定義

Beta（β）衡量策略或個股報酬與大盤的連動程度：Beta = 1 代表與大盤同步，大於 1 代表漲跌通常比大盤放大、屬性較積極，小於 1 代表波動較小、較抗跌。例如 Beta = 1.2 的股票，大盤漲 1% 的日子平均漲 1.2%，下跌時平均也多跌兩成。Beta 描述的是「市場曝險的大小」，本身沒有好壞，取決於你願意承擔多少市場風險；它與衡量選股能力的 Alpha 互補，兩者合起來把報酬拆成「市場給的」與「選股賺的」。

公式與計算

Beta 用迴歸或共變異數計算：

Beta = Cov（個股報酬，市場報酬）÷ Var（市場報酬）

手算一次：假設某股與市場日報酬的共變異數是 0.00036、市場日報酬的變異數是 0.0003，Beta = 0.00036 ÷ 0.0003 = 1.2。驗算：1.2 × 0.0003 = 0.00036，還原共變異數，計算成立。意思是市場每動 1%，這檔股票平均同向動 1.2%。

台股真實實例

00733 富邦台灣中小 ETF 的重現策略回測 Beta 為 1.19，波動比市場整體高 19%；集中持股優化後 Beta 升到 1.24，對市場波動的敏感度略增，也代表下跌時可能承受較大損失。
高 Beta 在空頭的代價，見乖離率的台股 11 年回測：2022 升息熊市中，中小型動能策略全年 -34.8%、遜於 0050 的 -21.4%，該文點名原因是中小型動能股在恐慌殺盤時 beta 較高，趨勢廣度減碼與 ATR 停損能緩衝但無法完全閃過。

用 finlab 計算

用 etl:adj_close 還原股價，把 0050 的報酬當市場基準，幾行 pandas 就能算出近一年的 Beta（finlab 會自動引導登入）：

      
        顯示程式碼
        
      import finlab
from finlab import data
 
finlab.login()
 
# 還原股價（含除權息調整），市場基準以 0050 代表
adj_close = data.get('etl:adj_close')
 
# 近 240 個交易日（約一年）的日報酬
stock_ret = adj_close['2330'].pct_change().tail(240)
market_ret = adj_close['0050'].pct_change().reindex(stock_ret.index)
 
# Beta = 共變異數 ÷ 市場變異數
beta = stock_ret.cov(market_ret) / market_ret.var()
print(round(beta, 2))

想對全市場每一檔股票批次計算滾動 Beta、甚至把 Beta 當成選股條件，00733 回測文示範了 talib.BETA 搭配加權報酬指數的完整寫法。

常見陷阱

**槓桿 ETF 的 Beta 誤讀。**正 2 型 ETF 的「兩倍」是單日報酬目標，Beta ≈ 2 只在日頻成立；由於每日重新平衡，長期累積報酬會偏離大盤的兩倍，震盪盤中偏離尤其明顯。把「Beta 等於 2 = 長期賺兩倍」當成持有理由，是常見誤解。
**Beta 會隨市況變動。**Beta 是用歷史資料估出來的，多頭時期估出的數值到了恐慌殺盤可能失真；上面 2022 年的例子就是中小型股 Beta 在系統性空頭放大的實例。用單一期間的 Beta 做部位控管，要保留安全邊際，並搭配最大回撤一起看。

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用 finlab 計算

常見陷阱

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