什么是Alpha风险？
Alpha风险是在统计检验中可能会拒绝原假设的事实的风险。 这也称为I型错误。 统计检验中的零假设通常表明被检验的值与特定数字（例如零或一）之间没有差异。 当否定假设被拒绝时，进行测试的人会说测试值与特定数字之间存在差异。 本质上，alpha风险是当实际不存在差异时将检测到差异的风险。 降低alpha风险的最好方法是增加被测样品的大小，希望更大的样品能更好地代表人群。
重要要点
- Alpha风险是指在原假设为真时拒绝零假设的固有风险。这种风险也可以考虑为在实际上不存在差异时就假设存在差异的危险。
了解Alpha风险
财务中的alpha风险的一个示例是，是否要检验一组股票的平均年回报率大于10％的假设。 因此，零假设是收益等于或小于10％。 为了检验这一点，人们将收集一段时间内的股权收益样本并设定重要性水平。 如果从统计学上看样本之后，您确定平均年收益率高于10％，则您将拒绝原假设。 但实际上，平均回报率为6％，因此您犯了Type I错误。 您在测试中犯了此错误的可能性就是alpha风险。 当收益不能真正证明潜在风险时，这种阿尔法风险可能会导致您投资一组股票。
