在开始今天的话题之前，我有一个小想法要和大家分享。请集思广益，并在评论中留下您的观点：
4月5日，兴奋地看着国家发布的大喜讯，一大早就入市了；
结果人不如天，遇到了技术调整，赔了500；
4月6日凌晨，只剩下9500元，6日赚了100元，变成了9600元；
4月7日，也就是今天，我又赚了100元，变成了9700元；
收盘时，我决定退出市场，用9700元好好吃饭。
吃好饭后，我想，如何计算我的最大回撤和夏普比？
言归正传。选择基金时，你更关注哪个指数，比如每只鸡的累计收益、贝塔系数、阿尔法系数、，基金评级、基金经理相关信息等。现在我想抛开趋势，探索基金平台上每个产品页面需要挖掘什么。
贝塔系数（beta）
贝塔系数衡量资产收益率对市场变化的敏感度，代表资产的系统性风险，表明策略对市场的敏感度。计算公式不流行，看看基金平台的数据就知道了。
一般来说，如果系数为1，基金会随市场进退。如果系数为1.1，市场上涨10%，基金上涨11%，市场下跌10%。在牛市中，因为是上升趋势，贝塔系数高的基金收益更高；在熊市中，低贝塔系数的基金表现良好，更能抵抗下跌。
阿尔法系数（alpha）
虽然我们的策略会受到市场的影响，但每一种策略都会有其超越市场因素的好处。Alpha值代表实际风险收益与平均预期风险收益之差，衡量投资的非系统性风险。计算公式：
(账户年化收益-无风险收益)-beta*(参考基准年化收益-无风险收益)。
高贝塔基金的收益往往是市场上涨带来的，不能反映基金经理的能力。于是引入了系数。系数越高，基金经理的交易能力越强。从这两个指标，衍生出一些基金经理所谓的贝塔策略和阿尔法策略。简单来说，Beta策略依靠把握市场大趋势，选择合适的时机获得超越市场的收益，Alpha策略依靠选择题材和个股超越市场。
以上两个指标衡量的是基金的相对业绩，可以结合基金经理的投资策略进行参考。以下是基金风险指标简介。
夏普比率（Sharpe Ratio)
也称为收益率与波动率之比，它可能是最常用的投资组合管理指标。它表明每个风险单位将产生多少超额收益。也就是说，在风险增加1%的前提下，夏普比率较高的产品可能带来较高的超额收益。计算公式为：(账户年化收益率-无风险利率)/收益波动率。
这里有一个关键点。一般来说，预期收益率和波动率可以通过历史来计算
年化收益率和其标准差去估算这两个值。随之而来的就有一个问题：同一个资产，不同周期频率收益率，算出来的夏普值，根本就不是一回事！详细计算各位有兴趣的话可以用开篇的问题去试试，算不过来的话你就想想，一个产品，每天都盈利是不是比每年都盈利困难些呢？
所以在夏普比率的时候，一定要留意这个值的计算方式，否则很容易产生误判。自己计算的话，有两点要注意：
一是要结合自己的实际，比如高频策略当然得用日收益率，每周调仓的策略可以用周收益率；
二是对比策略优劣的时候，周期要一致，比如对比每日调仓的策略和每月调仓的策略，一定要换算到同一个周期上，才有可比性。
标准差
主要根据股价或基金净值在一段时间波动情况计算得来，广泛用于股票，基金投资风险的衡量。标准差反映的是基金总回报率的波动幅度，其数值越大，表明波动越厉害，风险程度也越大。
标准差到底有什么用？其实标准差比较小的话，他可能与你预期会比较相吻合。标准差太大，感觉就像赌博，心理没底。
最大回撤
最大回撤就是在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。，衡量了最极端可能的亏损。例如一个策略的最大回撤是50%，那么你使用这个策略之前就要掂量掂量，自己是否能经受得起50%的下跌。
相对来说，最大回撤当然越小越好。但是这也只是相对的。例如08年的华夏大盘，上证指数08年熊市时，从最高点的6124点到最低点的1664点，最大跌幅达到了73%，而华夏大盘的最大撤回为45%。73%意味着前者需要上涨270%才能回到最高点，45%的后者则上涨82%就能回到最高点，谁更困难?这时，再用“华夏大盘最大撤回太大，不是好基金”这样的行为去衡量它，就显得有点不专业了。
说了这么多，也只是粗浅的跟各位分析一下基金中几个硬指标的定义和特点，希望能给大家带来一点启发。
小编的观点很简单，市场风云变换，靠过去业绩排名、晨星奖项来挑基金，基本属于浮云，上一年甚至上两年业绩排名靠前的基金，在下一年或下两年考前的概率几乎是完全随机的。尤其是连续X年保持前列的基金，更需要警惕。只有自己综合分析基金的规模、结合各项指标选取不同策略的基金取长补短、动态调整，才能给自己的收益一份满意的答卷。
最后还是要友情提醒大家，本文基于公开信息研究发布不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。
市场有风险投资需谨慎。
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