加权α定义 编辑

什么是加权α？

加权α衡量证券在一定时期（通常是一年）内的表现，更重视最近的活动。

关键要点

• 加权α衡量证券在一定时期（通常是一年）内的表现，更重视最近的活动。
• 正加权alpha表示该证券产生的回报大于基准，负度量表示相反，1到0表示该证券的回报与基准持平。
• 加权alpha可以识别在过去一年中表现出强劲趋势的公司，更具体地说，是那些势头正在增强的公司。

了解加权α

顾名思义，加权alpha是加权衡量一种证券，比如一只股票，在一个确定的时期内（通常是一年）上涨或下跌的程度。一般来说，通过将更高的权重分配给以后的绩效衡量，而不是分配给以前的衡量，更强调最近的活动。这有助于给出一个更关注当前期间的回报数字，在分析该安全性时，应该证明这一点更为相关。这种度量标准很受欢迎技术分析师 以及那些倾向于依靠分析来增强交易决策的人。

加权alpha使用加权数学计算得出阿尔法性能数据。Alpha是相对于基准的风险调整绩效的度量。在教育领域资产管理 ，alpha通常被认为是基金经理技能的代表。这种推理在分析股票时也是有效的，这在一定程度上反映了公司管理团队的有效性。

例如，根据假设的风险水平调整后，回报率与基准持平的股票，其α值为零。正的alpha表示股票产生的回报高于基准，而负的alpha表示相反。

加权α计算

加权计算根据各种因素给出指定的权重。指数使用权重来按价格或市值赋予证券更高的权重。在加权alpha计算中，通常对时间序列中最近的时间段收益赋予更高的权重。

加权α计算通常集中在一年中的一年保安的 返回。一般来说，如果一种证券的加权α为正，投资者可以假设其价格在过去一年里一直在上涨。相反，如果一个证券的价格有一个负的加权阿尔法，投资者可以假设一年的价格回报率较低。

 $egin{aligned}&； ext{Weighted Alpha}=frac{sum（W imesAlpha）}{n}\&； extbf{where:}\&；W= ext{weight assigned to each data point}\&；Alpha= ext{Alpha}\&；n= ext{number of days in defined time series}\\ end{aligned}$加权α=n∑(W&次数；α)哪里：W=分配给每个数据点的权重α=阿尔法n=已定义时间序列中的天数 

在加权alpha计算中，权重可以根据偏好或技术分析软件程序而变化。一些加权α计算可以按四分位数分配权重，而另一些则使用标准的递减权重方法。

加权α推论

各种投资者都使用加权阿尔法。最常见的技术分析师将使用加权阿尔法作为支持买入和卖出信号的指标。技术分析师利用这一指标来识别在过去一年中表现出强劲趋势的公司，更具体地说，是将注意力集中在势头正在增强的公司。当加权alpha为正时，可以支持看涨买入信号。当加权alpha为负时，它可以支持看跌卖出信号。

举个例子，考虑一只股票，它在过去一年经历了好几次涨跌，经历了看涨和看跌两种趋势模式。技术分析师使用布林带通道可能看到价格正在接近其支撑趋势线。如果股票有一个正的加权阿尔法，它可以是一个肯定，该股的价格已基本上在过去一年上涨，支持另一个看涨 往上推。

在另一种情况下，交易者可能会看到一只股票的价格达到并开始超过其在布林带通道的阻力带。通常这是一个反转的信号，并表示卖出信号。然而，如果这种安全有一个正的加权阿尔法，它更有可能突破它的阻力水平和更高的移动。因此，在这种情况下，加权阿尔法可以支持买入交易。