波动率的定义与核心盲区
波动率（Volatility）作为金融市场中衡量资产价格变动幅度的指标，常用于风险管理、资产定价和衍生品定价等领域。它揭示了收益的离散程度，却无法揭示价格变动的具体方向。换言之，波动率仅反映“不确定性”，但不区分上涨或下跌。正因如此，波动率无法回答“未来资产价格是涨还是跌”的问题。类似于“ROA 的盲区是什么？资产结构差异导致的使用局限”，波动率也有其天然的适用边界和信息遗漏。
前提假设与适用场景
波动率的计算通常基于历史价格数据，假设市场环境在统计期内较为稳定，且资产收益率分布近似正态分布。这些假设忽略了金融市场中的非对称事件与极端风险（例如黑天鹅事件）。一旦市场环境发生剧烈变化，波动率的统计基础就会动摇。此外，波动率默认风险是单一维度的、可度量的，并未考虑风险的真正来源和结构。例如，系统性风险与非系统性风险在波动率中无法区分，导致对风险成因的理解存在局限。
失效情境与信息遗漏
波动率在市场剧烈波动、结构性变革或重大突发事件时，可能严重失效。当市场出现跳跃或极端利率等不可预见的因素，波动率的历史统计无法准确反映当前或未来的风险。例如，在“债券久期的限制有哪些？无法描述极端利率变化的情况”中，久期忽略了极端变化带来的风险，波动率也面临类似困境。波动率还无法揭示风险的具体来源，例如宏观经济事件、企业基本面变化或行业周期波动等。它也难以反映资产间的相关性变化，无法识别风险的传导路径。
波动率无法覆盖的维度与使用边界
波动率不涉及风险的方向性、成因、持续性及资产间的联动关系。它无法揭示收益分布的偏态、峰度等高阶特征，也无法识别风险是否来自于结构性变化、流动性危机或单一事件驱动。波动率是风险量化的“单一维度切面”，未能提供完整的风险全景。对于需要判断市场趋势、识别风险来源或分析极端事件影响的场景，波动率作为单一指标会掩盖关键信息。
