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La variance et la covariance sont des termes mathématiques fréquemment utilisés dans les statistiques, et en dépit des noms sonores similaires, ils ont en réalité des significations très différentes. Une covariance se réfère à la mesure de la façon dont deux variables aléatoires vont changer ensemble et est utilisé pour calculer la corrélation entre les variables. La variance se réfère à la propagation de l'ensemble de données - à quelle distance les nombres sont par rapport à la moyenne, par exemple. La variance est particulièrement utile pour calculer la probabilité d'événements ou de performances futurs.

En plus de leur utilisation générale dans les statistiques, ces deux termes ont aussi des significations spécifiques pour les investisseurs, se référant aux mesures prises sur le marché boursier. Dans un contexte financier, la covariance est le terme utilisé pour décrire comment deux stocks vont se déplacer ensemble. Une covariance positive indique que les deux ont tendance à se déplacer vers le haut en valeur et vers le bas en même temps, alors qu'une covariance inverse, ou négative, signifie qu'ils iront à l'encontre l'un de l'autre; quand l'un se lève, l'autre tombe. Acheter des actions avec une covariance négative est un excellent moyen de minimiser les risques dans un portefeuille. On peut s'attendre à ce que les pics et les creux extrêmes de la performance des actions se neutralisent, laissant un taux de rendement plus stable au fil des ans.

De même, de nombreux experts en valeurs mobilières et conseillers financiers utilisent la variance pour mesurer la volatilité d'un titre. Etre capable d'exprimer en un seul chiffre à quel point la valeur d'un stock donné peut s'écarter de la moyenne est un indicateur très utile de la quantité de risque qu'un stock particulier comporte.