投资中的心理学

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近日拜读了卡尼曼的《思考,快与慢》,大有收获,列举几个投资中易犯的心理学谬误:

1、忽略先验概率
心理学谬误:人们在做判断的时候总是会忽略先验概率。举个例子吧,你看到有人在阅读《金融时报》,你认为下列那种情况可能性更大:
    a:他是金融界人士
    b:他是工业界人士
    典型性会告诉你a的可能性较大,但这样做不一定明智,你应该充分考虑b选项,因为现实中工业界人士的数目的会是金融界人士的很多倍
投资感悟:我们在选企业的时候往往忽视先验概率,某个企业管理优秀,发展迅速,看起来似乎不错,但是考虑到它所属行业的成功率实在是太低,这样的公司不是好的选择。

2、光环效应与后见之明
心理学谬误:好的故事经常会使人产生错觉,各种书籍(《基业长青》,《追求卓越》之类)经常会向你兜售企业成功的秘诀,夸大领导和管理的重要性,你会不由自主的相信这个故事,然而实际上公司能否成功很大程度上要看其是否幸运。数据显示,基业长青中所列举的优秀企业和不怎么样的企业,在该研究过后的一段时间里,其实际收益率差距几乎为零。
投资感悟:我们要挑选足够幸运的企业,最好是不需要猜想和预计的,而是天生的、已经存在的,管理和美妙的未来只能是锦上添花,不能成为主要的决策因素。

3、可得性偏见
心理学谬误:为什么事件一般会反应过度?因为容易想起的事情(亲身经历的、生动的、鲜活的例子)比理性分析、统计数据容易影响人,人们都在跟着感觉走,你是不是经常觉得自己做杂活(倒垃圾,打水,打扫卫生)比同住的人多?很可能对方也是这么认为的。
    相反,如果某些问题不容易想起,你通常会得出否定的结论。例如:请列出6个你果断行事的例子。你现在觉得你是个果断的人吗?如果你想的比较吃力,很可能你会认为自己不够果断。如果是让你想出1个果断行事的例子,你是否会得出不同的结论?
投资感悟:塑化剂、高铁事故为什么对我们影响这么大?因为可得性。但是一次高铁事故会影响中国发展高铁的趋势吗?塑化剂会让人不喝酒吗?理性分析后你自然会得出自己的结论。

4、小数定律和随机性偏见
心理学谬误:下面两个陈述实际是一个意思:(1)大样本比小样本精确;(2)小样本比大样本更容易出现极端事件。
    美国的调查数据显示肾癌发生率最高的地区都在中西部、南部一些人口稀少的小县城或乡村,这些乡村由共和党管辖,这说明了什么?——什么也说明不了,因为肾癌发生率最低的地区也是在中西部、南部的一些小县城或乡村。
    实际的原因是因为这些地区人口稀少,因此随机性波动较剧烈,容易产生极端数据。
    此外,你相信有投篮“手热”(即越投越顺手)这种情况么?大量数据证明是不存在此现象的。人们总是喜欢夸大现象之间的因果性,然而对随机性数据做出因果解释必然是错的。
投资感悟:许多人过于相信通过有限的几次观察得出的结果,比如经常看到一些调研:某某酒直营店的销售情况,某某超市的人流,实际都没有意义,因为小样本出错的概率高达50%,几个店哪几天的统计数据没有什么参考价值,使用一个足够大的样本是降低差错的唯一方法,否则你应该选择直接去看统计数据。

5.、锚定效应:
心理学:锚定效应司空见惯。请看下面两个问题:
    甘地去世时比144岁大还是小?
    甘地去世时多少岁?
    你会否因为第一个问题而导致在回答第二个问题时给出较大的答案?也许不会,但是144这个数字仍然会影响你的判断。为什么京东在促销时总喜欢写“限购5件”?实际上看到这个数字的很多顾客会比平时购买更多的东西。
投资感悟:很多人买股票喜欢看该股票之前的价位,再对比现在的价位,之前的价格就是你心中的锚,它会影响你对企业的估值。实际上你只需判断现在的价位是否在你的安全边际内,在就买入,不在就放弃。

6、少即是多悖论
心理学谬误:两套餐具,第一套有8个餐盘,8个碗,8个杯子(其中有2个坏了),第二套有8个餐盘,6个碗,6个杯子,如果你同时看到了这两组数据,可能你会给第一套较高的出价,但是如果是分开单个来估价呢?数据显示用户倾向于给第二套更高的出价,这就是少即是多的悖论。
    如果对于贵重的产品你再附赠一个便宜的小礼物,通常整套产品反而不那么吸引人了。
投资感悟:如果一个公司有多种业务,其中一项业务表现不佳通常会导致对整个公司的估值被压低,遇到这种情况我们就要仔细分析这是否是“少即是多”悖论的情况?

