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当股票最初在16~17世纪交易时，有关股票的信息是非常匮乏的，而获得这些有限信息的方式也是非常少的。只有非常富有的人才会投资股票，即便是他们，也经常会陷入骗局。自20世纪初，随着新的投资者进入金融市场，收集单只证券回报率及价格数据的服务开始推出，基本的风险度量也崭露头角，虽然这些风险度量都过于简单。比如说，一只支付高股息的铁路股票的风险会被认为低于制造企业或航运企业股票的风险。
20世纪50年代早期，芝加哥大学一个名为哈里·马科维茨的博士生指出，投资组合的风险可以用一个函数来表示，该函数既包括每只证券的投资额以及它们各自的风险，也包括这些证券的共同运动方式。他表示，如果同一投资组合中的证券朝着不同的方向运动，那么该投资组合的风险就低于单只证券的风险；投资者应该持有多样化的投资组合而非单只股票，因为这可以更好地降低风险。
举例来说，当你投资迪士尼公司时，你会面临什么样的风险。你所面临的部分风险与该公司息息相关：它的下一步动画影片的票房收入或许会低于预期，而其在香港新建的主题公园所吸引的游客或许并没有预计的那么多。部分风险不仅仅会影响到迪士尼，而且也会影响到其所在行业的其他竞争者：改变电视业行业性质的立法会导致迪士尼-美国广播电视集团利润率的变化，而关于该集团的评级将取决于其新节目相对于其他竞争者的优势。此外，还有一些源于宏观经济因素的风险，而这些风险会在不同程度上影响市场上的大多数公司或所有公司：利率上升或经济衰退将会导致所有公司的利润率下降。需要注意的是，在所有这些维度上，你都会获得或比预期好或比预期坏的消息。如果你把所有的资金都投在了迪士尼公司，那么你将会面临所有这些风险。如果迪士尼只是一个包含众多股票的大型投资组合的一部分，那么影响一家或几家公司的风险将会在投资组合中被均分：因为每一家情况不及预期的公司都对应着一家情况好于预期的公司。影响众多公司或大多数公司的宏观经济风险是无法分散的。在马科维茨的世界里，作为公开上市公司的投资者，这种风险是你应该考虑的唯一风险。
如果你接受马科维茨的观点，认为你唯一关心的风险就是无法分散的风险，那么你该如何度量一家公司所面临的这种系统性风险？最常用的模型是20世纪60年代初提出的资本资产定价模型（CAPM）。该模型假定投资者不会面临任何交易成本，而且都分享同样的信息。由于多元化投资没有成本，且不这样做就不会有收益，所以每个投资者都会持有一个包含所有交易资产的、超多元化的投资组合（称为市场投资组合）。如此一来，任何资产的风险都变成了以β为度量的“市场投资组合”的风险。β是一个相对风险度量，其标准值约为1；如果一只股票的β值大于1，则它面临的市场风险高于平均风险，而小于1则低于平均风险。由此，投资的预期回报可以写为：
无风险收益率+β（平均风险投资的风险溢价）
资本资产定价模型直观且简单易用，但它是建立在不现实的假定之上的。更令人忧虑的是，过去几十年的研究表明，资本资产定价模型的β值在解释股票回报差异方面并不出色。如此一来，两个类别的模型便成了资本资产定价模型的替代者。第一个类别是多β模型，其通过多个β（而非单一β）来衡量多元化投资组合的风险，每一个β对应不同类型的市场风险，并以其自身的风险溢价进行衡量。第二个类别是代理模型，其着眼于以往赢得高回报的公司特征（如小型市值和市净率），并以此作为风险度量。
毋庸置疑，所有这些模型都存在缺陷：要么是因为建立在不现实的假定之上，要么是因为参数难以准确预测。然而，以下几点却是无可争辩的：
风险很重要。即便你不同意投资组合理论，那么在投资时你也不能忽视风险。
有的投资的风险更高。如果你不使用β作为相对风险度量，那么你必须要有一个替代的相对风险度量。
风险价格影响价值，而市场确定风险价格。
你或许不认可资本资产定价模型或多β模型，但你必须要有衡量风险的方法并将风险融入你的投资决策中。