貝塔系數衡量了資產的回報率對市場變動的敏感程度，代表了該資產的系統性風險，表示策略對大盤的敏感性。計算公式不作普及，看基金平臺的數據就好。
通俗的來說，如果該系數為1，基金就和市場***同進退，如果該系數為1.1，市場上漲10%，基金上漲11%，市場下滑10%基金下滑11%。牛市中，由於是上漲趨勢，貝塔系數高的基金收益更高；熊市中，貝塔系數低的基金表現好，更抗跌。
阿爾法系數（alpha）
雖然我們的策略會受到大盤的影響，但是每個策略都會有自己市場因素之外的收益，阿爾法值表示實際風險回報和平均預期風險回報的差額，衡量了投資的非系統性風險。計算公式：
（賬戶年化收益-無風險收益）-beta*（參考基準年化收益-無風險收益）。
高貝塔系數基金的收益，往往是大盤上漲帶來的，不能體現基金經理的能力。所以引進了阿爾法系數。阿爾法系數越高，基金經理的操盤能力也就越強。而由這兩個指標就引申出了壹些基金經理所謂的貝塔策略和阿爾法策略。簡單來說，貝塔策略依靠對市場大勢的把握去選擇合適的時機獲得超越大盤的收益，而阿爾法策略則是依靠精選主題、個股來超越大盤。
以上兩個指標衡量基金的相對表現情況，可結合基金經理投資策略進行參考。下面簡單介紹下基金的風險指標。
夏普比率（Sharpe Ratio）
也叫報酬與波動性比率，可能是最常用的投資組合管理度量標準。它表示每承受壹單位風險，會產生多少的超額回報。也就是說，同樣增加1%風險的前提下，夏普比率較高的產品可能帶來的超額回報更高。計算公式為：（賬戶年化收益率-無風險利率）/ 收益波動率。
這裏有壹個重點，壹般來說預期收益率和波動率可通過計算歷史年化收益率和其標準差去估算這兩個值。隨之而來的就有壹個問題：同壹個資產，不同周期頻率收益率，算出來的夏普值，根本就不是壹回事！
詳細計算各位有興趣的話可以用開篇的問題去試試，算不過來的話妳就想想，壹個產品，每天都盈利是不是比每年都盈利困難些呢？
所以在夏普比率的時候，壹定要留意這個值的計算方式，否則很容易產生誤判。自己計算的話，有兩點要註意：
壹是要結合自己的實際，比如高頻策略當然得用日收益率，每周調倉的策略可以用周收益率；
二是對比策略優劣的時候，周期要壹致，比如對比每日調倉的策略和每月調倉的策略，壹定要換算到同壹個周期上，才有可比性。
標準差
主要根據股價或基金凈值在壹段時間波動情況計算得來，廣泛用於股票，基金投資風險的衡量。標準差反映的是基金總回報率的波動幅度，其數值越大，表明波動越厲害，風險程度也越大。
標準差到底有什麽用？其實標準差比較小的話，他可能與妳預期會比較相吻合。標準差太大，感覺就像賭博，心理沒底。
最大回撤
最大回撤就是在選定周期內任壹歷史時點往後推，產品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。，衡量了最極端可能的虧損。例如壹個策略的最大回撤是50%，那麽妳使用這個策略之前就要掂量掂量，自己是否能經受得起50%的下跌。