Alpha — индикатор от Niklaus

alpha beta capm

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

Скрипт с открытым кодом

В истинном духе TradingView автор этого скрипта опубликовал его с открытым исходным кодом, чтобы трейдеры могли понять, как он работает, и проверить на практике. Вы можете воспользоваться им бесплатно, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения. Вы можете добавить этот скрипт в избранное и использовать его на графике.

Отказ от ответственности

Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.

Хотите использовать этот скрипт на графике?

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)