你為什麼總是找藉口?揭開確認偏誤如何毀掉你的投資|行為財務學入門(四)

確認偏誤(Confirmation Bias)讓投資人選擇性接收資訊,只關注支持既有觀點的證據,忽略反面警訊。本篇提供確認偏誤的完整防護工具包,幫你打造更理性的投資系統。

一、前言:90%投資人都在看同一批資訊

根據行為財務學研究,超過90%的散戶在做投資決策時,會不自覺地陷入「資訊同溫層」——他們以為自己在做研究,實際上只是在尋找支持既定觀點的證據。

2021年最經典的例子:當元宇宙概念爆紅時,無數投資人瘋狂搜尋相關資料。但仔細分析會發現,大家看的幾乎都是同一批「利多消息」:

  • Meta改名的新聞報導
  • VR市場成長預測
  • 科技大廠投資元宇宙的消息
  • 看多概念股的分析報告

而關於技術瓶頸、商業模式不明、競爭過度激烈等「不利消息」,卻很少人主動關注。結果可想而知——當熱潮退去,大部分人都被套在高點。

這不是巧合,而是人類大腦的系統性偏誤:確認偏誤(Confirmation Bias

它不只影響你如何搜尋資訊,更影響你如何解讀資訊、記憶資訊,最終扭曲你的決策品質。在前面的文章中,我們知道確認偏誤是過度自信效應的重要成因,但確認偏誤本身就是一套複雜的認知機制。

今天我們要提供一套完整的「確認偏誤檢測與防護工具包」,幫你建立更客觀的投資決策系統。

二、確認偏誤的四大分類:你中了幾槍?

確認偏誤不是單一現象,而是包含多個層面的認知扭曲。心理學家 Raymond Nickerson 在1998年的開創性研究中,系統性地將確認偏誤分為不同類型。後續學者如 Josh KlaymanYoung-Won Ha 進一步細化了這些分類。

瞭解這些分類,有助於你更精準地識別和防範:

1️資訊搜尋偏誤:你的資訊來源有問題

核心問題:主動尋找支持觀點的資訊,避開反對聲音

具體表現:

  • 只訂閱看多某個產業的分析師報告
  • 在投資群組中只關注同方向討論
  • Google搜尋時用帶有傾向性的關鍵字
  • 避開批評你持股的媒體或網站

投資實例: 看好電動車產業的投資人,會主動搜尋「電動車市場成長」、「特斯拉銷量創新高」,但很少主動瞭解「電動車補貼政策退場」、「充電設施不足」等負面資訊。

心理機制: 大腦有「認知節能」傾向,處理與既有信念一致的資訊比較輕鬆,處理矛盾資訊需要更多精力。

2️資訊解讀偏誤:同一個消息,不同的解讀

核心問題:對模糊或中性資訊,往支持自己觀點的方向解釋

具體表現:

  • 把中性消息解讀成利多
  • 把小利空解釋成「利空出盡」
  • 把暫時好轉當作長期趨勢
  • 把競爭對手成功歸因於運氣

投資實例:

看多某檔股票時:

  • 營收衰退5% → 「跌幅收斂,即將止跌」
  • 大股東減持 → 「調整持股結構,更健康」
  • 股價下跌 → 「逢低佈局的好機會」

看空同檔股票時:

  • 營收成長5% → 「成長趨緩,動能不足」
  • 大股東增持 → 「股價太低,被迫護盤」
  • 股價上漲 → 「反彈無量,隨時回跌」

心理機制: 我們已經在前面討論過認知失調的概念——當現實與期待衝突時,大腦會自動調整對資訊的解讀來維持心理平衡。這裡的解讀偏誤正是認知失調的具體表現。

3️資訊記憶偏誤:你記住了什麼,忘記了什麼?

