① 某基金的持仓股票组合的β1为1.2，如果基金经理预测大盘将会下跌，他准备将组合的β2降至0.8
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② 一天就能决定股票价格的高低，对机构和股民谁更有利
在金融市场里，像我们这种散户，被称为“个人投资者”，也叫“普通投资者”，相对应的那些基金经理们，就称为“职业投资者”，也叫“机构投资者”。普遍的认为，职业投资者肯定比个人投资者占优势啊，但事实上是：不一定。那个人投资者与职业投资者的区别到底在哪呢？
所以说，作为普通投资者，我们先不说自己在专业知识、行业经验、智力水平这些主观方面和专业投资者的差距，在很多客观方面，比如能使用的投资工具不多，信息渠道的不畅，甚至时间精力上的无法顾及，都使我们可以采取的投资方法受到了很大的限制。
3、对待优劣的平常心
很多人在想象投资这件事的时候，有一种感觉就是：我们需要的是掌握一些高深的知识、学习一些特别的技巧，或者有渠道获得一些不为人知的消息和工具……这样才能成功。但投资其实是非常反直觉的，我们做的事情越简单，越承认自己的局限和不足，越有平常心，就越容易取得成功。
一方面，从优势的角度来讲，普通投资者可以“舍难求易”，可以使用最简单和朴素的投资工具来管理自己的财富，这是非常划算的。
另一方面，非职业的身份使得我们能接触到的资源本身就相对有限，再去花时间研究那些奇技淫巧的东西其实更是得不偿失。
所以对于普通的个人投资者来说，掌握一些最朴素的投资方法，避免那些最明显的投资错误，才是我们走向投资成功的正途。
③ 《对冲基金到底是什么》：阿尔法和贝塔
阿尔法和贝塔 这个世界上有一种东西叫做钱。我们把一些钱放在一起管理和运作，基金(fund)一般就是指这笔用于特定目的的钱，有时候也可以指管理和运作这笔钱的组织。 如果这笔钱的目的是为了钱生钱，可以称为投资基金(Investment Fund)。 钱怎么生钱呢？如果钱用来购买实物商品，然后再卖了变成钱，这是贸易，不是我们说的钱生钱。当然钱也不能直接就变成更多的钱。在钱生钱的过程中，钱要先变成一些虚拟的但是又值钱的东西。这些虚拟的东西是各类财产所有权或债权的凭证，也就是证券(securities)。 在投资完成以后，钱的变化就是回报，或者叫收益率(return)。我们希望收益率是正的，但有时候它也可能是负的。在投资之前，我们无法知道会赚钱还是会赔钱。这种不确定的损失叫做风险(risk)。 最安全的投资是购买国债(或者存银行)。我们基本把它们视为无风险投资，它们的回报率也就是无风险收益率(Risk Free Return)。投资就是为了获得比无风险收益率更高的回报。接下来我们考虑的收益率都是超出无风险回报率之上的那一部分，可以称为额外收益(Excess Return)。 风险和回报一般成正比，风险越高，回报越大。 我们通常同时投资多个证券产品，这些产品的集合就叫做投资组合(portfolio)。 到这里需要暂停一下，我们要引入两个希腊字母，阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)。这两个拗口的名字是希腊语的前两个字母，相当于英语的A和B或者中文的甲和乙。 现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。 初中物理告诉我们，当一个人在行驶中的火车上走的时候，他的速度等于他对于火车的相对速度加上火车的速度。证券投资组合的额外收益率等于它的相对收益率加上整个市场的涨跌所提供的那一部分。但区别在于，火车速度对于在同一辆火车上的每个人而言都是一样的，而整个市场的涨跌对各个投资组合提供的收益率却可能不同。这就是贝塔系数，它取决于这个投资组合和市场的相关性以及投资组合相比市场的风险大小。 