Niklaus

Alpha

Alpha is a measure of the active return on an investment, the performance of that investment compared to the S&P500 index, where 0.01 = 1%

  • alpha < 0: the investment has earned too little for its risk (or, was too risky for the return)
  • alpha = 0: the investment has earned a return adequate for the risk taken
  • alpha > 0: the investment has a return in excess of the reward for the assumed risk
Skrip sumber terbuka

Dalam semangat TradingView yang sebenar, penulis skrip ini telah menerbitkannya dengan menggunakan sumber terbuka supaya pedagang-pedagang dapat memahami dan mengesahkannya. Sorakan kepada penulis! Anda dapat menggunakannya secara percuma tetapi penggunaan semula kod ini dalam penerbitan adalah dikawalselia oleh Peraturan Dalaman. Anda boleh menyukainya untuk menggunakannya pada carta.

Penafian

Maklumat dan penerbitan adalah tidak dimaksudkan untuk menjadi, dan tidak membentuk, nasihat untuk kewangan, pelaburan, perdagangan dan jenis-jenis lain atau cadangan yang dibekalkan atau disahkan oleh TradingView. Baca dengan lebih lanjut di Terma Penggunaan.

Ingin menggunakan skrip ini pada carta?
study(title="Alpha", shorttitle="Alpha")

////SHOULD BE USED TOGETHER WITH "Beta" INDICATOR
//Alpha is a measure of the active return on an investment, the performance of that investment compared to a suitable market index, where 0.01 = 1%
//alpha < 0: the investment has earned too little for its risk (or, was too risky for the return)
//alpha = 0: the investment has earned a return adequate for the risk taken
//alpha > 0: the investment has a return in excess of the reward for the assumed risk

//Beta Calculation
sym = "SPX500", res=period, src = close, length = input(title="rolling beta window",defval=300, minval=1)
ovr = security(sym, res, src)
ret = ((close - close[1])/close)
retb = ((ovr - ovr[1])/ovr)
secd = stdev(ret, length), mktd = stdev(retb, length)
Beta = correlation(ret, retb, length) * secd / mktd

//Alpha Calculation
y = input(title="alpha period", type=integer, defval=90, minval=1, maxval=1000)
ret2 = ((close - close[y])/close)
retb2 = ((ovr - ovr[y])/ovr)
alpha = ret2 - retb2*Beta
plot(alpha, color=green, style=area, transp=40)