股票方差怎么计算？
在数学上，方差的定义是： 设X是一个随机变量（也就是该变量有可能取不同的值），其所有可能取的值组成一个样本空间S，对S进行测量所得到的一组数据记为\{x_1，x_2，⋯，x_n\}.
方差定义为： \[\sigma^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\mu)^2\] 上式中，\(\sigma^2\) 是方差，也称为均值的平方误差；\(x_i\) 为观测值；\(\mu=\frac{1}{n}\sum_i x_i\) 为样本的算术平均值．
将上述定义应用于某只股票的交易数据，我们就可以计算这只股票的方差了。但是这里需要提醒的是，因为股市是动态变化的过程，每次的涨跌都是不可预测的，因此我们只能根据过去的交易数据进行估算，得到的方差是一个估计值。
我们也可以利用蒙特卡罗模拟的方法来计算股票的方差。具体地，假设我们要模拟一只未来收益率服从正态分布的股票，那么第一步我们需要生成N(0，1)分布的随机数\{r_{1}，r_{2}，…，r_{n}\}，然后令y=\ln r，最后利用y的分布函数得到收益率的序列\{r_{1}e^{y_{1}}，r_{2}e^{y_{2}}，…，r_{n}e^{y_{n}}\}．重复以上过程即可得到大量符合特定概率分布的随机数据，继而我们可以利用这些数据计算出期望和方差等等统计特征。