量化模型必用理念之贝塔 (用于分析个股和大盘相关程度的方法) (算法+源码+贴图)介绍
量化模型必用理念之贝塔 (用于分析个股和大盘相关程度的方法) (算法+源码+贴图)
贝塔值表示股票对系统风险的敏感程度，当大盘指数上涨或下跌%1时，对应股票的价格变化值为%1乘以贝塔值，所以利用该指标我们可以了解自己的股票和指数的波动关系，用来分析个股系统风险的量化依据
举个例子
假设我们分析浦发银行对应上证指数的波动情况，首先上证指数的贝塔值确定为基数1，如果上证指数上涨2%时，浦发银行的股价涨幅也上涨%2，二者的涨幅一致，风险也一致，那么计算得出，量化该股票个别风险的指标——贝塔值也为1。
如果浦发银行个股的波动幅度为上证指数的两倍，其贝塔值便为2，当上证指数上升1.5%时，该股价格应会上涨3%，反之当大盘下跌1.5%时，大智慧的股价也会下跌%3。
这是衡量指数和个股之间的一种波动关系，从侧面解决的了一个长期困扰我们的一个问题，为什么大盘上涨时我的股票不涨，说明个股和指数的敏感程度
一般用法股票的贝塔值越高，潜在风险越大，投资收益也越高；相反，证券的贝塔值越低，风险程度越小，投资收益也越低
此类风险评估的局限在于，由于是对历史数据回溯计算，BETA值是利用历史的个股和指数的波动关系计算，没有从估值角度出发，所以需要我们对市场的行为解读后再判断是高贝塔的股票好，还是低贝塔的股票好。
在公式管理器，技术指标中创建，复制以下代码，命名为波动系数
BETA5:BETA(5);
BETA9:BETA(9);
BETA13:BETA(30);
BETA60:BETA(60);
采用5,9,30,60四个周期，在个股的K线图调出即可，观察在一段周期内，四个不同周期的共性，最后得出对个股的风险评估BETA的长期平滑值
BETA值最早是美国华尔街那些金融大亨们在量化模型中使用的，一般技巧是透过BETA值，做高BETA股票组合和低BETA股票组合。
最后还要关于BETA值的取值大小做说明，如果大盘前期较好，近期下跌，BETA值小于1的比较好，波动会弱于大盘，如果大盘跌跌不休时，此时BETA值小于1的就会比较危险，因为接下来很可能出现补跌的情况发生，反之若大盘触底强势反弹初期，那些BETA值大于1的个股很可能会作为先行的指标股，大盘见顶后期，那些BETA值小于1的股票，又是规避风险的品种，总之，需要我们对市场的行为进行解读，是使用分先量化指标的前提。
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