股票交易
投资组合保险:投资者最后一根稻草
- 投资组合保险被设计出来是为了保护机构投资者的资产在股市下跌的时候能够保本，同时在股市上升的时候还能获得相应的收益。简单来说，这是一种可以分到蛋糕并吃到它的方法。首先，投资组合保险完全不是保险，尽管它穿着保险的外衣。它声称如果股市下跌，就通过卖空标普500指数期货来保护机构投资者的投资组合。
了解早期的泡沫事件
- 在成为时奄理论之前，适用于市场行为的当代心理学观点早在170年前就出现了。与化学、医学或其他科学领域一样，其在科学方法上迈出的第一步是精确观察。回到19世纪40年代，苏格兰的新闻工作者查尔斯·麦基(Charles Mac-kay)用他超常的观察能力开启了行为金融学的先河。
心理学前沿的启示
- 接下来就是迫加保证金的通知!作为经济增长和消费的核心——金融工具，没缘由的开始急转直下。不只是2%或3%的下跌，常常是一天下跌10%或更多。到底发生了什么?谣言开始蔓延，一家又一家的大机构濒临倒闭。需要采取措施阻止这种有可能引发前所未有的恐慌式崩盘。
何必为泡沫和恐慌烦恼
- 弗雷德·希尔斯曾是Simon&Schuster的编辑，他在1997年我提交手稿时提出这个问题。他接着说道:“连我12岁的女儿都知道泡沫和恐慌。”弗雷德说到点子上了。我确信实际上所有读者都知道历史上那些市场狂热和大股灾。
逆向投资策略
- 实际上，恐慌和大股灾是我们了解市场行为心理学的起点。毕竟，假如每个人都了解金融泡沫，泡沫又怎么会一次次地发生呢?如今经济学家难道不该点明如何去观察引擎警示灯之类的东西吗?我们都知道。精确指出危险的金融过热效应在何时会冲击金融体系，是很困难的。
逆向投资策略
- 在所有投机狂热中存在的另一种错误观点是“博傻理论”。在每波狂潮中，一些持怀疑态度的独立思考者并没有被冲昏头脑，他们认为股价还远没有到达让人们真正疯狂起来时的荒谬水平。
逆向投资策略
- 前面指出，投机热潮的一个最值得注意的特点是，不同时代的投机热潮总是很相似，即使它们发生的时间相距几百年。绝大部分泡沫最重要、具有毁灭性的一共性是信用的过度使用。让我们再次简要回顾1929年和2007一2008年的大股灾，同过去的很多泡沫期一样，这两个时期也都有非常多的杠杆工具。
人们对先验概率的漠视
- 类比两种倩形的相似性的做法导致的结果，就是无法从历史中学习。我们忽略了研究过去各种非常相似的情况下的结果。这些过往的情况被称为“先验概率”，理应被检视，以指导我们对现在的情况做出决策。但我们忽略了它们的能力，这确实让人震惊。这也是我们如此频策地高估个案收益率而对基础收益率关注不够的另一个重要原因。
锚定和后见之明
- 我们简要查看一下另外两个可以导致投资失误的系统性启发式偏差。它们都很难被纠正，因为它们相互强化。第一个称为“锚定”(anchoring),是另一种简单的启发法，在当前的股价范围内为股票设定一个价格即锚定。在一个复杂的情形中，比如市场，我们会选择一些我们认为是好的买人或卖出的点，以此做判断。这些判断通常不充分。
冗余信息所扮演的角色
- 我们容易忽略在做投资选择时应该考虑到的长期事实的另一个原因。是我们面对的信息太多了。TMI是“过多的信息”( too much information)的简写，在2000年年初成为行话。TMI通常在打趣的时候作为感叹词，在你被迫了解了有关某个人或某件不重要的事情等你并不在意的信息时会用到。
别期望在股市所采取的策略会带来快速成功
- 还有一个源于代表性的有力的启发式偏差。我们在直觉上相信心理上的输人和输出应该密切相关。长期来看那些销售增长强劲(输人)的公司应该伴随收益和利润率的增长（输出)。我们相信持续的投人会比不持续的投入提供更大的预见性。
由信息超载引发的偏见
- 1959年，诺贝尔经济学奖得主博学的赫伯特·西蒙(Herbert Simon) ,是最早的认真看待信息超载的专家。通过最简单的公式，西蒙发现大量的信息不仅不能让人做出好的决策，甚至可能会导致差劲的决策。这是因为人类无法有效地处理大量的信息。
投资顾问在市场中地位
- 投资者通常用到的另一个小样本决策方式是太相信“热门’分析师。投资者和媒体总是被“热门”分析师的表现所诱惑，即使这些表现只存在于短时间。基金经理或分析师如果给出了一两个轰动一时的股票预测，或顺利抓住了一次大的市场变动.他们就被认为建立起了信用记录，可以毫不费力地永远追随市场。
山投资组合保险和程序交易相互作用导致大跌
- 在1987年10月19日黑色星期一这一天，不可能发生的事情发生了:流动性完全蒸发了。股市一开盘就直线下跌，标普500的指数期货沉重卖压引领下跌，在第一单交易中就下跌了3.5%。每一位有经验的投资者都在做空标普期货。
对公司前景进行估值的标准方法是基于理性分析系统
- 对一家公司的前景进行估值的标准方法是基于理性分析系统。根据注册金融分析师协会和几乎所有该领域的学术培训机构，都是教导分析师和基金经理采取理性的方式，通过查看一家公司所有重耍的基本面信息来判断公司的价格。我们前面对此已经做过描述。这种培训的书籍。
投资者盲信统计数据
- 有时候一个结论会因为“小数法则”而显得很荒谬。另一个由这种启发式偏差导致反应过度的例子，是投资者盲信美联储或政府发布的关于就业率、制造业产出、银行系统的健康性、消费者价格指数、企业库存以及其他的类似统计数据。这些报告常常会引发股市和债市较大的反应，尤其是在有坏消息的时候。
危险的决策捷径
- 被鲨鱼攻击致死或被出故障的飞机碎片砸死，这两者中哪一种导致死亡的概率更大?幸运的是大部分人都没有经历过这两件事情，但如果问起这个问题，他们多半认为前者的概率更高。这个答案是错误的。在美国，被出故障的飞机碎片砸死的人数大概是被鲨鱼攻击而死亡的人数的3倍。
研究者系统性高估了从小样本中获得结果的重要性
- 在代表性标题之下的一个特定的思维缺陷是特沃斯基和卡尼曼所说的“小数法则”。通过查阅心理学和教育类杂志.他们发现研究者系统性高估了从小样本中获得结果的重要性。统计学的“大数法则”表明，大样本会较好地代表其所囊括的人群。比如，民意调查基本上是准确的，因为调查的是大范围的具有代表性的人群。
证券分析的重要性
- 我们想知道分析师或基金经理会不会利用理性的估值模型来为极高的股价辩护。几乎所有人都说他们会，但是基本面模型可以允许的最大价格和市场最终的高价之间的巨大差别，让这个问题变得清晰，如表2-1所示，模型实际上并不会成为可接受的估值技术。看一看近些年那么多分析师推荐的天价股票，格雷厄姆知道了肯定会摇头。
风险判断和收益与人们如何看待它相关
- 阿哈卡米和斯洛维奇的研究结果暗示人们，对一个行为或一项技术的风险判断和收益不仅与人们如何看待它相关，也与他们对这些事件的感受相关。如果人们有一个非常喜爱的想法或概念，他们会趋向于认为其风险较低。因此情绪再一次进入场景中，这次允许感受去干预和更改我们对风险的理性决定和选择。