⚜️經驗偏誤:投資決策中的魔鬼

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投資理財內容聲明

你以為是自己下了投資決策嗎?人的投資決策深受認知偏誤的影響而不自知,我們今天一起來除魔。

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✡️回憶與情緒的錨點

心理學中有個著名效應——「回憶凸峰」(reminiscence bump)。心理學家 Daniel Levitin 曾指出,14 歲是音樂偏好形成的關鍵期。因為在這個階段,大腦正進行大規模神經佈線,當時聽到的音樂會與社交體驗、情感覺醒緊密結合,成為一輩子的「情緒錨點」。

行為財務學中的經驗效應

在金融領域,行為財務學提出了「經驗偏誤」(experience effects)。Malmendier 於 2021 年的研究《Experience Effects in Finance: Foundations, Applications, and Future Directions》總結了幾個關鍵特徵:

  1. 長期影響(Long-lasting effects)

宏觀金融事件(如股市崩盤、金融危機)會對投資行為產生數十年的影響。經歷過大蕭條的人往往一生中較少參與股市。

2. 近期偏誤(Recency bias)

近期經驗對信念與決策的影響力大於早期經驗,尤其在市場回報預測上更為顯著。

3.專業知識的免疫力(Robustness to expert knowledge)

即使是基金經理或央行官員,也難以完全擺脫自身經驗的影響。

例如:

  • 若投資者歷經 2000 年與 2008 年的大熊市,他們往往難以長期持有股票。
  • 若在 2009 年後才開始投資,則可能形成「逢跌買進」的信念,並視其為最佳策略。

✡️加密貨幣偏好的世代差異

Coinbase 在 2025 年 Q4 的《加密貨幣行業報告》指出,Z 世代與千禧世代投資者比以往更傾向主動操盤,並將加密貨幣視為金融未來的核心。

  • 年輕投資者平均將 25% 投資組合配置於加密貨幣、金融衍生品、NFT 等非傳統資產。
  • 老一輩投資者的配置比例僅 8%。

這反映出不同世代的投資偏好,背後正是「經驗效應」在作祟。

年輕投資者對經濟的樂觀程度遠超老一輩,但他們認為現有金融體系並非為自己而設。

加密貨幣是否真能帶來階級翻轉此處先不論,本文討論金融決策時的認知偏誤,

不同年齡的投資者,在判斷加密貨幣是否是好的投資工具前,都應該先確認自己看好或不看好究竟是因為理性判斷還是受了「經驗效應」此一認知偏誤的影響。

排除心理上的認知偏好因素後,理性主導,才會是更好的投資決策。

✡️如何排除認知偏誤

如果沒有先訂「結果判定標準」,事後就只能拿「結果」當標準

有如射箭,事先沒有畫好靶,射偏了,再將箭的位置畫上靶。這樣無論怎麼做都不會錯,更遑論去改善方式。

我們經常可以看到人們文過飾非,周邊的人看得很清楚,但當事者卻毫不自知。

腦科學家有研究,人腦並不擅長做預測判斷,而是擅長做事後腦補。

人腦很擅長把零散線索拼成一個看似合理的故事,於是原本應該被判為錯的決策,也能被包裝成「當初是正確決策」。這是一種「事後合理化

如果沒有事先建立對一件事的判斷標準,那麼事後必然仍夠找到各種理由來解釋,把原先應該是錯誤的決策,文過飾非成正確決策。

因此讀歷史,研究歷史也是很好的方式,在脫離本身立場的情境下,遍歷各種情境,探究現象背後的規律,得到後的規律再來應用在現有情況下做出判斷。

否則,就會造成自己喜歡的國家與政治人物做的任何決策都是正確的,自己討厭的做什麼都是錯,因為從最初就沒有訂好判斷決策好壞的標準,

「喜歡的人做什麼都是對的,討厭的人怎麼做都是錯的」這是人性。

自己當然覺得自己很理智,但旁人則是很清楚看得到這個人有很明顯好惡傾向,認知偏誤的一個重大特徵就是很難自我覺察。

查理芒格在《窮查理的普通常識》(Poor Charlie's Almanack)一書中提到採用確認清單來確認自己是否有認知偏誤。

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✡️結語

一個人的投資成功,未必是全憑實力,很大成分是運氣,但卻往往會自認為是實力。

市場上有實力的主動投資人並非沒有,但真能知道自己憑運氣或憑實力的有多少?

如何判斷?

實力來自於知識,對金融環境深刻的理解與洞察,決策能力強弱,少部分來自經驗。

如果一個人用的方式,或者其觀念僅適用於局部情況,而不自知,那麼很可能就是靠運氣。

不用看對帳單,光看金融知識與觀念就已經可以初步篩選,

如果一個人的投資報酬佳,但觀念偏差,知識貧乏,但基本上就能認定運氣成分佔多數,生對了時代而已。

對帳單很容易造假,當一個人說要用對帳單來作為實力證明時,我們大致可知道其經驗主義主導的傾象比較明顯。

AI 輔助創作程度聲明: Level 1

標準:

Level 0 (無 AI): 全由人類構思並撰寫。

Level 1 (基礎校對): AI 僅用於檢查拼字、文法、標點(如 Grammarly)。

Level 2 (結構建議): 人類撰寫初稿,AI 提供潤飾、重組段落或改變語氣的建議。

Level 3 (共同創作): 人類給予詳細大綱或部分段落,AI 根據提示生成特定章節,人類進行大量修改。

Level 4 (AI 主導,人類編修): AI 生成全文,人類僅負責事實查核、微調修辭與最終確認。

Level 5 (全自動生成): AI 自動生成、發布,人類完全未參與。

END

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Fisher投資踩坑筆記
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自用投資研究
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