如何度量股票风险？
用标准差衡量，以组合的方式衡量单个股票的风险。 把单只股票的收益看作是一个随机变量X，它的期望值是0，方差是1。把一只基金的收益看作是一个随机变量Y，它的期望值是0，方差是大于1的（因为要考虑交易成本）。那么两只基金组合以后的收益Z=X+Y就是一个新的随机变量了。 Z的期望值=E(x)+E(y)=0 这里E表示期望值运算符。 Z的方差=Var(z)=Var(x)+Var(y)=1+1=2. 这实际上是用到了数学中关于线性代数以及矩估计的基本知识。
对于任意一个金融资产收益，都可以看作是一组随机变量，把这些收益的方差加起来就可以得到这个金融资产的方差。而一组随机变量的方差等于各随机变量方差的加权求和，权重是各随机变量出现概率。这样就可以通过计算简单得出单只股票或者一篮子股票的组合风险。 这个计算过程可以用R语言实现。下面给出一段程序代码和一个数据集。
#导入包
library(quantmod)
#定义数据集
symbol <- c("SPY"，"GOOG") #两个标的
ret<-cbind(ret(symbol)， ret('^NASDAQ')) #组合回报
ret<-return(ret， freq='d') #转换成日频率
ret<-scale(ret， scale=1/sqrt(252)) #回归时进行标准化处理
#做回归分析
step<-nls(formula=ret~alpha*spy_ret+beta*goog_ret+epsilon， data=data.frame(spy_ret=ret['SPY']， goog_ret=ret['GOOG'])，start=c(alpha=0， beta=0))
##输出结果 summary(step)
#画出图形
plot(step)
#检验残差是否正态
QQplot(step)