如何评估股票风险？
首先引入一个概念，风险承担（Risk taking）和风险厌恶（Risk aversion） 前者是指主动地接受风险，并试图获得超过预期收益的超额收益；后者是当收益为负时，投资者放弃投资。二者在决策过程中存在此消彼长的关系，如下图所示。 在金融投资中，人们往往因为风险承担而获得高于市场平均的收益，当然，也由此付出了更高的成本——波动率和风险是成正比的。不过，这里的风险承担不是毫无理性地“赌一把”，而是有策略、有计划、有原则的风险承担。
举个例子，你购买了某基金过去几年业绩优秀，年均收益率达到20%，最大回撤-5%，那么你实际上承担了35%的市场风险。这35%的市场风险可以用标准差来表示，即基金未来一年可能损失本金的概率为71.4%（1-标准分布（-5%）^2=0.8695），这一概率数值可以通过计算得到，也可以通过直觉判断出来。如果该基金的经理人在这一年做出了非常优秀的决策，实现了40%的回报率，那么其收益将超越市场上80%的投资者。这样的投资显然属于风险承担型的。
然而，如果基金经理人在一年后亏损了20%，则超出了很多人的承受能力，这时候尽管其累计收益率依然为正，但其总收益将低于市场上的大部分投资者，这种状况下投资者将会拒绝继续投入资金，此时的投资风格便由风险承担型转为风险厌恶型。 所以，我们在进行金融决策的时候必须同时考虑风险和回报两个维度，如下图所示。
在投资的过程中要同时考虑预期收益与风险 二、衡量风险的指标 前面我们介绍了风险的概念以及如何在实践中进行衡量，接下来介绍几个常用的衡量风险的指标。这些指标可以分为描述性分析和统计分析两大类。
（一）描述性分析 描述性分析主要用来度量风险本身的大小，常用的指标包括： 标准差（Standard Deviation） 该指标反映的是资产价格整体的变化幅度。对于个股来说，其历史收益率的标准差越大，风险就越高。对于组合而言，其各个资产之间收益率的标准差反映了组合的风险情况。
方差（Variance） 方差是一个比标准差更为敏感的敏感性指标，用来衡量因随机因素引起的未来净值的可能变动范围。对于个人投资者，由于其难以对投资做出合理的结构安排从而分散风险，故方差的度量更有实际意义。
偏度（Skewness） 指收益率分布相对于对称分布偏斜的程度，反映风险在时间和空间上的非对称性。对于个体投资者，由于缺乏足够的知识和经验，其在投资过程中很难避免非系统性的风险，因此对偏度的敏感性更高一些。
峰度（Kurtosis） 反映风险在时间上的集中程度。对个体投资者而言，由于无法通过合理配置资产来降低风险，因而更关注峰度的信息。
上面介绍的这几个指标都是基于历史数据估算，相对客观，但是未能充分考虑风险之间的关系，对风险的度量存在局限性。下面我们将介绍基于统计学原理对风险进行度量的指标。
（二）统计分析 统计分析的主要思想是通过数学的方法建立风险与收益之间的量化关系，常用指标包括： 特雷诺指数（Treynor Ratio） 又称作信息比率，表示每单位信息带来的超常收益，用公式表示为 其中Rp为组合的期望收益率，σp为组合的标准差，Rf为无风险利率，σf为市场组合的标准差，β为组合的beta系数。这个指标同时考虑了两个因素——信息与风险，二者相乘得到了组合最高的收益，但同时也伴随着最高的风险。 所以，如果一个组合的特雷诺指数较高并且其信息比值持续一段时间保持稳定，我们就可以认为这是一个风险收益比较高的有效组合。反过来，如果我们要构建一个风险收益目标组合，就可以从有效率的角度出发，设定一个符合以上条件的战略资产配置方案。
夏普指数（Sharpe Ratio） 表示每一单位风险获得的超过无风险利率的超额利润，用公式表示为 上面两个指标都给出了风险与收益的关系，但是并没有考虑到风险的不同类型，所以不具备针对性。下一个指标综合考虑了各种类型的交易风险，更适合于金融投资。
詹森指数（Jensen’s Alpha） 反应一个投资组合或者一笔交易的风险调节后的回报，用以测量管理人的投资管理能力。其计算公式如下 该指标可以进一步分解为下列公式 其中R为i资产的收益率，F为基准收益率，P为i资产在组合中的权重，α为詹森系数，β为Beta系数，α即为所求的Alpha。若α>0，说明该资产组合或单笔交易能够跑赢基准，且α越大则跑赢幅度越大；反之，若α<0，则说明该组合或交易跑输基准，而且α越小，则跑输幅度越大。