只有通过大量的回测、可靠的投资理念,和系统性的投资框架,投资人才能战胜自己天生的缺项,才能在投资的长跑中胜出。
很多人说投资是一门艺术,没错。量化测试,大数据分析,AI增强,这些都是工具,最后使用这些工具的是投资人本身。再好的模型或者工具,也会因为使用方式的不同,而导致结果达不到预期。大量的研究指出,投资人根本不是理性的。投资人的行为偏见(Behavioral Bias),每时每刻都在影响着投资人的决策。
比如说,很多投资人总是觉得为什么账户总是表现不好?每天登陆进账户,怎么总是觉得净值没涨几个点?其实这跟“心急水不沸”的道理一样:在现状和达到预期中间的过程,永远是煎熬的。当你过于关注现状,你总是会感觉目标离你很远。而你的现状和期望,又会反过来影响你的决策。
我们下面做一个小实验:
选项1:我们一起抛硬币,正反2面的概率都是50%。如果是正面,你能获得5000美元,反面的话,你将会损失2500美元。
选项2:现在就给你1200美元。是的没错,现在就给。
你会选哪个?
根据诺贝尔奖得主Daniel Kahneman和Amos Tversky的研究结果,82%的人,会选择选项2。但是根据预期效用最大化理论,理性的投资人能够算出选项1的预期回报是$1250美元,而选项2是$1200美元。
那么号称是“理性”的投资人为什么还会选择预期回报较小的选项呢?
总的来说,投资人在面对众多选择的时候,尽管这些选项的预期效用几乎相等,但是投资人会更不倾向于选择确定性更低的选项。
这就是著名的展望理论(Prospect Theory),又称作亏损厌恶(Loss Aversion)。
我们为什么在投资中把亏损厌恶称作是一种投资人缺陷(Investor Bias)呢?
很多人会说,我对亏损保持戒心,这很正常也很符合逻辑啊?是的,如果投资人能在众多的选项面前,客观有效地评价每一种结果,在预期收益最大的前提下,有效低控制亏损,这当然是最好的了。
但是在实际上,由于市场价格每天都会波动,在亏损厌恶的影响下,投资人能够做出最优决策概率被大打折扣。
再来2个小实验:
实验1:你在100块的时候买了一只股票,结果这只股票跌到了80块。现在你有2个选项:
选项1:割肉认赔,亏20块。
选项2:继续持有这只股票,你有50%的机会亏损20块,也有50%的机会赚20块。
你会选哪个?
实验2:你在100块的时候买了一只股票,结果这只股票涨到了120块。现在你有2个选项:
选项1:获利离场,赚20块。
选项2:继续持有这只股票,你有50%的机会亏损20块,也有50%的机会赚20块。
这次你又会选哪个?
80%以上的投资人在实验1里,会选择选项2-继续赌一把;然而在实验2里,近80%的投资人会选择选项2-获利离场。但是在数学上,不管是实验1还是实验2,每个实验里的2个选项的预期回报都是一样的。
所以对于理性的投资人,每个实验的选项都是无差别的,那么为什么投资人在不同的条件下下会有这么明显的选择偏好呢?
收益的带来的快乐,在感受上小于损失带来的痛苦;预期回报为正时,投资人会选择风险更小的选项,为负时,会选择风险更高的选项。
这种由于亏损厌恶带来的决策偏见,对投资人有3种最直接的影响:
第一,忍受不了割肉的痛-该割肉的时候不割肉,没有重视止损的机制,一点一点放宽止损点,导致被套单。
第二,忍受不了短期亏损-看好行情后,该坚定持有的时候不坚定,导致无法获得价值回归的增值。
第三,浮盈过早落袋为安-该追涨的时候不追涨,一波10%行情来了就跑,然后在市场涨到高位的时候,忍不住又跑进去。
完全接受风险,意味着接受交易的结果,不能带有精神上的不安或害怕。也就不会痛苦地定义和解读市场信息了。当不再痛苦地定义和解读市场信息时,我们同时也消除了这些倾向:找理由、犹豫、过早行动、希望市场给你钱、自己不会止损而希望市场能解救我们。
承认我们错了,产生了亏损,是极度痛苦的,肯定也是我们想避免的。然而作为交易者,我们时时刻刻都要面对这两个可能。一旦学会接受风险这个技术,不管市场怎么运行,我们都不会感到痛苦。如果市场没有能力让你痛苦,就不用避免什么了。
我们都明白,在这一行无论怎么做都是要保持一副好的心态,不然只要亏损一点都会接受不了,然后就会开始怀疑老师,怀疑自己,甚至就会开始挑单子做,然后就会发现自己挑的单子都是亏损的,最后就会形成一个恶性循环,越亏越多。所以,当你亏损时你就要先停下来想想,自己的心态是否还允许自己在做接下来的单子。
寄语:
一想二干三成功,一等二看三落空。想是问题,做是答案;输在犹豫,赢在行动!
文/艾文彬
إخلاء المسؤولية: الآراء الواردة هنا تعبر فقط عن رأي الكاتب، ولا تمثل الموقف الرسمي لـ Followme. لا تتحمل Followme مسؤولية دقة أو اكتمال أو موثوقية المعلومات المُقدمة، ولا تتحمل مسؤولية أي إجراءات تُتخذ بناءً على المحتوى، ما لم يُنص على ذلك صراحةً كتابيًا.

اترك رسالتك الآن