一般的投资组合的贝塔系数通常是正的。这样，如果整个市场涨了，整个市场的平均收益率乘以贝塔系数就是正的，对投资组合的贡献也是正的。但如果整个市场跌了，这一部分对投资组合的贡献也就是负的了。股票指数基金的贝塔系数一般在1左右。 在把收益率分解成阿尔法和贝塔两部分以后，一个最重要的事实是，这两部分的价值是不一样的。 简单地说，阿尔法很难得，贝塔很容易。只要通过调节投资组合中的现金和股票指数基金(或者股指期货)的比率，就可以很容易地改变贝塔系数，即投资组合中来自整个市场部分的收益。而阿尔法是如此难得，以致许多金融教授们根本不相信它的存在。 因此阿尔法会很贵，而贝塔很便宜。 指数基金(Index Fund)和交易型开放式指数基金(ETF，Exchange Traded Fund)是购买纯贝塔的工具。因为只有贝塔，所以它们一般只收取很低的基于资本总量的管理费(Management Fee)。没有阿尔法，所以它们一定不会收取基于利润的分成费(Incentive Fee)。 我们常见的公募基金，即共同基金(Mutual Fund)，除了指数基金以外有许多是主动型的，基金经理试图获得更好的绩效，也就是除贝塔以外还想得到些阿尔法。但美国的学术研究发现，一般来说共同基金其实是没有阿尔法的，所以共同基金一般都只收取比较低的管理费。 想获得阿尔法靠的是真本领。贝塔只是随大势，但“水可载舟，亦可覆舟”。国内的许多基金都只有贝塔，当然这很大程度上是因为缺乏金融工具的选择，比如在融资融券出台之前不可以沽空。当大盘开始暴跌的时候，也就是“股神”神话破灭的时候。 业内的朋友刘震有个比喻：阿尔法是肉，贝塔是面。指数基金全是贝塔，卖的是馒头；主动型公募基金卖的有肉有面，是包子；而对冲基金卖的就是纯肉。肉比包子贵，包子比馒头贵。 多年以前学术界不相信阿尔法的存在。没有肉，只吃馒头。业界因此催生了指数基金等产品，目的就是为了给公众提供便宜的贝塔。近年来，许多人渐渐相信阿尔法是存在的。专攻阿尔法的投资开始兴起，它们被称为另类投资(Alternative Investment)，或者替代投资、非主流投资。主流投资是购买贝塔，非主流投资是购买阿尔法。 另类投资有许多种。如果投资于非上市股权，或者上市公司非公开交易股权，就叫做私募股权投资(Private Equity，简称PE)。广义的私募股权投资涵盖了企业首次公开发行前各阶段的权益投资，包括大家可能熟悉的创业投资(Venture Capital，简称VC、创投)等。 那我们最关心的对冲基金(Hedge Fund)投资什么呢？现在的对冲基金基本上投资所有的有价证券。只要证券有价格，有可能在买进卖出的过程中赚钱，就可能有对冲基金去做。为了跟私募股权投资基金区别开来，如果基金主要做的是上述的私募股权投资，它就算是私募股权投资基金，不然就可以算做对冲基金。现在对冲基金也可能做私募股权投资，而私募股权投资基金也可能做对冲基金做的事情，界限越来越模糊。 现在我们渐渐清楚了，试图获得纯阿尔法的，又不像私募股权投资基金那样投资于非公开上市交易股权的基金，就是对冲基金。 因为对冲基金获得的是纯阿尔法，阿尔法又很难得，所以它们才有资格收取很高的管理费(一般是每年收取资产的2%左右)和分成费(一般是利润的20%左右)。因为它们一般没有什么贝塔，所以它们的收益率基本不受整个市场走向的影响。不论市场大盘涨了或者跌了，成功的对冲基金都应该赚钱，基本没有市场系统风险，这也就是“对冲”这两个字的意义。 正因为阿尔法难得，对冲基金行业中滥竽充数者也比比皆是。有些号称对冲基金，其实提供的都是贝塔。说卖的是肉，其实只是馒头，或者是包子里搭了那么一丝肉。要甄别阿尔法和贝塔，有时候并不是一件很容易的事情。 为了最大限度获取难得的阿尔法，对冲基金往往运用最新的投资理论和极其复杂的金融市场操作技巧，充分利用各种金融产品，承担风险，追求高收益。因为它们需要操作灵活，所以政府对它们的监管很少，也正因此往往限制它们允许接纳的投资者的类型。现在一般局限于机构投资者和被认为可以承担高风险的富有人群，不可以对普通公众开放。 猪就是肉吃起来味道不错的动物。
