什么是方差？
统计数据中的方差（σ2）是对数据集中数字之间的价差的度量。 也就是说，它测量集合中的每个数字与平均值之间的距离，因此与集合中的每个其他数字相距多远。
重要要点
- 在投资中，方差用于比较投资组合中每种资产的相对绩效，由于结果难以分析，因此通常使用标准差代替方差，无论哪种情况，投资者的目标都是改善资产配置。
在投资中，分析投资组合中资产之间收益的方差，以实现最佳资产分配。 用财务术语来说，方差方程是一个公式，用于比较投资组合中各个要素之间的绩效以及均值。
了解差异
方差的计算方法是：获取数据集中每个数字与均值之间的差异，然后对差异进行平方以使其为正，最后将平方和除以数据集中的值的数量。
方差的公式是
</ s> </ s> </ s> 方差σ2= n∑i = 1n（xi-x¯）2其中：xi =第i个数据点x¯=所有数据点的平均值n =数据点的数量
方差
差异和相关性是资产分配中的关键参数之一。 计算资产收益的方差可通过优化每个投资的收益率-波动性折衷来帮助投资者开发更好的投资组合。
方差的平方根是标准偏差（σ）。
如何使用差异
方差从平均值或均值衡量变异性。 对投资者而言，可变性就是波动性，而波动性是衡量风险的标准。 因此，方差统计可以帮助确定投资者在购买特定证券时承担的风险。
大的方差表示集合中的数字远离均值且彼此远离，而小的方差表示相反。
方差可以是负数。 方差值为零表示一组数字中的所有值都相同。
所有不为零的方差均为正数。
差异的优缺点
统计人员使用方差来查看数据集中各个数字之间的相互关系，而不是使用更广泛的数学技术（例如将数字排列到四分位数中）。
方差的一个缺点是，它增加了离群值的权重，离数字远非均值。 平方这些数字可能会使数据偏斜。
方差可以是负数。 零值表示数据集中的所有值都相同。
方差的优点是，无论其方向如何，均将与均值的所有偏差均视为相同。 平方偏差不能加和为零，并且在数据中完全没有变化。
方差的缺点是不容易解释。 方差的用户通常主要使用它来取其值的平方根，这表示数据集的标准偏差。
投资差异
差异是资产分配中的关键参数。 与相关性一起使用，确定资产的方差可以帮助投资者开发可优化收益率-波动权衡的投资组合。
就是说，风险或波动率通常表示为标准偏差而不是方差，因为前者更容易解释。
方差示例
让我们考虑一个假设的投资示例：一只股票的回报在第1年为10％，在第2年为20％，在第3年为-15％。这三项回报的平均值为5％。 每年的每次回报与平均值之间的差异分别为5％，15％和-20％。
平方这些偏差分别产生25％，225％和400％。 将这些平方偏差相加得出650％。 将650％的总和除以数据集中的回报数（在本例中为3）得出的差异为216.67％。 取方差的平方根得出收益的标准偏差为14.72％。
值得注意的是，当计算样本方差以估计总体方差时，方差方程的分母变为N-1，因此估计是无偏的并且不会低估总体方差。
