Beta策略和Alpha策略在股指期货中的应用
阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略
阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略在现在资本市场定价理论中，投资组合的收益率(rp)可以表达为右边第一项beta*rm 也就是贝塔收益，第二项alpha 也就是阿尔法策略收益（尽管这两部分都是随机变量）。
所谓市场是牛市还是熊市看的是rm；beta对于一个投资组合来说短时间内是固定的；而阿尔法策略就是beta＝0，即rp＝alpha的策略。
1、（1）什么是阿尔法策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。
从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。
后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
（2）阿尔法策略是如何构建的？阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。
而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。
2、阿尔法套利阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数
投资策略的关键指标贝塔系数和阿尔法系数在金融领域，投资策略的成功与否取决于许多因素。
其中，贝塔系数和阿尔法系数是两个关键指标，可以提供对投资组合表现和风险的评估。
本文将解析这两个指标的意义、计算方法以及在投资决策中的应用。
一、贝塔系数贝塔系数是用于衡量某只股票或投资组合相对于整个市场风险变动的指标。
它反映了一个投资品种相对于市场整体波动的程度。
贝塔系数大于1表示该投资品种的波动幅度大于市场，小于1则表示其波动幅度小于市场。
计算贝塔系数的方法是使用线性回归分析，以投资品种的历史价格与市场指数的历史价格进行回归分析。
该回归分析的斜率即为贝塔系数。
例如，如果某只股票的贝塔系数为1.2，则说明该股票的价格波动幅度相对于整个市场要大20%。
贝塔系数的应用在于判断投资品种的风险水平和收益预期。
如果一个投资组合的贝塔系数大于1，则意味着在市场上涨时收益可能更高，但在市场下跌时风险也更大。
相反，如果贝塔系数小于1，则收益波动相对较小，但不会随市场变化而有明显增长。
二、阿尔法系数阿尔法系数是用于衡量投资组合的超额收益或亏损的指标。
超额收益是指在给定风险下，投资组合相对于预期收益的表现。
阿尔法系数为正数表示投资组合的超额收益高于预期，为负数则表示超额亏损。
计算阿尔法系数的方法是使用线性回归分析，以投资组合的收益与市场指数的收益之间的关系进行分析。
回归线的截距即为阿尔法系数。
例如，如果某个投资组合的阿尔法系数为0.05，则表示该投资组合相对于市场以及其他相关指标，每年可以获得0.05的超额收益。
阿尔法系数的应用在于评估投资组合管理者的价值。
正的阿尔法系数表明投资组合管理者能够超越市场平均水平获得更高的收益，而负的阿尔法系数则暗示管理者的投资策略存在问题。
三、贝塔系数与阿尔法系数的综合应用贝塔系数和阿尔法系数是投资组合评估中两个关键指标，互相补充和影响。
贝塔系数用于度量投资组合的系统性风险水平，而阿尔法系数则用于评估其超越市场的能力。
ALPHA和BETA系数
ALPHA和BETA系数投资的收益可以由收益中的非风险部分、受整个市场影响的部分，以及误差部分三者之和，通过资本资产定价模型（CAPM）计算出α和β，然后确定某金融商品的风险程度：ｙ＝α＋βｘ＋ｃ式中，ｙ为某种金融商品预期收益率；截距α为收益中非系统风险部分，是无风险的收益；斜率β为系数，是系统风险部分；ｃ为误差项，即残余收益（随机因素产生的剩余收益）；ｘ为整个市场的预期总体收益率。
（1）ALPHAALPHA（α）是指一个人在操作某一投资中所获得的超出指数或基准回报的那部分收益，表示大盘不变时个股的涨跌幅度，表示某公司一定程度的固定收益，由行业统计数据确定。
震荡市场股票不齐跌齐涨，难以存在大的系统性收益，个股的表现差异大，集中投资才能够获得超额收益。
积极选股的主动型投资将胜过跟随市场指数的被动型投资。
α＞０，表示大盘不变时，个股上升且数值越大，则涨幅越大。
较高的α一般是由股票的个性特征所决定，与大势和行业无关，应深度挖掘个股轻指数，尽可能寻找高α值的个股。
α＜０，表示大盘不变时，该个股下跌，且数值越小跌幅越大。
投资市场交易中面临着系统性风险（β风险）和非系统性风险（α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益（阿尔法收益）。
