标准差率越大风险大还是小

标准差率越大，风险就越大。这事儿没那么玄乎，咱们掰开揉碎了说。

先搞明白标准差是干嘛的。简单说，标准差就是衡量一组数据到底有多“散”。 举个例子，假设你和你的朋友小明都在卖苹果。这个月，你每天的销售额分别是：100元，102元，98元，101元，99元。而小明每天的销售额是：50元，150元，20元，180元，100元。

算一下平均值，你会发现你们俩的平均日销售额都是100元。但是，你的销售额每天都紧紧围绕着100元这个平均数，波动很小。而小明的销售额就不一样了，有时候高得离谱，有时候又低得吓人，波动非常大。

标准差就是用来量化这种“波动程度”的数字。你的销售额标准差会很小，因为数据都挤在一起。小明的标准差就会很大，因为他的数据上蹿下跳，离平均值很远。在投资领域，这种波动性通常就被直接看作是风险。 收益不稳定、无法预测，这就是风险。

现在来说标准差率。光看标准差的绝对数字有时候会骗人。比如有两只股票，A股票股价10块钱，标准差是1块；B股票股价100块钱，标准差也是1块。你能说它们的风险一样大吗？

显然不能。对于10块钱的A股票来说，1块钱的波动就是10%的涨跌幅，这动静可不小。但对于100块钱的B股票，1块钱的波动才1%，简直就是毛毛雨。

所以，为了能公平地比较不同“体量”的东西的风险，就有了“标准差率”，也叫变异系数。它的算法很简单：用标准差去除以平均值。

标准差率 = 标准差 / 平均值

这个指标去掉了单位和平均值大小的影响，让我们能直接比较不同事物的相对波动性。

回到刚才的例子：

A股票的标准差率 = 1 / 10 = 0.1 (或10%)

B股票的标准差率 = 1 / 100 = 0.01 (或1%)

你看，这么一算就清楚了。A股票的标准差率远大于B股票，说明A股票的相对波动更大，风险也自然更高。

这个道理在很多地方都适用。比如评估一个投资组合。你有两个投资组合，过去一年的平均回报率都是8%。组合一的标准差是4%，组合二的标准差是10%。

组合一的标准差率 = 4% / 8% = 0.5

组合二的标准差率 = 10% / 8% = 1.25

数字越大，代表为了获得同样的平均回报，你承受了更大的波动性，也就是更大的风险。组合二的收益忽高忽低，稳定性远不如组合一。作为一个理性的投资者，在回报预期相同的情况下，肯定会选那个风险更小的，也就是标准差率更低的组合一。

当然，这也不是绝对的。标准差和标准差率都是基于历史数据计算出来的，它们告诉你过去发生了什么，但不能百分之百预测未来。 市场总在变，过去的“乖孩子”未来也可能变成“问题少年”。所以，它只是一个评估风险的工具，而且是一个非常有用的工具，但绝不是唯一的工具。 做决策的时候，还需要结合其他信息，比如市场大环境、公司的基本面等等。

总的来说，标准差率是一个帮你“看穿”风险的指标。它把不同对象的波动性放在了同一个天平上。下次再看到一堆数据，别只看平均数，算一下标准差率，你对风险的把握会清晰很多。记住，标准差率越大，意味着数据越不稳定，波动越大，风险也就越大。 这就像开车，同样是从A地到B地，一辆车时速在90-110公里之间平稳行驶，另一辆车则在50-150公里之间疯狂摇摆，虽然平均速度可能一样，但后者的危险系数显然要高得多。