差别

这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。

--- 方差 [2021/11/14 07:57] – xiaoer
+++ 方差 [2025/08/05 07:57] (当前版本) – xiaoer
@@ 行 1: / 行 1: @@
-====== 方差 ======
+======方差======
+[[方差]] (Variance) 是一个统计学概念，用来衡量一组数据与其平均值之间的偏离程度。在投资世界里，它摇身一变，成了衡量一项资产[[收益率]]“上蹿下跳”程度的尺子。简单来说，**方差越大，意味着资产价格的[[波动性]]越大，不确定性越高，我们通常所说的[[风险]]也就越大。**
+想象一下两位司机，他们的目标都是平均时速60公里。A司机一路都保持在58-62公里/小时，行驶平稳；B司机则时而狂飙到100公里/h，时而龟速到20公里/h。虽然平均速度相同，但B司机的驾驶方式（高方差）显然更让人心惊肉跳。在投资中，方差就是帮你识别这两种“司机”的工具，让你对一项投资的“脾气”有个清晰的认识。
+===== 方差在投资中的作用 =====
+方差不仅是个数学名词，更是价值投资者审视风险的得力助手。它把模糊的“风险感”变成了可以比较的数字。
+==== 量化投资风险 ====
+对于投资者而言，最大的敌人之一就是未知。方差将一项投资的历史波动情况量化，让我们能更客观地评估其风险水平。
+举个例子：两只股票在过去五年的平均年化收益率都是15%，但A股票的方差很小，意味着它的年收益率稳定在13%-17%之间；而B股票的方差很大，收益率如同过山车，某年可能高达40%，另一年又可能跌去-10%。一个稳健的[[价值投资]]者，在其他条件相似的情况下，可能会更青睐A股票的确定性。
+==== 优化投资组合 ====
+方差在[[资产配置]]中扮演着核心角色。聪明的投资者不会只盯着单个资产的方差，而是着眼于整个[[投资组合]]的总体方差。这里有个奇妙的现象：将两个本身方差不低的资产（比如股票和黄金）组合在一起，只要它们的涨跌步调不完全一致（即[[相关性]]不高），整个投资组合的方差反而会降低。
+这就是**分散投资的数学魔力**：通过科学地组合不同“脾气”的资产，可以有效熨平整体收益的波动，实现“风险1+1<2”的效果。
+==== 评估投资成效 ====
+我们不仅要看赚了多少钱，还要看是冒了多大风险赚到的。[[夏普比率]] (Sharpe Ratio) 等风险调整后收益指标，其核心就是基于方差（或其算术平方根——[[标准差]]）来计算的。
+这个比率衡量的是投资者每承受一单位的总风险，能获得多少超出无风险利率的超额回报。一个高夏普比率的投资，意味着它是一笔“划算的交易”，在承受相对较小波动的情况下，获得了令人满意的回报。
+===== 价值投资者的提醒 =====
+将方差纳入你的工具箱时，请记住以下几点：
+  * **方差是朋友，不是敌人。** 高方差并不总是坏事。初创期的高成长企业，其股价的高波动性往往与高潜在回报相伴。关键在于，你要清楚地知道自己投资的是“平稳的火车”还是“刺激的过山车”，并判断其票价（当前股价）是否合理。
+  * **方差回顾过去，但不预言未来。** 方差是基于//历史数据//计算的，它告诉你“过去有多颠簸”，但无法百分之百保证“未来路况如何”。[[价值投资]]的核心是立足于对企业未来的基本面分析，历史方差只是一个重要的参考坐标，绝不能替代你对公司业务、护城河和管理层的深入研究。
+  * **管理方差，而非消灭方差。** 追求零方差（零风险）的投资，往往也意味着零回报。作为投资者，我们的目标不是完全消除波动，而是通过合理的资产配置，将整个投资组合的方差控制在自己能安心入睡的范围内，从而穿越市场的牛熊，实现长期财富增值。
-方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
-概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
-统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
-在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
-====== 相关论述 ======
-[[Van K.Tharp]]《[[通向财务自由之路]]》：市场价格分布的方差往往会无穷大，或几近无穷大，这一事实表明：超乎你想象力的更极端的情形可能行将发生。因此，任何基于正态随机分布进行预测推出的风险都被大大地低估，不幸的是，大多数人在市场中承受了太多的风险。