④ 请精通基金的老师给我解答有关基金的几个名词可以吗
基金累计净值是指基金最新净值与成立以来的分红业绩之和，体现了基金从成立以来所取得的累计收益(减去一元面值即是实际收益)，可以比较直观和全面地反映基金的在运作期间的历史表现，结合基金的运作时间，则可以更准确地体现基金的真实业绩水平。一般说来，累计净值越高，基金业绩越好。
累计净值增长率=（第一年度单位基金资产净值增长率+1）×（第二年度单位基金资产净值增长率+l）×（第三年度单位基金资产净值增长率+1）×…… ×（上年度单位基金资产净值增长率+1）×（本期单位基金资产净值增长率+1）-1
净值增长率和累计增长率都是评价基金收益的指标。
净值增长率指的是基金在某一段时期内（如一年内）资产净值的增长率，你可以用它来评估基金在某一时期内的业绩表现；也就是现在净值和对比期的净值比较，增长的幅度，为负就说明现在的净值是下跌的
累计净值增长率指的是基金目前净值相对于基金成立时净值的增长率，你可以用它来评估基金成立至今的业绩表现。
基金单位净值=基金净资产价值总值/基金单位总份额
（基金净资产价值总额＝基金资产总额-基金负债总额）
基金单位累计净值=基金单位净值+(基金历史上所有分红派息的总额/基金总份额）基金单位净值是在某一时点每一基金单位（或基金股份）所具有的市场价值，基金单位累计净值是反映该基金自成立以来的总体收益情况的数据
银富理财网（yinfutz.com) 理财分析师
⑤ 以股票多头私募基金为例：私募FOF投资如何玩
1. 风格捕捉与投资决策
自2014年私募基金登记备案制度实行以来，我国私募基金行业发展迅速，目前已经进入到规范化、制度化发展阶段。如果说2014年~2015年是制度规则密集出台的“起步规范年”，那么2015年至今可谓风生水起的“FOF投资年”。据统计，2015年在上半年行情的推动下，私募FOF市场迎来大爆发，全年私募FOF产品发行数量达到836只，几乎是2014年的5倍。2016年，私募FOF发行数量增长趋势仍在延续，但增长通道趋于平稳。我们估算，当前市场上存续的私募FOF初始规模超1500亿元，FOF投资的方法论成为市场追捧热点。
私募FOF长期稳健的资本增值需要通过合理的资产配置和有效的组合来实现，相对完整的路径是：大类资产配置——>类别资产的选择——>具体资产的挑选，同时还包括根据市场环境变化进行的动态配置。风格捕捉在私募FOF投资链条上可充当多个角色：在类别资产选择阶段可以作为风格轮动策略具体实施的参考依据，在具体资产挑选阶段有助于更准确地评价基金业绩，在动态配置阶段可以监测标的基金风格变动情况从而及时做出调整，有效降低了选择成本。
若抛开私募FOF复杂的流程形式不谈，对私募基金投资个体而言，风格捕捉在直观上也有助投资决策的确定。由于不同风格类型的标的基金在相同市场环境下的表现有差异，风险收益特征不同，因此对标的基金及时的风格捕捉有利于根据投资者不同的风险偏好与需求选择相应的标的基金。另外，在一定时间段业绩较好的基金，基本都是切合当下基础市场行情市场风格的产品，因此对全市场基金产品的风格捕捉或许可以从一定程度上帮助判断当前市场风格走势。
本文对风格捕捉方法在投资决策上的应用进行了探讨。感谢吴昱璐同学对本文的贡献。
其中，R_i表示私募基金i的收益率；因子F_i表示各种类别资产的收益率；其系数b_ij表示私募产品i的收益率对各风格资产j的敏感度，而ε_i代表私募基金i的非因子收益部分，包括了基金经理的主动管理alpha和残差项等在内。按照Sharpe的说法，模型表明基金收益率由风格收益和选择收益两个关键部分组成。
