估值策略

这种策略倾向于投资那些低估值的股票，也就是股票价格相对于净利润、净资产、销售收入、现金流等（或其他指标）而言比较便宜的股票。从估值体系来设计合适的投资策略，寻找较好的超额收益。利用估值水平来构造投资策略也是比较常见的方式。从历史上来看，低估值的策略长期确实能获得较好的超额收益。

（4)、动量策略

这种策略是指投资于有价格动量、收益动量或者分析师对收益预期或评级进行调整（动量）等等的股票。传统的动量策略是指在一定持有期内，如果某只股票或者某个股票组合在前一段时期表现较好，那么，下一段时期该股票或者股票投资组合仍将有良好表现，即动量效应(momentum effect)。

（5）、可转移Alpha策略

该理论认为 Alpha 是“可转移的，”或者说是附加到 Beta 之上，因此有可能提高回报。这个策略有多种置换原则，多半使用股票、衍生产品和债券。所以，可转移 Alpha策略实际上是将 Alpha 和 Beta 分开，并加以叠加以获取超额收益。该策略不再将资金存放到共同基金、委托它们去投资金融市场，而是选择一个跟踪指数的衍生产品，例如股指期货合约。这些合约使得投资者投到市场中的资金大大减少，让他们能留出多余现金投向共同基金和其他投资工具中，为投资者带来该策略的“阿尔法”部分。

4、Alpha策略的绩效检验

Thomas Schneeweis、Hossein Kazemi 和 Raj Gupta(2006)检验了 Eurex 期货合约在 Alpha 策略中作为 Beta 部分覆盖的运用效果。作者检验了多种 Alpha 来源，包括可转换套利、受困证券、新兴市场、股票多/空头、股票市场中性、事件驱动、并购套利、全球宏观以及期货管理等策略。作者采用了 1992-2005 年 DAX 指数和1998-2005 年 Dow Jones EURO STOXX 50 指数的数据。结果表明，大多数情况下组合绩效得到了提高。一个分散化的对冲基金组合，利用 DAX 指数期货，可以得到 11.66%的年化回报，这比 DAX 指数 8.54%的年化回报高 300 多个基点；一个分散化的对冲基金组合，利用 Dow Jones EURO STOXX 50 指数期货，可以得到 9.13%的年化回报，这比 Dow Jones EURO STOXX 50 指数 7.31%的年化回报高近 200 个基点。

Bill Dewalt 和 Phil Schneider(2006)针对几种可能产生阿尔法收益的策略进行了检验。结果表明，LIBOR 套利策略能带来的年化阿尔法收益约为 0.5%-1%；市场中性策略的年化阿尔法收益约为 1.5%-3%；对冲基金的基金(FOF)的年化阿尔法收益约为1.5%-3%；货币市场的年化阿尔法收益约为 2%-4%；多策略对冲基金的年化阿尔法收益约为 2%-8%。

Joan Warner(2006)考察了在美国市场上采取可转移 Alpha 策略的效果。计算截止日为 2005 年 12 月 31 日。

Alpha 策略例子

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其中，组合 1 为普通积极管理组合，由 60%股票、30%债券和 10%现金构成；组合2 为 Alpha 策略例子，由 40%的杠杆为 1.5 的股票(期货)、30%债券、10%商品和 10%绝对收益品种，后两者为 Alpha 的来源。股票为 S&P 500 指数(指数期货)，商品为高盛商品指数，绝对回报为 S&P 对冲基金指数。可以发现，可转移 Alpha 策略有较高的收益和较低的风险。

Alpha 策略收益率（截止 2005 年 12 月 31 日）

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其他几个近年例子（截止 2012 年 12 月 31 日）

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Alpha 策略对于风险承受力低的机构投资者，尤其是社保基金、保险基金等追求稳健回报的巨量资金具有很大的现实意义。而对于追求收益最大化的一般机构投资者，在运用 Alpha 策略之前需要完成对市场大势的研判，以便对 Alpha 策略的具体种类的运营作出选择，一般当市场处于上涨区间选用可转移 Alpha 策略，当市场处于下降区间则选用传统 Alpha 策略。

