一，投资组合的方差=资产1的方差*资产1的权重的平方+2*资产1的标准差*资产1的权重*资产2的标准差*资产2的权重*二者相关系数+资产2的方差*资产2的权重的平方，标准差也就是风险他不仅取决于证券组合内各证券的风险，还取决于各个证券之间的关系二，投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ；2 理解公式含义n11*s1^2 和 n21*s2^2 分别代表两组数据的加权方差，权重为各自的样本个数减一n1+n22 是合并后的总自由度，即两组数据的样本个数之和减去2这个公式考虑了样本大小对方差的影响，通过加权平均的方式得到了合并后的总方差3 注意事项在使用此公式时；通过Lagrange方法，我们找到了最优解的公式，其中最优比例与预期收益呈现线性关系，风险则以标准差的形式呈现实证研究部分，我们以20182019年上证指数的5只不同行业成分股为例，它们的收益率低相关性确保了风险分散效果通过Markowitz类的实现，我们计算出最小方差组合，并绘制出有效前沿，这是投资组合；通过求解得到的公式，计算出最优权重 根据最优权重，计算对应的最小方差 验证和调整根据计算结果，验证是否满足约束条件根据实际情况调整期望回报，并重新计算最优权重和方差，直到找到满意的投资组合具体公式如下 最优权重 对应的方差 的计算公式涉及期望回报和矩阵运算，具体为 通过以上；AHP层次分析法一般用于专家打分，直接让多位专家一般是4~7个提供相对重要性的打分判断矩阵，然后进行汇总一般是去掉最大值和最小值，然后计算平均值得到最终的判断矩阵，最终计算得到各因素的权重针对优序图法 数字相对更大时编码为1，数字完全相同为05，数字相对更小编码为0然后利用求和且；最小方差组合点的推导过程涉及求解两个条件一阶条件和二阶条件一阶条件确保投资组合的期望收益率与目标收益率相匹配，二阶条件确保投资组合的方差达到最小值通过求解这两个条件，我们可以确定最小方差组合点的权重，从而帮助投资者优化资产配置，降低风险最小方差组合点的推导不仅适用于基本的投资；1因子分析和主成分法，此类方法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算计算权重时，因子分析法和主成分法均可计算权重，而且利用的原理完全一模一样，都是利用信息浓缩的思想2AHP层次法和优序图法，此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算AHP层次分析法的第一步是构建判断矩阵。
例如，如果我们有一组销售数据，如A2到A6单元格所示，使用=STDEVA2A6可以计算出这组数据的标准差标准差的值越小，表示这组数据的波动越小反之，标准差的值越大，表示这组数据的波动越大在实际应用中，我们可能需要根据数据的分布情况来确定一组数据的权重这时，我们可以利用标准差来辅助；1 一阶条件 一阶条件确保投资组合的期望收益率与目标收益率相匹配 在推导过程中，需要设定一个目标收益率，并通过调整各资产的权重，使得投资组合的期望收益率等于这个目标收益率2 二阶条件 二阶条件确保投资组合的方差达到最小值 方差作为衡量投资组合风险的指标，通过求解二阶条件，可以确。
最小方差组合权重具体公式为例如根据权重标准差计算A证券的权重×标准差设为AB证券的权重×标准差设为BC证券的权重×标准差设为C确定相关系数AB证券相关系数设为XAC证券相关系数设为YBC证券相关系数设为Z展开上述代数公式，将xyz代入，即可得三种证券的组合标准差=；基于统计的权重计算在一些统计模型中，权重可能通过回归分析方差分析等统计方法计算得出例如，在多元线性回归中，每个自变量特征的权重系数可以通过最小二乘法等算法求解这些权重反映了自变量对因变量的影响程度基于机器学习的权重计算在机器学习中，权重通常指模型参数，它们通过训练过程；2然后，将每个样本数据集合的方差进行加权平均权重通常是每个样本数据集合的大小或重要性加权平均的计算公式为混合方差=Σ每个样本数据集合的方差*对应的权重总权重3最后，得到的混合方差值越大，表示多个样本数据集合的离散程度越高反之，混合方差值越小，表示多个样本数据集合的离散程度越；1计算第一组数据的平均数和方差2计算第二组数据的平均数和方差3计算两组数据的加权平均数，其中第一组数据的权重为n1，第二组数据的权重为n2，总权重为n1+n24根据加权平均数和两组数据的方差，使用以下公式计算总方差总方差=n1*方差1+n2*方差2+n1*n2*平均数1平均数2^2。
权重计算即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数权重的值就是加权平均值，值的大小不仅取决于总体中各单位的数值变量值的大小，而且取决于各数值出现的次数频数，由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数如学生期末总评是对学生平时成绩，期中考成绩，期末考成绩的；标准差方差开根号组合X，Y的协方差转置权重矩阵Zx乘以协方差矩阵S再乘以权重矩阵Zy在完成计算后，计算两个资产组合的方差，使用公式VARP = wa^2 * varx + wb^2 * vary + 2 * wa * wb * corrx，y最后，通过模拟运算表绘制有效前沿曲线，并将最小方差组合的点标记在图表上；最小方差组合权重公式如图所示以下是方差的相关介绍方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望即均值之间的偏离程度统计中的方差样本方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。