什么是低波红利基金？
首先，需要明确的是，“低波动率”与“低贝塔”是两个不同的概念。 很多投资者会将这两个概念混淆，但其实它们所表达的意思截然不同（虽然从文字上看似乎容易给人造成误导）。 “低波动率”指的是资产价格变化时的风险，或者说是不确定性；而“低贝塔”指数则描述了资产价格变化的方向，它反映的是“预期”，比如我们常听到人们说“这个股票的β是1.25，属于高风险资产”，这里的“高β”实际上指的就是“高预期”，也就是未来该资产的收益率可能更高也可能更低，它的走势无法预测的程度很高。低β其实就等于低风险。 而低波动率显然不是低风险，比如你买了一个低波动的债券，那也只是说明它发生违约的概率较低而已，但并不意味着你就完全没有风险——比如你买的债券被拿来抵押贷款，由于银行的风险偏好会降低它持有债券的到期日，从而缩短你的债券的期限，增加你的债券价格的不确定性，你这实际上一举两得，既拿到了利息又买了保险。所以不能说低波动的债券没有风险或者风险很小。 当然，如果我们将视野放得更加开阔一些，我们会发现其实“低波”和“低贝塔”确实可以统一在同一个框架下进行讨论。
我们知道对于股债等大多数金融产品而言，其价格都符合正态分布，那么当金融资产的价格受到负面冲击时，其价格降低，波动性升高；反之，当金融资产的价格受到正面冲击时，它的波动性就会下降。这样我们就可以将“贝塔”和“波动率”同时纳入一个模型对资产的价格进行估计。这就是经典的CAPM模型： 其中，R_t 为资产价格向量，\sigma_t为资产波动率的估计值，\beta_t为每一个资产的对冲率（或称之为风险溢价）。
我们可以通过最大化下列目标函数得到方程的解，即 \beta^*=\arg\max_{\beta} E[r]=E[(b+\sum_{i=1}^d r_i b_i)^2 ] \sigma^*=\arg\min_{\sigma}\frac{1}{2}\sum_{t=1}^T (r_t-\mu)^2 这个最优化问题可以通过数学工具箱求解得到，\sigma^*就是我们所要的资产波动率的估计值，而 \beta^* 则包含了每一种资产的风险溢价信息。
值得注意的是，根据CAPM模型的原理，如果我们要得到每一个资产的风险溢价，就需要我们事先知道市场组合的风险溢价，而这恰恰是我们最难获得的参数之一。另外，这个模型要求所选择的资产具有同质性，否则模型的设定将会很困难甚至根本不可能。