市场上实际上有很多的获取 Alpha 的投资策略，除了传统的基本面分析选股策略、估值策略、动量策略、适应性市场策略等，还有因素轮动策略、比较复杂的波动捕获策略、行为金融策略以及其他样式的可转移 Alpha 策略等等，不尽相同。投资组合需要设计、检验、采用这些 alpha 策略，找到好的 alpha 策略给投资者带来较好的超额回报。本文将会研究这些具有代表的 Alpha 投资策略运用在我国证券市场投资领域的实证成果。

二、Alpha  策略在基金投资中的实证研究

1、 Alpha策略基金投资中影响收益的因素

（1）、Alpha策略投资封闭式基金收益的影响因素

根据 Alpha 策略的建仓标准，我们对投资组合采取“持有国内优选的封闭式基金+卖空当月或次月沪深 300 指数股指期货”的模式来进行构建。由于封闭式基金为场内交易，基金供求关系决定其市场价格，国内的封闭式基金交易长期偏向折价的方式，即基金市场交易价格被低谷，小于基金单位净值。假定通过量化筛选模型选出一只具有稳定收益的封闭式基金进行投资，则其单位净值为  
NAVt，折价率定为dt ，则该基金净值增长率为：

![Image 1][]

根据 CAPM 模型，利用组合构建期的净值增长率历史数据得到如下回归方程:

![Image 1][](3)

其中，a1为以该封闭式基金构建组合得到的阿尔法收益， β1为构建该基金组合计算得到的贝塔系数，代表了该投资组合相对于沪深 300 指数所承担的系统性风险，由此来确认所需对冲卖空沪深 300 股指期货合约的头寸.

假设 t=0 时，投资者在二级市场上买入折价率为d0的封闭式基金，并为该现货对冲操作，卖空沪深 300 股指期货合约。那么吧，基金总市值设为 MV 0 ，基金总净值设为 NV 0 ，此时沪深 300 指数股指期货当月合约价值为HS3000，则初始折价率为，

![Image 1][]

如果该投资者以所持有的基金净值作为现货基准卖空沪深 300 股指期货合约，假定股票指数与股指期货变动一致，回归系数为 1，则卖空合约的份数为

![Image 1][]

该投资者进行卖空沪深 300 股指期货需要缴纳的初始保证金比例为 15%，并另外留存超额保证金为 Z，当股指增长波动超出范围时，主动补足保证金至最低保证金比例。

假设该投资组合持有期为 T，持有期结束时股指期货合约平仓价值为HS300T，则基金总市值为 MVT，总净值为 NVT，那么此时该封闭式基金的折价率为

![Image 1][]

所以，通过推断可知，该阿尔法策略组合到期收益包括四个部分：现货组合的阿尔法收益、现货组合的折价收益、股指期货做空收益及成本与费用。如果忽略期货合约展期损失及相关成本费用，则这时该投资组合的收益率为

![Image 1][](5)

由于有

![Image 1][]

其中a2是持有期该封闭式基金按当日净值计算的阿尔法收益，β2是持有期的该  
封闭式基金净值相对沪深 300 指数的贝塔系数，所以，

![Image 1][](6)

从公式(6)中可以清晰的看到影响封闭式基金投资组合阿尔法策略收益率的因素，主要包括基金持有期的阿尔法收益、贝塔系数及期货合约保证金比例，此外封闭式基金折算率也对收益有很大影响，即构建投资组合时该封闭式基金的初始折算率越高，该投资组合的阿尔法收益就越高，且当持有期折算率减小的时候，封闭式基金能够获得更多的超额收益。  
       如果封闭式基金二级市场价格逐渐回归基金净值或封转开，则dT =0，所以

![Image 1][](7)