2.2 因子选取与风格界定
Sharpe资产分类因子模型要求类别资产（也即风格因子）满足三个条件：互斥性、全面性、收益差异性。具体而言，任何一个底层证券不应被同时纳入多个类别资产；应将尽可能多的证券纳入所选资产类别；类别资产间或是相关度较低，或是有不同的标准差。由于类别资产构成往往会更替，一定程度上会引起私募基金收益率和风格收益率的偏差。
本文重点探讨风格研究以后的应用问题，因此选择最简单的规模维度做示例：大盘因子、中盘因子、小盘因子。具体应用中使用申万大盘指数、申万中盘指数、申万小盘指数分别作为大盘、中盘、小盘三种风格资产组合，这样的类别资产划分满足三条件的互斥性和收益差异性，但在全面性上存在一定缺陷。Sharpe在1992年的论文中采用了价值股票、成长股票、中等规模股票、小规模股票、欧洲股票、日本股票等12个类别资产做风格探讨。
本文以40天为一个回归周期，通过对回归后的风格因子系数设定一个阈值来判定基金在该段时间内的风格类型。在回归结果拟合度较高的基础上，若某一风格因子系数大于或等于0.5，则判定基金在该周期内为此类风格；若系数均小于0.5，则认为该基金无明显风格，较为均衡。
3. 数据选取与清洗
本文选取私募排排数据库内净值披露频率为天，且净值数据不少于41个的股票多头私募基金作为样本，共计937只。考察期为2016年1月4日至2017年3月31日，以40天为一个回归周期按天进行滚动回归，即每天都将得到一个风格判定。
数据清理过程中涉及以下几点：
（1）考虑到存在数据缺失问题，在提取初始数据时，若该工作日无数据，则选取前10日内最靠近该日的净值数据作为该日数据，若前10日内均无数据，则标记为无数据。
（2）对于每只基金，回归将从考察期内净值披露的首日后40日算起，该日前所有日期标记为无风格数据。
（3）若40天的回归期内有超过5天无净值数据，则不进行回归，即无风格数据。若符合回归要求，则对缺失数据进行插值处理。
4. 股票多头私募全貌：持续显著个体不及一成
本文对符合条件的937只股票多头私募基金在2016年1月4日至2017年3月31日内的日收益率进行以40天为周期的滚动回归，每只基金共计264次回归。经过检验后，据上述风格界定方法判断基金每日相对应风格类型。
在所有937只基金中，共有310只产品有至少一次拟合度符合条件的回归结果，约占所有基金的33.1%。在这310只产品中，符合拟合度要求的回归结果占比低于50%的有252只基金，约占81.3%；符合拟合度要求的显著回归结果占比高于50%的有58只，约占18.7%，其中有两只基金的所有回归结果均符合拟合度要求。
结果表明，多数股票多头私募基金的风格特征无法通过显著性检验，我们理解原因主要有：
一是私募基金仓位设定灵活，在建仓期、风险规避期、策略调整期、多策略分散期、人员调整期都有可能低仓位运行，而产品的存续期限往往是1年~3年，因此在较长的时期（如40个交易日内）持续八成仓位及以上的情况较少，影响了模型的有效性。
二是私募基金投资风格多变，除了少数持续深耕优势行业的私募基金以外，多数私募基金从历史投资周期看均经历过全市场、全行业的投资，随风而动与守株待兔型的风格切换实属常态。另外，如果基金经理在行业和市值风格上持续保持分散，也会导致风格判定的失败。
三是量化交易理念的普及一定程度上扩大了私募基金选股的风格面，其中择时模型和行业轮动模型往往会提升私募基金换手率，加速私募基金仓位和选股的切换。量化交易信号往往随市而动，会减少持续的风格暴露。
由于未通过检验的分析结果不具备统计意义，我们重点探讨如何利用显著性的风格结果辅助私募基金FOF投资。
5. 玩转风格捕捉，辅助私募FOF投资
5.1. 单产品风格漂移监测
