具体而言，最常见并让我们头疼的现象是“过度自信”。其实要明白这个理论并不难，书上总是会用驾车者对自我驾驶水平的评价来说明这一现象的存在。生活领域里“过度自信”往往不会给你带来太多损害，但是在投资领域这是相当可怕的一件事情。过度自信一般会出现在自己擅长的专业上，尤其是对于那些花费了几年，甚至几十年的行业专家们更是如此。投资者和分析师最容易犯错的就是关于预测公司的未来增长性和价格水平等问题。西格尔这位沃顿商学院的教授在《投资者的未来》一书中向大家展示的增长率陷阱就是最好的例证了。不过，今天的个人投资者似乎只要打开电视就能看到扑面而来的分析师的荐股。上镜率高的往往都是极度自信的人。这种现象背后的逻辑是“如果自己都不相信自己所说的话，那别人要如何相信你呢？”暂时先不想那些迫于生计如此表现的人，就说大家都表里如一好了，这就是典型的过度自信。对公司业务和盈利了如指掌（暂且，我们认为可以做到）与正确预测股票走势是两个概念。即便是公司的管理层，也不见得对自己公司的价值有准确的估计，那分析师有什么更多的优势来做到这一点？更别提市场所谓“合理”的估值中枢会因流动性情况而浮动，价格与价值的回归关系是否一定会在短期内得以体现，还有或多或少的非公开信息和金融骗术在某个晦暗的角落等着随时跑出来给大家惊喜。
然而，紧随而来更为棘手的是“羊群效应幸亏这是一本面向大众的书籍，我们不需要过于细致的谈论这个问题。其实，证券市场微观结构与基于博弈论的行为金融学领域都对此问题有涉及。羊群效应本身的形成机理可以分为理性与非理性两类。其中，理性羊群行为又有常见的三种理论模型：基于不完全信息的羊群行为、基于声誉的羊群行为与基于薪酬结构的羊群行为。羊群行为不仅可以用来描述投资者的行为，分析师、基金经理的某些行为也同样可以被其解读。本脚注的重点并不在于这些，而是“人对环境的计算能力和认识能力是有限的”而导致的有限理性概念。不完全信息情况下，贝叶斯纳什均衡所得出的解往往极其复杂。局中人是否会按照这种复杂的计算来进行决策指导本身就让人怀疑。武康平教授的《高级微观经济学》提及过此点。”。假设我们真的很好运，做出了一个正确的判断——当前股票的价格低于其内在价值。买入持有么？正常人肯定会有那么一刻迟疑：“难道就只有我发觉了这个被市场低估的股票，要知道市场有那么多的分析师、投资者，他们都没有发现？按照经典的理论，这是典型的地上有张100元钞票的逻辑。”正如你所预料的，此刻“羊群效应”开始出现——他人的行为偏差会影响一个人对外部世界的感知。其实，到目前为止这个判断没有错，至少不应当因为这种所谓“没有坚持自己的判断”而感到有任何的不舒服。即便不谈论后面章节中关于内在价值是否可以被正确判断这个问题，单就“市场永远可以保持比你承受能力更久的非理性”的角度来看，我们就不用感到迷惑。时刻提醒自己，金融市场就是这样，而且当你秉承这种思路的时候，你知道有伟大的凯恩斯站在你的身后。
更进一步的，如同其他大部分投资者一样，这只个股发生了亏损。此时，“损失厌恶”效应又出现了。我们惧怕、憎恨亏损，如果不是这样，《聪明投资者》一书不会在第20章的点评中出现一个一厢情愿的逻辑错乱的经典之笔：“首先，不要陷入亏损”。还有什么比这句话在投资实务中更没有用处且广泛流传的么？恐怕没有了。人性中，就是有那么几样东西难以对抗。是抹杀掉这些做到“理性”还是就这样面对这些弱点呢？或许，会有很多人建议你要选择“理性”，但这同时就意味着你将经常被痛苦折磨。
必须承认，笔者有意无意的跟大家走了一段典型的投资心路历程，这是绝大多数人要面对的两难选择。可是这整个过程有两个误导：首先，只要不选择使用虚无缥缈的价值投资理论，你可能会有办法摆脱这一切。西蒙斯曾经破天荒的做过一次有益的比较，给我们提示了一个数量化的可行出路。其次，一个貌似更引人入胜的话题是追求“最大限度的压制本能”，这种柏拉图式的理性根本不符合大脑工作的原理。还是让我们回到刚刚的问题上来，看看究竟投资者能否摆脱这些讨厌的人性弱点成为“理性”的投资者吧。
读者如果有时间，应该读一下“How We Decide”这本书这本书有个很吸引人的中文译名《为什么大猩猩比专家高明》，笔者猜测可能与泰洛克发现的“名气最大的专家往往预测最不准确”有关。狂妄自大和过度自信导致决策的过程中过早的诱骗大脑达成虚假共识。“先确定答案，再为答案找理由”的“理性”过程着实讽刺着我们对自己的标榜。即便很多诸如“多巴胺神经元”这类名词让笔者很头疼，但其要解释的决策过程还是让我们受益匪浅。