此时该封闭式基金阿尔法策略不仅获得了该封闭式基金的阿尔法收益，并且利用沪深 300 指数期货合约通过风险对冲实现了对该基金折价空间的套取。

2、Alpha策略投资开放式基金收益的影响因素

根据 Alpha 策略的建仓标准，我们对投资组合采取“持有国内优选的股票型及混合型基金+卖空当月或次月沪深 300 指数股指期货”的模式来进行构建。  
假定通过量化筛选模型选出一只具有稳定收益的开放式基金进行投资，则其单位净值为 NAVt，基金收益率为

![Image 1][]

根据 CAPM 模型，利用组合构建期的净值增长率历史数据得到如下回归方程

![Image 1][]

其中，a1为以该开放式基金构建组合得到的阿尔法收益，β1为构建该基金组合计算得到的贝塔系数，代表了该投资组合相对于沪深 300 指数所承担的系统性风险，由此来确认所需对冲卖空沪深 300 股指期货合约的头寸。

假设 t=0 时，投资者在场外申购该开放式基金，并为该现货对冲操作，卖空沪深300 股指期货合约。那么吧，基金申购总净值设为 NV0，此时沪深 300 指数股指期货当月合约价值为 HS3000，假定股票指数与股指期货变动一致，回归系数为 1，则卖空合约的分数为

![Image 1][]

假设该投资组合持有期为 T，持有期结束时股指期货合约平仓价值为HS300T，则基金总净值为 NV T，通过推断可知，该阿尔法策略组合到期收益包括三个部分：现货组合的阿尔法收益、股指期货做空收益及成本与费用。如果忽略期货合约展期损失及相关成本费用，则这时该投资组合的收益率为

![Image 1][]

由于有

![Image 1][]

其中a2 是持有期该封闭式基金按当日净值计算的阿尔法收益，β2是持有期的该  
封闭式基金净值相对沪深 300 指数的贝塔系数，所以

![Image 1][]

通过公式 ，我们可以清楚的看到影响投资于开放式基金的阿尔法策略组合收益率的因素，因此我们在运用阿尔法策略进行基金投资时需注意：

基金优选，通过公式可以看出，开放式基金持有期阿尔法收益率越高，阿尔法策略就有越高的收益，因此采用阿尔法策略进行基金投资时，选择的基金必须具有较高的阿尔法收益，并且要适时控制下行风险。

加强β系数的预测和测算，通过公式可以看到β系数越稳定就越容易通过股指合约对冲系统性风险，并且投资组合构建的β系数越小，为对冲风险而卖空的股指期货合约所需的保证金就越少，阿尔法策略的收益率就越高。因此在构建投资组合之前，需要对所持有的现货资产的β系数值的稳定性进行事前测算，并且设定一定的风险阀值，当持有期β系数超过风险阀值时就需对期货合约头寸进行相应调整，保证现货市场风险得到更好的对冲。随着现货部位市值的变化，依据相关历史数据测算的贝塔值也会随时发生变化。这就要求我们不仅需要动态选择多种贝塔 预测方法、还要适时修正贝塔 预测方法，而且根据预测贝塔 与实际贝塔之间的偏差调整应对冲的期货头寸及价值。

Alpha 策略基金投资操作流程

![Image 1][]

关注期货保证金及超额保证金。通过公式可以看到，期货合约所需的保证金及超额保证金比例越低，阿尔法收益就越高。由于阿尔法策略涉及股指期货交易，因此需要关注期货合约的保证金管理，维持稳定审慎的保证金比例，这样一方面能够有效提高投资组合现货资金的使用效率，又能保证期货市场的操作更好的对冲现货持仓带来的系统系风险。

3、Alpha  策略在基金投资中的操作流程

由于国内投资策略在基金操作风格上具有一定的同质性，并且投资组合实际的投资风格同产品募集说明书陈述的策略风格有不少的差异。所以，在基金的投资过程中无法量化影响基金业绩的相关因素，也就无法通过对基金市值风格、成长性、价值增长曲线的等指标进一步确认资产组合的投资范围。一般阿尔法策略是将所有符合条件的封基和开放式基金统一汇总作为现货指标资产池，并按照模型进行策略操作。

Alpha 策略基金投资操作流程

![Image 1][]