风格漂移是私募FOF投资关切的重点之一，高低风险品种的切换、策略重心和集中度的改变等都会造成私募实盘中的风格漂移。对于股票多头私募基金的投资而言，在无法获得高频持仓信息的情况下（往往是投前，投后也常如此），基于净值的风格监测记录了产品的投资轨迹、可作为投资经理所宣称策略的重要印证。对于同一公司管理的多个股票多头产品，风格监测可侧面反映私募基金投资决策会是否有效达成了一致结论、产品间是否有效控制了差异度。某种程度上，后者也反映了私募是否公平对待各类投资者。
从单产品来看，回归结果最直观显示的是该产品在观察期内的风格变化情况，从而能够对产品风格漂移进行监测，反映该产品是否有投资策略的变化。
在通过显著性检验的观察样本中，我们发现某私募基金公司旗下几乎所有的股票多头产品都表现出了相似的风格轨迹：2016年7月份以前，该私募旗下股票多头产品明显偏向大盘风格，而2016年8月份以后，旗下股票多头产品风格逐步向中小盘倾斜，2017年初以来，大市值偏好再度提升。
我们认为，同策略产品净值走势的趋同、风格轨迹的趋同可帮助私募FOF在投资中有效识别纯平台型或投资管理不集中的私募基金，当然，若产品处于截然不同的投资周期例外。
5.2. 从产品风格统计看市场风格倾向
从全市场基金产品的维度看，通过对当前有明显风格表现的基金数量分别进行统计，可以判断当前市场风格倾向。
理论上，全市场股票多头私募基金的风格倾向表明了其当前的配置情况，进一步，隐含了私募基金对市场的看法与预期。作为二级市场的重量级参与者，这种风格倾向或将为投资提供一定参考。然而，如前所述，2016年以来，绝大多数股票多头私募基金的市值风格并不明显，仅基于显著小群体的风格统计极有可能偏离行业的真实看法。
由于经过回归后显著表现出风格属性的私募基金产品个数有限，我们仅陈述结果，而不讨论意义。从百分比堆积图看，2016年以来，显著样本对市场的风格倾向逐步由大盘转向中小盘。
5.3. 寻找风格胜率较高的单产品
传统上，我们以各类绩效指标衡量私募基金的业绩表现，典型的如收益率、最大回撤、波动率、夏普比率等。对于股票多头而言，风格的成功切换可侧面验证择时择股逻辑的有效性，可考虑成为绩效评价的维度之一。
风格胜率指在一定观察期内产品风格与市场风格相符的比例。
大多数产品的风格胜率在10%以下，胜率大于10%小于等于30%的有95只，另外有16只基金产品风格胜率大于30%，最高达40.53%。当然，我们此处统计考虑的是基于历史数据计算的风格与当前风格资产表现之间的关系，更为合理的做法可能是基于历史数据计算风格与未来一段时间风格资产表现计算胜率。
5.4. 配置风格资产可以获得预期效果吗？
在对产品以及市场风格进行观测的基础上，更进一步，可以在选取当前市场中符合投资者风格偏好的产品以后，观测未来产品的表现是否与市场风格走势一致。但是由于基金产品风格切换频率较高或持仓变化较快，我们认为该模型存在一定局限性，无法准确判断产品未来风格走势。
我们发现，对不同的考察期运用该模型会得到不同的结果。本文选取风格资产组合走势同向和分化阶段两种典型情况分别观察，走势分化阶段以2016年11月17日至2016年12月1日为例。走势同向阶段以2017年1月16日至2017年2月17日为例。
在2016年11月17日至2016年12月1日阶段，大盘与中小盘指数走势出现明显分化，大盘指数持续走高，中小盘指数基本持平。统计该阶段显示为大盘和小盘风格的产品收益率，大盘风格收益率从普遍高于小盘风格收益率，且小盘风格产品收益率均小于零，与指数走势一致。
在2017年1月16日至2017年2月17日阶段，大盘与中小盘指数走势基本相同，小盘指数收益率相对最高，大盘指数收益率相对最低。统计该阶段显示为大盘和小盘风格的产品收益率，发现大盘风格产品收益率普遍高于小盘风格产品收益率，与市场风格走势相悖。
5.5观测单产品的风格追踪误差
