股票贝塔哪里看？
目前市场上并没有一个真正意义上的“股票贝塔”，大家所说的“股票贝塔”其实指代的是“股票β系数”。 β系数的定义是：某资产收益率与市场收益率之间的 Pearson 相关系的绝对值。而该指标的取值范围在 [-1.0， 1.0] 之间，越接近于 1.0 说明该资产的系统风险越高（相当于 α 系数为 0.0）；越接近于 -1.0 说明该资产的系统风险越低（相当于 α 系数为 0.50）。而在一般情况下，α系数均介于 0.0 和 0.50 之间。
所以通过比较不同资产的β系数大小就可以对它们的系统性风险进行排序。 如果要计算股票的β系数，则必须得到该股票的价格收益率以及市场组合的价格收益率。假设市场组合的期望收益率为 r^* ，标准差为 σ^* ；而目标股票的期望收益率为 r_t ，标准差为 σ_t ；二者的时间跨度均为 T 。那么根据方差 - 协方差矩阵可得： 其中， r_t 和 r^* 的样本数值分别为（以年计）： 而 σ^2_t 和 σ^2 *的样本数值则为： 上述两式的右边第一项为独立风险，第二项为协方差风险。
通过简化，可以得到下面公式： 通过计算可得证券的β系数，但是这里只考虑了单一时期的数据，如果要做成动态的评价则需要更多的信息和更长的时间序列数据。 以上基于的是资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称 CAPM）来计算证券的β系数。而该模型要求所考察的财产（证券）的组合，其预期收益率和市场组合的预期收益率相近。
事实上，大部分投资者并不愿意持有单一的股票或者债券资产，而是将大部分资金投入到一篮子资产当中，这些资产之间存在一定的相关性。在这种情况下，使用贝塔系数来衡量每类资产的系统性风险就会遇到一些麻烦。
因为贝塔系数是从整体的角度去衡量风险，而对那些资产组合中低风险的资产而言却显得高估了。为了克服这个问题，人们又发展出了另一个风险评价指标—— 特雷诺指数（Treynor Ratio）或称托伦斯指数 TTR。
其定义为每一单元的预期超额收益率和 beta 之比。因此当且仅当 E(R_p)=r^{*} 时，TTR 有意义并且有唯一解。而 E(R_p) 和 r^{*} 的含义同上。