阿尔法收益反映策略超越基准的主动管理能力，贝塔收益体现市场系统性风险敞口；通过线性回归分离二者，截距项为年化阿尔法，斜率为贝塔；结合CAPM模型，以无风险利率、市场风险溢价与贝塔计算预期收益，反推阿尔法值；借助TradingView或Python中OLS回归验证参数显著性；通过散点图、相关系数与残差波动率分析收益分布特征，低相关与低残差波动表明阿尔法主导。
阿尔法收益反映策略超越基准的表现，贝塔收益体现市场整体波动带来的回报。二者需通过回归模型分离计算。
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一、理解基础定义
阿尔法收益是资产组合相对于基准指数的超额回报，代表主动管理能力；贝塔收益是资产对市场变动的敏感度所对应的系统性回报，由市场整体涨跌驱动。
1、获取标的资产与对应宽基指数（如BTC/USD与CoinGecko加密货币总市值指数）的历史价格数据。
2、将资产日收益率作为因变量，指数日收益率作为自变量，进行线性回归分析。
3、回归截距项即为年化阿尔法值，斜率系数即为贝塔值。
二、使用CAPM模型拆解
资本资产定价模型提供标准化框架，将预期收益分解为无风险收益、贝塔乘以市场风险溢价、以及阿尔法三部分。
1、选取短期国债收益率或稳定币年化收益率作为无风险利率近似值。
2、计算市场风险溢价：宽基指数年化收益减去无风险利率。
3、代入公式：实际年化收益 = 无风险利率 + 贝塔 × 市场风险溢价 + 阿尔法，反推阿尔法。
三、借助专业分析平台验证
部分链上数据分析平台和量化回测工具内置阿尔法/贝塔分离模块，可自动完成协方差矩阵运算与参数估计。
1、在TradingView中加载策略净值曲线与基准指数叠加图，启用“回归分析”指标插件。
2、导入历史回测CSV至Python环境，调用statsmodels库的OLS函数执行最小二乘回归。
3、检查回归结果中的intercept显著性P值是否小于0.05，确认阿尔法统计有效性。
四、观察收益分布特征
阿尔法收益通常呈现低相关性、低波动、非对称分布特征；贝塔收益则与市场同步性强，直方图接近正态且峰度较高。
1、绘制策略日收益与基准日收益的散点图，观察点阵是否围绕斜率为贝塔的直线分布。
2、计算策略收益与基准收益的皮尔逊相关系数，若低于0.3则暗示阿尔法占主导。
3、分别对策略收益序列与残差序列做波动率测算，残差波动率即为阿尔法波动率。
