复盘

引言：“我早知道会这样” 场景A（事前）： 2020年3月：市场暴跌-30% 你：“会继续跌还是反弹？不确定…” 场景B（事后）： 2020年9月：市场已+50% 你：“3月那时候明显是底部，我当时就知道” 真相：当时你不知道，现在觉得早知道 后见之明偏差：事后高估自己事前的预测能力 第一部分：后见之明偏差基础 定义 后见之明偏差（Hindsight Bias）： “I-Knew-It-All-Along Effect” 结果已知后，觉得"早就知道会这样" 低估当时的不确定性 公式： 事前不确定性（真实）> 事后回忆的不确定性（感知） 记忆被结果扭曲 实验证据 Fischhoff实验（1975）： 步骤： 让被试预测历史事件结果 告知真实结果 1周后问：“你当时预测的是什么？” 结果： 被试"记得"自己预测了正确结果 但实际记录显示：他们当时预测错了 结论：结果已知后，记忆被改写 第二部分：交易中的后见之明 表现1：虚假自信 场景（2015年股灾后）： 交易者A：“我早知道2015年6月是顶部” 真相：他6月仍在加仓 危害： 虚假自信 高估预测能力 下次过度自信→犯同样错误 表现2：无效复盘 错误复盘： “今天暴跌，我早该想到会跌” “这个信号明显，我怎么没看出来” 问题： 事后诸葛亮 未真实还原当时情境 学不到真正教训 正确复盘应该： 还原当时不确定性 分析当时有哪些信息 判断当时决策过程是否合理 表现3：责怪自己/他人 内化： “我早该看出来”→自责→焦虑 外化： “分析师早该预警”→责怪他人 真相： 事前谁都不确定 事后"早该"是幻觉 第三部分：复盘陷阱 陷阱1：结果导向复盘 错误流程： 1. 看结果：亏了$5,000 2. 找原因："我不该买" 3. 结论："我错了" 问题： 单次结果可能是运气 正期望值决策也可能亏损 案例： ...

引言：经验≠学习 两个交易者，都有5年经验： 交易者A： 5年×250天=1250天经验 但每天重复同样错误 实际：1天经验×1250次 交易者B： 每天深度复盘30分钟 持续改进、迭代优化 实际：1250天不同的学习 差异：刻意练习（Deliberate Practice）。 Anders Ericsson研究： “卓越表现不是来自经验年限，而是来自刻意练习的小时数。” 交易中的刻意练习=系统化复盘。 今天我们探讨：复盘的科学原理？如何设计有效复盘系统？ 第一部分：复盘的科学基础 经验学习循环（Kolb） David Kolb的学习循环： 1. 具体经验（Concrete Experience） ↓ 2. 反思观察（Reflective Observation） ↓ 3. 抽象概念化（Abstract Conceptualization） ↓ 4. 主动实验（Active Experimentation） ↓ 1. 新的具体经验... 交易应用： 经验：执行一笔交易 反思：复盘"发生了什么？" 概念化：“我学到了什么规律？” 实验：“下次我将如何应用？” 问题：大多数交易者停在第1步（只有经验，没有反思）。 刻意练习的特征 Ericsson的刻意练习要素： 1. 明确目标： ❌ “我要复盘”（模糊） ✅ “我要分析为何止损执行率<80%"（具体） 2. 专注： 全神贯注（不分心） 每次复盘30-60分钟（深度） 3. 即时反馈： 识别错误：“这里我违反了规则” 理解原因：“因为情绪>7” 4. 不舒适区： 面对痛苦的失败 挑战认知盲区 5. 重复+调整： 不是简单重复，而是改进后的重复 第二部分：复盘系统设计 三层复盘架构 Layer 1：每日复盘（15-30分钟） ...