(1）、基金定性定量优选模型

在整个阿尔法策略投资组合的实施过程中，基金组合的选择是很重要的一部分。根据之前的公式推导，我们根据影响组合投资策略收益的几个因素进行分析，并按照以下原则来筛选：

最大化信息比

这是国外构建 Alpha 策略时常用的方法和评级标准。信息比的计算公式是，![Image 1][]

其中![Image 1][]是以詹森模型中的残差项计算得到的标准差。通过该模型能够成功计算比较在控制阿尔法策略波动风险的情况下，投资组合获得的正收益。

积极控制投资组合的下行风险  
投资组合可以通过阿尔法收益的半方差![Image 1][]来计算其下行风险，为获得稳定增长的正阿尔法收益，投资组合的下行风险必须尽量降低。实际上，阿尔法收益体现的资产组合管理人的综合管理能力。对投资标的的价值判断和资产组合的综合管理是获得阿尔法收益的主要来源。

维持贝塔系数的稳定

贝塔系数越稳定就越能够对冲投资组合的市场风险，为了降低贝塔风险及调仓成本，这就要求在构建投资组合时保证贝塔系数具有一定的稳定性。

选择合适的折价率

在封闭式基金的投资中，基金折价率的变化能够显著影响投资组合的阿尔法收益，所以在封闭式基金的阿尔法策略投资中通常选择具有高折价率的基金，当该基金折价率缩小时，会给整个组合带来超额收益。

2、分离投资组合的阿尔法收益

通过相关的定性定量指标建立基金组合后，下一步通过沪深 300 股指期货实现对现货持仓的动态对冲。

估算最优对冲比率参数，确定初始投资组合

首先，利用传统线性回归模型 OLS 对沪深 300 股指期货现货同沪深 300 股指期货期货之间进行回归分析，从而得到贝塔系数β1。然后，还是通过 OLS 线性回归模型对基金现货组合与沪深 300 指数进行回归分析，得到另一个贝塔系数β2。通过这种双阶段估计计算寻找最佳期货对冲比率，![Image 1][]

在通过计算获得最优对冲比率后，由其获得具体所需的相应期货合约价值及张数，通过以下公式计算获得：

![Image 1][]

H 为对应期货合约张数，TNv是所持有的现货组合的总净值，FT是该期货合约的计算价格。如果由此得到的 H 不是整数，则取距 H 最近的整数代替。在确认股指期货张数后，根据现货组合的持有期限及流动性要求选择适当当月或次月合约，进行卖空操作，对冲风险。

监控动态风险，关注保证金比例

根据实时变动行情数据，利用投资管理系统，定期对投资组合的阿尔法值和贝塔值进行计算复合，对投资组合进行整体再平衡操作。对投资组合中收益低于固定收益标准的基金进行赎回，根据基金筛选模型进行基金替换，根据调整后的组合计算最新的对冲比例，关注贝塔值变动，如超过风控阀值则进行相应加仓或平仓操作。同时，注意关注股指期货合约的交割时间，如有到期结算要求则需根据对冲比例进行展期操作。

交割、平仓、到期结算

相对于开放式基金，对于封闭式基金的投资需要考虑平仓了结组合的时机选择，根据上一章节公式可知，当投资组合中某一封闭式基金折算率减小或二级市场价格逐渐回归净值时，即可对其进行平仓了结。当整个投资组合完成后，需要按照相关要求对整体投资收益进行结算评估，包括现货和股指期货账户收益情况、费用成本情况，计算投资收益率。

3、Alpha策略在基金投资中的实证检验

在获取如何通过 Alpha 策略进行基金投资后，本部分将验证阿尔法策略在基金投资运用中的投资效果。通过组合构建期内样本数据运用阿尔法策略计算估计参数，构建的基金投资组合，然后以此投资组合外推至一定时间，考察组合样本在持有期间的投资收益效果。本文将尽量选取具有市场特性的时间阶段，以考察不同市场环境下利用阿尔法策略进行基金投资的收益情况。