获取阿尔法收益包括选股、估值、固定收益策略等等，也利用衍生工具对冲掉贝塔风险。
阿尔法对冲策略是选择具有超额收益能力的个股组合，同时运用沪深300股指期货对冲市场风险以获得超额收益的绝对收益策略。
此种策略追求的是与市场涨跌相关性较低的绝对收益。
股市阿尔法对冲策略通常寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
还有根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
什么是阿尔法策略与贝塔策略？
而贝塔策略则是依靠准确地把握市场大势，准确择时来获得超越大盘的收益。不同的侧重点使得两者在投资理念、仓位控制、风险控制等方面都存在差异，进而在不同的市场行情下表现各异。
由于国内市场已经有了众多跟踪不同市场指数的金融投资产品，使得贝塔策略广泛覆盖；继而，在中国市场牛短熊长的环境下，如果不主动择时操作，贝塔策略很容易出现负收益。在经济调结构的转型期间，预期的不确定性会导致市场波动加大，从而增加了贝塔策略的投资风险。
阿尔法策略
所谓的阿尔法策略，就是持有股票多头组场行情相关度较低的阿尔法收益。这一策略，主要依赖于基金公司的选股策略能力，结合纯计算机运作的量化实施手段，获取超额的绝对收益，非常适合一些不愿意承受较大业绩回撤，对收益要求不高的稳健型投资者。
阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。
阿尔法收益、贝塔收益，阿尔法风险和贝塔风险
众所周知，投资股市的收益分为两部分，一部分来自市场行情波动的收益，另一部分来源于选股的操作收益！由市场行情变动带来的收益，称为贝塔收益（Beta、β收益）；由自身的选股带来的收益，称为阿尔法收益（Alpha、α收益）。换个角度，也可以十位投资者在市场交易中面临着两种风险——市场整体的风险，系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和有个体操作做成的非系统性风险（阿尔法或Alpha风险）
常见的指数增强策略
常见的指数增强策略
常见的指数增强策略主要包括以下几种：
1. Alpha策略：利用个股的基本面和技术面因素，通过选股和择时的方式，超越市场指数的表现。
2. Beta策略：通过使用股指期货或其他衍生品，进行杠杆操作，以追求与市场指数相比超额回报的策略。
3. 对冲策略：利用股指期货或其他相关工具进行对冲操作，以降低市场波动对投资组合的影响，并保持市场中性的策略。
4. 动态风险调整策略：根据市场风险水平的变化，调整投资组合的权重，以保持风险水平较低的策略。
5. 分散化策略：通过投资多种资产类别，如股票、债券、商品等，以实现投资组合的分散化，降低风险并提高回报。
6. 组合交易策略：通过同时买入一只股票而卖出另一只相关的股票，利用两者之间的价格差异获得收益的策略。
7. 投资风格策略：根据不同的投资风格，如价值投资、成长投资、指数投资等，进行股票选取和组合调整的策略。
这些策略在实施上可以根据投资者的需求和实际市场状况进行组合使用，以实现超越市场指数的投资回报。
金融行业中的金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析
金融行业中的金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析在金融行业中，投资组合管理是一项极其重要的任务。
投资者和机构经理们需要通过深入的市场分析和风险调整来确保其投资组合的回报与风险是可控的。
而一个被广泛使用的工具，就是阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标。
本文将探讨金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的概念与应用。
一、阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）指标的定义1. 阿尔法（Alpha）阿尔法是一种衡量投资组合相对于市场整体表现的指标。
它表示投资组合相对于市场预期回报的超额收益能力。
阿尔法值为正表示投资组合超过了市场预期，反之则说明表现不佳。
阿尔法指标是根据投资组合和市场之间的相关性来计算的，它的计算公式为：阿尔法 = 投资组合预期收益率 - （无风险利率 + beta * （市场预期收益率 - 无风险利率））其中，无风险利率是指投资者可以获得的最低风险利润，市场预期收益率是指整个市场的平均回报率，而beta则是投资组合与市场之间的相关系数。
