做投資決策需要洞悉人性

概率論與數理統計可以幫助我們理性思考、解決問題，但是單純依靠勝率數字、分析指標看問題，是割裂機械的、是單薄沒有意義的，我們需要在不斷變化的市場中建立自適應體系。

?

在剛開始接觸行情分析文章的時候，我特別偏愛那些觀點明確、數據詳實的文章，這些文章使用各類看起來非高大上的軟件、長串英文命名的分析方法、圖表顏色絢麗、配以精確到小數點之后幾位的結論，顯得非常公正客觀，讓人不由得想去相信。后來閱讀得多了，加之學習了心理學，我漸漸發現了一些問題：我們每一個微小的念頭都是大腦的盛大演出，任何信息輸入到行為的產生，都是由意識或潛意識層面的心理活動聯結的。

?

在思維和決策過程中，我們是如此地容易受到暗示，有時這些影響是那么潤物細無聲，以至于我們自己都沒有發現，但是心理學實驗證明此類效應是普遍存在的，甚至效應顯著。這不得不讓我們警惕，因為也許聰明的廣告商會利用心理學知識操縱你買A商品還是買B商品，雖然這并不會對我們的日常生活產生太大影響，但是投資標的有意無意地偏移，卻可能影響深遠。畢竟我們都明白，投資決策是一項極嚴謹的事業，失之毫厘可能絕非僅僅謬以千里。下面我將介紹一個具有代表性的例子，期望可以給大家帶來一點啟發：

?

舉例

?

著名行為經濟學家Gigerenzer教授曾經在2014年的一篇論文中舉過這樣的例子：在鼓勵乳腺癌篩查的宣傳冊中，宣傳語是“早期發現可減少20%的乳腺癌死亡率”。乍看之下，這句話非常具有吸引力，一個小小的篩查不過十幾二十分鐘，卻可以達到“減少20%死亡率”的效果。別人暫且不提，我第一次看到這句話的時候心動了，這則宣傳語的效果證實是非常好的，提升了婦女參與篩查的意愿，但是實際上這利用了人們對統計知識的匱乏，做出了數字正確卻并不完全透明的宣傳。

?

現在拋開你的第一反應，仔細看看這句話，20%不是憑空得出的，是哪個數字和哪個數字的比較？事實上，數字是這樣得出的：篩查將1000名婦女（10年后）的乳腺癌死亡率從5人降低到4人，這相當于每1000人中就有1人的絕對風險下降，這一數字通常被視為相對風險減少20%。當把計算過程展現出來之后，那種讓人腦子一熱的吸引力似乎消失得無影無蹤，我們甚至還會進一步產生疑問：在這里5人和4人的差距是一個偶然現象嗎？這個數據是在何時何地何種情況下得出的？是否撇除了其他混淆因素？我們都知道X光檢查存在風險，那么全民普查是否可能只有少數婦女受益（5人降低到4人），另外許多人受到傷害（X光檢查風險）呢？

?

這是一個非常具有代表性的例子，同樣的數據、同樣的方法，換一個“馬甲”再次出現的時候，可能是某次培訓宣傳的“培訓后學員盈利率提升”；可能是你閱讀的新聞“某上市公司業績”；可能是某新聞“某某資源緊缺”“某某創新性產品療效”。當再次出現這些數據的時候，希望你的腦袋不會因為百分比前的美麗數據、大號加粗的驚嘆號而立即發熱，而是多問幾個為什么。提升知識，也許可以獲得透明的信息，進而作出更明智的決定。

?

啟發

?

投資界一直有個笑話：諾貝爾經濟學獎獲得者的投資幾乎都是虧損的。為什么這里有個“幾乎”？因為有的獲獎者在做投資的時候，用的不是自己的獲獎理論，甚至不是經濟學理論，而是心理學理論。諾貝爾經濟學獎獲得者Harry Markowitz在自己的退休賬戶上投資時，并沒有使用他獲得諾貝爾獎的均值—方差組合，而是依賴于1/N啟發式。這個簡單的規則將可用的資產平均劃分在期權或股票之間，而無需估計均值—方差組合中的許多參數。

?

迪米格爾、加拉皮和Uppal（2009）測試了1/N在不確定的股票世界中的表現，在7種投資情況中，有6種情況超過了根據標準的均值—方差組合包括夏普比率構建的最佳組合。雖然在這種不確定性的情況下進行理性優化計算可能意味著虧錢，但是金融危機讓很多人看到，從風險值到高斯函數的標準概率模型是問題的一部分，而不是解決方案。

?

概率論與數理統計可以幫助我們理性思考、解決問題，但是我們不禁要問：如果這個工具如此有效，為何現代金融分析指標卻依然如同一個時好時壞的羅盤，不能保證任何結果呢？那是因為我們忽略了一個重要的問題：風險和不確定性之間的本質區別。理論方法一定建立在基本假設之上，而實際投資中的風險和實驗室研究的不同在于它本身是不確定的，也很難或者幾乎不可能被量化窮盡。數字結論盡管看起來簡明客觀，但是如果分析的基石不牢固，我們又如何能夠相信空中樓閣一般的結論呢？

?

總體而言，我們在長期面臨生存困境時，做決策不僅僅是通過數學模型的貝葉斯理性，而是更多地通過適應性原則。因此，單純依靠勝率數字、分析指標看問題，是割裂機械的、是單薄沒有意義的，我們需要建立“生態效度”，即建立在市場中存活的能力，這不僅是一個體系，而且是在市場不斷變化中需要自適應的體系。認知決策系統1與系統2、貝葉斯規則與啟發式，并不是模糊的二分式，而更像是一套精確的嵌套模型。換言之，決策需要理性，更需要洞悉人性。

來源：818期貨學習網