第5章    行为金融学与技术分析

在过去的30多年里，经济学领域中最令人振奋的发展来自行为金融学。心理学家阿莫斯•特沃斯基（Amos Tversky）和丹尼尔•克赫曼（Daniel Kahnemann）首次对当关系获利、亏损和风险时，是什么影响人们的决策制定进行了研究，然后经济学家如理查德•塔莱尔（Richard Thaler）和安德烈•施莱弗（Andrei Shleifer）也对此进行了研究。他们发现，为了制定这类决策，人类依靠某些直观推断或经验法则。我们使用这种直观推断来避开环绕在这种决策制定过程周围的所有信息和噪声。这是因为我们对于制定这种决策的目的还没有改变，经验法则仍是有效的捷径，可以帮助我们比较容易地得出结论。除了识别这些经验法则之外，这些经济学家还发现某种情形的呈现或构成方式会影响我们的决策。

重要的是记住这些经验法则实际上是缺陷；它们妨碍我们制定好的决策。它们导致非理性的决策，而且可以解释为什么如此多的人在交易和投资时会亏损。当然，正如我们已经看到的，并非所有非理性的或噪声交易者都会亏损，有时候，如果有足够多非理性交易者，他们的确可以暂时影响市场方向。然而结论是，为了在该行业中更加成功，为了制定更好的策略，我们需要避免使用这些经验法则制定决策。首先，让我们看一下框架的概念，然后分析一些这种经验法则。然后我将解释这些概念是如何与技术分析联系在一起的。

框架和视野理论：我们对待亏损和赢利的态度不一样

由特沃斯基（Tversky）和克赫曼（Kahnemann）进行的一份调查，在后来形成了他们的视野理论的基础，他们发现一个问题构成或呈现的方式对一个人制定决策有很大的影响。对我们来说，需要特别注意的是无论该问题的背景是赢利还是亏损，对于决策制定者来说都特别重要。他们发现，人们更容易接受具有风险的亏损，而对于即将获利的情形却较难承受。

这种思考形式与传统经济学相反，在传统经济学中，普遍认为人们通常将制定带来最佳回报的决策。特沃斯基（Tversky）和克赫曼（Kahnemann）的视野理论是其核心思想，该理论认为决策制定基于一个人面对的是赢利还是亏损，这一点在经济学领域引起强烈的辩论。这也使得一些经济学家试图把这种理论应用于金融市场，目的是看它是否可以比更传统的基本方法对市场如何运作给出更好的解释。

有许多框架如何影响决策的例子，但是为了本书的目的，我不认为我需要对此思想进行扩展。但是我们可以看到，当分析结果时，一个决策的背景是重要的。正如我所声明的，图表师们很少考虑背景，而且图表或数据也的确不是试图分析背景的好方法。技术分析师们观察过去的数据，因为他们相信交易者在面对相同的决策时将以相同的方式做出反应，所以他们忽视背景和构成。

此外，我们已经看到当人们制定决策时不管是面对赢利还是亏损，对他们来说都极为重要，这也可以解释为什么股票市场下跌时的交易方式与上涨时的不同。所以这些发现看起来也支持在股票上涨和下跌时决策制定过程不相同的观点，所以认为相同的图表形态将在两种环境中形成是一种误导。我们可能不时看到相同的形态，但是呈现这些图表形态的数据却不相同。头肩形态的成功率也证明它本身是市场趋势变化的一个差劲的指标。其他技术指标也是如此，比如移动平均。我们也看到在股票市场中短期回报要少于长期回报，而且更不稳定。认为我们可以在强势股和弱势股中使用相同的工具是忽视了视野理论的发现。总的来说，它只是一种理论，但至少它是基于对人们实际决策制定过程的观察，而不是观察结果而后设想我们可以得出（技术分析）背后的原因，或者设想人们总是制定理性的决策，以期望赚取最好的回报（技术分析和传统经济）。

我们还可以看到这种类型的决策制定是非理性的，只要谈到交易和投资，就不会导致最好的结果。这部分解释了为什么许多交易者抱着亏损不放和见利就收，而事实上他们应该做相反的事情。这种特殊的非理性通过金融经济学的其他方面可以作进一步的解释，我将在后面对此进行阐述。事实上，大多数人身上都会显现出这些缺点，因此为了比他们做得更好，我们需要克服这些缺点，然后学习以一种更理性的方式思考。

因此，我们已经开始明白，分析别人的行为和跟随这些行为（趋势跟踪）不会总是正确的事情。当我们看过由金融经济学揭示的更多偏差后，这一点将变得更加清晰。

锚定（Anchoring）

特沃斯基（Tversky）和克赫曼（Kahnemann）发现，当在一个结果不确定的问题上制定决策时，人们会抓取任何信息，甚至是不相关的信息。例如，他们做过一个试验，转动一个带有数字0到100的轮子。参与者被问一个问题，比如联合国中非洲国家所占百分比是多少，然后快速转动轮子产生一个数字。但是，轮子被装配为在10或65停止。那些看到轮子上显示10的平均反应是25，而对于那些看到65的，平均反应是45。人们随意抓取周围的数字，即使它们与结果无关。这种过程叫做锚定；得出的答案被可以获得的资料锚定。

