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大多数人在投资分析判断过程中总有某种“嗜好”，即偏向性。当分析者带有明显的偏向性进行分析判断时，则其分析结果往往会与现实出现较大偏差，甚至完全相反。在投资分析判断过程中，一般会出现以下几种偏向性因素： 1.表象偏向 也被称做“表象定律”，意思是人们假定若某样东西能代表另一样东西时，实际上它就是它应该代表的那样东西。 比如，考虑一下一张图上支撑价位的技术概念。最初，分析师们发现，一旦价格跌到图中某一位置时，就好像会反弹。于是，在该位置，一大堆购买者好像都愿意买进，因此而“支撑”住了期货的价格水平。不幸的是，很多人把像“支撑价位”和“阻挡价位”这样的词当做是真实的现象，而不把它们当做是人们在过去发现的某些代表相关关系的简单概念。人们在判断一些事情时，倾向于用“它看上去是什么样子的”而不是“它的可能性几率是多少”，这种现象就是表象方面的一些偏向。 2.可靠性偏向 与表象方面的偏向相关的一个偏向是认为我们的数据是可靠的偏向，就是它们真的是应该的那样。 许多投资者在基本面分析方面经常引用大量数据，以表明和支持其观点。因为他们认为数据是真实、可靠的。但一个值得商榷的问题是，数据已是历史数据，未来还是变化的，数据在将来仍然要发生变化。所以认为这些数据十分可靠而过度依赖的话，将可能导致分析正确性严重偏离的错误。3.彩票偏向 彩票偏向指的是人们在以某种方式操纵数据时，心里所升起来的那种自信，就好像操纵这些数据在某种意义上能让他们控制市场。假设你已经接受了以日线图来作为代表市场的一种方式，那么你肯定会要么以日线图做交易，要么以某种方式操作这些数据，直到你有足够的信心进行交易。当然，这些数据操作本身就会带给你自信的增长。 这种偏向是如此强大，人们因此而经常不能得到他们在市场中成功所需要的信息。相反，他们得到的是他们想听的东西。毕竟，人们一般都是给那些付钱的人们想要的东西而不是他们真正需要的。 4.小数字定律偏向 小数字定律说的是不需要多少这种案例，你就可以得出一个结论。比如，在几天窄幅振荡之后有一个价格的大飞跃，我们就在那时进入市场。 我们看数字的时候并不是中性的，就是说，当人类的眼睛扫过一张图表时.并不对所有的数据点给予相同的权重。相反，人们会把注意力集中在某些显著的情形上。并且我们倾向于依据这些特殊的情形形成意见。挑选一个方法中非常成功的事例并忽视可以把你的骨头都碾碎的每天的损失是人类的本性。因此，即使是非常仔细地阅读了图表也易于让研究者们产生系统比其实际情况要好得多这样的想法。 科学研究发现这种偏向确实存在。即使是非常仔细的研究者也会倾向于把结果朝他们所假定的方向发展。这就是为什么科学家们要有双盲测试。在这种测试里，实验者们在实验结束之前都不会知道哪个组是实验小组，哪个组是控制小组。 5.保守主义偏向 一旦我们的脑子中有了交易这个概念，保守主义偏向就会占据上风：我们没有认识到，甚至看不到一些对立的迹象，很容易看到那些少数的，有极明显移动的有效的例子，却会避开或者忽视了那些无效的例子。 大多数人完全忽视了那些对立的迹象，除非事实上这种迹象是压倒性的。然而，在连续亏损了7一8次之后，他们就会突然间关心起交易系统的有效性来、而从来都不确定一下可能发生多少亏损。 因此，很多人相对于市场而言不是中性的，并且也不能跟随大流，相反，他们经常是在寻找他们期望见到的情形。 6.随机偏向 首先，人们倾向于假定市场是随机的，价格倾向于以随机的几率移动。其次，如果说这种随机性真的存在的话，人们对它可能意味的东西也经常做出错误的假定。人们喜欢挑选最高点和最低点的一个原因是，他们认为市场可以并且会在任何时候反弹。他们基本上认为市场是随机的，而事实上，也有很多学术上的研究者们仍然坚定地抱着市场是随机的信念。然而，这个假定是正确的吗？即使这个假定是正确的，人们能够交易这样的一个市场吗？ 市场可能会有一些随机的特征，但这并不表示它就是随机的。“看起来像”随机的并不表示“就是”随机的。这种类型的数据并不像市场数据，因为市场上价格的分布存在着一个很大的尾部根本无法用正态分布的价格预测。为什么呢？在你查看市场数据时，样本的波动性随着你不断地增加数据而变得越来越大。即使说市场是随机的，人们也未能理解随机的含意。当一个长期的走势确实在一个随机的序列中发生时，人们认为这并不是随机的。他们发展了一些理论，提出那是某些其他的东西而不是一个随机序列中的长期系列，这个倾向来自于我们把世界上任何事都当做是可以预测和理解的本能倾向。 这种随机偏向以及彩票偏向的一个后果是人们倾向于喜欢挑选最高点和最低点。我们希望自己是“正确的”并且对市场有控制能力，把自己的想法反映到市场中，结果是造成了我们可以挑选最高点和最低点这样的信念。这种情形在一个交易商和投资者的生活中很少出现，那些试图这样做的人注定要经历很多失败。 7.理解需要偏向 大多数人仍在构建一些复杂...
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