2. 贝塔（Beta）贝塔是一种衡量投资组合相对于市场整体波动性的指标。
它表示投资组合的价格相对于市场的价格波动情况。
贝塔值大于1表示投资组合比市场整体更波动，小于1则表示波动性相对较低。
贝塔指标是通过计算投资组合与市场之间的相关系数来得出的。
二、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的意义在于帮助投资者或机构经理们了解其投资组合的超额收益能力和波动性，并与市场整体表现进行对比。
通过计算阿尔法和贝塔指标，可以判断投资组合的相对表现，并进行适当的风险调整。
三、金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析的应用金融市场投资组合风险调整阿尔法贝塔分析可以应用于以下方面：1. 投资组合评估与比较通过计算不同投资组合的阿尔法和贝塔指标，投资者可以评估并比较不同投资组合的绩效。
较高的阿尔法值意味着投资组合相对于市场有较好的超额收益能力，而较低的贝塔值则表示投资组合的波动性相对较低。
[实用参考]阿尔法策略应用.docx
[重点实用参考文档资料]阿尔法策略应用：股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。
利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来一、什么是阿尔法策略阿尔法收益就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率，其最初是由WilliamSharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出，并指出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险，公式表达如下：E（Rp）=Rf+βG（Rm-Rf）其中β=Cov（Ri，Rm）/Var（Rm），E（Rp）表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E（Rm）表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数。
CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。
资本资产定价模型（CAMP）认为，在有效的市场里，只有承担系统风险才可以得到一定的收益补偿，非系统风险无法获得补偿，所以一种证券的预期收益主要由其β值决定。
β值越高的证券，预期收益就越高，β值越低的证券，预期收益就越低。
经验表明，由于新兴市场的有效性较弱，专业投资者容易在这种市场利用专业管理、积极操作、资金规模等优势获得较高的阿尔法收益，从而跑赢大市。
二、常用的阿尔法收益策略能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。
第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。
20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。
股指期货与Beta对冲
股指期货与Beta对冲长城伟业期货公司特约研究员王红兵2007-08-02股指期货的推出使得对冲现货系统风险成为可能，当现货与期货之间存在一种稳定的价格反应规律时，Beta对冲才能实现规避风险功能。
而当现货与期货之间的相关关系不稳定时，Beta对冲降低系统风险的效率会受到影响。
现实中，Beta确实也具有时变的特征，由此引发的问题是在风险对冲过程中应采取什么样的策略，是静态对冲还是动态对冲，尤其是面对Beta不稳定的资产。
传统CAPM对Beta的估计是静态的，它有可能无法应付未来的市场变化。
但显而易见的是，静态对冲流程简单、操作容易；而动态地调整Beta有可能更贴合市场，但也意味着每次调整头寸都会因基差的存在而面临交易风险和冲击成本。
其实，对冲的难点更在于开始和结束时点的把握，不过这无法用数学模型进行测定。
而在对冲头寸上的合理把握可以把时点选择不确定带来的风险降到最低。
所以，对冲中期货头寸的构建就值得深入研究。
一、对冲策略制定前的Beta稳定性预检验Beta一般来说是不稳定的，其波动程度对对冲策略的制定非常重要。
那么，对冲之前首先需要对现货资产Beta的稳定特性进行事前研究。
Beta稳定性检验可采用递归最小二乘法，通过递归误差系列构建累积平方和(CUSUMSQ)指标进行检验。
该统计量均值范围为[0，1]，过大的偏离均值水平就表明参数估计的不稳定。
以嘉实稳健基金为例，假定基金管理人计划在沪深300指数首次超越3900点时对其十大重仓股进行套期保值。
