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如果是为了检验CAPM，需将模型变形，检验截距项为零的假设。如果只是应用，可以直接回归，然后和实际情况作对比

线性回归能得到贝塔值
但是阿尔法值需要取一个无风险利率然后求出来

发一段matlab参考代码，计算52周的周度数据：
clear all;
clc;
%数据初始化
index=[填大盘指数 ]';
price=[填股票价格]';
riskless=ones(52,1)*3.5/100;
market=zeros(52,1);
stock=zeros(52,1);
%计算收益率
for i=1:52
    market(i)=log(index(i+1))-log(index(i));
    stock(i)=log(price(i+1))-log(price(i));
end;
Y=stock-riskless;
X1=ones(52,1);
X2=market-riskless;
X=[X1 X2];
over=stock-riskless;
%回归计算
B=regress(Y,X);
%画图
hold on;
plot(X2,Y,'.b');
y=X*B;
plot(X2,y,'-r');
disp(['Alpha 值 : ',num2str(B(1))]);
disp(['beta 值 : ',num2str(B(2))]);
disp(['每周超额回报率: ',num2str(over')]);

mark