投资界有一条永恒的至理名言：在风险和回报之间有一种平衡。
学术界以及多数职业投资者都认为：你在自己的投资组合中承担的风险越多，你所获得到的回报也会越多；所承担的风险越低，回报也会越少。
一言以蔽之，没有付出——承担高风险，哪有收获——获得高回报。
这种观点在学术界人士以及职业投资者的头脑中如此根深蒂固，以至于成为了这些人的投资策略的基础。
在完全有效的市场中，风险和回报之间的这种关系确实成立。
这也是为什么在古典金融学中，用波动率来衡量风险！
人们普遍认为，风险指的是所获得的回报出现波动的风险。人们使用“贝塔值”来衡量一只股票的风险。
贝塔值是指这只股票的价格波动性与整个市场波动性之间的比值。通常在计算“贝塔值”时，人们会假设这只股票过去的波动性会延续至未来。
在这个混乱不堪的股市中，严重混淆了上涨的波动性与下跌的波动性之间的区别：与股价在一年内小幅下跌的股票相比，同期的股价出现大幅上涨的股票往往被认为有着更高的风险。
此外，根据过去的价格走势（或者是波动性）来确定某只股票的风险通常会得出错误的结论。
比如，价格从30美元跌到10美元的股票，比价格从12美元跌到10美元的股票有着更高的风险。尽管现在用10美元的价格都可以买到这两只股票，但跌幅最大的股票，也就是如今的价格较最高点出现了大幅下跌的股票，依然被看成是两只股票中“有着更高风险”的股票。
也许是这样的，但也有可能在大幅下跌之后，这只股票的下跌风险已经被消除了。
事实上，你无法根据一只股票过去的价格走势对它得出任何结论。
事实上一只股票过去走势的波动性，既不是一种能衡量未来盈利能力的出色指标，也不会告诉你什么重要的事情，比如，你会亏多少钱。
让我再重申一遍：它不会告诉你你会亏多少钱。
当多数人在思考风险的时候，难道他们不关心亏钱的风险吗？比较亏损风险与潜在收益就是投资的全部内容。
也许正是因为对一只股票的潜在收益和亏损风险的衡量非常主观化，如果你是一名职业投资者，或者一名投资研究专家，那么你很容易就会使用像波动性概念这样的方法来衡量风险，而不是使用其他方法。
不管其他人无视常理的理由是什么，你的工作依然是通过一些方法来量化一只股票的上涨和下跌风险。
因为这是一个常规，他们必须需要一个指标，来告诉投资者他们的工作！
而对于任何一个个体投资者来说，完全可以无视这种学院派的衡量指标，回到最基本的一条：格雷厄姆的安全边际！
创造出诱人的风险回报率的方法之一是：通过投资拥有巨大安全边际的情形来限制风险。
尽管上涨风险也难以量化，但它通常都会改善风险回报率。
换句话说，当你最初做出投资决定的时候，你应当关注下跌风险，而不是上涨风险。
只要不亏钱，那么再糟也糟不到哪里去。
尽管这一基本观点非常简单，但很难用复杂的数学公式来证明，但这也不是大问题……
