在两者的交易记录中，我们发现A交易员每次获利的金额大大低于他损失的金额，B交易员却恰恰相反。这时，你更希望成为哪一位交易员呢？答案显而易见，B交易员。

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这个例子说明了，并非拥有高的胜率就可以成为一名好的投机者，投机者在市场交易是为了增加自己的资金，而不是为了得到更高的胜率。如果投机者仅追求95%的胜率，那么早晚会成为市场中95%的失败者。市场不会给出这么高的概率，但它会让懂得利用资金的人抓住少数的机会大获其利。

对于机构投资者，风险管理显然更是一个系统工程。从我国金融机构现行金融风险管理技术上看，主要采用的传统的资产负债管理（Asset-LiabilityManagement）和资产定价模型等，而传统的资产负债管理过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。

在众多新兴的风险管理技术和方法中，特别是VaR方法最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多金融机构和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。VaR之所以具有吸引力是因为它把金融机构的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心--潜在亏损。VaR实际上是要回答在概率给定情况下，金融机构投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。

1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VAR（Value-at-Risk）模型("风险估价"模型)，稍后由推出了计算VAR的RiskMetricsTM风险控制模型。在些基础上，又推出了计算VAR的CreditMetricsTM风险控制模型，前者用来衡量市场风险；公开的CreditMetricsTM技术已成功地将标准VAR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为"信用风险估价"（CreditValueatRisk）模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。目前，基于VAR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。