在市场中，锚定是一条著名的经验法则。例如，当大多数交易者尝试决定某只股票的未来价格时，他们的答案将由当前的价格锚定。他们假设当前的价格是公平的，因为其他人都在那一价位交易。其他交易者可能观察同一板块中其他股票的P/E率，然后用来分析那只股票。事实上，这再次没有对背景的确定。我们观察的股票可能比同板块中其他股票好很多，也可能差很多。于是，大部人将锚定作为一条计算某种产品公平价格的捷径。

在2000年初观察JDS Uniphase的一些人可能会选择140美元作为锚定；在2001年初这个人可能使用40美元，而在今天他可能使用2美元，如果他或她没有做进一步的分析，而该公司的内在价值不会真的变化这么大（98%）。这如何影响我们的交易决策呢？锚定除了表现为非理性外，它还可以导致低劣的决策，特别是当考虑风险时。不理解价格背后的背景，我们可以努力去寻找市场价格是否是公平的，然后获得对交易风险的认识。通过接受当前价格是公平的，技术交易者和其他无知的交易者将对各种情况同样对待。所以在2001年他们可能投入相同的资本来响应一个JDS Uniphase上的买进信号，并且以相同的方式响应当前的一个买进信号。

即使投资银行的分析师也会犯锚定的错误；毕竟他们也是人（不管他们怎么说！）。当制定公司预测时，他们倾向于在前一组公司数据周围锚定。你将注意到，当某公司公布一组坏结果时，分析师将降低他们的未来赢利预测。他们把当前的坏结果作为一个锚定，而忽视了该公司可能从失败阶段中学习，而在下一阶段返回到正常状态。约翰•莫登（John Mauldin）在他的《瞄准未来投资》一书中证明，分析师对未来赢利的预测的确相当差。不管是银行分析师还是技术交易者，都把大量的重点放在过去或现在的价格上，很少，甚至不去考量未来可能的结果或可能性。锚定是造成这种结果的原因之一，另外两种原因是保守性和代表性两种偏差。

相信支撑和阻力价位也可以被上溯到锚定。过去人们买进和卖出的价位被认为与今天的价位相关，而不管制造这些价位的交易者是否还在市场中交易。只有当交易者们选择使用这些价位时，它们才变得重要，但将昨天的交易施加到今天的市场上似乎是非理性的。但是，使用这些支撑和阻力价位使得制定决策比较简单，所以当这种理论以正确的方式呈现，并且得到成功证据的支持时，它的确吸引了很多人。

当一个重要的经济数字公布后，任何一位曾经在期货交易池中待过的交易者将证实可以确认的混乱。由于在这期间有大量的市场订单进入，我们真的可以把重点放在此时产生的价位上吗？如今这种混乱由电子交易所的服务器控制，但情况是相同的。成千上万的市场订单可能同时进入市场，产生一个特定的市场价格，但该价格是参与者选择的吗？它将与未来的价格相关吗？对于这两者我都持严重怀疑态度。以我的观点，这些价位只是那天交易活动的结果，当我在未来一段时间交易时，我只把它们作为背景中的一个参考。除了锚定过去行为的非理性之外，可变的历史问题也会影响这些情况。

保守性

保守与锚定紧密相连。它就是说人们倾向于固守某一观点。一旦他们形成一种观点，那么再改变就非常缓慢，这可能会导致对新信息的反应不足。保守也可能是因为过分自信，我们将对此做进一步分析。

有趣的是，保守应该意味着市场在改变方向或趋势时要花费时间，对于趋势反转工具，人们认为这可以使事情变得更容易。但是，正如我们看到过的头肩形态，这种工具看起来可靠率很低。所以它们既不能很好地帮助发现趋势反转，也没有多少趋势和趋势反转可以使我们相信。这种工具时常被微小的、或者是随机的市场波动所愚弄。

代表性

代表性是一种偏差，它使我们在评估某件事物产生的可能性时，是基于该事物与其他事物接近的程度。在这里其他事物是指我们已经知道的信息或噪声，或者以前发生的一些事情。

当人们交易时，代表性偏差对他们的影响使他们可能把太多的精力放在一小撮最近的数据上。例如，如果某公司的股票价格已经强势上涨了几个星期，交易者们将假设这种行情将持续，而不去观察大盘、趋势的背景或分析未来市场运动的可能性。

于是，被我们用来对不确定的结果进行判断的捷径，代表性偏差，可以引导我们去寻找趋势，而且相信这些趋势将继续。我们宁肯观察最近的历史，然后只是希望它继续，而不是去权衡各种可能出现的结果。正如罗伯特•席勒（Robert Shiller）在他的著作《非理性繁荣》（Irrational Exuberance）中所述，"人们在不确定的条件下制定决策时，通常倾向于根据观察熟悉的形态并假设未来的形态将与过去相似，通常对形态出现的原因或形态重复的可能性没有足够的考虑。”

