混沌巡洋舰|来自神经科学的投资常识-《投资的怪圈》短书评
_本文原题:来自神经科学的投资常识-《投资的怪圈》短书评
在关于投资的书中 , 该书别树一帜的地方 , 在于其引用了众多神经经济学的研究 , 指出我们在投资中 , 会经常犯的错误有那些 , 并有针对性的给出应对建议 。 得益于融合了脑神经学、经济学和心理学的神经经济学的出现 , 我们可以开始理解投资行为背后的驱动因素究竟是什么 , 不仅可以从投资理论或实践层面去理解 , 而且可以从基本的生物功能角度去理解 。
很多关于投资的书 , 核心思想是证实你所知道的投资知识是错误的 , 但很少有书会告诉你 , 你对自己大脑的理解都是错误的 , 从而无法让你成为一名更加优秀的投资者 。 该书中的很多内容 , 看起来是常识 , 是老生常谈 , 但经过实验论证得出的结论 , 其可信度远高于传统智慧 , 更值得被重视 。
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中信 2020 6月出版 , 四星推荐
全书的十章 , 可以分为三部分 , 前两章介绍情感如何影响决策这一神经心理学的关键问题;中间的7章 , 分别介绍贪婪 , 预期 , 风险 , 信心 , 恐惧 , 惊讶 , 懊悔是如何让我们做出不理性的投资决策的‘最后的一章 , 谈论投资 , 金钱和幸福的关系 , 提升了整本书的深度 。 全书最后的附录给出了10条投资的基本原则 。
这本书开篇引用美国作家安布罗斯·比尔斯的定义:“大脑 , 名词 , 一个让我们认为自己在思考的器官” , 这让我想到了下面这个直白的有些残酷的图 。 不止个人如此 , 很多组织也在收集大量数据 , 但却由于没有明确的问题驱动 , 只是在维持着进步的假象 。
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【混沌巡洋舰|来自神经科学的投资常识-《投资的怪圈》短书评】按照贝叶斯的框架 , 思考就是不断整合新信息 , 以获得更新后判断的过程 。 根据正面负面信息 , 常见罕见 , 以及高估低估信息这样2*2*2的框架 , 可以将本书中的讨论的投资失误分为八类 , 高估常见的正面信息的权重 , 这就是贪婪;高估罕见正面信息的权重 , 则是由于侥幸心理;高估常见的负面信息 , 是想要避免懊悔情绪;高估罕见的负面信息 , 是由于惊讶情绪导致的恐慌;低估常见的正面信息 , 是因为预期过高;低估罕见的正面信息 , 则是受限于固有思维框架;低估常见的负面信息 , 是缺少风险管理意识 , 而低估罕见的负面信息 , 则是侥幸心理作祟 。
书中所讲的道理 , 让我想起了 心智上的贫穷--什么是时间稀缺 , 注意力稀缺 , 关注稀缺以及该如何面对, 投资错误看似多种多样 , 但大多是由于在做决策的时候 , 决策者没有足够的时间去考虑 。 这不是让你在做出每个投资决策前 , 都瞻前顾后 , 而是让你知道自己何时处于心智隧道中 , 只能基于过往的成见 , 无法正确的整合新信息 , 因而不适合做出投资决策 , 需要及时调整 。
这对应着书中的九条投资建议 , 即如何让你避免投资中的认知偏误的 。
1 , 以整体视角看待投资 。 要保持冷静 , 盯住总净值 , 而不要强调每项投资的短期变化 。 这是关于如何避免高估常见的正面消息 。
2 ,不要把所有的鸡蛋放在同一个篮子里 , 通过制定多元化策略和了解历史情况来应对灾难 , 这样可以帮助你避免恐慌 。 让你避免高估常见的负面消息 。
3 , 先做调查 , 然后投资 。 这是让你不要只根据第一印象投资 ,
4 , 永远不要说“总是” 。 无论你多么确信一项投资是成功的 , 都不要把超过10%的资金投入其中 。 这是为了避免低估罕见的负面消息 。
5 , 了解自己不知道的事情 。 不要觉得自己已经是一个专家了 。 这还是为了避免低估罕见的负面消息 。分页标题
6 , 过去不是未来的序幕 。 不要仅仅因为股票或共同基金价格上涨就去买入 。 这条关于避免低估常见的负面消息 。
7 , 注意权衡预测家说的话 。 由于预测家的名声来自其过去的成功 , 因此这条也是为了 避免低估常见的负面消息 。
8 , 听起来过于美好的事情 , 或许不是真的 。 这条是让你避免高估罕见的正面消息 。
9 , 成本是杀手 。 交易成本每年会消耗你1%的资金 , 而税收和共同基金费用每年又会消耗你1%或2%的资金 。 这是要让你避免低估常见的负面信息 。
全书最后一部分 , 关于快乐的研究 , 指出金钱并不总能带来幸福感 , 而要想获得幸福感 ,最具价值的投资是把钱花在能让你的生活更有价值的目标上:发挥你与生俱来的天赋 , 让自己对别人更重要 , 让你周围的世界变得更美好 。 考虑到大脑的运作方式 , 幸福并不取决于你能买多少东西 , 而是取决于你发现自身价值有多大 。 正是这段话 , 让我觉得关于快乐的论论 , 拔高了本书的思想高度 , 让这本书不仅仅是关于投资 , 也是关于如何过好这一生 。 恰好 , 书中关于投资的建议 , 也适用于寻找合适的伴侣或工作上 。 简而言之 , 无非是正确地使用贝叶斯公式整合新信息 , 但要做到这一点 , 却需要长久的刻意的训练 。
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