1、预期收入

预期收益A=(-0.2+0.10+0.30+0.50)/4 =17.5%

预期收益B=(-0.05+0.2-0.12+0.09)/4 =5.5%

2. 方差：衡量样本中回报的变异性或离散度

第 1 步：计算可能回报与预期回报之间的离差 第 2 步：计算离差的平方。

使用平方的目的是标准差的计算公式，有的偏差为正，有的偏差为负，偏差之和可能为0，难以解释其真实含义。 通过平方将所有偏差转换为正数。

STEP3：计算偏差平方的平均值，结果就是方差。

A 公司 Var: 0。B 公司 Var: 0。

3、标准差：

计算方差的平方根，结果就是标准差。

A 公司标准差：0.2586 B 公司标准差：0.1150

4. 协方差

STEP1：计算两家公司的离散度乘积

STEP2：计算色散积的平均值，结果就是协方差。

Cov(A,B) = -0。

两家公司的回报率呈正相关，且协方差为正； 两家公司的回报率呈负相关，且协方差为负； 两家公司的回报不相关，协方差为 0 ；

5、相关系数

将两家公司的协方差/标准差相乘，结果就是相关系数（更准确的名字应该是皮尔逊相关系数）。

校正值(A,B) = -0.1639

这样做的目的是协方差以平方为单位标准差的计算公式，其数值使其难以解释其含义。 通过划分相关系数，取值范围在[-1,1]之间，这样可以更好地比较不同公司的直接相关性。

由于标准差始终为正，因此相关系数和协方差具有相同的符号。 如果相关系数为正，则说明两家公司的收益呈正相关； 否则，呈负相关。 两个随机生成的序列之间的相关性应趋于0。