如果我们把这种偏差加到市场操纵和内幕交易，它们存在于20世纪早期的市场中，那么技术分析的起源就更容易理解了。毕竟，技术分析的本质是认为存在趋势，而且当趋势变化时我们必须努力去识别。那么倾向于代表性的交易者希望趋势存在，并且认为趋势的确存在，因为它使得交易决策更容易公式化。通过认为市场总是以趋势的形式运动，技术分析吸引了很多人使用这种经验规则。通过将市场简化为趋势，技术分析使交易和制定决策变得更容易。此外，以前的价格数据被认为包含我们这样做所需的信息。

这是代表性偏差的一个清楚的例子，但是应该记住，这些偏差是我们决策制定中的缺点，如果可能的话，我们应该努力避免使用它们。技术工具和技术形态的不可靠性表明市场运动和市场方向变化比我们喜欢承认的随机性要更强，但至少我们可以开始理解为什么我们寻找趋势；它是我们有缺陷的决策制定过程中的一部分。事实上，由于我们不喜欢随机性，所以出现了许多偏差，我将在下面对它们进行讨论。我们试图在所有的事物中寻找原因和形态，因为当制定决策时，我们不能应对随机性。我们还发现很难应付回归到这种意思的概念；这也在我们周围处处存在。强势股不会永远上涨，房价也是如此；它们将在某一时间运动到一个平均值。如果一名运动员因为表现较差而受到批评，然后在下一轮比赛中发挥良好，人们通常认为是批评起到了所需的激励作用。我们发现很难接受这种想法，即他的表现只是返回到正常状态。

事实上，代表性偏差的另一方面证据充分，那就是它的确可以使人们看到形态和随机事件背后的原因。人们认为看起来相同的事件或信息必定是相关的。这当然不一定是真的，但是我们不能应付随机性的概念。现在，我们可以理解为什么分析图表形态变得如此流行。交易者寻找形态是因为找到形态后可以给制定决策创造一条捷径。他们发现一些形态之后将出现某种特定的趋势，于是他们就猜想这二者之间存在某种联系。但不幸的是，他们得出的答案不正确，尽管他们是那样告诉我们的。在欧塞的研究报告中显示的头肩形态的不可靠性已经证明这一点。

寻找形态和关联是每个人都会做的事情。我们都知道人们会谈论他们的“幸运衬衫”，而且我们已经读到过有关运动员总是以某种特定的方式穿某种鞋子或服装。这种非理性被称为迷信，但最初这些行为是寻找形态或关联的结果。球员穿一双旧运动鞋获胜后，他会在下次比赛时穿相同的鞋子，因为他认为那双鞋子将影响他的表现。而对于他的表现没有确定的原因这种想法他很难接受。他可能继续穿那双鞋子，但是显然他的表现不会总比以前好，于是当他的表现下降时，他可能去寻找另外的关联——或许以某种特定的顺序穿鞋。寻找类似于这样的形态可以帮助他避开一个不确定的过程。

事实上，我们不但可以看到在事件中寻找形态的自然需求，我们还可以看到这名运动员在做他自己的数据挖掘。他在观察过去的表现，目的是寻找方法来提升自己将来的表现，而对于他过去的表现可能是受无数因素的影响，包括机会这一视而不见的事实。当这逐渐失败后，他再次观察他过去的表现，目的是寻找可能存在的其他因素。如果一名技术分析师或历史数据测试的支持者是他的教练，那么他会支持这位运动员在不同的市场使用不同的工具。在足球运动员和技术交易者之间没有明显的区别，虽然我们可以明确看到足球运动员是非理性的（我们用“迷信”一词来解释基于松散关联性的非理性），但是对于大众来说，在谈到技术分析师时却很难得出相同的结论。

代表性偏差并非意味着我们总是错误的，有时近期的趋势将继续，而且有时在某种形态之后出现的趋势将重复出现。在这种情况下，技术工具将表现出获利能力。但是，像其他偏差一样，代表性偏差不会帮助我们制定更好的决策，只能帮助我们在制定决策时更容易一些。这两者之间有重大差别。

对于人们观察不存在的形态相关的进一步证据可以在L.J.and J.Chapman的著作中看到。他们进行了一项测试，即每隔两秒就给一个对象展示一对单词。左手侧的单词可能是“咸肉”、“狮子”、“花朵”或“船”，而右手侧的单词可能是'‘鸡蛋”、“老虎”或“笔记本”。每个单词和每对单词都以相同的概率展示，所以当“咸肉”出现在左侧时，“鸡蛋”、“老虎”和“笔记本”在右侧出现的时间各占三分之一。

