概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)可以幫助我們理性思考、解決問題，但是單純依靠勝率數(shù)字、分析指標(biāo)看問題，是割裂機(jī)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(yīng)體系。

在剛開始接觸行情分析文章的時(shí)候，我特別偏愛那些觀點(diǎn)明確、數(shù)據(jù)詳實(shí)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(shù)點(diǎn)之后幾位的結(jié)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(xué)習(xí)了心理學(xué)，我漸漸發(fā)現(xiàn)了一些問題：我們每一個(gè)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(chǎn)生，都是由意識或潛意識層面的心理活動(dòng)聯(lián)結(jié)的。

在思維和決策過程中，我們是如此地容易受到暗示，有時(shí)這些影響是那么潤物細(xì)無聲，以至于我們自己都沒有發(fā)現(xiàn)，但是心理學(xué)實(shí)驗(yàn)證明此類效應(yīng)是普遍存在的，甚至效應(yīng)顯著。這不得不讓我們警惕，因?yàn)橐苍S聰明的廣告商會利用心理學(xué)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(chǎn)生太大影響，但是投資標(biāo)的有意無意地偏移，卻可能影響深遠(yuǎn)。畢竟我們都明白，投資決策是一項(xiàng)極嚴(yán)謹(jǐn)?shù)氖聵I(yè)，失之毫厘可能絕非僅僅謬以千里。下面我將介紹一個(gè)具有代表性的例子，期望可以給大家?guī)硪稽c(diǎn)啟發(fā)：

舉例

著名行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家Gigerenzer教授曾經(jīng)在2014年的一篇論文中舉過這樣的例子：在鼓勵(lì)乳腺癌篩查的宣傳冊中，宣傳語是“早期發(fā)現(xiàn)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(gè)小小的篩查不過十幾二十分鐘，卻可以達(dá)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(shí)候心動(dòng)了，這則宣傳語的效果證實(shí)是非常好的，提升了婦女參與篩查的意愿，但是實(shí)際上這利用了人們對統(tǒng)計(jì)知識的匱乏，做出了數(shù)字正確卻并不完全透明的宣傳。

現(xiàn)在拋開你的第一反應(yīng)，仔細(xì)看看這句話，20%不是憑空得出的，是哪個(gè)數(shù)字和哪個(gè)數(shù)字的比較？事實(shí)上，數(shù)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(dāng)于每1000人中就有1人的絕對風(fēng)險(xiǎn)下降，這一數(shù)字通常被視為相對風(fēng)險(xiǎn)減少20%。當(dāng)把計(jì)算過程展現(xiàn)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(jìn)一步產(chǎn)生疑問：在這里5人和4人的差距是一個(gè)偶然現(xiàn)象嗎？這個(gè)數(shù)據(jù)是在何時(shí)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(fēng)險(xiǎn)，那么全民普查是否可能只有少數(shù)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(fēng)險(xiǎn)）呢？

這是一個(gè)非常具有代表性的例子，同樣的數(shù)據(jù)、同樣的方法，換一個(gè)“馬甲”再次出現(xiàn)的時(shí)候，可能是某次培訓(xùn)宣傳的“培訓(xùn)后學(xué)員盈利率提升”；可能是你閱讀的新聞“某上市公司業(yè)績”；可能是某新聞“某某資源緊缺”“某某創(chuàng)新性產(chǎn)品療效”。當(dāng)再次出現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的時(shí)候，希望你的腦袋不會因?yàn)榘俜直惹暗拿利悢?shù)據(jù)、大號加粗的驚嘆號而立即發(fā)熱，而是多問幾個(gè)為什么。提升知識，也許可以獲得透明的信息，進(jìn)而作出更明智的決定。

啟發(fā)

投資界一直有個(gè)笑話：諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者的投資幾乎都是虧損的。為什么這里有個(gè)“幾乎”？因?yàn)橛械墨@獎(jiǎng)?wù)咴谧鐾顿Y的時(shí)候，用的不是自己的獲獎(jiǎng)理論，甚至不是經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，而是心理學(xué)理論。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Harry Markowitz在自己的退休賬戶上投資時(shí)，并沒有使用他獲得諾貝爾獎(jiǎng)的均值—方差組合，而是依賴于1/N啟發(fā)式。這個(gè)簡單的規(guī)則將可用的資產(chǎn)平均劃分在期權(quán)或股票之間，而無需估計(jì)均值—方差組合中的許多參數(shù)。

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(xiàn)，在7種投資情況中，有6種情況超過了根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的均值—方差組合包括夏普比率構(gòu)建的最佳組合。雖然在這種不確定性的情況下進(jìn)行理性優(yōu)化計(jì)算可能意味著虧錢，但是金融危機(jī)讓很多人看到，從風(fēng)險(xiǎn)值到高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)概率模型是問題的一部分，而不是解決方案。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(gè)工具如此有效，為何現(xiàn)代金融分析指標(biāo)卻依然如同一個(gè)時(shí)好時(shí)壞的羅盤，不能保證任何結(jié)果呢？那是因?yàn)槲覀兒雎粤艘粋€(gè)重要的問題：風(fēng)險(xiǎn)和不確定性之間的本質(zhì)區(qū)別。理論方法一定建立在基本假設(shè)之上，而實(shí)際投資中的風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)驗(yàn)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(shù)字結(jié)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(jié)論呢？

總體而言，我們在長期面臨生存困境時(shí)，做決策不僅僅是通過數(shù)學(xué)模型的貝葉斯理性，而是更多地通過適應(yīng)性原則。因此，單純依靠勝率數(shù)字、分析指標(biāo)看問題，是割裂機(jī)械的、是單薄沒有意義的，我們需要建立“生態(tài)效度”，即建立在市場中存活的能力，這不僅是一個(gè)體系，而且是在市場不斷變化中需要自適應(yīng)的體系。認(rèn)知決策系統(tǒng)1與系統(tǒng)2、貝葉斯規(guī)則與啟發(fā)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。