在资产管理理论中，有一条最基本的定理：风险与收益成正比。要想获得更高的收益，就必须要冒更大的风险。
但是这二者的关系真的是那么简单吗？

这个定理换用数学的方式来表达，那就是如果用收益对风险求导，那么这个值大于0。但是在搞清楚这个规律之前，我们首先需要给这两个概念下一个明确的定义。
收益这个定义很清晰，我想没有任何人会对这个概念的理解会有分歧。
收益=期末价-期初价-成本费用等
那么最大的问题在于如何对风险进行定义。
在风险管理领域，标准差是衡量风险的重要指标。但是衡量指标并非定义。也就是说我们不能把标准差完全等同于风险。我们只能说，在过去标准差大的资产，它的面临风险比较大，我们并不能必然推出标准差的资产一定风险更大。因为我们所能获取的标准差，只能是历史值。而历史值不代表将来。
我认为，不存在任何可以准确衡量风险的数量指标。任何数量指标，都只能划归为我们对风险的认知，而这种认知带有很强的主观性。
一个品种，对于不同的人，在不同的时期，风险是一定不一样的。
比如对我来说，ru是风险最小的品种，因为我在这个品种上沉浸的时间最长，我最了解该品种的习性。j, rb, m, 等等其他品种，我不了解它们的底它们的顶，（虽然我可以从K线图上知道它们的历史极值，但是我并不知道它们突破历史极值的可能性有多大。而历史极值，经常都是被用来突破的。）
而当我把品种固定下来以后，在不同时期，我对它的风险判断也是不一样的。我可能在大多数时期，对它的判断是混沌的，是迷芒的。但是也有在少数时期，我对它的判断是明确的。关于这一点，我甚至无法做出充分有效的证明。我只能从内心深处，会有一种直觉告诉自己，这个区别是显著的。
要把风险进行数字量化，是不可能的任务。但退而求其次，我能够把风险水平进行排序。
当以上结论成立的时候，风险与收益就不是一个动态变化关系。我们先把收益确定，然后再去寻求把风险降低。
那么降低风险的手段是哪些？除了研究还是研究。
不论是从基本面出发的研究，还是从技术分析出发的研究，抑或量化手段的研究，这些研究的根本目的，就是为了降低风险，降低我们对事物发展的不确定性的认知。