股票的贝塔系数是什么？
一、什么是Beta Beta 反映的是某一资产或证券对于大盘的总体风险，即当市场上涨时该资产的收益率与市场的同向关系；而当市场下跌是，其收益率的变化幅度也与市场的同向变化程度。
从公式我们可以看出，beta 的大小取决于两个因素：
第一，资产收益对市场收益变化的敏感度大小;
第二，资产和市场在总体样本中所占的比例，也就是它们之间的相关性。 所以我们通常把 beta 理解为一种敏感性指标，表示资产相对于整体市场的一种收益特征。
二、为什么需要Beta 从上文的公式中我们可以看到，一个资产/标的的 BETA 值是由它的“敏感度”和其在整个组合中的比例决定的。
首先可以想象到的一点是，如果某项资产的回报变化与大盘一致，那么它在 beta 这一指标上的值就是1了，而如果我们发现一项资产的 beta 等于0.5的话，这说明它和大盘的相关性仅为50%，也就是说当大盘涨1%的时候，这项资产可能会上涨或者下跌0.5%，这种稳健的收益特征会使得投资人在不改变整体的配置权重下能降低组合的整体波动性并改善夏普比率。
其次我们也可以看到，beta 的大小也受到所选取的时间段的影响，比如在2008年那种极端的市场环境中，绝大部分个股的 alpha 都为负数（指超过市场平均水平的回报率），在这种情况下它们的 beta 都是偏大的。
所以我们不难看出 Beta 是衡量资产的风险水平的重要指标之一，同时也可以帮助我们找到那些能够产生低风险、高收益的投资机会。 在实际应用当中，我们需要根据不同的目标和需求来定义自己的 beta 值，比如我们可以将我们的长期目标定义为一个年化 7% 的收益率，同时允许组合一年内的最大回撤为-13%。
在这种设定下我们可以得到一个合理的 beta 值区间大约介于0.4~1之间，在这个范围之内的资产都符合我们的预期。 三、怎么计算Beta 虽然我们从公式里可以看Beta=RmRf，但它不能直接用于评估一只股票或者一个资产的Beta。
因为RmRf只是通过历史数据进行回归得到的平均值，它并不能准确的反应当前的状况——特别是当我们试图判断当前所处的环境是否具有特殊性的时候这一点尤为重要，比如说2008年的金融危机期间，很多资产 beta 的数值都远大于1。所以我们在实际操作中一般都会选择用模型估算出各个资产的beta值。
常用的模型包括 CAPM， APT 和 MRT CAPM 简单来说就是用回归的方法求解市场因子和资产因子的回归系数，然后通过这个系数乘以全市场的 beta 就可以计算得出某个资产的 beta 值，但由于这种方法比较依赖过去数据的表现，所以在实际运用中效果并不是很好。另外由于它是基于资产期望超额收益和系统风险的线性回归得出的结果，因此它比较适合于分析相对稳定的资产类别（如债券等）。 而APT 模型则不同，它是一种非线性模型，它能够考虑到多种不同类型资产的内在关系并且给出相应的系数，因此在一定程度上提高了测算结果的准确度和稳定性。 但无论怎样，无论是使用哪种方法进行测算，都有一定的局限性： 第一是由于资产价格受多种因素影响，这些影响有的相互冲突有的是相辅相成的。
这就会使得最终的结果变得不太稳定，甚至会出现偏差极大以至于无法使用的情形。 第二是资产类别之间的相关性会随着时间推移发生变化，因此即使我们当初已经确定了最合适的参数，也很难保证在未来还能保持同样的表现。 第三，目前市场上的大部分模型都是以欧美国家的历史数据为基础建立的，这使得他们在应用于我国资本市场时会产生较大的误差。
四、怎么选择Beta 目前市场上有很多工具可以帮助我们筛选合适的β。其中，比较流行的有： ① Alpha + Beta 策略 ：这类策略的核心思想是将Alpha因子和Beta因子按不同的比例加权，以获得一个兼顾风险和收益的组合。
② VFMA ：VFMA是一种利用VAR技术来衡量资产收益和风险的方法。它可以用来构建有效的资产配置头寸，从而提高收益和减低风险。
③ Factor Model： 因子模型主要用来量化各资产之间的相关性和风险，通过调整因子的数量和权重可以使投资者构建出适合自己的交易策略。