sql中没有标准var()函数，应使用var_samp()计算样本方差以评估投资组合风险。postgresql、mysql支持var_samp()/var_pop()，sql server的var()仅限单列样本方差，sqlite不支持。
SQL里没有VAR()函数，别被名字骗了
SQL标准中根本不存在名为 VAR() 的聚合函数——这是常见误解的源头。PostgreSQL 有 var_pop() 和 var_samp()，SQL Server 用 VAR()（但仅限于 *单列样本方差*，且不支持窗口用法），MySQL 直到 8.0.22 才加入 VAR_POP() 和 VAR_SAMP()，而 SQLite 完全不提供方差函数。直接写 SELECT VAR(returns) FROM portfolio_data 在多数环境会报错：ERROR: function var(numeric) does not exist 或类似提示。
用 VAR_SAMP 或 VAR_POP 算投资收益方差时，选哪个？
投资组合风险评估通常基于历史样本（比如过去252个交易日的日收益率），属于「从总体中抽样」，应使用样本方差（Bessel校正），即 VAR_SAMP()。它除以 n−1，比 VAR_POP()（除以 n）更无偏、更常用。
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VAR_SAMP(x)→ 推荐用于日/月收益率序列，尤其当样本量 numpy.var(x, ddof=1) 对齐时 -
VAR_POP(x)→ 仅当你确信手头数据就是全部总体（例如已穷尽某基金自成立至今所有日收益），且模型明确要求总体方差 - 注意：SQL Server 的
VAR()等价于VAR_SAMP()；它的VARP()才对应VAR_POP()
计算组合方差前必须先算对收益率，不是简单用价格差
直接对原始价格列（如 price）调用 VAR_SAMP() 毫无金融意义——方差必须作用于**收益率**（return），且是**对数收益率**或**简单收益率**，取决于建模假设。
- 简单收益率：
(price - LAG(price) OVER (ORDER BY date)) / LAG(price) OVER (ORDER BY date) - 对数收益率（更常用，具可加性）：
LN(price / LAG(price) OVER (ORDER BY date)) - 千万别在没生成收益率列的情况下直接对
price跑VAR_SAMP()——结果单位是「价格²」，无法解释为风险 - 若数据含多资产，需先按权重加权合成组合日收益，再对方差函数输入该合成序列，不能对各资产方差简单平均
实际执行时容易卡在 NULL 和分组逻辑上
真实市场数据常有停牌、缺失日期或异常值，VAR_SAMP() 遇到 NULL 会自动跳过，但若整列都是 NULL（比如没成功算出收益率），会返回 NULL 而非报错，极易被忽略。
- 务必检查收益率列是否为空：
SELECT COUNT(*) FILTER (WHERE daily_return IS NOT NULL) FROM returns_calc - 跨资产组合场景下，必须用子查询或 CTE 先聚合出每日组合收益，再对外层结果集调用
VAR_SAMP()，不能在未分组的明细表上直接算 - Oracle 用户注意：
VAR_SAMP()在空集上返回NULL，但某些旧版本对GROUP BY空结果可能报错，建议加HAVING COUNT(*) > 1防御
方差只是起点，真正的风险模型还得叠加协方差矩阵、夏普比率或VaR——但第一步，得让那个数字算出来，而且算对。