但是，当被问到成对单词出现的频率时，他们回答当“咸肉”出现在左侧时，“鸡蛋”同时出现在右侧的概率是47%，而当“狮子”出现在左侧时，“老虎”则总在右侧岀现。于是，研究对象认为他比较熟悉的单词对出现的次数要多于他不熟悉的单词对。作者把这种现象叫做错觉关联。这可能解释了为什么技术师相信头肩形态是非常可靠的，而不管事实与此相反。经常被告知该形态是可靠的，他们过分重视了它的正确次数，认为它比实际情况下正确的次数要多。错觉关联还可导致过分自信，这一点我将在后面讨论。

过分乐观（Overoptimism）

过分乐观在我们生活的其他方面可能是一种优点，但是它却是我们成为成功交易者的一个障碍。如果一位老师问全班的学生谁将在课程结束时位于中游以上，平均80%的学生会举手；很明显30%的学生将会感到沮丧，但是如此乐观可以帮助他们通过那一学年的学习。

对于这种过分乐观有两个主要原因，一个是自我归因偏差，另一个是控制错觉。自我归因偏差是说人们倾向于把好结果归功于自己的技能，而将坏结果归罪于坏运气。我已经提到过，这明显存在于交易者中间，特别是技术交易者，他们把获利归功于他们的技术工具或形态，而认为亏损是无法预料的事件的结果。这些交易者不能从他们的错误中学习，但或许这适合于技术交易者，因为如我们已经看到的，他们的利润之源不得而知，所以很难从他们的表现中吸取教训。

控制错觉是人们感觉他们可以控制某种情形超过实际的次数，结果便是过分乐观。例如，人们宁可选择自己的彩票号码，而不使用计算机产生，好像他们对结果有某种影响。在一项试验中，Langer召集了两组人。其中一组被要求选择一张1美元的彩票，而另一组则被给予一张彩票（即他们对彩票没有影响）。然后，单独询问所有的研究对象他们将以多高的价格出售自己的彩票。自己选择彩票的一组给出的平均答案是8.67美元，而对彩票没有选择权的一组给出的平均答案是1.96美元。像这样的测试告诉我们，人们不能区分机会事件和需要技巧的事件。如果Langer试验中的研究对象对彩票有所控制，那么他们的决定是准确的，但他们并未那样做。那些选择了彩票的人们希望以更高的价格出售这一事实反应的就是控制错觉。

过分自信（Overconfidence）

除了过分乐观，人们还总是过分自信。他们认为自己的预测是准确的比实际情况要多。过分自信可能是一些偏差造成的结果。保守性，代表性和锚定可以导致过分自信，还包括错觉关联。

事后偏差也可以导致过分自信。事后偏差指的是人们在事后认为他们在事前已经预料到结果。例如，今天每个人都说他或她知道技术股在2000年被估价过高，但是当时整个下跌过程中总有买家进入。

事后偏差也可以导致过分自信。它指的是人们倾向于寻找与自己的观点一致的信息，而忽视相反的信息。历史数据测试者便是在实践一种确认性偏差。他们认为自己的分析是好的，并不断测试数据直至他们发现给出正面结果。许多交易者和投资者，当面对证明他们是错误的证据时，将这种证据视为不重要或“暂时现象”。而确认自己观点的证据则得到更多的重视。

事实上，测试一种假设或系统是否有效的唯一方式是努力去证明它是错的——换句话说，就是努力寻找证明它错误的证据。那些受确认性偏差之害的人们则不会这么做。在《瞄准未来投资》一书中，约翰•莫登（John Mauldin）展示了一个实例，分析我们是否倾向于确认性偏差。他使用4张卡片，卡上分别为E、4、K和7。然后，他声明每张卡的一面是一个字母，另一面是一个数字，如果一张卡的一面是元音，则另一面必是一个偶数。他问道，你必须翻开哪两张卡才能看出他是否在说谎？

唯一的正确答案是E和7。如果你认为是E和4，那么你就有确认性偏差的倾向。

I960年，P.Wason是这一行业的一位先行者。他向人们展示包含三个数的一个序列，比如2、4、6，然后要求他们寻找该序列所确认的规则。他们可以生成他们自己的一组数字，然后将被告知他们的序列是否与原规则一致。被询问的人们在认为自己已经发现了规则之后，可以在任意时刻停下来。为了正确地计算出规则，研究对象们需要寻找不确认的证据。如果他们认为规则包含偶数，他们就需要一个奇数序列。只发现5个、10个、20个，甚至100个可以确认的偶数序列不能证明这是正确的序列。Wason的研究对象被要求停止，当他们认为自己已经计算出规则时。事实上，29位被研究对象在首次认为自己找到规则时，只有6位找到了正确的规则。

确认性偏差不仅会伤害历史数据测试者，有证据表明对其他技术交易者也会造成伤害。举例说明，如果我们认为头肩形态是可靠的趋势反转指标，那么展示给我们100个，甚至1000个这种形态的成功实例都不能证明这一点。即使我们只找到一个与这种论述相反的形态，我们就必须怀疑它的可靠性。欧塞发现如此高比例的非确认形态这一事实，必须使我们严重怀疑形态的有用性。