本文选取实证样本区间为 2011 年 1 月 4 日至 2012 年 10 月 26 日，2012 年 11 月26 日至 2013 年 5 月 31 日两个阶段。通过 2011 年 1 月至 2012 年 10 月底的回测显示，沪深 300 指数累计收益率为-28.18%，属于典型下跌行情，代表性较强，在该阶段本文将运用阿尔法策略进行基金筛选及有效减仓，通过回测数据导入模型实现检验；在第二阶段里，沪深 300 指数累计收益率为 18.87%，属于指数复苏上涨阶段，本文将会通过万德模拟平台实现仿真交易，最大化的模拟阿尔法策略的投资组合操作效果。本文实证研究中，Alpha 策略按照“65%现货头寸+30%期货头寸+5%现金”的配置比例进行分析，可转移 Alpha 策略按照“（节约资金比例）\*（65%现货头寸+（Beta部位期货头寸-Alpha 部位内嵌期货头寸））+5%现金”的比例配置。

（1）、证检验假设

初始保证金及超额保证金比例恒定

在仿真交易中，全部假定进行沪深 300 股指期货交易所需缴纳的初始保证金为15%，期货账户留存超额保证金比例为 20%，并且忽略进一步追加期货账户保证金所带来的资金成本。

忽略基差及股指期货合约交割成本

在第一阶段实证中，由于时间较早，未引入仿真交易，所以在该阶段验证中以沪深 300 指数波动代替沪深 300 指数股指期货合约价格波动，实际上属于忽略股指期货与现货间的基差风险。同时，为便于计算，也忽略股指期货合约交割及展期时的相关成本及可能造成的损失。

忽略现货及期货市场相关标的的交易成本

由于本次样本测试分别属于数据回导及仿真测算，因此，为便于计算，忽略现货交易申赎及期货市场合约交易相关成本。

2、Alpha  策略投资开放式基金效果实证

根据阿尔法策略建仓原则，构建 2011 年 1 月 4 日至 2012 年 10 月 26 日期间的样本组合。由于市场处于弱势区间，投资组合采用“国内开放式基金组合+卖空沪深 300股指期货”策略构建，并预留 5%现金仓位，根据量化基金优选模型，组合选出以下基金并根据等市值权重构造现货组合，提供组合阿尔法收益。

开放式基金组合及相关参数

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通过上表可知，根据等市值权重构建的投资组合的阿尔法周收益为 0.35%，并且可以清洗看出组合的下行风险整体很小，这就表明本次阿尔法策略具有良好的稳定性。然后组合通过沪深 300 股指期货对现货资产进行总净值对冲，并实时关注动态风险。

在整个样本观察期间，组合持有的各基金周阿尔法收益均保持在固定收益类资产利率之上，保持稳定状态。而持有期各个月份组合的贝塔变动也均未超过预先设定的10%风控阀值，这也就说明由此构建的阿尔法策略投资组合是有效的。

阶段一 Alpha 策略基金组合回测数据

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根据上图可以看出，在第一次回测期间，投资组合共实现收益 22.97%，同期沪深 300 指数累计收益为-28.18%，组合取得了显著的阿尔法收益，本次阿尔法策略评估取得成功。

在 2012 年 11 月 26 日至 2013 年 5 月 31 日样本测试阶段，由于市场出现复苏迹象，投资策略逐渐偏转向可转移阿尔法策略，即维持阿尔法部位头寸，贝塔部位采用沪深 300 股指期货多头构建，以 100%复制标的指数，获取可转移阿尔法利润。

阶段二 Alpha 策略基金组合回测数据

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根据上图可以看出，在本次回测期间，投资组合共实现收益 65.08%，同期沪深300 指数累计收益为 18.87%，证明本次可转移阿尔法策略取得成功，特别是现货组合及期货组合均获得了显著的可转移阿尔法超额收益。组合采用了将期货多头空头头寸合并、节省资金按投资结构同比例配置的做法。结果表明，在此策略下，可转移 Alpha策略扩大了指数收益率的波幅，在牛市尤其如此。（来源：淡水value 作者：刘强）

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