科學家將人們對於現實看法扭曲的現象稱為認知偏差(cognitive biases)。以下列出幾個影響交易的認知偏差:

  ■ 損失趨避(loss aversion):人們對於避免損失的欲望比賺錢還要強烈的傾向。

  ■ 沉沒成本效應(sunk costs effect):把已經投入或花費的金錢、看得比未來可能賺取的金錢還重要的傾向。

  ■ 處分效應(disposition effect):太早獲利了結、太晚停損出場的傾向。

  ■ 結果偏差(outcome bias):不考量決策當時的狀況、而以結果論成敗的傾向。

  ■ 近期偏差(recency bias):偏重最近的數據或經驗、而輕早期數據或經驗的傾向。

  ■ 定錨效應(anchoring):太過倚重、或鎖定既得資訊。

  ■ 跟風效應(bandwagon effect):因為許多人相信、而跟著相信的傾向。

  ■ 相信少數法則(belief in the law of small numbers):從少量資訊歸結出不當結論的傾向。

  以上項目並不完整,但已經涵蓋幾個能影響交易和價格、最強力的錯誤觀點。現在,讓我們詳細探討各個認知偏差。

損失趨避

  受損失趨避所影響的人,對於避免賠錢往往要比賺錢還要重視。對於多數人而言,損失100元和沒有賺到100元是不一樣的。不過,從理性的觀點來看,這兩件事應該沒有兩樣:兩者都表示淨值少了100元。研究顯示,損失所造成的心理衝擊、是賺錢約兩倍。

  從交易上來說,損失趨避會影響一個人遵守制式交易系統的能力,原因是,遵守系統而導致損失、要比遵守系統而賺錢感覺更為強烈。同樣是賠錢,因遵守規則而導致損失,絕對要比錯失某個機會、或忽略該系統還要難以承受。因此,損失一萬元、感覺起來就像是錯過賺得兩萬元一樣扼腕。

沉沒成本效應

  在商業界,沉沒成本是指已經投入、無法取回的成本。舉例來說,已經用在某個新科技研究上的投資,就屬於沉沒成本。沉沒成本效應是指人們在做決策時,傾向過於重視已經花掉的金額、也就是沉沒成本。

  比方說,ACME公司已投入一億美元來發展製造筆記型電腦螢幕的某一技術。現在,假設這筆投資花光後,公司發現,另外一種技術明顯高明許多,而且比較可能在限期內創造出理想結果。完全理性的做法會是,權衡改採新技術的未來成本、以及繼續使用現有技術的未來支出,然後,僅根據未來效益和支出來做出決定,完全不考慮過去已經花掉多少錢。

  然而,沉沒成本效應會讓決策者把已經花掉的金額列入考量,而且,他們會認為,如果此時更換製造技術,那麼之前那一億美元就等於白白浪費。即使未來在製造筆記型電腦螢幕上,會花兩、三倍的支出,他們還是可能曾決定維持原技術。

   沉沒成本效應所導致的不智決策,最容易在集體決策時發生。

  這種現象對於交易有何影響呢?想想一個典型的新手,期望自己的第一筆交易有2,000美元的獲利。買進時,他把停損點設在1,000美元的損失。幾天後,這筆交易部位帳面上已損失500美元。再過幾天,帳面損失已達1,000美元:高於交易帳戶的百分之十。該帳戶價值以從一萬美元跌至不到9,000美元。這剛好也是這名交易員之前所設定認賠殺出的停損點。

  此時,交易員考慮是該確切執行停損、損失1,000元賣出,還是該繼續持有這個部位,想想認知偏差曾如何左右他的決定。如果他決定認賠殺出,損失趨避效應會加劇他的痛苦。

  他相信只要不退場,市場就可能止跌回升,讓他轉虧為盈。沉沒成本效應會讓決策者想盡辦法不浪費已經投入的1,000美元、而忽略市場未來真正走向。因此,這名交易新手決定繼續持有部位,不是因為他認為市場將止跌回升,而是因為他不想損失那1,000美元。那麼,如果價格繼續下跌,他的帳面損失增為2,000美元時,他會怎麼做呢?

