衡量风险就是衡量波动率。这一问题也就是，价格相对于预期收益会有多大的偏离程度？由于我们通过对偏离均值的差异进行平方而对波动率进行衡量，因此两种工具以方差为基础能够实现不同的收益。所以，波动率的计算必须通过方羞的开平方而得到标准差，从而实现波动率的精确度量。
我们用标准差来衡量波动率，它的计算主要是通过对X交易天数内每日收益的年化数值取标准羞来进行的。这衡量了价格偏离均值或平均值的价差。当价格与均值比较接近时，标准差较小，当价格远离均值时，标准差较大。我们的一般交易策略应该是在标准差较小时买入，在标准差较大时卖出。
标准差实际上解释了分布的离散程度。正态分布的情况下，价格有68%的概率位于均值的1单位标准差范围内，有95%的概率位于均值的2单位标准差范围内，有96%的概率位于均值的3单位标准差范围内。当我们在1～3个月的时间范围内计算标准差时，我们所得到的波动率也称为实际波动率或市场波动率，而在一年的时间范围内则是计算历史波动率。从另一个角度看，假设就像前面研究所要求的那样，我们基于过去一年的收盘价格绘出252天的简单移动平均线，这里的收盘价格考虑了美国外汇交易日和节假日。在一年的时间里市场会多次出现偏离平均值的情况。如何从波动率的角度获得那些短期方差，这是多年来热门的研究主题，随着新金融工具期权交易的增加，现在的情况更是如此。对此我们可以考虑1987年惠利那篇颇具历史意义的文章，当时在芝加哥商品交易所交易的美式期权才仅仅只有30种。
与波动率和波动指标有关的一个要点是，当价格在一个长期平均值左右波动时，价格具有回归到均值的趋势口无论波动率的高低，价格都会回归到均值。波动率的收益率是一个年化标准差百分比指数，或者一个可以换算到较短时间范围的指标。例如，一个20%的指数值通过将20%乘以1/12的平方根就可以换算成月度指数值，此时5.77%的月指数值表示一个月内预期价格变动的一个标准差为土5.77%（澳大利亚证券交易所案例）。这一公式也涉及压力比率的问题。