组合标准差是统计学中一个重要的概念，尤其在投资组合管理中有着广泛的应用。它用于衡量一组资产或投资组合的风险程度。要理解组合标准差，首先需要了解几个关键的概念，包括单个资产的标准差、协方差和相关系数。

1. 单个资产的标准差

标准差是一个衡量数据分布离散程度的指标，具体来说，它是各个数值与平均数之差的平方的平均数的平方根。对于单一资产而言，标准差越大，表示该资产的价格波动性越大，风险也越高。

2. 协方差和相关系数

协方差用来度量两个随机变量之间的线性关系强度。如果两个变量倾向于同时增加或减少，则它们的协方差为正；如果一个增加时另一个减少，则协方差为负。然而，协方差的大小受变量尺度的影响，因此引入了相关系数，它是协方差除以各自的标准差的乘积，取值范围在-1到+1之间。相关系数为+1表示完全正相关，为-1表示完全负相关，为0表示没有线性关系。

3. 组合标准差的计算公式

对于一个由N种资产构成的投资组合，其组合标准差σp可以通过以下公式计算：

\[ \sigma_p = \sqrt{w_1^2\sigma_1^2 + w_2^2\sigma_2^2 + ... + w_N^2\sigma_N^2 + 2w_1w_2Cov(r_1, r_2) + ... + 2w_{N-1}w_NCov(r_{N-1}, r_N)} \]

其中，

- \(w_i\) 是第i种资产在投资组合中的权重。

- \(\sigma_i\) 是第i种资产的标准差。

- \(Cov(r_i, r_j)\) 是第i种资产和第j种资产之间的协方差。

这个公式考虑到了每种资产的个体风险（通过各自的方差体现）以及不同资产之间的相互作用（通过协方差体现）。在实际应用中，为了简化计算，有时会使用相关系数代替协方差，因为相关系数已经标准化，消除了尺度的影响。

组合标准差的计算对于评估投资组合的整体风险至关重要，帮助投资者做出更加明智的投资决策。