贝塔（β）衡量的是一只股票相对于整个市场大盘的"敏感程度"——大盘动 1%，它平均跟着动百分之几。
它代表的是系统性风险，也就是那种你无法通过分散持股来消除的风险。记住一个关键区分：贝塔测的是"跟不跟大盘联动"，不是"这只股票烂不烂"。

贝塔β就是把这只股票每天的涨跌幅和指数每天的涨跌幅放在一起做统计回归，拟合出来的那条直线的斜率，就是 β。实际操作里不需要你自己算，行情软件、金融数据终端、很多券商 App 都会直接给出个股的 β 值（注意看清是 1 年、3 年还是 5 年口径，不同周期的 β 差别不小）。

它代表股票的什么属性？
第一，它代表"系统性风险"，也叫不可分散风险。
这是 β 最核心的经济含义。股票的总风险可以拆成两块：系统性风险（大盘、利率、宏观、地缘这类影响所有人的因素）+ 非系统性风险（这家公司自己的经营、财务、管理层问题）。β 只度量前者。
第二，它代表"弹性"或"进攻性"。
牛市里想放大收益，就上高 β；熊市里想少挨打，就换低 β。这是 β 最实用的功能。
第三，它隐含着行业属性。
高 β 通常集中在：券商、半导体、新能源、有色、军工、题材成长股。低 β 通常集中在：银行、公用事业（水电燃气）、高速公路、必需消费、高股息蓝筹。你买的某一类股票多，组合 β 自然就往那个方向偏。
第四，它也是杠杆的放大器。
高 β 本质上是"自带杠杆"。持有 β=1.8 的股票，在风险敞口上接近用 1.8 倍资金买指数，但你并没有真正借钱——所以它比融资融券"温和"，但效果类似。

如何用它衡量个股风险？
用法一：预估回撤幅度
如果你判断大盘可能回调 10%，那么 β=1.5 的个股，统计预期跌幅约 15%，β=0.7 的约 7%。这能帮你在调仓时算出"换成低 β 能少挨多少打"。
用法二：计算组合 β，控制整体风险敞口
组合 β 等于各持仓 β 的市值加权平均。举例：你 50% 仓位是 β=1.6 的成长股，50% 是 β=0.5 的银行股，组合 β ≈ 1.05。
这个数字非常有用——它告诉你整个账户对大盘的敏感度。想在不确定时降风险，最有效的动作往往不是卖股票变现金，而是把组合 β 降下来。
用法三：作为 CAPM 的 input，估算必要收益率
CAPM 模型：预期收益率 = 无风险利率 + β × 市场风险溢价。β 越高，投资者要求的补偿收益越高。这是理论上"高风险高回报"的数学表达。
用法四：区分"波动大"和"风险高"
这是很多人搞混的地方。一只股票天天上蹿下跳，但如果它跟大盘不同步（β 低），它对组合的贡献其实是分散化，而不是叠加风险。反过来，一只看起来温和的银行股，如果 β=1.2，它对大盘下行的暴露反而更大。