加权α：含义，计算，推论

什么是加权α？

加权alpha通常在一年中（通常一年）来衡量安全性能，但与较早的性能相比，对最近的活动的重要性相对更重要。

阿尔法（α）是一个用来描述投资策略击败市场或其“边缘”的能力的术语。因此，alpha通常也被称为“多余的回报“ 或者 ”异常回报率，”这是指市场高效的想法，因此无法系统地赚取超过整个市场的回报。

了解加权α

如名称所暗示的那样，加权alpha是一个加权保证金（例如股票）的衡量标准，通常在定义的时期里增加或下降了一年。通常，与分配给早期测量的绩效测量相比，通过将更高的权重分配给较晚的性能测量，将重点放在最近的活动上。这有助于给出一个更加关注当前时期的回报数字，在分析该安全性时，这应该更有意义。这个指标很受欢迎技术分析师那些倾向于依靠分析来增强其交易决定的人。

加权α使用加权数学计算来达到阿尔法性能图。 Alpha是相对于基准测试的风险调整性能的量度。在资产管理，通常认为Alpha是基金经理技能的代理。分析股票时，这种推理也可以有效，这部分反映了公司管理团队的有效性。

例如，按照假定的风险水平调整的基准返回的股票的alpha为零。正alpha表明，该股票产生的回报大于基准，而负alpha表示相反。

加权α计算

加权计算根据各种因素提供了分配的权重。索引使用权重来增加价格或市值对证券的权重。在加权α计算中，通常将更高的权重给最新时间段的时间序列。

加权α计算通常集中于一年安全性返回。总的来说，如果安全性具有正加权的Alpha，则投资者可以认为其价格在过去一年中一直在上涨。不利地，如果安全价格的加权alpha负重，投资者可以假设一年的价格回报较低。

 $\begin{aligned} &\text{Weighted Alpha} = \frac { \sum ( W \times \alpha ) }{ n } \\ &\textbf{where:} \\ &W = \text{weight assigned to each data point} \\ &\alpha = \text{alpha} \\ &n = \text{number定义时间序列的几天} \\ \ end {对齐}$​加权α=n∑（（w×一个）​在哪里：w=分配给每个数据点的权重一个=阿尔法n=定义时间序列的天数​

在加权α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计算可能会通过四分位数分配权重，而另一些则使用标准减轻权重方法。

加权α推断

加权Alpha被各种投资者使用。最常见的技术分析师将使用加权α作为支持买卖信号的指标。技术分析师使用此措施来确定在过去一年中表现出强烈趋势的公司，更具体地说，将注意力集中在势头建立的公司上。当加权α为正时，它可以支持看涨的购买信号。当加权α为负时，它可以支持看跌的卖出信号。

例如，考虑一种在过去一年中通过看跌和看跌趋势模式在过去一年中经历过几个高低和低点的股票。技术分析师使用布林乐队渠道可能会看到价格正在接近其支持趋势线。如果股票具有正加权α看涨推高。

在另一种情况下，交易者可能会看到股票的价格达到，并开始超过其在Bollinger乐队频道中的抵抗乐队。通常，这是逆转的信号，并表示卖出信号。但是，如果此安全性具有正加权α，则更有可能超出其阻力水平并更高。因此，在这种情况下，加权α可以支持买入贸易。