在投资领域，风险评估是至关重要的环节之一。而衡量投资组合风险的一个重要指标便是标准差。标准差能够反映资产收益率的波动程度，从而帮助投资者了解其可能面临的不确定性。对于由两种证券构成的投资组合而言，其标准差的计算方法与单一证券的标准差有所不同，需要考虑两者的相关性。

首先，我们来回顾一下单一证券的标准差公式。假设某只股票在过去一段时间内的每日收益率为\(r_1, r_2, ..., r_n\)，那么该股票的样本标准差\(\sigma\)可以通过以下公式计算得出：

\[

\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^2}{n-1}}

\]

其中，\(\bar{r}\)代表收益率的平均值，\(n\)是样本数量。

当涉及两个证券的投资组合时，情况变得更加复杂。假设有两种证券A和B，它们的收益率分别为\(R_A\)和\(R_B\)，权重分别为\(w_A\)和\(w_B\)（且满足\(w_A + w_B = 1\)），则组合收益率\(R_P\)可以表示为：

\[

R_P = w_AR_A + w_BR_B

\]

相应的，投资组合的标准差\(\sigma_P\)则受到这两个证券自身标准差以及它们之间协方差的影响，具体公式如下：

\[

\sigma_P = \sqrt{(w_A\sigma_A)^2 + (w_B\sigma_B)^2 + 2w_Aw_B\rho_{AB}\sigma_A\sigma_B}

\]

在这个公式中，\(\rho_{AB}\)表示证券A和B之间的相关系数，它介于-1到+1之间。当\(\rho_{AB}=1\)时，意味着两者完全正相关；当\(\rho_{AB}=-1\)时，则表示完全负相关；而当\(\rho_{AB}=0\)时，表明两者不相关。

通过上述公式可以看出，在构建投资组合时，除了要关注单个证券的风险水平外，还需要特别注意不同证券之间的关系。合理地选择证券种类及其权重分配，可以在一定程度上降低整体投资组合的风险，提高收益稳定性。因此，在实际操作过程中，投资者应充分运用统计学知识，结合市场数据进行科学决策，以实现最优的风险调整后回报目标。