确认性偏差（Confirmation bias）可以导致人们产生效力错觉（illusion of validity），即人们认为他们的观点比现实情况要更准确。H.Einhorn和R.Hogarth认为人们屈服于效力错觉，因为他们倾向于寻找确认性证据而非不确认性证据。从本书中我在前面列举的一些证据可以看出，历史数据测试者和技术交易者都深受其害。至此，我已经讲述了不少偏差，可能是它们共同作用的结果，历史数据测试者和技术交易者都认为他们的分析比真实情况要有力。他们这样认为未必全是他们的错；我们都有一些这种倾向。我们需要做的是承认它们的存在，而为了成为更好的交易者，我们需要努力克服这些缺点。技术分析非但不会帮助我们克服这些缺点，相反的，它是我们如何使用这些捷径来在不确定事件上制定决策的更进一步的表达。

可以说，我们在技术或任何其他课程的广告中看到的所有生动的陈述都与此相同。这些广告利用了人们的确认性偏差。市场商人们认识到许多人将把重点放在其中有几条陈述支持的公司论述的广告上。这些陈述并不证明那家公司的课程或产品是好的，它们只是证明曾经有一些成功的案例。但是如我们所证明的，即使是差劲的系统也会有成功的时候。

所以，从已经进行过的研究中我们可以看到，像控制错觉、确认性偏差和代表性偏差可以在各行各业中导致过分乐观和过分自信，包括交易。对于交易和投资，这所产生的最重要的结果是交易者将对他们的交易风险考虑不足，而且对于自己的成功太过自信。这些发现在某种程度上可以解释，尽管所有产品的失败率都约为80%，对于期货超过90%，人们仍旧进入交易行业。

认知失调：我们如何应对错误的决策

已经研究的我们心理的另一方面，对于我们这些交易者来说肯定是非常感兴趣的，那就是我们如何应付那些证明我们是错误的证据。心理学家们发现当面对我们是错误的证据时，我们将产生心理冲突，这在心理学中被称作认知失调。我们的确尽量避免面对我们是错误的可能性，所以我们不善于面对亏损。

对于认知失调如何和为什么影响交易者和投资者，人们已经进行了大量的研究，特别是由Hersh Shefrin和Meir Statman进行的研究。我们已经看到在期望理论中，人们对待亏损和赢利的态度是不同的。我们还看到人们更愿意拿亏损作赌注，而不愿拿获利去赌。Statman已经发现这种拿亏损作赌注的产生是因为我们不能承受处理亏损，于是我们就尽一切可能去避开它。这也被称为损失厌恶。相反，卖出一个获利的头寸将带来快乐的感觉，于是人们更愿意卖出获利的头寸。Shefrin和Statman把这种现象叫做倾向效应，他们认为人们倾向于抱守亏损的头寸而卖出获利的头寸。

我们都听到过人们在面对亏损时说，“它会好的，市场总会回转的”或者“它在我卖出之前还不是一个亏损”。这里我们看到损失厌恶的例子，叫做现状偏差。什么都不做和避免损失的心理效应是很强的，所以我们什么都不做。但是，传统经济学却使我们认为作为理性的个体，我们愿意接受亏损。

事实上，许多经纪人已经很好地注意到投资者之间的这种损失厌恶，投资者们通过框架来避开它。在下跌的股票市场中，成交量通常比较低，而股票经纪人发现很难产生业务，因为他们的客户都抱着亏损的单子不放，不情愿卖掉。于是一些经纪人就以另一种方式来架构决策。他们告诉他们的客户把资本转移到另一只表现较好的股票上。这种决策比接受亏损要好得多，更容易使他们的客户交易。客户可以自认为不是在接受亏损，而是在转移自己的资本。所以他可能较少地体会到接受亏损的遗憾，而我们发现那一过程确实很难去做。

于是我们可以清楚地看到人们不情愿接受亏损，而对于本书更重要的是，我们可以看到在我们获利时的决策制定过程和亏损时的过程有明显的不同。我们不仅倾向于用亏损作注，而且在面对亏损时还要经历可观的心理冲突。相反，获利使我们感到高兴（很明显）。但是，认为相同的形态适用于股市的顶部和底部并不符合这些发现。那种想法假设市场参与者在两种情况下经历类似的决策制定过程。在对认识失调的研究中，对此我看不到任何证据。

易获得性偏差（Availability Bias）

特沃斯基（Tversky）和克赫曼（Kahnemann）发现人们在评估某一事件的频率或可能性时是根据它容易在头脑中出现的程度。例如，当人们被问及在英语中以字母K开头的字母是否比第3个字母是K的单词要多时，接近70%的人回答以字母K开头的单词要多。但实际上以字母K作为第3个字母的单词是以字母K开头的单词的两倍。我们发现记起以K开头的单词要更容易。在1993年，S.Pious问人们飞机失事和鲨鱼哪一个是美国人最主要的死因。大多数人回答是鲨鱼，而事实上由于飞机失事而死亡的几率比被鲨鱼杀死的几率要高30倍。但是，由于鲨鱼杀人事件被广泛地报道，而且比较容易记住，所以我们错误的认为这种事件比真实情况要多。