沪深300指数在2007年5月23日首次超越3900点，触发了套期保值条件，基金管理人预期套期保值时间跨度至6月底。
在套保之前，首先需要对套期保值资产的Beta的稳定性作深入研究，选定套保日之前大约等长时间期间内的日收益率作为研究样本，即2007年4月2日——2007年5月23日。
检验结果如图1所示，嘉实稳健基金重仓股在验证期间平方CUSUM统计量没有超越5％的边界，基本可以认为华夏大盘基金重仓股组合Beta比较稳定。
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置1、固定风险额度下，alpha-beta 合成策略优于单一策略对于任意两个有效的Alpha 策略和Beta 策略，在给定的跟踪误差（或者偏离风险）额度下，alpha-beta 合成策略的风险调整后收益，通常优于任意一个单一策略。
一个最直接的例子就是行业内选股的Alpha 策略，与行业配臵Beta 策略。
只要两个策略都是有效的，那么将两个策略合成，通常会比任意单一策略的风险调整后收益要高。
这是因为在绝大多数情况下，Alpha 策略与 Beta 策略的相关性非常接近于 0。
在同样的风险暴露下，Alpha-Beta 合成策略的风险调整后收益更具有吸引力。
2、动态风险管理：牺牲少量长期收益，有效降低最大回撤如果将基金平均收益水平视为基准，存在FOF 的配臵方法，使得该FOF 可以收敛于(或者至少不亚于)这个基准。
那么，在现有Alpha 策略和 Beta 策略均相对基准回撤的前提下，FOF 则具有了相对的配臵价值。
此类FOF 是对现有策略的补充，对降低相对排名的回撤具有重要的作用。
3、市场参与者的博弈对于风险厌恶的基金经理，在所关心的时间尺度下，首先来判断FOF 基准配臵和已有策略之间哪个更具有优势。
如果 FOF 基准更具有优势，则配臵FOF，优先降低风险；如果策略更具有优势，则配臵Alpha 和 Beta 策略，优先提高收益。
策略的配臵比例通过“固定风险额度下的收益最大化”来解决，得出的投资组合为风险调整后收益最优的投资组合。
投资摘要市场参与者之间的博弈是一个很重要的课题。
本报告以基金的相对排名为基准研究对象，分析了对于不同风险偏好的市场参与者，特别是风险厌恶者的理性投资决策。
假设市场参与者拥有三类资产可供投资：（1）Alpha 策略（2）Beta 策略（3）基金4、市场参与者可以分两步改善收益风险比：（1）通过静态风险管理实现同等风险条件下，收益水平的提升。
战略管理-股指期货套期保值与Alpha套利策略4
100%
0% 2007-1
2008-1
2009-1
ETF 一次性 三批次源自2010-12011-1
11
进出场信号图范例
放空套保 放空套保
200710-200812 沪深300走势
套保回补
套保回补
12
交易结果统计
时间跨度
ETF
累计收益率
47.3%
年化收益率，波动率 10.50%，35.60%
夏普值
0.30
2
套期保值的应用
利用股指期货双向交易的机制，帮助手中投资组合灵活运用。 1.空头套期保值 2.多头套期保值 3.调整投资股市的规模
现货投资组合
买进股指期增加获利 放空股指期减少损失
股指期多空交易
3
完全静态套期保值的手数
组合的收益率 Rj = α+βRm +ε 完全静态套期保值期货合约手数：N =β（S/C）
300% 250% 200% 150% 100%
50% 0% 2007-1
2008-1
2009-1
2010-1
ETF 2011-1
平均 年报酬率
平均 年波动率
夏普值
ETF 10.50% 35.60%
0.30
10
套保结果2007-201106
400%
套保效果显著 减少30-40%回撤
300%
200%
14
被动式套保策略
现货建仓后，依时间期货持有一定比例空头头寸
行情下跌增加空头比例，直至完全对冲现货头寸
行情上涨降低空头比例，直至平掉所有空头头寸
期货 空头 头寸
2.行情下跌 增加头寸
1.初始时 持有一定 期货空头
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Beta策略和Alpha策略在股指期货中的应用
海外经验表明股指期货是证券机构投资者使用较为广泛的投资工具，而且也是增加证券投资收益的良好途径。
证券机构投资者参与股指期货的主要投资策略很多，其中包括利用B eta策略对冲系统性风险，通过Alpha策略获取超额收益。
面对2008年次贷危机下市场出现的单边暴跌行情，以及今年二季度受房产调控政策影响下的单边下跌行情，证券机构投资者无法规避系统性风险的到来。
这些系统性风险不能通过分散投资加以消除，但是利用股指期货投资的方式，就可以在达到规避证券投资组合系统性风险目的的同时，还能够获得超额收益。
