太关注代表性特征，而忽略了其他信息，就会发生认知偏差，它是当某件事的代表性特征一展现出来，你会立即做出判断。
人总是倾向于根据代表性特征来冲动地做判断，这就被称为认知的代表性偏差。
金融市场中常见的代表性偏差
例如，看到一家公司连续3年利润都翻番，然后立即对它的股票做出判断——买！
又冲动犯错了，还是错在代表性偏差。连续3年利润翻番，是一个好公司的代表性特征。但这并不意味着这家公司真的就是一家好公司，这家公司还有好多信息都被你忽略掉了。
比如，公司高管近期需要减持股票，业绩可能是有意调整出来的；再比如，这家公司未来的盈利机会消失，业绩不能持续。被公司的一些代表性特征吸引了，就立即判断了。
造成代表性偏差的原因
再深究一下，为何会那么冲动，觉得仅凭代表性特征就可以做判断了呢？
原因就是可能将“大数定律”误用为“小数定律”了。
“大数定律”是概率论历史上第一个极限定理，指的是当试验次数足够多的时候呈现的统计规律性。
例如，扔一枚均匀的硬币，若次数足够多，出现正面的频率应该无限接近于概率——1/2。需要注意的是，大数定律，需要数据量足够多、样本量足够大才能下结论。
而代表性偏差，则是人们误用了大数定律，只用少量样本就做决策，这种错误被称为“小数定律”。
还是以扔硬币为例，当连续6次都正面朝上，让下注押下一次，会押正面还是反面？
可能会押反面吧？即使赌场高手也会犯这个错误，所以小数定律也被称为“赌徒谬误”。
小数定律错在了小样本是不可以用来下统计推断的。在小数这里，都是偶然，下一次出现正、反的概率仍然相等。
代表性偏差就是错在了用小样本的很少信息来做判断。
这种小样本的代表性偏差同样容易出现在金融市场里，比如挑选基金经理、评选分析师、预测公司盈余、预测市场、挑选股票等等。
为什么股评家不可信？
对于炒股的人来说，总有一些他们特别信赖的股评家，觉得他们的预测特别准。
举个投资中常见的骗局，就会了解为什么不可轻信股评家的话。假定一个人吹嘘他是推荐股票的大神，荐股从来没错过，看看他是如何让人相信他说的话是真的。
这个人第一周向800个人发出800条微信，其中400条说某只股票涨，400条说跌；第二周，他向其中说对的400人再发一条微信，其中200条说这只股票涨，200条说这只股票跌；第三周他再向说对的200人发微信，其中100人说股票会涨，100人说会跌。
3轮之后，最后总有100人，发现这人连续3次都说对了这只股票的涨跌，简直神奇，就信了这个人，跟随他投资。
所以，不能被眼前的事情所蒙骗。
代表性偏差让你知道做的判断是否是冲动的。
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