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知道那么多有屁用-聊聊信息偏见

收集癖

未知有多少人和我类似,总喜欢收集N多的信息,不管有没有用。学生时代,在互联网普及之前,看了不少的报纸和杂志,也花费囤积了不少,最后就变成了值几元的废纸。有了互联网之后,从Web1.0的BBS、论坛,到Web2.0的SNS社交网络,到如今刷不完的短视频,摄入的信息数不胜数,或有点价值的沧海一粟,更多的是毫无营养的垃圾信息。

睡前醒来的第一眼绝对是手机,似乎是人的新器官,比谁都亲都重要,离开了会死?很早就发现了过多的信息摄入,除了浪费时间之外,带来更多不必要的压力,无所谓的幻想,一根筋的先入为主,自以为是的全能全知,只知不行的懒癌晚期;但似乎没有好的解决之道?冥想?修行?

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Texas Poker

玩德州扑克应该是在7年前开始学习交易时,听说和交易很像的扑克玩法即德州扑克:在有限的信息之下进行博弈。目前为止,估计有十几万手,目前的账号有6万多手,之前练废/忘记密码的那个号估计也有5万手以上。但还不敢说自己玩的很好,但确实提升了一些博弈手法。

翻前,如果手牌牌力很弱,就不要轻易入局了,哪怕牌力很强,也不能随意地All in;随着翻牌后,有了三张牌的更多信息,牌力是否提升,胜率是否提升,各个玩家的下注、提注、表情、语言、筹码,赔率是否划算等等,给下一步的决策提供了更多信息,转牌和河牌一个道理。有时决策过程没错,但就是碰到了冤家牌,结果败了也很正常。另外牌局中的各种侥幸心理,好奇心理,赌徒心理和交易中几无二致。

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无止境

之前说过交易圣杯,交易员对于交易系统/方法的追求可谓是无止境的,总想找到完美的方法,似乎有了这样的秘籍就能战无不胜,天下第一了。从技术流来看,就有K线理论、均线理论、波浪理论、道氏理论、缠论、量价时空等等,还有众多的指标如MACD、KDJ、RSI等等;从基本面上看,大宗商品可能相对简单些,上下游供求的产业链,产能、库存、运输、销售等等数据,股票就更复杂了,各种财务报表分析,行业分析,政策分析;从市场角度,又有市场情绪分析,资金主力分析,盘口分析等等。都说,炒股炒成博士,几无无所不知,上知天文下知地理,啥专业术语都能扯上几句。

然而真的需要懂的那么多吗?交易就买卖,盘面反应了一切,按照朋友说的,阅读理解跟随。看懂市场在干嘛,理解消化,顺势而为。

信息偏见

收集癖,可能是陷入无意识流的信息获取癖,除了好奇之外,似乎只有了解世界发生了什么才有安全感、生活的掌控感?而德州扑克游戏,确实说明,有更多的信息对于决策是有一定帮助的;而交易的无止境,又是信息过载的反噬,大道至简。对于决策没有帮助的信息获取,是信息偏见的认知偏差。有利有弊,看看DeepSeek给的建议。

什么是信息偏见?用Google,百度,Bing搜索了下,相关的文章不多;麻烦给出概念定义,优缺点,如何利用其优势避免其劣势,谢谢!

以下是针对信息偏见(Information Bias)的深度解析,结合其在金融交易场景中的影响及应对策略:


一、信息偏见的核心定义

信息偏见(Information Bias)是一种认知偏差,指个体在信息处理过程中系统性倾向于选择、解读和记忆与自身现有信念一致的信息,同时忽视、贬低或曲解与之矛盾的信息。在交易领域表现为:

  1. 选择性注意:只关注支持持仓方向的消息(如多头持仓时放大利多新闻);
  2. 确认偏误(Confirmation Bias):将模糊信息解读为支持自身观点(如将震荡行情视为“上涨中继”);
  3. 记忆扭曲:更易回忆成功交易案例,遗忘失败经历(如高估策略历史胜率)。

神经机制解释:大脑默认模式网络(DMN)会强化既有认知框架,处理矛盾信息时激活前扣带回皮层引发不适感,本能驱使人回避矛盾信息。


二、信息偏见的优缺点分析

优势(可转化价值)

场景 价值体现 交易案例
决策效率提升 减少信息过载 趋势跟踪策略中忽略噪音K线,专注关键突破信号
行动力强化 避免分析瘫痪 黑天鹅事件中快速执行预设止损方案
策略一致性 增强系统执行力 重复验证有效的突破策略时果断入场

劣势(核心风险)

  1. 策略失效盲区
    • 忽视反向证据导致逆势加仓(如2020年原油负价格事件前无视库存风险信号);
  2. 群体极化陷阱
    • 追逐市场共识(如AI概念股泡沫中跟风买入);
  3. 学习能力抑制
    • 拒绝更新认知模型(如否定量化交易价值而错失算法红利)。

💡 关键矛盾:信息偏见是“认知效率工具”也是“进化遗留缺陷”——需在决策速度与信息精度间动态平衡。


三、交易者应对策略:转化优势 & 规避劣势

1. 建立“反偏见”系统

  • 强制多元验证机制
    • 每笔交易需提供3个独立证据源(技术面突破+基本面利好+资金流向),单一信号不行动;
    • 定期邀请对手盘交易员挑战策略逻辑(如辩论“为何当前多头策略可能失败”)。
  • 魔鬼代言人制度
    • 每周指定团队成员扮演“空头角色”,强制列举持仓品种的三大风险点。

2. 数据化偏见管理工具

  • 信念-事实动态对照表
    原有信念 支持数据 反驳数据 策略修正
    “加息周期黄金必跌” 2022年美联储加息黄金跌15% 2023年加息周期黄金涨8%(地缘冲突驱动) 增加地缘风险权重因子
  • 量化回测校准
    • 将主观策略转化为Python代码,用10年数据验证“信念”的统计学显著性(如夏普比率>1.2)。

3. 群体偏差对冲术

  • 逆共识指标监控
    • 当散户情绪指数(如AAII看涨/看跌比)>2.5时自动触发反向仓位;
  • 跨市场背离预警
    • A股与港股同板块出现>10%走势背离时强制暂停交易重新评估。

四、进阶工具与理论框架

1. 推荐分析工具

  • TradingView回测引擎:验证策略在极端行情中的鲁棒性;
  • 风险价值模型(VaR):量化持仓组合在95%置信区间的最大潜在亏损。

2. 必读著作

  • 《思考,快与慢》(卡尼曼):
    解析大脑双系统决策机制,提供认知偏差的神经科学基础;
  • 《反脆弱》(塔勒布):
    教你利用市场波动将信息偏见转化为“认知冗余优势”;
  • 《交易心理分析》(马克·道格拉斯):
    专章设计“信念检测清单”,破解交易者的自我欺骗循环。

3. 视频资源

  • TED演讲《The Optimism Bias》(Tali Sharot):
    用脑成像实验展示偏见如何扭曲风险评估;
  • B站课程《行为金融学实战》(搜索关键词):
    模块化拆解信息偏见,提供交易日志分析模板。

关键总结:信息偏见的双刃驾驭法则

“固执于方法,开放于证据” —— 将交易策略内核固化为纪律性优势(如突破策略的形态识别),但持续用硬数据冲刷认知边界
正如桥水基金达利欧在《原则》中指出:​​“痛苦+反思=进步”​,主动寻求证伪信号才是认知进化的核心动力。

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  1. ooops!沙发没人抢...

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