Sharpe曾提出，在尽可能描绘基金的风格全貌以后，可以考虑搭建一条模拟的风格基准，观测产品未来表现相对风格基准的偏离。但我们认为，私募基金追求的是更为宽泛的投资理念与绝对收益的实现，本身极少考虑对模拟的风格基准的追踪问题，因此我们此处不讨论这一话题，仅作为开阔思路提出。
6.总结
综上所述，将Sharpe资产分类因子模型应用于股票多头私募基金、辅助FOF投资，目前较为可行的用法是监测单产品风格漂移，在观测市场风格倾向方面面临可用样本占比过低的问题、在寻找风格胜率较高的产品方面可能面临方法缺陷对结果的扰动、在配置风格资产方面可能面临追踪误差较大的风险。我们将持续关注完善基于风格捕捉的私募FOF投资改进。
此外，就数量模型本身而言，由于R^2仅能反映模型对整个回归周期的拟合度，而无法显示周期内模型估计值偏离程度的走势，因此当回归周期末模型估计值偏离程度较高时，对未来风格趋势的判断可能存在偏差。
⑥ 股票的 阿尔法 贝塔 指的是什么
现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。
拓展资料
股票收益是股票股息和因拥有股票所有权而获得的超出股票实际购买价格的收益。投资者购买股票最关心的是能获得多少收益。具体来说，就是红利和股票市价的升值部分。公司发放红利，大致有三种形式，现金红利，股份红利、财产红利。
一般大多数公司都是发放现金股利的，不发放现金红利的主要是那些正在迅速成长的公司，它们为了公司的扩展。需要暂存更多的资金以适应进一步的需要，这种做法常常为投资者所接受。由于股息是股票的名义收益，而股票价格则是经常变化的，因此比较起来，股票持有者对股票价格变动带来的预期收益比对股息更为关心。
衡量股票投资收益水平的指标主要有股利收益率、持有期收益率和拆股后持有期收益率等。
1．股利收益率
股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。
2．持有期收益率
持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入与买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：
股票没有到期日，投资者持有股票的时间短则几天，长则数年，持有期收益率就是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重。持有期收益率是投资者最关心的指标，但如果要将它与债券收益率、银行利率等其他金融资产的收益率作比较，须注意时间的可比性，即要将持有期收益率转化为年率。
3．持有期回收率
持有期回收率是指投资者持有股票期间的现金股利收入与股票卖出价之和与股票买入价的比率。该指标主要反映投资回收情况，如果投资者买入股票后股价下跌或是操作不当，均有可能出现股票卖出价低于买入价，甚至出现持有期收益率为负值的情况，此时，持有期回收率可作为持有期收益率的补充指标，计算投资本金的回收比率。其计算公式为：
4．拆股后的持有期收益率
投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格和投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格和股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。其计算公式为：(收盘价格-开盘价格)/开盘价格股票收益率的计算公式 股票收益率= 收益额 /原始投资额 其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)
⑦ 可以买的美国基金有哪几个
可以到同花顺的股票交易软件里面去查询，里面应该能查到可以交易的基金
⑧ 如何看股票型基金仓位
如何看待股票型基金仓位?
