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如何用系统2纠正认知型捷径与错误

我们会犯认知型和情绪型错误，进而导致错误投资，但人们对认知型和情绪型错误的敏感性因人而异。

1、高智商会减少人们犯认知型和情绪型错误的敏感性。

有研究发现，高智商的芬兰投资者投资高费用类基金的可能性更小，这些基金包括平衡型基金、主动管理型基金，以及通过零售网络进行营销的基金。此外，在各类基金中，高智商的投资者偏爱费用最低的基金。

智力会促进我们使用深思型的系统2，高智商的人能够更好的使用系统2，纠正过度自信和后见之明型错误，但他们并不能更好的纠正锚定性错误，也不能更好的地克服不愿做实亏损的倾向。

通过系统2，我们能够纠正许多认知型和情绪型的错误，纠正框定型错误就是其中一个例子。

2、正确匡定会纠正猫定性错误。

回顾第三章“认知型捷径与错误”中提到的机场跑道与双层巴士试验，实验中人们对双层巴士价格的估计是被锚定在机场跑道长度的信息上。在这项实验中，跑道的长度是“锚定点”，双层巴士的价格是“目标点”，通过强调猫定点和目标点的共有特征，模糊两者之间的差异。锚定点会影响人们对目标点的估计。跑道与巴士共有的一项特征——交通运输被强调了，但是在强调共有特征时，机场跑道与巴士非共有的特征被模糊了。例如，跑道属于空中交通运输，而巴士属于地面交通运输证。正确诠释会强调锚定点和目标点特征之间的差异，使得跑道长度在评估巴士价格时不再那么重要，进而弱化跑道长度与巴士价格之间的联系。也就是说当正确诠释促使我们考虑不止一个锚定点时，它也会纠正锚定型错误。

3、展望未来型后见之明是系统2的一种纠正后见之明型错误的方法

应用这种方法，一位专注于生物科技产业的投资者或许会思考下面的问题：设想我们处在十年之后的未来，为什么生物科技股票产生的收益要低于其他股票呢？该问题会引导出失败的潜在原因，而这些原因，而这些原因人们使用系统1是不会轻易想到的。

这也是以终为始的一种逆向思维方法。

4、通过考虑代表性信息和基础比率信息来纠正代表性错误

当我们相信“小数定律”时就会犯代表性错误。对事物可预测程度的反应不敏感，又会加剧了代表性的错误。餐厅菜肴的质量变动通常较小，而共同基金业绩的变动通常较大，通过过去六次用餐时菜肴的质量，我们能够非常准确的预测该餐厅未来菜肴的质量。但是，通过过去六年的业绩，我们不能同样准确的预测共同基金未来的业绩。

仅通过代表性信息来判断某个基金，而忽略了基础比例信息，会诱使我们得出错误的结论。经济学家艾伦•马库斯在评估彼得•林奇的业绩时，通过同时考虑代表性信息和基础比率信息来纠正代表性错误。彼得林奇在1977年到1989年至13年里管理着富达麦哲伦基金。代表信息观察到，林奇在这13年里11次超过s&p 500指数。基础比率信息观察到，如果500名硬币抛智者美人抛掷13次硬币，则获胜者平均会抛出11.63次正面。

5、利用正向/负向、错误正向/负向预测框图或利用具体且熟悉场景正确阐释问题，有助于纠正证实性错误。

有四张卡片，分别标有：啤酒、无糖可乐、23岁、19岁。

要确定它们是否满足下述规则：“如果某人喝啤酒，则此人在21岁以上”，则你应该翻看哪些卡片呢？正确答案要求翻看标有啤酒的卡片，如果另一面显示该人在21岁以上，则这提供了证实型证据；同时，还要求翻看标有19岁的卡片，如果另一面是啤酒，则这提供了证伪型证据。以此种方式阐释问题，多数人都会纠正证实型错误。

6、定量模型和算法简化投资筛选过程，有助于避免恶化筛选过程的认知性错误

定量模型和算法通常优于人类判断，一个例子是，用线性模型选拔研究生。模型会将学生表现和其他特征组合到一起，包括平均绩点、研究生入学考试分数、所在本科大学的质量、推荐信的推荐力度等，并详细说明每项特征的权重，从而得到学生未来表现的最佳预测。一个投资模型或许会基于以下因素、盈利能力、财务稳定性、易破产程度以及安全程度等，这种模型简化了投资筛选过程，有助于避免恶化筛选过程的认知型错误。然而，人们往往偏爱人类判断胜过定量模型和算法，在看到预测算法和人类预测者犯了相同的错误后，人们对前者会更快丧失信心。

7、对“禀赋效应”的纠正说明使用系统2可以减少情绪型错误，特别是由懊悔情绪导致的错误。

我们是如何做到的呢？通过“像交易者那样思考”，我们可以降低自己对后悔造成了痛苦的敏感性。

设想你收到一个咖啡杯礼物，并打算自己保留，假如你要买一个这样的杯子，你愿意花多少钱呢？假如你要卖掉他，你会要价多少呢？如果你和大多数人一样，则相比售出自有咖啡杯的要价（例如10美元），购买杯子时，你可能愿意支付一个更少的数量（例如6美元）。

不管杯子是以10美元卖出还是6美元买进，都要时刻准备着承担懊悔情绪带来的成本，这样就可以纠正禀赋效应。

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