Beta策略对冲系统性风险
在投资组合管理实践中，市场风险包括系统性风险和非系统性风险，系统性风险在资本市场模型中便是度量风险的Beta系数。
Beta代表对应资产的系统性风险，它是衡量资产收益对整个市场指数收益变化的敏感度。
所谓的Beta策略是在期现两个市场分别持有相反的头寸，从而建立的一种对冲机制，无论价格如何变动，对冲交易都能取得期货和现货两个市场盈亏相抵的效果，从而将系统性风险转移出去。
Beta策略的原理是把股指期货引入投资组合管理中，运用股指期货来调整资产组合收益与风险关系，使其达到最佳。
根据不同机构投资者的风险偏好和需求不同，可以通过调整Beta值来调节对冲风险的程度。
证券投资者可以根据对市场的判断来灵活运用，如果预期未来市场阶段性下跌，则可以通过在股指期货市场上适当做空将投资组合Beta值调低，从而降低投资组合的风险；如果预期未来市场上涨的可能性较大，则可以通过做多股指期货而将投资组合的Beta值调高，从而提高投资组合的收益跑赢市场。
假设某投资组合管理人选股能力较强，但对股票市场的总体走势并不确定，他就可以利用股指期货的Beta策略对冲持有证券组合的系统性风险。
如果目前证券组合市值为10 00万元，Beta值为1.6，而1份股指期货的合约价值为300×2800=84万，那么完全对冲条件下应卖出1.6×（1000万/84万）=19张期货合约。
如果该组合管理人预测未来股票市场将上涨，则可以通过增大股票组合的系统性风险暴露从而分享有利行情的收益，可以把投资组合的Beta值调高，例如调整为2，此时需要再买入（2-1.6）×（1000万/84万）=5张期货合约。
可见，据此方式可以利用股指期货调节投资组合的Beta值，从而控制系统性风险的暴露程度。
Alpha和可转移Alpha策略获取超额收益
Alpha策略的思想就是通过股指期货套期保值对冲投资组合的系统性风险Beta后，锁定超额收益Alpha。
该策略的最终目的就是在获得市场收益率的同时，追求超额收益的最大化。
如果某投资组合管理者利用股指期货适当调整了组合的Beta值后，可以使市场无关的部分收益暴露于风险当中，最终获得由选股能力带来的Alpha收益。
运用股指期货可以实施Alpha策略，即在证券市场买入某证券组合的同时，在期货市场做空股指期货获取Alpha收益。
还可以利用可转移Alpha策略，即在获取某类资产Alp
ha收益的同时，再投资于其他投资工具，在不改变原有资产配置的情况下，获取更高的收益。
由于市场的投资回报是由无风险收益率rF、市场风险溢价(E(rM)-rF)与Alpha之和构成，如果我们设法将市场风险溢价通过股指期货套期保值的操作手法加以对冲，那么既可以享受剩下来的超额收益，又无需担心系统性风险带来的收益损失。
获取Alpha需要两个步骤：首先要明确整个投资组合的资金；其次分配好资金的比重，即将一部分资金投资股指期货以规避系统性风险，剩余资金投资其他工具来赚取超额利润。
股指期货的推出真正为可转移Alpha策略提供了实际应用的条件。
可转移Alpha策略实施一般包括两个步骤：首先，借助股指期货将基于选股策略产生的Alpha与市场风险B eta分离；其次，将Alpha转移至其他业绩基准的收益，以获取与承担风险水平相适应的回报。
案例1：某机构投资者准备用1000万元的资金投资股票，若未来股票市场下跌15%，那么投资者所持有组合市值会缩水150万元。
假设同期无风险收益率为5%，预计ETF套利的年化收益率为20%，如果利用Alpha策略对冲系统性风险，选择持有500万元的股票组合，另外对500万元股票组合进行套期保值，保证金和准备保证金预设为30%，那么对500万元股票组合进行完全套保只需要150万元，剩余350万元用来进行股指期货的ETF套利。
在忽略投资组合与市场指数Beta值的前提下，该机构投资者一年的收益为（50%×70%×20%）=7%。
可见，在熊市不增加资金投入的情况下仍可获得高出无风险收益率的市场回报。
案例2：某机构投资者准备用1000万元的资金进行投资，并决定70%的资金用来投资股票，30%的资金用来进行股指期货的ETF套利。
如果预计ETF套利的年化收益率为20%，同期无风险收益率为5%，并且未来股票市场上涨15%，那么投资者一年的收益为（70%×15%+30%×20%）=16.5%。
如果利用可转移Alpha策略，根据现指和期指的关系，我们可知股指期货的年收益为15%-5%=10%。
投资700万元价值的股指期货只需要准备210万元（30%的准备金和补充准备金），假设剩余的资金均投资于ETF套利，那么一年后该机构投资者的投资收益为（70%×10%+70%×70%×20%+30%×20%）=22.8%。
可见，在牛市不增加资金投入的情况下，通过Alpha策略的调整，投资者收益获得了大幅提升。