베타와 알파: 차이점과 사용 방법

베타 대 알파 위험 노출과 위험 조정 성과를 비교한 것입니다. 베타 광범위한 주가 지수와 같은 벤치마크에 비해 투자가 얼마나 움직이는 경향이 있는지를 측정합니다. 알파 해당 시장 노출을 고려한 후 투자 성과가 예상보다 좋거나 나빴는지 여부를 측정합니다. 간단히 말해서, 베타는 "시장과 비교했을 때 승차감이 얼마나 울퉁불퉁할까요?"라는 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 알파는 "결과가 위험을 감수한 것보다 나았나요?"라고 대답하는 데 도움을 줍니다. 그들은 대체물이 아니라 함께 가장 잘 작동합니다.

이 기사는 교육 목적으로만 작성되었으며 재정 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다. Finelo는 보안, 전략 또는 거래를 권장하지 않습니다. 투자에는 원금 손실 가능성을 포함한 위험이 수반됩니다.

일반 영어로 된 베타 대 알파

베타와 알파는 모두 성능 분석 도구이지만 서로 다른 질문에 답합니다.

베타가 1.2인 주식형 펀드는 강세 기간에는 시장보다 더 많이 상승하고 약세 기간에는 더 많이 하락할 수 있습니다. 상승하는 시장에서 더 높은 수익률이 자동으로 알파가 되는 것은 아닙니다. 이는 단순히 더 높은 시장 노출을 반영할 수도 있습니다.

대조적으로 긍정적인 알파를 가진 펀드는 베타와 벤치마크를 고려할 때 예상보다 더 많은 수익을 올린 것으로 보입니다. 그러나 알파는 그 뒤에 있는 가정, 즉 벤치마크 선택, 기간, 수수료, 세금 및 사용된 모델만큼만 유용합니다.

Fidelity의 개요 알파, 베타, 스마트 베타 중요한 점을 강조합니다. 알파와 베타는 모두 과거 데이터를 기반으로 합니다. 이는 과거를 해석하는 데 도움을 줄 수는 있지만 미래를 보장할 수는 없다는 의미입니다.

베타가 측정하는 것

베타는 벤치마크를 통해 투자가 역사적으로 얼마나 강하게 움직였는지를 측정합니다. 베타는 상대적이기 때문에 벤치마크가 중요합니다. 미국 대형주 펀드는 광범위한 미국 주가지수와 비교될 수 ​​있는 반면, 채권 펀드는 채권 관련 벤치마크가 필요합니다.

단순화된 해석:

• 베타 = 1.0: 투자는 벤치마크만큼 움직이는 경향이 있었습니다.
• 1.0 이상의 베타: 투자는 벤치마크보다 더 많이 움직이는 경향이 있습니다.
• 1.0 미만 베타: 투자는 벤치마크보다 덜 움직이는 경향이 있습니다.
• 0에 가까운 베타: 투자는 벤치마크와 거의 관계가 없는 것으로 나타났습니다.
• 부정적인 베타: 투자는 반대 방향으로 이동하는 경향이 있지만 이는 덜 일반적이고 안정적이지 않을 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 펀드의 주가지수에 대한 베타가 1.3이라면, 대략적으로는 해당 펀드가 역사적으로 해당 지수보다 약 30% 더 많이 움직였다는 것입니다. 지수가 10% 상승하면 펀드는 다른 요인을 고려하기 전에 약 13% 상승할 것으로 예상할 수 있습니다. 지수가 10% 하락하면 펀드는 약 13% 하락할 것으로 예상됩니다.

그렇다고 해서 정확히 그런 식으로 움직일 것이라는 의미는 아닙니다. 베타는 과거 데이터를 바탕으로 한 추정치이므로 실제 수익률은 의미있게 다를 수 있습니다.

베타는 다음에 대해 생각할 때 특히 유용합니다. 체계적 위험또는 다각화가 완전히 제거할 수 없는 시장 전반의 위험입니다. 관련 교육에 대해서는 Finelo의 기사를 참조하세요. 체계적 위험과 비체계적 위험 광범위한 시장 위험이 회사 또는 부문별 위험과 어떻게 다른지 설명합니다.

알파가 측정하는 것

알파는 시장 위험 수준을 조정한 후 투자의 성과가 우수한지 또는 낮은지 여부를 측정합니다. 많은 단순화된 예에서 알파는 다음과 같이 계산됩니다.