7、均值回归
心理学谬误:事物的表现通常表现出均值回归的现象,出色的表现通常不能持续,因为出色的表现通常与运气有关。高尔夫锦标赛中第一天表现出色的选手第二天通常发挥都很槽糕,合理的解释就是该选手第一天运气太好,但这通常不为人所接受,人们总喜欢通过因果关系来解释事情。
投资感悟:如果一个证券分析师说“该企业今年业绩比去年要好,原因是去年表现太糟了”或者“该企业表现好是因为运气不错”,尽管他说的没错,恐怕他也要失业了。不过作为独立的投资者,应该要分辨该企业是否是因为运气好,如果是运气,还能持续多久?什么时候他会均值回归?

8、专家预测比不上简单运算
心理学谬误:简单的统计学方法可以胜过世界著名学者,经济学家阿申菲尔特通过天气的三个特征:夏季生长期的平均温度、丰收期的降水量以及上一个冬季的降水量——来预测葡萄酒的价格,他的公式给出了未来几年甚至几十年后的准确价格,其相关系数超过0.9。
    婚姻的稳定性可以通过一个公式预测:做爱的次数减去吵架的次数。你应该不会希望得到的是负数。
    一项拯救了千万婴儿的简单公式堪称这项研究的经典应用。婴儿出生时的健康状况通常决定其夭折的风险,但是接生人员通常依靠其直觉和经验来判断婴儿是否处于危险状况,但这通常导致人们忽略了很多危险信号,不少新生儿夭折。阿普加医生发明了一个公式:快速写下五个变量(心率、呼吸、反应、肌肉强度、肤色)以及对应的分数(0,1,2),一个得到8分以上的婴儿状况为良好,低于4分的婴儿需要立即抢救,这个公式对拯救新生儿起到了至关重要的作用。
投资感悟:为什么专家预测通常不如简单运算?一个原因是专家们总是希望跳出思想的框框,试图战胜市场,在预测时会考虑将不同特征就行复杂的组合,复杂化对稀奇古怪的事情是有影响的,但是十有八九会降低其正确性,将这些简单的特征结合在一起反而会更好。
    格林布拉特的“神奇公式”应该是投资界的简单公式了。

9、乐观偏见
心理学谬误:为什么大片喜欢扎堆上映?为什么90%的司机相信自己的车技要高于平均水平?因为我们只关注自己的目标,却忽视相关的成功几率;我们只关注自己做的,却忽视他人做的;我们强调技能的因果角色,却忽视运气的影响;我们只重视自己已知的,却忽视自己未知的;我们认为自己设定的目标很容易实现,但其实现实的可能性没那么大。人们总是喜欢高估自己的能力,进而导致乐观的过度自信——乐观是好的,前提是你要谨慎!
投资感悟:投资需要乐观,但是更需要谨慎。采用“事前验尸”能抑制你的乐观主义情绪:每次投资之前请和自己的伙伴开一个小会,在会议之前做一个简短的演说:“设想几年后我们今天的投资惨败,请用5-10分钟简短写下这次惨败的原因。”

10、损失厌恶和禀赋效应
心理学谬误:来看一个赌局,抛硬币,正面你失去1000元,反面你赢的1500元,你会参加这个赌局么?你可能不会愿意,因为损失一千元的痛苦超过你获得1500元的喜悦,这就是损失厌恶。
    那什么是禀赋效应呢?经济学上有个无差异曲线,假设你现在月薪10000,每月带薪休假1天,现在有两个更好地位置:(1)加薪一万;(2)获得额外的12天休假。假设这两者对你来说目前是一样的,如果你选择了(2),你的一个同事选择了(1),又过了一年,现在公司告诉你们,如果你们愿意可以互换,经济学理论会说:由于你们现在处于一条无差异曲线上,因此你们会同意互换。但是禀赋效应的的断言则截然相反:你们肯定不会同意,虽然原本多休息11天和加薪一万是相同的,但是现在你要损失10000元去获取11天休假,由于损失厌恶的存在,现在你会觉得多出来的11天假期无法补偿你的10000月薪,也就是你总想保存自己当前拥有的事物。
投资感悟:为什么不愿意卖出亏损的股票,即使该股票已经毫无希望了?为什么买入之后你会觉得你的股票更加可爱了?

