当投资分析师想了解与共同基金或对冲基金相关的风险时，他们首先要看其标准差。

这种平均方差的度量方法在统计学、经济学、会计学和金融学的许多领域都占有重要的地位。对于给定的数据集，标准差度量的是数字与平均值之间的分布情况。

通过测量投资组合年回报率的标准差，分析师可以看出，随着时间的推移，回报率的一致性如何。

具有长期稳定回报记录的共同基金将显示较低的标准差。成长型或新兴市场基金的波动性可能更大，标准差也更高。因此，它本身就具有更大的风险。

关键要点

• 标准差可以显示投资回报随时间的一致性。
• 标准差高的基金显示价格波动。
• 标准差较低的基金往往更容易预测。

标准差是通过取方差的平方根来计算的，方差本身就是平均值的平方差的平均值。

理解标准差

标准差测量方法广泛流行的原因之一是它的一致性。

无论你是看国内生产总值（GDP）、农作物产量还是各种狗的身高，平均值的标准差都代表着同样的东西。此外，它总是以与数据集相同的单位进行计算。你不必解释由公式产生的额外计量单位。

标准偏差测量示例

例如，假设一个共同基金在五年内达到以下年回报率：4%、6%、8.5%、2%和4%。平均值为4.9%。标准偏差为2.46%。这意味着，每个个体的年平均值与平均值相差2.46%。

每一个值都用百分比表示，这样比较几个共同基金的相对波动性就更容易了。

由于其一致的数学特性，任何数据集中68%的值位于平均值的一个标准差内，95%位于平均值的两个标准差内。或者，您可以95%确定地估计，年回报率不会超过平均值的两个标准偏差范围。

布林带

在投资中，标准差通常用布林带来表示。由技术交易员约翰博林格（johnbollinger）在20世纪80年代开发的博林格带是一系列线，可以帮助识别给定证券的趋势。

中心是指数移动平均线（EMA），它反映了证券在既定时间范围内的平均价格。在这条线的两边是距离平均值一到三个标准差的带。这些外带随着价格的变化而随移动平均线振荡。

除了它的许多其他有用的应用，布林带被用作市场波动的指标。当一种证券经历了一段剧烈波动的时期时，各波段之间的距离很大。随着波动性的减小，波动带缩小，与均线相吻合。

标准差衡量一致性。一致性是好的，但它不是衡量基金质量的唯一标准。

即使是最受区间限制的图表也会不时经历短暂的波动，通常是在盈利报告或产品公告之后。在这些图表中，通常狭窄的布林带突然冒出气泡，以适应活动的高峰。一旦事情再次稳定下来，乐队就变窄了。

由于许多投资技巧都依赖于不断变化的趋势，因此能够一眼就识别出高度波动的股票尤其有用。

其他需要考虑的数据

虽然标准差很重要，但不应将其作为衡量个人投资或投资组合价值的最终标准。例如，一只年回报率在5%到7%之间的共同基金比一只年回报率在6%到16%之间的竞争基金的标准差要低，但这并不意味着它是一个更好的选择。

值得注意的是，标准差只能显示共同基金年度回报的分散性，这并不一定意味着未来与这一衡量标准的一致性。利率变动等经济因素总是会影响共同基金的业绩。

标准差测量的缺点

即使作为对共同基金相关风险的评估，标准差也不是一个独立的答案。例如，标准差只显示基金收益的一致性（或不一致性）。它没有显示该基金相对于其基准（以贝塔系数衡量）的表现如何。

依赖标准差的另一个潜在缺点是它假设数据值呈钟形分布。 这意味着方程表明，对于获得高于平均值或低于平均值的值，存在相同的概率。许多投资组合并没有表现出这种趋势，对冲基金尤其倾向于向某个方向倾斜。

投资组合中持有的证券越多，不同类型证券的种类越多，标准差可能越不合适。

而且，与任何统计模型一样，大数据集比小数据集更可靠。上例中4.9%的平均值和2.46%的标准差不如50次计算得出的值可靠，而不是5次。