“战胜人性弱点，让理智指导我们决策”的思路可以追溯到柏拉图。这也是我们在投资实务中最常听到的建议，但这种观点是错误的。思考过程是需要情绪情感的，没有它我们很难做出决策。为什么股票市场让人如此着迷？部分原因可能来自不确定性。大脑对意料之外的奖赏反应更为强烈，“多巴胺神经元总想探寻股市的变化规律”。尽管笔者不同意蒙塔古关于“多巴胺系统无限制的释放多巴胺，长久下来，会导致股票泡沫”的说法，但其讲述的“假想失误学习信号”却让每一个市场参与者有切身的体会。非满仓的操作手段，就是会带来上涨时后悔没有满仓，下跌时正好相反的效应。意识到这是一个群体现象极为重要，这至少说明某种程度上，人就应该如此。
“情绪脑专注于最必要的变量，而理性脑却可以关注更广泛的变量”，但显然忽略某种没有意义的情绪情感并不容易做到《心理学的原则》一书曾指出，“人类的冲动比其他任何低级动物都多得多。”。更为棘手的是，依赖理性脑可能会给我们带来因“思考过度”而“窒息”的危险（理解为电脑游戏中的延迟貌似更为形象）。再加上，大脑远没有我们想象的那么先进。当处理多变量问题时，会出现类似于争抢有限“处理资源”的现象，所以这也在另一个层面向我们提示了信息量在整个决策过程中的作用这意味着，一组数据进入大脑的顺序不同就有可能得出不同的结论。这简直是难以接受的先天不足！“锚定效应”描述的无关信息对决策的影响意义深远。而更让我们头疼的是，一些貌似与决策相关的信息也同样会在不好的方面影响决策。安德烈亚森的实验把学生分成两组，让学生选择一只股票投资组合。第一组学生只能看到股票价格的变化，不知道股价涨跌的原因，又必须依靠这些极其有限的信息做出交易决定；第二组学生却能够获得源源不断的财经信息，他们可以看CNBC，读《华尔街日报》，咨询相关专家，让专家分析市场趋势。结果令安德烈亚森吃惊，信息较少组学生挣到的钱是信息较多组学生的2倍。第二组学生因为信息较多、知道的也多，而更加频繁地买进卖出股票。他们认为所有的信息都有助于他们预测市场行情，但是他们错了。很有启发意义，麻省理工商学院的学生在信息缺乏与信息充裕的不同组别表现出的反常识结果让笔者着实惊讶了许久。因为，这就是今天我们所面临的现实——财经资讯爆炸式的呈现在眼前——而绝大部分人正用自己的财富来重复这个实验。与此同时，另一个沮丧的隐秘“惊喜”是，人不会自觉地发现自己受到这种影响。
别小看了上述这些似乎与投资决策不直接相关的问题，它给我们的投资逻辑带来以下几个不可回避的启示：（1）归根结底，人脑的判断也是一种广义的模式识别过程，不要与数据挖掘有人形象的比喻“数据挖掘”为“抽打数据”以期望获取我们想要的结果。不过就笔者的实际经验来看，也不是所有的情况都能获得“屈打成招”的结果。笔者曾尝试在日K线级别，基于过激反应进行融券策略设计。无论笔者选择什么参数，什么基础变量，添加什么限定条件，收益率曲线总是顽强的呈现类似形态，且收益率无论如何都不能有效的超过1。这就意味着，这些策略都不及持有现金，什么都不做来的划算。或许笔者太笨了，看着写下的成篇代码最终还是无奈的放弃了。过不去，它至少要比大脑这个黑箱透明一点。（2）报告中常见的信息解读不一定有用，实际上为一次上涨或者下跌寻找理由也不表示下一次就能做得更好。（3）专家不见得可信，貌似符合逻辑的分析可能是大脑排斥难以支持直觉的信息后的结果。如果你碰到的专家总是回顾自己的正确历史就更要小心他的过度自信是否会毁了他的名声和你的资产。（4）经过这么多的信息判断、取舍，还能侥幸预测准确真不是一个轻松的过程，而下一次进入大脑的信息究竟如何反应还是个未知数，所以，听取专家意见在本质上还是个概率问题——无论专家以多么肯定的语气来为你答疑解惑。（5）基于这种判断，你可能会发觉完全信任专家不见得是个好主意。暂时相信专家70%吧，如果专家的准确率也是70%如果读者不相信泰洛克33%的结论，不妨细心观察一下。但无论怎样这两个70%恐怕只多不少。我们突然变成了整个过程的胜率竟然不超过50%——扔硬币做的都比这一选择来的概率大不是么。
