量化T0交易策略，通常指的是日内交易策略，即在同一交易日内买入和卖出同一证券的策略。阿尔法值（Alpha）是衡量投资表现的一个指标，它表示投资组合相对于基准指数的超额回报。在评估量化T0交易策略的阿尔法值时，券商可能会采取以下几个步骤：

1. 定义基准：首先，需要确定一个合适的基准指数，这个基准指数应该能够代表市场的平均表现。对于T0交易策略，基准可能是某个特定的市场指数，如沪深300指数。

2. 计算策略回报：券商会计算T0交易策略在一定时期内的总回报。这包括所有买入和卖出操作的收益，以及可能的交易成本。

3. 计算基准回报：同时，券商也会计算同一时期内基准指数的回报。

4. 计算超额回报：阿尔法值是策略回报与基准回报之间的差额。如果策略回报高于基准回报，那么阿尔法值为正，表示策略表现优于市场；如果策略回报低于基准回报，阿尔法值为负，表示策略表现不如市场。

5. 风险调整：为了更公平地评估阿尔法值，券商可能会对超额回报进行风险调整。这通常涉及到计算策略的夏普比率（Sharpe Ratio），即超额回报与策略总风险（标准差）的比值。

6. 统计显著性测试：券商还可能进行统计显著性测试，以确定阿尔法值是否显著不同于零。这可以通过t检验或其他统计方法来完成。

7. 考虑交易成本：在实际交易中，交易成本（如佣金、滑点等）会对阿尔法值产生影响。券商需要在计算阿尔法值时考虑这些成本。

8. 回溯测试：券商可能会使用历史数据对策略进行回溯测试，以评估策略在过去的表现，并据此估计未来的阿尔法值。

9. 实时监控和调整：在策略实施过程中，券商会实时监控策略的表现，并根据市场条件和策略表现进行必要的调整。

通过这些步骤，券商可以评估量化T0交易策略的阿尔法值，并据此判断策略的有效性和潜在的盈利能力。