核心問題:選擇性記憶支持觀點的事件,淡化或遺忘反面證據

具體表現:

  • 記住那次抓到漲停板,忘記十次小虧損
  • 記住專家的成功預測,忘記失敗的判斷
  • 記住自己的好決策,淡化錯誤操作
  • 美化過去的決策過程

投資實例: 投資人會清楚記得:

  • 2020年疫情期間買進科技股大賺
  • 某次逢低買進後成功解套
  • 聽某專家建議賺錢的經驗

但容易忘記:

  • 同期間其他投資的虧損
  • 多次逢低買進被套更深
  • 聽同一專家建議賠錢的經驗

心理機制: 這與我們在過度自信效應中提到的可得性捷思法相關——大腦更容易回想起印象深刻的正面事件,而自然淡化痛苦的負面記憶。

4️社交確認偏誤:同溫層效應

核心問題:尋找觀點相似的人群,形成回音室效應

具體表現:

  • 加入立場相同的投資群組
  • 追蹤觀點一致的投資達人
  • 把按讚數當作觀點正確性證明
  • 排斥不同聲音,認為是「酸民」或「空軍」

投資實例: 看好某檔股票的投資人會:

  • 加入該股票的多方群組
  • 追蹤看多該股的分析師
  • 在社群媒體上分享利多消息
  • 把其他多方投資人當作「英雄所見略同」

心理機制: 人類是社交動物,群體認同能帶來安全感。在不確定的投資環境中,找到「同路人」能降低焦慮,但也形成資訊繭房。

三、深度案例分析:確認偏誤如何一步步毀掉投資

📱 案例一:元宇宙概念股的全套確認偏誤

背景: 小李是遊戲產業工程師,2021年10月Meta宣布改名後,深信元宇宙是未來趨勢,決定重押相關概念股。

第一階段:資訊搜尋偏誤(2021年10-11月)

小李開始瘋狂搜尋元宇宙相關資訊。那段時間,他每天早上第一件事就是用Google搜尋「元宇宙 投資機會」、「VR產業 未來趨勢」。

小李內心的聲音:「我要做足功課,不能像其他散戶一樣盲目跟風。」

但他沒意識到的是:

  • 只看支持元宇宙的報導和分析
  • 加入看多VR/AR產業的投資群組
  • 追蹤推薦元宇宙概念股的YouTuber
  • 刻意避開質疑元宇宙技術可行性的文章

「那些唱衰的文章都是不懂技術的人寫的,」小李這樣告訴自己,「我身為工程師,當然比他們更懂。」

投資行動: 陸續買進宏達電、聯發科等概念股

第二階段:資訊解讀偏誤(2021年12月-2022年2月)

當概念股開始回檔,小李的解讀:

  • 股價下跌:「概念股回檔很正常,長期趨勢不變」
  • VR銷量不佳:「市場還在教育期,未來會爆發」
  • 技術瓶頸報導:「媒體不懂技術,只看表面」
  • 競爭加劇:「市場大餅夠大,大家都有機會」

投資行動: 不僅沒有減碼,還逢低加碼

第三階段:記憶偏誤(2022年3月-6月)

隨著元宇宙熱潮降溫,小李開始面對越來越嚴重的虧損。但奇怪的是,他對過去的記憶開始「優化」:

「我當初就說過這是長期投資,」小李跟朋友解釋,「我從來沒期待短期就大賺。」

但事實是,他當初確實預期半年內會有不錯的報酬。現在他選擇性地記憶和遺忘:

  • 記住:Meta股價曾經大漲、某些VR遊戲成功
  • 忘記:多數VR產品銷量不佳、技術問題頻傳
  • 美化:把當初的「趨勢判斷」說成「超前部署」
  • 合理化:「我看的是5-10年,不是短期炒作」

小李甚至開始相信自己當初就預期會有這樣的波動:「投資就是這樣,沒有波動怎麼叫投資?」

第四階段:社交確認偏誤(持續進行)

小李開始在同溫層中尋求支持:

  • 在元宇宙概念股群組中互相取暖
  • 分享少數支持元宇宙的正面消息
  • 把批評聲音歸類為「不懂技術的酸民」
  • 尋找其他堅持看好的「同路人」

最終結果: 2022年底,小李的元宇宙投資組合虧損超過50%,但他依然堅持「長期看好」,無法客觀檢討投資決策。

💰 案例二:高股息股的「安全幻覺」

背景: 小陳是保守型投資人,2022年看好高股息股票,重押金融股和傳統產業,相信「股息穩定,風險較低」。

資訊搜尋偏誤:

