在穆勒先前的那篇《均值 - 方差模型》里，他把那些复杂的金融数学公式搞得像刚出锅的西餐，花里胡哨，让人看了头晕。
实际上根本不用那么费劲，你只需求心里有个大饼，就能把大局部事件搞明白。 这模型说白了，就是告诉我们要如何下注。它个中奥义就俩字：平衡。你盯着股票看，认定它涨得离谱，那大约率是陷阱；它跌得惨烈，往往也是刻薄鬼在开道。
故此，要是你只拿一支股票赌，要么你要么你输到底，要不就你能看透它到底是个啥。
这时候，均值 - 方差模型就派上用场了。它像个老好人，告诉你要接纳这个市场的不确定性，比如股票可能跌，也可能涨，但总体趋势是向上的，这就是均值；而波动就是方差，也就是你要预备付的代价。 举个具体的例子，咱们假设某只股票那会儿一年的涨跌幅是负的 5% 到正的 10%。按照均值方差模型算，它的期望收益可能就在 3% 左右。
这意味着只要你一直持有，长期下来大约率是赚钱的。
可是方差是多少呢？要是波动特别大，方差就高，那你的钱可能拿不稳，像坐过山车一样；要是方差低，那就是稳当的走钱。
一般来说，这只股票的风险系数（波动率）可能在 0.2 到 0.3 之间。
这时候你会发现，别看它涨得慢，但胜在稳。 在实战里，咱们得结合历史数据来看。
比如拿前几年的数据实测一下，A 股某只指数基金，那会儿五年持有期间，它的平均日收益率大约是 0.05% 到 0.08% 之间，算下来年化大约就个位数。方差呢？出于市场有涨跌，这个数值肯定比均值大，可能在 0.03 到 0.04 之间。算出来的夏普比率也不低，说明用如此少的波动，能换来比无风险利率高好几倍的收益，这比单纯去追涨杀跌强多了。 大量人一听到方差就恐惧，认定那是“波动率”，揪心自己的账户会崩盘，想换个低波动的标的。
实际上不然，方差高不代表风险大，高波动恰恰是出于它有机会。
要是方差特别低，那可能意味着市场根本没机会，收益率也不诱人。
故此，在交易时，大量人会选择中等偏上的波动率品种，这样既能享受增长的快感，又能避免在底部被踏空。 这里有个细节值得注意，就是时变的标准差。市场是变化的，昨天的方差可能今天就不中了，就连可能变成负数。
故此单纯看历史数据里的平均值和方差是不够的，还得看目前的实时数据。
比如目前大盘情绪好，方差可能会降下来，这时候买入更划算；要是市场情绪差，方差上升，那就要小心了。 还有啊，均值方差模型里还有个概念叫风险中性。
这玩意儿听起来挺玄乎，实际上益处是好办。
要是你想赚钱，不管市场涨跌，你都能够假设未来的收益率都是中性的，就是正的方差。
这样想，你就彻底不用揪心市场崩盘的风险，只盯着那个正数跑。
这对做量化交易要么开发策略模型特别有用，出于它把市场简化成一个二进制的概率世界：一定涨要么一定跌，不用管具体是哪种情况。 最终总结一下，均值 - 方差这玩意儿，实际上就是给咱们一个量化的标尺。它不告诉你明天会如何，但它能告诉你，那会儿如此干的组合，大约率能长久地滚雪球。别把它当成一本正经的教科书去背，把它当成一个老哥们儿，在盘面里默默提醒你：该注重均值了，该寻思方差了。
只要心里想好了，操作起来就挺顺手的，毕竟在这个充满不确定性的世界里，靠谱比智慧更关键。