基金仓位的意思是基金投入股市的资金占基金所能运用的资产的比例。下限就是最低的比例。投入股市的资金如何计算：是股票成本或是股票市值？基金所能运用的资产是净资产还是现金
以前通用的仓位是基金每季公布的股票市值与净值之比。这种算法有一个问题是：股票市值及净值中含估值增值部分，即股价增长数额，并不代表基金在股价增长之前投入的实际资金。估值增值部分的计入，虚增了基金投入股市的资金，也加大了投资前的资金量，是不太科学的。
股票市值与基金净值之比并不能准确地表示基金的仓位。股票成本与扣除估值增值后的净值之比是比较准确的。这个概念中，股票以成本计，净值也扣除了估值增值部分。这个算法等于股票成本与股票成本及可用流动资金之比所计算出的仓位，其包含的真实意思有：基金短期内可动用的资金也包括在内(银行存款加各项应收款与应付款之差)，反映的是基金可支配的总体资金状况。这应该是较为准确全面的仓位计算方法。
目前股票型基金按照证监会的要求最低不能低于80%的股票仓位，所以在目前股市单边上涨行情中，股票型基金的基金净值上升是较多的。因为必须保持60以上的股票仓位。而混合型基金就相对灵活一些，可以在债券和股票中来回转换仓位。与此同时，下跌时混合型基金风险也相对较小一些。
基金仓位测算方法有哪些？
基金收益率=基金BETA*市场收益率+alpha 用多日数据可以拟合出BETA和alpha。然后根据Beta就可以知道基金的仓位变化了。
一、直接用比例来做。用基金涨跌幅度比上指数的涨跌幅度。简单易行，粗糙。
二、用回归来做。基本原理就是P=aX+bY+cZ，P是基金的净值，X，Y，Z选择的是不同的指数来回归，但不限于三个。最后用回归来确定a，b，c的值，合起来就是基金的仓位。后来对于基金仓位预测的分歧主要集中在X，Y，Z的选择上，一些研究报告里面所谓的第二代第三代模型就是这点区别，本质都是回归，用excel下个叫megastat的插件都能做。所谓第二代就是X，Y，Z选的是大盘股、中盘股、小盘股等指数，第三代则为不同行业的指数，医药、银行、房地产等。问题是：
1、选择大盘股、中盘股、小盘股等指标(当然可以是别的，也可以用A股，创业板，中小板)，做出的回归实际投资指导意义不大。
2、所以很多模型选择用行业指数来进行回归，常见的就是中证、申万的行业指数，网上可以下到。
3、回归类的模型要考虑两个问题，首先，基金并不是全部投资股票的，会投资债券等，但是当一只基金投资债券时，它的仓位预测出来就可能很低，而政府对于基金有最低仓位要求的，不符合实际，所以再选择基金类型上有甄别，或者要做出相应的调整。其次，回归使用的指数一般会有非常强的多重共线性(就是这些指数一起涨一起跌，很难分辨基金买了哪类股票)，需要对多重共线进行处理，目前能使用的方法主要由差分法、岭回归、主成分提取。岭回归我还没试过，差分法效果不显著，主成分提取还不错，但是也有很大的缺陷。更多使用的方法还是主成分分析法，虽然在分行业的仓位计算有缺陷，但是基金的总体仓位预测误差不大，所录的基金仓位最高为85%左右，最低60%左右，基本和能看到的报道、法规一致。
⑨ CTA基金为什么被称为危机阿尔法
CTA既可以看涨做多也可以看跌做空，在期货品种价格上涨或下跌时均可以通过交易期货合约获利。总体来看，无论成熟的海外金融市场还是仍处于发展阶段的中国市场，CTA基金业绩与传统的股票多头基金、债券基金的相关性都很低。