投资组合标准差的公式怎么理解呀？？？

投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2。

标准差σ衡量的是一组数据的整体偏离均值（发散）的程度，该结果反映的是一组数据的整体性质。从公式可以推断出，如果不断增加样本，则最后这组数据标准差的数值会趋于一个稳定值，即该组数据背后代表的变量的真实发散程度。

这反映了大数定理的思想：当我们对某个变量测量无限次，其测量的统计性质会趋近于这个变量本身的真实统计性质。当测量次数足够大的时候，即便加入了个别的新数据也并不会对这个结果产生显著的影响。

假设投资者都是风险厌恶者，都愿意得到较高的收益率，如果要他们承受较大的风险则必须以得到较高的预期收益作为补偿。风险是以收益率的变动性来衡量，用统计上的标准差来代表。

假定投资者根据金融资产的预期收益率和标准差来选择投资组合，而他们所选取的投资组合具有较高的收益率或较低的风险。

投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。

事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。

而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

扩展资料

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。

投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。

在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。

任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

参考资料来源：百度百科-投资组合

参考资料来源：百度百科-标准差

参考资料来源：百度百科-现代投资组合理论

不知道现在答还有用不。。。

其实另外两个公式就是把双sigma公式展开合并下，都是逻辑简单费体力的代数变换。为了方便说明替换下,项目A=j=1,项目B=k=2，你写得'A'=W=权重。有一个关系是cov(r1,r2)=p(下角标1,2)*σ1*σ2，p是1和2的相关系数，σ1是1的标准差。

以你书上的为例n=2，原公式σp=∑1∑2(w1w2COV(r1,r2))。替换成有p的就是σp=∑j∑k(w1w2p12σ1σ2)。展开是个力气活，先展开第二个sigma（固定j按K=1~2求和）,写出来再按j=1~2求和就好了。
两个投资组合双sigma公式展开后按你给的顺序，就是σp=w1w1p11σ1σ1+2*w1w2p12σ1σ2+w2w2p22σ2σ2。有了这个公式你的问题就简单了，你问的'1'就是p11就是项目A跟自己的相关系数，当然是1也就是100%了，p22同理。0.12方就是σ1σ1。两个项目比例相等都是50%，所以0.5比较多不过对照公式也好理解。这个展开后的公式按第一第二步设的那堆东西改写下就是σp＝A^2+B^2+2*X*A*B了。

三个的投资组合同理代入展开就好了，只是n=3，多了个C=w3σ3需要考虑。这里就是数学统计工具在投资学上的应用，理解了前面风险度量的原理和目的，其他全是数学。

注册会计师《财管》：投资组合的标准差