可得性偏差：被新闻误导的决策
引言：容易想起≠常见 实验（Tversky & Kahneman）： 问题：英文中，以"K"开头的单词多，还是第三个字母是"K"的单词多？ 多数人答：以K开头的多 真相：第三个字母是K的多3倍 原因： 以K开头的更容易想起（King, Kitchen…） 第三个字母是K的难想起（Acknowledge, Bike…） 容易回忆→高估频率 交易启示： 新闻=容易记住 高估新闻事件的概率 第一部分：可得性偏差基础 定义 可得性偏差（Availability Bias）： 用"容易回忆的程度"判断"发生概率" 容易想起→高估频率 难以想起→低估频率 公式： 感知概率 ∝ 回忆难易度 而非： 感知概率 = 真实概率 机制 大脑捷径： 评估概率很难 捷径：“容易想起→肯定常见” 多数时候有效（常见的确实容易记住） 但被显著性事件误导 显著性： 生动、情绪化事件→容易记住 平淡事件→难以记住 媒体放大显著性 第二部分：交易中的可得性偏差 表现1：暴涨新闻→高估涨概率 场景： 新闻：“某新能源股5天5涨停” 投资者：涌入新能源板块 想法：“新能源股都在涨”（可得性偏差） 真相： 涨停的只是极少数 媒体不报道普通涨跌 大多数新能源股可能仅+2-3% 数据： 暴涨股：5只（占比2%） 平淡股：245只（占比98%） 但记住的：暴涨股（可得性） 表现2：崩盘恐慌→高估暴跌概率 场景（2020年3月）： 新闻：“全球股灾"“熔断四次” 投资者：极度恐慌，不敢买入 想法：“市场会继续暴跌” 真相： 历史上暴跌后多数会反弹 但暴跌记忆生动→高估持续暴跌概率 数据（标普500历史）： 单月-10%+事件：共25次 后续3个月反弹：18次（72%） 但投资者记住的：2008年继续暴跌（可得性） 表现3：成功故事→高估成功概率 场景： 新闻：“90后炒股赚1000万” 投资者：“炒股能致富” 涌入市场 真相： ...