这是一系列投资理财误区文章的第二篇。
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小文先和大家玩一个小游戏。
你十分幸运地参加一个节目,只要你能猜对了,这个奖品就是你了。
节目中出现了A,B,C三扇门,其中一扇门后有一辆最新款的宝马汽车。
现在开始选,因为选哪扇门的概率都是1/3,你选择了B门。这时候主持人打开了另外两扇门的其中一扇,告诉你这门是空的。
这时主持人额外给多一次选择的机会,你会继续选择B门?还是会改选另一扇门呢?
根据统计,大部分人都会选择不换的,因为他们感觉无论他选择哪一扇门,中奖概念都是1/3没有改变的。那么恭喜,我们又再一次犯了投资理财中常见的偏误:概率偏误。
先看回这个小游戏,正确的选择应该是:换。因为一旦换了,你成功的概率会增加一倍。
A,B,C门中奖的概率分别是1/3,我们选择B门后,A+C的中奖概率就是2/3,当主持人把A门打开确定是空后,C中奖的概率就独占了2/3了,这时候选择换我们的中奖是2/3的概率就会比继续选择B门1/3高一倍的中奖率了。
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什么叫概率偏误:就是很多时候我们会用我们感知的概率来代替实际的概率,从而忽略或者放大风险的行为。
主观感知概率的事件是经常出现在我们生活中的。
例如我们想买某辆车时,我们忽然会发现我们看中的那辆车在路上比平时多了很多。
例如如果我们身边很多朋友都生女,也许就会有一种错觉,现在生女的人数比生男的多,但实际上,在中国,男生的人数远高于女生的人数。
例如,一般人都会我觉得我们患癌症这些重疾很少会发生在自己身上,特别是年轻人,但实际上在中国,每7分钟就有一个人确诊癌症了。
例如很多人去投资股票都是冲着能赚钱的,但实际上进入了股票市场真正能赚钱不超过10%,而有90%的人都在亏钱,特别是在中国这个80%以上都是个人股民的股票市场。
这就是感觉概率和实际概率的差别,很容易让我们作出了错误的选择和决定。
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常见的概率偏误主要表现形式有四种:低概率事件被高估,低概率事件被忽略,高概率事件被低估和高概率事件一定出现。
低概率事件被高估
高估低概率事件的原因通常是:被高收益低成本的特点忽略了本来的风险从而放大了概率。
这话怎么理解呢?就像我们买六合彩,如果中奖的概率是5000万,但平时我们只需要付出10块,就有机会换来这5000万,看起来这么划算的投资,成本又不高,万一中奖我们就发达了,就是因为这样吸引了很多人进来参与了。
但小文从来不买六合彩的原因是它的中奖概率只有6亿分之一,这是一个什么概念?就是我们从出生时就开始买,一年开108期,需要500多年才会中一期,那么一个普通人,年年买,买到100岁,都未必会中一期。
所以在我们选择投资理财时,一定不能只简单看重收益和成本,也一定要计算好它成功的实际概率。
低概率事件被忽略
忽略低概率事件,这也是我们常见的问题。
例如我们身边的朋友大多亲戚都建在的时候,我们通常会感觉意外还有疾病离我们比较远,特别是年轻人,在身边的朋友都没事的情况下,很容易会忽略了这发生的风险。
但实际上有一个“大数定律”,只要样本比较多的实际情况下,无论概率有多低,肯定是会有中奖的出现的。
而关于意外疾病的感觉概率里,只要我们把时间的维度加上去,那么发生生老病死的概率就会变成100%了。
很多事件我们在做决策时,可能会忽略时间这个维度。这也是我们忽略低概率事件的原因。
高概率事件被低估
导致我们低估高概率事件的原因是投资里常见的“恐惧”心理,这会让我们把明明已经表现出来的亏损变得视若无睹。
例如宏观经济不好,股市进入熊市,股市大跌,最好的做法肯定是及时止损的。但实际上大部分人对股票市场大跌这高概率事件还是喜欢抱着侥幸心理,最终被套牢得越来越深。
高概率事件一定会出现
这很多时候是和忽略低概率事件同时出现的。
例如某大公司举办的业余高尔夫球赛,如果出现一杆入洞就可以获得一辆过百万的名车。对于不会入杆入洞这属于大概率了,我们很容易就感觉不会一杆入洞这概率是100%,从而忽略了幸运地一杆入洞这小概率风险了。
真正成熟的做法是为这小概率事件买一份保险,把风险转移到保险公司去,那么不会一杆入洞这高概率事件才能变成确定事件。
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我们之所以会有概率偏差是因为我们很喜欢用主观感觉代替了实际情况,例如喜欢以偏概全,眼见以为实,先入为主等。
1,以偏概全。
例如常见的广东人什么都吃,东北人都是黑社会,山西人爱吃醋,河南人总被黑,香港人歧视大陆人......
2,眼见以为实。
例如最近看到飞机失事的报道多了,那么感觉坐飞机很危险,但实际每年死于飞机失事的人数少之又少,比路上的交通事故低超多。
3,先入为主。
例如身边的做IT的朋友都几十万甚至过百万年薪,就很容易先入为主的感觉只要做IT这行业的人工都很高。但实际上还是有很多廉价不断加班的IT民工。
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当我们了解了我们很容易会产生概率偏误后,就能在我们做投资理财决策时加上一个信号:不要先入为主,以偏概全,封闭了自己。
我们要尽量减少主观决策,多了解,多分析,多咨询专业人士,用专业人士的专业建议,来减少我们的概率偏差。
希望这对大家有启发。
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