  理性思維會告訴他應該出場。不管他之前對市場的展望如何,市場的實際表現顯然告訴他;他是錯的,因為價格早已跌破他原來的停損點。不幸的,在這個時候,以上兩種認知偏差更為強烈。現在,地想要避免的損失已經加大,更加難以承受。對於許多人來說,這種行為會一直持續下去,直到賠光所有金錢、或者在損失幅度達到三成至五成、實際損失已達原來停損的三至五倍時,恐慌地出場。

  網路熱潮高漲時,我在矽谷工作,當時有很多朋友在高科技公司擔任工程師或行銷人員。有些人因為公司新上市,手上的股票選擇權價值達上百萬美元。從西元1999年底到2000年初,他們看著公司股票價格一天天上揚。直到兩千年,股價開始下跌,我問他們什麼時候才要把手上股票賣掉。所得到的答案多半大同小異:「如果股價回升到X元,我就會賣掉。」

  他們設定的這個價格遠比當時的股價高出許多。這些沒有及時賣出的朋友,多半眼睜睜地看著手上的股票價值跌到剩下十分之一、甚至百分之一。股價跌得越多,等待的理由就越正當。他們會這麼說:「我已經損失了兩百萬美元,再多個幾十萬元有什麼差別?」

處分效應

  處分效應是指投資人傾向賣出上漲的股票、留住下跌的股票。有人說這種效應和沉沒成本效應有關,因為兩者都證明人們不想面對之前的決定未能奏效的現實。同樣的,想要鎖住賺錢交易的念頭,就是從想要避免損失獲利而來。對於有這種傾向的交易人來說,因為太早獲利了結,而難以彌補巨額損失。

結果偏差

  結果偏差是指以結果論成敗,而不管決策當時是否做了正確決定。人生充滿不確定性。有許多牽涉到風險和不確定性的問題,都沒有正確的答案。因此,人們只能做出他認為理性、看起來正確的決定,但由於預料之外與難以預料的情況,做出的決定未必能產生理想結果。

  結果偏差讓人們過於強調實際發生的事情,而忽略了決策本身的好壞。在交易時,就連正確做法也會造成虧損交易,甚至損失接踵而來。這些損失會讓交易人對自己和他們的決策過程產生懷疑,而由於他們一直以來所使用的方法產生負面結果,因此完全加以推翻。下一個偏差讓這個問題更加嚴重。

近期偏差

  近期偏差是指人們傾向特別重視最近的數據和經驗。昨天的交易要比上週或去年的交易來得重要。兩個月的虧損交易和之前六個月的獲利交易一樣重要、或更為重要。因此,近期幾筆交易的成績足以讓多數交易人懷疑他們的交易方法和決策過程。

定錨效應

  定錨效應是指人們做決策時若牽涉到不確定性,常常會過份依賴既得的資訊。他們可能會鎖定近日的某個價格,然後看目前價格與該價格的關係來做決定。這就是我那些朋友一直不願賣股票的原因之一:他們把股價鎖定在近日高點,然後把目前價格與這些高點做比較。兩相比較之下,時價總是顯得過低。

跟風效應

  人們往往相信許多人所相信的事情,這種現象叫做跟風效應、或是群體效應(herd effect)。跟風效應是造成價格泡沫化末期、漲勢銳不可擋的部份原因。

少數法則

  輕信少數法則的人,相信少量樣本足以代表整體。在統計學上,有個大數法則(law of larg enumbers),是指樣本數量夠大,其結果便能非常接近母體平均。該法則是民意測驗的基礎。從人口中隨機取樣500人,所得到的結果,足以用來預測兩億或更多人口的意見。

  相反的,極少量的樣本無法反映整體。舉例來說,如果某個交易策略在六次的測試中、有四次奏效,多數人會說這是個好策略。然而,統計證據卻指出,想要歸結出確定的結論,資訊尚不足。如果某位基金經理人連續三年操作成績優於指數,投資人會把他奉為英雄。不幸的,幾年的績效根本難以預測長期的表現。

  輕信少數法則讓人們太快獲得信心、也太快失去信心。若再加上近期效應和結果偏差,往往會讓交易人在某些有效做法剛要再度發揮效果之前,就草率放棄。

結論

  認知偏差對於交易人影響深遠,因為,如果有哪個交易人不受這些偏差的影響,那麼,幾乎每一種偏差都是賺錢的大好機會。在接下來的幾個章節,當我們開始探究海龜交易法的各個層面時,你將會看到,避免這些偏差將能為你帶來極大的交易優勢。

(以上摘自「海龜投資法則:揭露獲利上億的成功秘訣」作者:克提斯.M.費斯)

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