我可以對用於評估股票的風險措施進行簡單的解釋嗎？
希望這將是該網站的一個很好的參考問題。
有人可以以不需要大量數學/統計背景的方式解釋以下術語在分析股票風險度量時的含義以及應該如何解釋它們嗎？
- 標準差
- 意思是
- 夏普比率
- R平方
- 貝塔
- Α
注意：我剛剛列出了 TD Ameritrade 顯示的“風險措施”下列出的統計數據。如果還有其他常用的，請隨時將它們添加到您的答案中。
來自維基百科的標準偏差：
在統計和機率論中，標準偏差（由希臘字母 sigma 表示，σ）顯示了與平均值存在多少變化或離差。1低標準偏差表明數據點往往非常接近平均值（也稱為預期值）；高標準偏差表明數據點分佈在大範圍的值上。
在股票回報的情況下，較低的值表示波動性較小，而較高的值表示波動性較大，這可以解釋為股票價格隨著時間的推移經歷了很大的變化。
平均值會被解釋為好像所有數字都必須相同，它們會是什麼？因此，如果一隻股票連續 3 年每年回報 10%，那麼 10% 將是平均或平均回報。現在，值得注意的是，可以進行多次計算來得出平均值。首先，有直接的和和除以元素數量的想法。例如，如果按年份劃分的回報率為 0%、10% 和 20%，那麼可以將 30% 的總和除以 3 得到 10% 的簡單平均值。但是，有些人寧願查看複合年增長率，在這種情況下，這意味著將回報相乘，因此 1*(1+.1)(1+.2)=1.11.2=1.32 或 32%這裡有些複雜。現在，不是除以三次根，而是得到大約 9。
Investopedia的夏普比率：
諾貝爾獎獲得者威廉·夏普（William F. Sharpe）制定的用於衡量風險調整後績效的比率。夏普比率的計算方法是從投資組合的回報率中減去無風險利率（例如 10 年期美國國債的利率），然後將結果除以投資組合回報的標準差。
因此，考慮到波動性，這是一種思考投資組合比 10 年期債券好多少的方法。
R 平方、Alpha 和 Beta：
這些都是圍繞“線性回歸”建模的想法。這個想法是在美國股票的情況下採用一些標準，比如“標準普爾 500 指數”，看看投資組合在多大程度上遵循了這一點，如果使用線性模型，乘數和加法組件會怎樣。
R-squared 可以被認為是衡量在 0 到 1 範圍內的擬合程度的衡量標準。標準普爾 500 指數基金的 R-squared 很可能為 1.00 或 0.99，因為它會非常密切地跟踪它，而其他投資可能根本沒有那麼好。現代投資組合理論的一部分是讓資產類別彼此獨立移動，從而具有較低的 R 平方，因此指數的移動並不表明投資將如何進行。
現在，關於 alpha 和 beta，你還記得斜截式直線的公式嗎，其中 y 是投資組合的回報，x 是指數的回報：
y=mx+b
在這種情況下，m 是 beta，它是回報的倍數，b 是 alpha 或者沒有倍數的情況下一個人可以獲得多少額外回報。
回到指數基金的例子，m 將接近 1，b 將接近 0，並且沒有做任何事情，因此基於指數回報計算的投資組合回報只是 y=x。其他共同基金可能會嘗試獲得高阿爾法，因為這被視為無風險回報，因為這裡沒有市場的起伏。其他共同基金可能會選擇高貝塔係數，以便投資者應對波動性。