这样，我们就可以再次看到我们对于头肩形态的观点与此观点的相似之处。由于我们总被告知它是可靠的，效力错觉和可获得性偏差两者的结合使我们中的大多数人认为它是一个非常可靠的形态。事实上，欧塞对该形态的研究结果显示出如此低的可靠性时，即使我也是大吃一惊。

而可获得性偏差并不像看起来那么直接。Einhorn认为，它可以受我们如何构架决策的影响。例如，考虑这个问题，由于雷击死亡或由于肺气肿死亡，哪一个具有较大的可能性？我们可能相当令人信服地形成一条经验规则，包括考虑我们个人知道的因为这两种原因死亡的人们，而我相信我们中间的大多数人会选择肺气肿。但是，如果我们选择另一条规则，根据我们听到的或从书报上读到的哪一种情况比较多，我们也容易得出不同的结论。

行为金融还以什么形式影响技术分析

公平地说，行为金融学的发现在经济学圈子里引起了不小的波澜。经济学家之间广泛接受的观点是人们为了得到最好的回报，所以制定理性的决策。此外，在20世纪60年代末，强有力的证据表明市场看起来是以一种“无效”的方式在运行，新的新闻和信息被消化，并且立即得到参与者的响应。人们得出的结论是，不可能从现有的信息中赚钱。人们还认为非理性或噪声交易者不会持续太长时间，因为会因他们的交易方式而亏本。

通过展示代表性和锚定等偏差的存在，关于赢利和亏损的架构的概念，以及认知失调，行为金融学家认为市场不会立即消化新消息，所以参与者不会总是制定理性的决策。因为投资者被锚定于特定的价格，寻找确认性证据，观察过去的数据，并把它们看作是将来行情的代表，以及努力去面对相互矛盾的证据，对于自己反对的新消息他们可能反应很慢，而对自己支持的新消息则可能反应过度。所以行为金融学家认为，作为参与者具有缺点的决策制定，或许有方法从现有信息中赚钱。他们还展示了无效性市场的清楚的例子。此外，一些模型展示了噪声交易者有时会获利，尽管他们是非理性的。在前面的章节中，我们已经看到了最后一点的证据，或许最清楚的就是对于头肩形态的研究了。

所以，在许多经济学家的思想中，对于我们的市场是否真的有效和新消息是否会被很快消化是存在怀疑的。但是，这对于技术分析仍然是有分歧的。技术分析的主要原理之一是一切事物都在价格之中，这与许多有效市场假设（EMH）经济学家所持有的观点大致相同。两者之间的细微差别是EMH的支持者们认为由于所有信息都在价格之中，所以我们不能从现有的数据中赚钱，而且市场是在有效地随机漫步。消息进入市场是随机的，它们很快被消化，我们不要停止；没有人可以胜过市场。

技术分析家认为我们可以使用过去的数据赚钱。此处，我引用Twww.stockcharts，com网站上的一段话，它解释了为什么：

价格胜过一切：这条规则与强式和半强式市场有效性相似。技术分析师们认为当前的价格全面反应了所有信息。因为所有信息已经反应在价格中，所以它代表了公平的价值，而应成为分析的基础。毕竟，市场价格反应了所有参与者知识的总和。这些参与者包括交易者、投资者、投资经理、买方分析师、卖方分析师、市场战略家、技术分析家、基本面分析家，等等。不同意由这样一群具有完善的凭证的人们设定的价格是愚蠢的。技术分析利用价格捕获的信息来解释市场在说什么，目的是形成一个对未来的观点。

注意，为了相信技术分析有效，我们需要假设（如EMH支持者所做的）我们在图表上看到的价格反映了所有市场参与者知道的每一件事情。如果我们相信各种偏差和经验规则的存在，那么我们很有可能不会认为技术分析有效。许多参与者不会准确地考虑所有信息，而且如果我们只是跟随他们的话，那么我们就是在同他们一样冒着犯错的危险。如果我们认为当前的（或过去的）价格并不总是准确反映所有可以获得的信息，那么很少有可能使用技术分析。

事实上，至此我们可以理解为什么技术分析师们相信我们应该使用当前和过去的价格寻找趋势和试图预测未来。首先，许多技术系统当初被开发时，由于内幕交易和市场操纵的存在，市场有时可能会“领先于游戏规则”。其次，更重要的是，使用技术分析与我们在不确定的情况下为了制定决策而开发的经验规则完全吻合。我们喜欢寻找形态，而且可以形成一种假象，即它们比真实情况更具有预测性。我们喜欢趋势，并相信趋势，因为对我们来说，简单地相信近期的行情将继续，比我们努力去思考为什么行情会产生以及权衡所有可能的结果要容易得多。我们还倾向于较少考虑与我们的观点相反的证据，而且形成一种错误的思想，认为我们的观点是有力的。