알파 = 실제 수익률 − 기대 수익률

기대 수익률은 종종 베타와 벤치마크 수익률을 사용하여 추정됩니다. 일반적인 교육용 버전은 다음과 같습니다.

기대수익률 = 무위험수익률 + 베타 × (벤치마크수익률 - 무위험수익률)

이는 종종 CAPM으로 축약되는 자본 자산 가격 책정 모델과 관련이 있습니다. 목표는 완벽하게 예측하는 것이 아닙니다. 목표는 "시장 위험을 감수한 수익"과 "위험 기반 기대치를 초과하는 수익"을 분리하는 것입니다.

예를 들어 투자 수익률이 14%인데 위험 조정 기대 수익률이 11%라고 가정해 보겠습니다. 예상 알파는 다음과 같습니다.

14% − 11% = 3% 알파

동일한 투자가 기대 수익률이 11%일 때 8%의 수익률을 낸 경우 추정 알파는 다음과 같습니다.

8% − 11% = −3% 알파

CFA 연구소의 기사 투자 위험 이해 알파는 주식이나 펀드가 역사적으로 벤치마크에 비해 얼마나 좋은 성과를 냈는지에 대한 척도이며 베타, 표준 편차, R-제곱과 같은 척도가 투자 위험을 해석하는 데 도움이 될 수 있다는 점에 주목합니다.

알파는 액티브 매니저, 팩터 전략, 주식 선정 접근 방식 또는 전술적 포트폴리오를 평가할 때 자주 논의됩니다. 토론에서도 나타날 수 있습니다. 기본적 분석, 이는 비즈니스, 재무, 경제 정보를 사용하여 회사 또는 증권을 평가하는 것을 의미합니다. Finelo의 용어집 항목 기본적 분석 관련된 교육적 정의를 제공합니다.

실제 사례: 베타, 기대 수익률, 알파

가상의 주식 펀드가 1년에 걸쳐 광범위한 주식 벤치마크를 기준으로 평가된다고 가정해 보겠습니다.

가정

먼저, 무위험 이자율에 대한 벤치마크의 초과 수익률을 추정합니다.

벤치마크 수익률 − 무위험수익률 = 10.0% − 3.0% = 7.0%

다음으로 초과 수익에 베타를 곱합니다.

베타 조정 초과수익률 = 1.20 × 7.0% = 8.4%

그런 다음 무위험 금리를 다시 추가합니다.

기대수익률 = 3.0% + 8.4% = 11.4%

이제 펀드의 실제 수익과 예상 수익을 비교해 보세요.

총 알파 = 15.0% − 11.4% = 3.6%

총액 기준으로 펀드는 다음과 같은 성과를 낸 것으로 보입니다. 알파 3.6% 포인트.

그러나 비용이 중요합니다. 펀드의 비용 비율과 예상 거래 드래그의 총합이 0.80%인 경우 총 알파에서 이를 뺍니다.

추정 순 알파 = 3.6% − 0.8% = 2.8%

이 가상의 예에서 펀드는 추정 비용 이후에도 여전히 플러스 알파를 갖는 것으로 보입니다.

이제 한 가지 가정만 바꾸십시오. 즉, 펀드가 15.0%가 아닌 12.0%의 수익을 냈다고 가정해 보겠습니다.

베타, 벤치마크 수익률, 무위험수익률이 변하지 않기 때문에 기대 수익률은 11.4%로 유지됩니다.

총 알파 = 12.0% − 11.4% = 0.6%

동일한 0.80% 비용 추정 후:

추정 순 알파 = 0.6% − 0.8% = −0.2%

헤드라인 수익률은 여전히 긍정적이지만 추정 순 알파는 약간 부정적입니다. 이는 베타 대 알파 분석이 성능 해석을 바꿀 수 있는 이유를 보여줍니다. 개별적으로는 괜찮아 보이는 수익이 위험 조정과 비용을 고려하면 평범해 보일 수도 있습니다.

실용적인 읽기 작업 흐름은 다음과 같습니다.

1. 벤치마크를 식별합니다.
2. 해당 벤치마크에 대한 베타를 찾거나 추정합니다.
3. 베타와 벤치마크 수익률을 사용하여 기대 수익률을 계산합니다.
4. 실제 수익률과 예상 수익률을 비교해보세요.
5. 관련 비용을 뺍니다.
6. 결과가 여러 기간에 걸쳐 의미가 있는지 물어보세요.