  • 只關注高股息股的配息記錄和殖利率排行
  • 加入專門討論存股的投資群組
  • 只讀支持「存股致富」理念的文章
  • 忽略企業轉型困難、獲利衰退等警訊

資訊解讀偏誤:

  • 股價下跌 → 「殖利率更高了,更划算」
  • 獲利衰退 → 「景氣循環股,總會復甦」
  • 減配股息 → 「保留現金應對不景氣,明智之舉」

記憶偏誤:

  • 記住金融股過去20年的穩定配息
  • 忘記數位轉型失敗的傳統企業
  • 把股息收入當作「穩賺不賠」的證據

社交確認偏誤:

  • 與其他存股族互相鼓勵「時間換取空間」
  • 把質疑高股息策略的聲音當作「不懂價值投資」
  • 在群組中分享少數成功存股案例

結果: 2023年AI浪潮興起,傳統高股息股大幅落後大盤,小陳錯失科技股行情,但仍堅持「我要的是現金流,不是價差」。

四、確認偏誤的投資災難後果

💸 1. 風險意識麻痺,災難無預警

當你只接收支持觀點的資訊,就像在暴風雨中只看天氣預報的晴天部分:

  • 錯過重要的風險警訊
  • 對基本面惡化後知後覺
  • 小問題累積成大災難

📊 2. 決策品質嚴重下降

確認偏誤會系統性地降低你的決策品質:

  • 資訊來源單一化,失去全面視角
  • 分析過程主觀化,缺乏客觀判斷
  • 風險評估樂觀化,低估潛在損失

🔄 3. 無法從錯誤中學習

最嚴重的後果是阻斷學習循環:

  • 把失敗歸咎於外部因素
  • 無法客觀檢討決策過程
  • 重複犯相同的錯誤

🧠 4. 心理壓力累積,影響生活

長期的認知失調會造成:

  • 內心衝突加劇,壓力沈重
  • 投資決策與現實脫節
  • 影響人際關係和工作表現

五、克服確認偏誤的實戰方法

✅ 1. 建立「對立觀點」強制接收機制

核心概念: 主動接收反面資訊,打破資訊同溫層

具體操作:

  • 訂閱不同立場的分析師報告:如果你看多某產業,強制訂閱看空該產業的分析
  • 設定「魔鬼代言人」角色:每週花1小時專門找你持股的負面消息
  • 加入不同觀點的討論群組:避免只在同溫層取暖
  • 使用對立觀點搜尋:Google搜尋時刻意使用負面關鍵字

實用工具: 建立「反向資訊清單」,每檔持股都要找到3個看空理由

✅ 2. 實施「空杯心態」定期檢視制度

核心概念: 定期清空既有立場,重新評估投資邏輯

具體操作:

  • 每季進行「歸零思考」:假設今天空手,會用現價買進嗎?
  • 重新檢視原始投資假設:當初的買進理由還成立嗎?
  • 進行「換位思考」演練:如果你是空方,會如何攻擊這個投資?
  • 設定「投資假設到期日」:每個投資都要設定重新檢視的時間點

操作範例: 每季末花一個下午,把每檔持股當作新的投資機會重新分析

✅ 3. 建立客觀指標追蹤系統

核心概念: 用數據取代感覺,用事實取代印象

具體操作:

  • 設定量化預警指標:營收衰退、毛利率下滑、負債比上升等
  • 記錄資訊來源準確率:追蹤哪些分析師、媒體的預測比較準
  • 建立投資決策日誌:記錄每次決策的情緒狀態和資訊來源
  • 定期計算真實績效:包含手續費、稅負的完整報酬率

實用表格:

投資標的 | 買進理由 | 預警指標 | 現況 | 是否觸發

股票A   | 營收成長 | 營收-10% | -5%  | 未觸發

股票B   | 新產品   | 毛利-5%  | -8%  | 已觸發

✅ 4. 進行「紅隊演練」攻擊測試

核心概念: 模擬敵對立場,測試投資邏輯的堅固程度

具體操作:

  • 找朋友當「紅隊」:請他們專門挑戰你的投資決策
  • 參與辯論練習:嘗試為相反立場辯護
  • 研讀失敗案例:學習類似投資失敗的歷史教訓
  • 模擬最壞情況:如果你最擔心的事情發生,該怎麼辦?