结论

行为金融领域相对较新，其发现只是刚刚开始被私人交易者注意。第一点是并非每个人都同意这些发现，而且我也没有声明它们是金科玉律或者已经被完全证实。但是，作为一项积极的研究，它分析个人实际情况下如何制定决策，我认为它们应该被非常严肃地对待。我认为几乎所有读者都会同意，他们至少已经碰到过我在前面讨论过的偏差。

如果我们接受这种观点，即有很充足的理由相信这些偏差或经验法则的存在，那么我们必须分析它们是如何影响技术分析的，必须分析技术支持者们告诉我们的东西。对于行为金融如何影响技术分析，我自己的分析是它的确对为什么技术分析被使用给我们提供了一种解释。技术分析不但不是对市场心理的研究，而且它事实上进一步表达了我们决策制定过程中的缺陷和我们对捷径的需求。我们不愿因为试图弄清为什么某件事物在运动而感到烦恼，于是我们就假设其他人是正确的，而且当前的运动（或趋势）将继续。我们看到某种特定的形态，可能是两条移动平均线的交叉，其后跟着一个运动，于是我们就假设该运动是由我们所看到的形态引起的，或者可以由我们看到的形态预测该运动的出现，因为对于我们来说，这样很容易理解并在将来再次使用。我们在生活的每个细节中都使用这种类型的分析，但当制定交易或投资决策时，它就没有多少作用。当这种行为被我们用于金融市场后，技术分析很有可能是对这种行为的进一步表达。我们在接受随机事件或权衡许多可能的结果时显得无能为力，这使得我们去寻找形态，甚至是从随机的数据中。我已经对技术分析师如何从比如失业率等经济数据中寻找形态进行了阐述，因为他们认为根据形态交易可以使决策制定变得容易。

当保守性和代表性是最常见的偏差时，技术分析可能真的会提供帮助。在这些情况下，趋势可能形成。然而，它们只是已经发现的数十个偏差中的两个。它们有时会影响市场，但并非总是如此，但技术分析认为趋势总是存在的。正如我在本书的其他部分所阐述的，技术工具和形态低劣的可靠性表明，或者它们不擅长发现趋势或趋势反转，或者市场不是总以趋势的方式运动。

期望理论认为，决策制定受交易者面对的是赢利还是亏损的高度影响，确认了许多交易者持有的观点，即上涨股市和下跌股市的交易不同。认为类似的决策制定过程会发生在下跌股市的末尾和上涨股市的末尾是错误的。所以，我们为什么期望相同的形态在两种情况下都指示反转呢？对这种想法更好的解释是它使用了曾经被认为有效的经验法则。例如，当我们看到头肩形态是多么不可靠时，看起来它根本不会准确地辨别趋势的反转。

如果我们看技术分析的另一个例子，我们也可以看到它看起来与行为金融是如何地相背。根据支撑和阻力理论，一旦一个支撑（或阻力）价位被突破，就将引起参与者们的卖出（或买进）。但是，认识失调和损失厌恶的研究表明，当投资者面对亏损时，他们的内心异常痛苦，而这种痛苦将导致非理性，以至无法接受亏损。所以，我们为什么应该相信对于一只股票来说，支撑线的突破就可以说服投资者卖出呢？那是认为交易者在面对亏损时是有纪律的，是进行理性的思考，但事实上我们看到的情况与此相反（记住一点，大部分股票市场参与者都是持有看多的仓位）。这再次表明，支撑和阻力理论只是一种有趣的经验法则，没有什么理论基础。

当初，市场价格可能不会准确地反映当前所有信息的这种思想在EMH上布下了疑云，结果在经济学家之间引起了一场激烈的辩论（对于将激烈一词用在经济学家身上是否准确，我不是很确信）。事实上，这一结论使一些人认为技术分析应该更强一些。如果市场是无效的，而且参与者表现为一种可预测的非理性状态，那么这可能是技术分析所拾取并解释的东西。的确，一些技术分析支持者认为行为金融的偏差确实解释了图表形态和技术指标所拾取的内容。对此我强烈反对；相信这一点，似乎是假设技术分析有效，而我们已经看到它的可靠性一般低于50%。如果行为金融真的解释交易者和投资者如何制定决策，那么任何使用它的工具应该更可靠。更可能出现的情况是人们开始开发行为描述来适合已知的图表形态和技术工具；他们正在寻找适合答案的故事，有一点像数据挖掘和技术分析的其他方面。