11、罕见事件
心理学谬误:罕见事件容易被过度关注(因为可得性效应),但是又容易被忽略:原因是很多人从没经历过该罕见事件。
投资感悟:没有经历过大崩盘的投资者可能心理从来没想过股市崩盘是怎么样的,没经历过股市萧条的投资者是不成熟的。

12、窄框架和宽框架
心理学谬误:综合考虑下列两个决策问题,然后做出选择:
    (1)从a,b中作出选择: a.肯定能赚到240美元;b.有25%的概率得到1000美元,75%的概率什么也得不到;
    (2)从c,d中作出选择:c.肯定会损失750美元;d.有75%的概率损失1000美元,25%的概率没有损失;
    你的选择答案肯定是a和d。题目要你综合考虑,可是你却并没有,试着看下面的综合考虑:
    a+d:25%的概率获得240美元,75%的概率损失760美元;
    b+c:25%的概率获得250美元,75%的概率损失750美元;
    显然,b+c要强于a+d,这告诉我们考虑问题是要综合决策。
投资感悟:一个投资的机会,50%概率会全部亏损,50%的概率会翻两番,可能你不会接受这样的机会。但是如果有10个这样的机会呢?此时将钱全部平均投入到这10个机会中应该算的上一比划算的交易,如果是20个机会那就更好了。
    窄框架束缚了我们的思维,试着用宽的综合的框架来思考。

    最后推荐大家看一下此书,一定会有所收获。

精彩讨论

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2013-10-25 11:33

谢谢你的推荐,但在思考的同时,我们必须对以上观点做出独自的思考:
1。投资应该思考Bayes公式不错,但是除了金融和工程外,还有一个变量是“其他所有人”。而且你必须假定金融人士看FT的比率相当高。而其他人士和工程学人士阅读FT的比率应该不相上下,因此P(金融人士|看FT) 的概率还是比P(工程人士|看FT)的概率要高不少.
2.企业的成功本身就是小概率,低基数事件+变量非常多.任何统计学样本来讲,小基数,多变量的事件用逻辑去推测更加靠铺,而不是用统计学去一概而论.
3. 赞同.
4. 正是如此,大变量,小基数更应用逻辑去推理.此处逻辑于你的观点2相悖.
5. 赞同,这点其实跟观点3很类似.
6. 不明白你的观点.这种折价很多情况是因为信息不够显现.很多人其实是懒惰的.你的统计数据不知道能否给出出处和执行办法?
7. 出色的表现具体的因是什么?我们不能因为手中的参数不能预计这种杂音就断定这一定是杂音并且会回归,没准我们忽略了另一个维度.
8. 完全不同意,通过回归模型作出预计,其实与专家预计在根本意义上是一样的.即使是使用模型,使用的参数本身就需要大量的主观选择.否则就是垃圾进垃圾出.而数据的筛选本身其实非常困难--有的时候数据不足,有的时候你无法辨别什么是因什么是果,而且你的例子忽略的很多模型失败的案例.在人文科学,从因到果时间段长,数据不充分的前提下,统计模型不会比逻辑推理更靠铺.
9. 非常赞同.
10. 赞同.我们对损失的态度几乎一致地偏向保守,除非是在不理智或贪婪的情况下.
11. 你的第11点...
12. 必须如此,而且我们不能从统计学角度去看待这些事件.
13.有意思,算法没错. 但是我们无法确定我们算出的概率是一定正确。而且75% 和70% 的区别到底在哪里?投资中每一个机会都是不一样的,这不是扔硬币。更重要的是,投资很重要的一点是保证本金的安全,即使收益有所降低。在无法确认概率正确的前提下,你给出的两个选择其实最后差不太远,但是我们有机会在A+D的情况下提前获取巨额收益,也就是Short Volatility。我情愿选择第一种机会。

2015-07-25 19:50

少了第11点哈

2015-06-14 10:21

谢谢您的分享!

2013-07-04 10:58

good

2013-01-14 17:15

高手啊,关键是和股市结合,解读的非常到位,这本书单独当做心理学教程来看就浪费了

2013-01-06 19:13

学习了

2013-01-01 22:40

干货