演練腳本: 「如果我是做空這檔股票的分析師,我會從哪些角度攻擊?」

✅ 5. 設計「反直覺」操作流程

核心概念: 建立違反人性但更理性的操作規則

具體操作:

  • 設定「強制質疑期」:買進後第一週專門找負面消息
  • 建立「停損不停利」規則:虧損要停損,獲利要續抱
  • 進行「逆向操作」練習:市場瘋狂時保持冷靜,恐慌時反向思考
  • 設定「冷卻期」制度:重大決策前強制等待24-48小時

實用檢查清單:

□ 我有主動尋找反面意見嗎?

□ 我的資訊來源夠多元嗎?

□ 我有記錄預測的準確率嗎?

□ 我最近一次承認錯誤是什麼時候?

□ 如果股價跌50%,我還會堅持嗎?

💡 初學者建議: 如果你是投資新手,建議先從「✅ 1. 對立觀點強制接收機制」和「✅ 3. 客觀指標追蹤系統」開始實踐。這兩個方法比較容易上手,等熟練後再嘗試更進階的紅隊演練和反直覺操作。

六、進階技巧:建立個人化的「偏誤疫苗」

🎯 認識你的確認偏誤模式

每個人的確認偏誤都有特定模式,了解自己的「偏誤指紋」很重要:

自我診斷問題:

  • 你比較容易被哪類資訊影響?(基本面、技術面、消息面)
  • 你傾向在什麼情況下尋求確認?(虧損時、獲利時、不確定時)
  • 你最常使用的「合理化」理由是什麼?
  • 你最信任的資訊來源是什麼?(可能也是最危險的同溫層)

🛡️ 設計個人化防護機制

根據自己的偏誤模式,設計對應的防護措施:

如果你容易被消息面影響:

  • 設定「消息冷卻期」,重大消息發布後24小時內不做決策
  • 建立「消息來源信用評級」,追蹤各來源的準確率

如果你容易在虧損時尋求確認:

  • 設定「虧損時強制質疑」規則
  • 找一位「虧損時的魔鬼代言人」

如果你過度信任特定分析師:

  • 追蹤該分析師的歷史準確率
  • 強制訂閱立場相反的分析師

七、你的確認偏誤防護工具包

經過前面的分析,你現在擁有了一套完整的確認偏誤檢測與防護系統。這些不是理論,而是可以立即使用的實戰工具。

🛠️ 工具1:每日資訊檢查清單

□ 今天我接收的資訊中,有多少比例是反對我現有立場的?

□ 我最近一次改變投資觀點是什麼時候?

□ 我有主動搜尋負面消息嗎?

□ 我的資訊來源有多元化嗎?

🛠️ 工具2:投資決策驗證表

每做一個重要決策前,強制填寫:

支持理由:________________

反對理由:________________

資訊來源:________________

確認偏誤風險評估:_______

🛠️ 工具3:月度偏誤體檢

每月檢視:

  • 這個月我犯了哪些確認偏誤?
  • 哪些資訊來源的準確率最高?
  • 我的預測準確率如何?
  • 需要調整哪些資訊接收習慣?

🛠️ 工具4:緊急偏誤警報

當出現以下情況,立即啟動偏誤警報:

  • 連續一週沒看到負面消息
  • 開始覺得「這次真的不一樣」
  • 所有朋友都有相同看法
  • 虧損但依然堅持原判斷

記住:在投資的世界裡,當你感到完全確定時,往往是最危險的時候。

這套工具包的核心不是讓你變得猶豫不決,而是讓你的決策建立在更全面、更客觀的資訊基礎上。市場充滿不確定性,但至少確保你不是在自欺欺人中做決策。

現在開始使用這些工具,三個月後,你會發現自己的投資決策品質有顯著提升。


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