世の中にはデータが正規分布になる事象がいろいろあります。たとえば日本全国の小学6年生の身長や体重、テストの点数、そして運用におけるリターンも一定以上の十分なデータ数があれば正規分布になると考えられます（実際に過去10年程度の日次データを横軸に、各リターンの回数を縦軸に取ると、なだらかな左右対称に近い山型になります）。
そこで、統計学の標準偏差という考え方を用いて、平均からのばらつき度合いを測るのです。 平均から片側34.13％、両側68.27％、つまり全体のデータ数の約7割を占める幅の平均からの距離を1標準偏差とします。運用におけるリスクは、この1標準偏差の値で表します。前回例として示した外国債券ファンドと国内株式ファンドのリスクが1標準偏差の値です。

この数値が示すリターンとリスクはどういうものでしょう。

上図のように、外国債券ファンドは、平均リターンは4％ですが、調子のいいときは14％のリターンになる年もあり、調子が悪ければ－6％になる年もあるということです。一方日本株ファンドは外国債券ファンドよりリスクが大きいので、いいときは27％のリターンになる年もり、悪いときは－14％になる年もあるということです。
ところで、ここで用いているリスクの値は1標準偏差です。ということはすべてのデータの7割弱を占めているに過ぎません。ということは、あと3割は1標準偏差で示したブレ幅よりも上下にさらにブレるということです。
そこで2標準偏差を使うと全体の95％以上を収める幅になるので、特に最悪時どの程度下ブレするかを確認することが出来ます。
2標準偏差は1標準偏差の2倍のブレ幅を取るので、外国債券ファンドの最悪時は－16％（4％－10％×2）、日本株ファンドの最悪時は－33％（7％－20％×2）ということになるわけです。もっとも、2標準偏差でも全体の95.45％の範囲なので、残る5％弱ではさらに大きく上下にブレることもありえるということは知っておくべきでしょう。両側5％弱、片側2％の可能性ということは、イメージとしては50年に1回起こるかどうかの大変動ということです。

これで、運用におけるリスクを表す標準偏差の意味をご理解いただけたと思います。
運用について考えるとき、重要なのはこのリスクを如何にコントロールするかということです（如何に儲けるかではない）。次回以降リスクをコントロールするとはどういう意味なのか、リスクをコントロールすれば何が得られるのかを考えていきます。