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把策略的日收益率和大盘指数的日收益率做线性回归，回归直线的斜率就是贝塔。
换一种更好理解的说法：把策略的收益拆成两部分——
β × 基准收益 是「跟着市场赚的」，α 是「不靠市场、靠自己赚的」。 做量化策略时，我们真正想要的是正的 α，而不是一个很高的 β。
| β 值 | 含义 |
|---|---|
| β ≈ 1 | 与基准同步波动，涨跌幅度接近 |
| β > 1 | 放大基准的涨跌，牛市更猛、熊市更惨 |
| 0 < β < 1 | 跟涨跟跌但幅度更小，相对抗跌 |
| β ≈ 0 | 与基准基本无关，收益来源不在市场涨跌上 |
| β < 0 | 反向，基准跌时倾向上涨（对冲类策略常见） |
β 描述的是暴露度，不是好坏。β 高意味着牛市里涨得更猛，也意味着熊市里跌得更狠； β 低的策略在下跌时更抗揍，但上涨时也更容易踏空。 同一个 β 值，对短线交易者可能是优点，对长期持有者可能是缺点。 真正要问的不是「β 高不高」，而是「这个 β 和我想要的市场暴露匹配吗」。
β 只是描述「跟市场的关联度」，不含好坏判断。一个 β=0 但长期亏钱的策略， 和一个 β=1.2 但年化 30% 的策略，前者并不会因为 β 低就更优秀。 判断好坏要看风险调整后的收益（夏普、卡玛）。
β 会随时间漂移。牛市里算出来的 β 往往是 1.3，熊市里可能变成 0.7。 用一个数字概括三年，结论会很误导——至少要看滚动 β 的变化方向。
拿中证2000 的策略去和沪深300 比 β，等于问「苹果和橘子像不像」。 基准要选策略实际对标的指数，否则算出来的 β 高低都没有解释力。
说明这个策略和基准大体反向：基准跌的时候它倾向上涨。对冲、反向 ETF 这类工具会出现负 β。但负 β 不代表稳赚，它只说明方向相反，幅度和稳定性还要看别的指标。
两个维度：β 描述「跟市场怎样联动」，夏普描述「每承担一份波动换来多少超额收益」。一个策略可以同时是高 β 和高夏普，也可以是低 β 和低夏普，两者互不替代。
只能作为粗略参考。β 是从历史数据回归出来的，市场结构变化后它会漂移。用它做仓位管理时，务必配合滚动窗口观察它的稳定性。