探讨如何科学计算资产组合的风险，需从理解投资视角的关键因素入手。

首先，收益计算。单日股票收益被视为受多因素影响，具体为单只股票与特定因素的相互作用。利用多因子模型预测，每只股票与K个因子相关，这体现了股票的因子暴露，即股票所体现的因素指标值。利用方程式将单日股票收益表达为复合因子的作用。

为了简化计算，将上述方程式转换为矩阵形式，便于操作。其中N表示市场上股票数量，比如全市场的3000只股票或自选的1000只股票，这些都构成风险计算的总体基础。

接下来，理解风险的概念。风险本质上是收益的波动性，体现了投资不确定性，波动性大小由收益的方差表征。基于马科维茨均值—方差理论，收益方差的求解为下一步风险计算提供了路径。

实现风险计算的第一步是求解因子收益率协方差矩阵和特异收益率方差对角矩阵。为了获得因子收益率的协方差矩阵，通过对特定时间段内连续回归分析，可获知因子收益率序列。接着，使用矩阵计算方法得到因子间的协方差。

值得注意的是，求出的矩阵估计可能并非完全精确。为确保真实反映风险水平，需要对求解过程进行调整以满足实际数据特性的条件。这些调整方法较为专业，本文不在此细述。

一旦获取因子协方差矩阵与特异方差对角矩阵，即可使用投资组合的权重向量W计算资产组合的风险值。通过公式计算风险值，风险值则表现为方差。针对实际应用，常选择对风险值取平方根以获取投资组合的标准差，作为资产组合风险的量化指标。