协方差公式用于衡量两个随机变量X和Y之间的总体误差。其定义为：
\[
\text{Cov}（X,Y） = E[（X - E[X]）（Y - E[Y]）]
\]
其中：
\（ E[X] \） 和 \（ E[Y] \） 分别是随机变量X和Y的期望值。
这个公式可以进一步展开为：
\[
\text{Cov}（X,Y） = E[XY] - E[X]E[Y]
\]
其中：
\（ E[XY] \） 是X和Y的乘积的期望值。
\（ E[X] \） 是X期望值。
\（ E[Y] \） 是Y期望值。
这个公式的直观解释是：协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果其中一个变量大于自身的期望值时，另一个变量也大于自身的期望值，则两个变量之间的协方差就是正值；如果其中一个变量大于自身的期望值时，另一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
此外，协方差还可以用于衡量投资组合中资产之间的风险关系。在投资组合理论中，协方差用于计算资产组合的方差和标准差，从而评估整个投资组合的风险水平。
总结起来，协方差公式是衡量两个随机变量之间关系的重要工具，通过计算它们乘积的期望值与各自期望值的乘积之差来得出。