证实偏差是一种认知偏误:人会优先寻找、相信和记住支持自己已有观点的信息,同时忽略、贬低或遗忘与自己观点相反的信息。
在投资里,它特别容易让人只看风险、只看利好。比如你买入一只股票后,会更容易注意到利好研报、股价上涨、正面新闻,却把利空消息解释成“市场误读”“短期扰动”;甚至越亏越只搜“还能涨”的证据,而不是认真看基本面是否变了。
它主要通过四种方式放大风险:
选择性搜索:只查支持自己判断的资料,不主动看反面证据。
选择性解读:同样的消息,符合自己观点就放大,不符合就轻描淡写。
选择性记忆:只记得自己看对的时候,忘记看错的时候。
过度自信:因为周围都是“支持性信息”,误以为判断更确定,仓位越加越重。
对抗它有几个实用办法:买入前写下买入理由、估值假设、止损条件;强制列出3条看空理由;设置客观止损规则,不让情绪改规则;定期复盘时专门看“我看错了什么”。
对做量化研究来说,证实偏差更容易出现在因子筛选和回测阶段:反复试参数、只保留表现好的区间、忽视过拟合和幸存者偏差,都会让回测曲线很漂亮,但实盘一塌糊涂。所以回测时最好预设假设、固定样本外验证集,并主动做反向压力测试。
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