费了如此之大的力气来说明人的缺点原因何在？答案在于，这一广义的模式识别过程中，市场参与者本身就存在着各种不稳定因素，并在不同的环节产生影响。人并不可靠，无论是判断还是预测都是如此。把人当作一个不稳定因素并不过分，尽量降低人的影响也是一种处理问题的思路。当然，如果有一种令人满意的投资思路，显然这些分析是不必要的。所以，在没有比较诸多投资方法之前，还是暂不要得出结论较为合适。
到此为止，关于投资决策应该了解的几个不常见，但却十分重要的问题就介绍完了。读者如果希望对行为金融学有更进一步的形象了解，可以翻开罗伯特·希勒教授如果读者对于PAUL KRUGMAN 2009年的“How Did Economists Get It So Wrong？”有所耳闻，那就一定不会对这个在大师嘴里仍褒奖有加的人物过于陌生。的《非理性繁荣》。
（第四节）竞价机制、零和博弈与一致预期
竞价机制可能是笔者见过的最精巧的发明之一。在利益的驱使下，它可以使公开的盈利策略的利润空间立刻消失。当然，二级市场交易的根基是非一致预期。如果所有的持有人都预测某只股票要上涨，则最有可能的情况是无法交易（如果这难以理解，不妨想想涨停板惜售的情况）。投资者之间的交易行为建立在意见分歧之上，而零和博弈的属性无论在哪个层面来看都让整个竞价过程的残酷更进一步。这里其实涉及到了另一个充满了争议的话题：“价格是什么？”一种颇有道理却有些极端的观点认为：“价格就是最大的笨蛋准备支付的对价，是供求的交叉点。”毕竟，只有人愿意付钱买进，股票才有价值。没有人愿意付钱买进，股票就是一张废纸。埃尔德曾举过一个极端例子：1929年大萧条时，Singer公司的股票标价100美元，但由于买盘消失，书记员以1美元的价格买到了一只之前标售100美元的股票。过于迷恋极端情况意义有限，但其背后的逻辑却是“由包括信心等因素在内驱动的需求会决定股票价格”这一事实。而令人沮丧的是，影响程度就如同收音机上的音量控制旋钮，市场内不同群体的选择最终确定了影响程度的表现。
不要以为笔者是在片面的强调市场人士对此概念的解读。学术上关于“做空力量不能有效发挥时，股票的定价权实际上落在了最为乐观的投资者手里”的观点也是存在的。国内A股市场刚好就比较符合这个情况，详细的数据可以参考第五章（第十一节）的图表。换句话说，A股市场结构设计的层面就已经暗示估值有偏高的嫌疑。当然，直觉上我们似乎可以更进一步。如果投资者本身还有其他顾虑，并不是由估值一个因素决定时，投资者自己的估值因素在某些情况下甚至可以变得可有可无。例如，投资者虽然给予了个股较高的估值，但不能保证市场其他个体认可，同时假定投资者厌恶亏损。此时投资者本身是否具备（较长时期）定价能力就显得格外重要。如果不具备定价能力，直觉上的最优选择可能就不是贸然进入市场交投。从这个意义上来说，预估他人，尤其是具有定价能力的投资者认可的价格（对应的估值水平）就显得较为重要。模型背后的逻辑也从“坚实基础”开始转向“空中楼阁”。这里面其实有另一个经验上的推测：市场经验不多的投资者选择前者的可能性更高，市场经验丰富的投资者选择后者的可能性更高。市场中参与交投的投资者比例会导致价格决定机制向前者或后者靠拢。但无论怎样，从老练的投资者角度出发，猜测定价力量认可的价格都可以看作核心，而仅仅把市场定价权的归属暂且交给新投资者作为一个“空中楼阁”框架下的特例。
紧接着的疑问也随之而来，市场中所谓的“一致性预期”存在么？这个耳熟能详的词汇深究起来，更多与市场多方或空方的胜利而导致的短期趋势相关联。所以，如果不钻牛角尖，我们不妨说它可能存在，可它更多时候并非字面意思所描述的状态。如果你从市场整体层面的角度来看经济学家与市场评论员们对某一问题多角度的评论后，你会发现这还真是个不太容易达成共识的问题，尤其是当一种状态被打破的拐点时段更是如此。现在的财经网站这方面工作做得极好。读者如果愿意，不妨在下次加息周期与降息周期替换的时候验证这一点。某种程度上来说，只要你的对手盘还在，一个观点接受与否就只是一个程度问题。所以，当你从电视里每日口若悬河的分析师那里听到一个极度值得确信的建议并采取行动的时候，最好清醒地认识到这个市场有人对这些信息根本不买账（又或者，他们就是你获取的信息的幕后推手）。这一简单的事实却又把市场割裂为一个个群体。个人投资者只是不断地的在不同的群体间站队而已。时刻记住，不要与强势的群体对抗，它虽然可能极度愚蠢，但只要高兴，它会像捏死蚂蚁一样消灭你。无论在哪个层面来说，尊重群体的力量都十分重要。