假设技术分析师可以认为他们的分析的确可以准确反映参与者的行为；那么就是市场参与者错误的次数多于正确的次数。这可能有一些基础，但它引起的问题主要有两点。第一，它再次认为可能当这些工具当初被开发时，参与者的正确次数要多于现在，或许是因为内幕交易的存在。第二，如果参与者的错误次数多于正确次数，那么我们为什么应该以跟随他们作为我们的交易方法呢？与其他人一道失败并不舒服（至少是我个人认为）=我们应该努力去制定我们自己的决策，并理解市场运动的背景。我们知道在这一行业中大多数人亏损，包括使用技术分析的大部分交易者，于是我们为什么跟随他们呢？对于我们来说，要提升自己作为交易者或投资者的水平，我们必须提升我们的决策制定水平，并从我们的错误中学习。如果我们制定自己的决策，这将比较容易做到。如果我们不知道别人为什么制定那样的决策，我们就不能从他们的错误中学习。

由S.Asch和M.Deutsch和H.Gerard进行的研究已经证明，人们认为大群人不可能是错误的，所以当人群明显是错误的时候，还要跟随人群。在生活的其他领域，这种天性可能是好的，但是对于交易者来说却是充满危险的。有时跟随人群会带来一些利益，如我们在前面看到的正反馈循环。但在其他情况下，这种行为是在冒险，是一种危险的方法。无论哪种方式，只跟在别人背后交易是一种差劲的交易方法，因为没能分析别人为什么会以那种方式交易和可能的风险是什么。

我认为因为偏差的存在，市场价格不能准确地反映所有可以获得的信息，这种思想无论对于技术分析的争论还是对于EMH的争论都是重要的。如果市场价格并不如技术分析师自己承认的那样反映参与者知道的所有信息，那么我们不应该使用它。那么，如果我们选一个下跌股市的例子，因为确认性偏差和损失厌恶的存在，.股票价格不能反映可以获得的信息，而只是反映了一大群参与者的偏差和希望（还不是期望）。

所以，以我的观点，行为金融对技术分析最合乎逻辑的影响是，它帮助解释了为什么它会形成，以及为什么它吸引了如此多的交易者。当面对这种决策时，我们诉诸经验法则，使决策更加容易。但是，这些经验法则是我们决策制定过程中的缺陷，所以我们必须尽量避免，而不是使用一种对这些经验法则作了进一步加工的分析。

当试图形成一套目标是理解和分析我们使用的经验法则的系统时，一个特殊的问题是，我们永远不能确认某个启发是正在被使用还是将要被使用。我们可以看到，由于可获得性偏差，一种相差甚微的方法可以得出完全不同的答案。我们在现实中设计的任何模型或工具都只是一个可能将要发生的事物的简化版本。

事实上，这种情况类似于阿兰•格林斯潘（Alan Greenspan）在几年前的一次演讲中所描述的市场，对此约翰•莫登（John Mauldin）在《瞄准未来投资》一书中做了极好的总结。格林斯潘建议银行家和经济学家不要阅读太多他们的模型告诉他们的东西，因为现实中的市场过于复杂，不能以这种方式分析。举例来说，很多看不到的小趋势可能会影响另一个比较明显的趋势。此外，他还解释说因为新关系的形成、旧关系的消亡或变革，所以仅仅因为某件事物在过去有效或相关并不意味着它总会有效。这些都是非常公正的观点，我认为当我们分析市场时，它们也同样适用。

将过去的行为或关系施加于将来可能是令人愉快的，而且比较容易，所以会引起我们的偏差，但是我们的市场却并非以那样的方式运作。在第3章中我阐述了为什么像稳定性和可变历史这样的影响会使得使用过去的数据来形成决策成为一种低劣的方法；现在我们可以理解为什么它如此诱人。

效力错觉对于人们在大量的反面证据面前为什么仍然相信技术分析的可靠性进行了非常可信的进一步解释。寻找证实我们自己观点的证据，并给它们以过高的评价，可能是导致这种结果的主要原因。技术分析还容易形成一种自我归因偏差；当一种形态或技术工具有效时，人们认为主要原因是这种形态或工具，但是当它无效时，人们常常归因于不可见的事物。

在我们结束有关心理的话题之前，我们再谈最后一点。当讨论市场心理时，大多数导师会提到市场受贪婪和恐惧的影响。这个概念早于行为金融学，而且已成为被接受的智慧。但是，虽然还可能在某种程度上解释极端情况下人们的情绪，比如泡沫与恐慌，但事实上它是对大多数个人交易者如何在每天的基础上制定决策的一种简化的、不现实的描述。在适当的情况下，我认为有见识的交易者和投资者会离开贪婪和恐惧的想法，而集中精力于本章所讨论的一些偏差。

真的是贪婪和恐惧使人们不能从亏损的头寸中脱身吗？或者是损失厌恶和现状偏差会给出看起来更有道理的解释呢？与几百位交易者一起工作了这么多年，我认为行为金融学的偏差对交易者和投资者如何制定决策和为什么制定决策提供了一种更好的解释。

下次听市场大师解释贪婪和恐惧的影响时，别忘了问一下他是否读过特沃斯基（Tversky）和克赫曼（Kahnemann）获得诺贝尔奖金的著作。