30秒快覽｜如何不被新聞與刻板印象牽著走
- 先停24–72小時：先找長期數據，再看反向觀點。
- 三問：這是短期噪音？曝光頻率被放大？我現在情緒幾分？
- 三表：10年績效表、費用率表、波動/回撤表。
- 三戒：小樣本斷言、標籤代替研究、「這次不一樣」。
- 三配：核心低費指數為主；主題部位（AI/高息/加密）<5–20%；現金覆蓋極端情境。
一、前言：你是真的在投資，還是在追新聞？
想像一下這兩個情境：
情境A：早上打開手機，看到財經新聞大標題「NVIDIA暴跌15%，AI泡沫破滅？」你立刻覺得AI概念股很危險，開始考慮是否要賣出手中的科技ETF。
情境B：朋友興奮地告訴你：「我買的這檔台股高股息ETF連續3年都配息，年化殖利率6%！你也應該買。」你心想：「連續3年配息，未來一定很穩。」
這兩種心理陷阱就是：可得性偏誤和代表性偏誤。
💡 「大腦是為原始社會設計的，不是為現代金融市場設計的」
在前八篇文章中，我們探討了投資人如何「自我欺騙」：處分效應讓你賺小賠大、過度自信效應讓你高估能力、錨定效應讓你被第一印象綁架、確認偏誤讓你只看想看的、羊群效應讓你盲目跟風、心理帳戶效應讓你用不同標準看錢、框架效應讓你被包裝話術操控、稟賦效應讓你高估擁有的價值。
今天探討更基礎的問題：你的大腦如何處理資訊？
可得性偏誤：高估「容易想起」的事件發生機率
代表性偏誤：用「少數案例」推論整體趨勢
兩者結合，就是投資人追高殺低、製造泡沫與崩盤的根本原因。
二、可得性偏誤：記憶的陷阱
💡 「記憶鮮明度≠實際重要性」
可得性偏誤（Availability Bias）來自 Tversky 和 Kahneman 在1973年的研究：人們根據資訊在記憶中的「容易取得程度」判斷事件發生機率。
2.2 三大記憶扭曲機制
🕐 時間偏誤：市場大多數「重大事件」，對你的資產其實是小數據
2024-2025實例：
- NVIDIA財報不如預期單日重挫10%→投資人覺得「AI概念股崩了」
- 比特幣ETF通過後暴漲→感覺「加密貨幣要起飛了」
- 台積電法說會略微下修展望→「半導體寒冬來了」
📺 注意力劫持三連擊：頻率×情緒×演算法
💡 「極端內容天生贏過理性內容」
- 頻率轟炸：AI概念股天天上頭條，輝達、AMD輪番報導
- 情緒包裝：「暴跌」vs「回調」，「飆漲」vs「上漲」
- 演算法推送：你點什麼就推什麼，形成資訊繭房
😨 情緒記憶：情緒是記憶的放大器
實例：
- 2024年日圓套利交易崩盤的恐懼→對槓桿投資永遠害怕
- 朋友買AI概念股大賺的興奮→對科技股過度樂觀
- 錯過感（FOMO）會在下一個主題上加碼報復性下注
三、代表性偏誤：樣本的陷阱
💡 「小樣本的大錯覺」
代表性偏誤（Representativeness Bias）核心：大腦用「少數樣本」推論整體，根據相似性判斷機率，忽略基準率。
3.2 四大表現形式
🎲 小數法則：三年漂亮，十年才算數
💡 「三年只是噪音，十年才是樣本」
2024-2025實例：
- 00878連續3年高配息→認為「高股息ETF永遠穩健」
- 特斯拉2023-2024表現疲軟→認為「電動車沒前途」
- 輝達2022-2024暴漲→認為「AI概念股永遠是成長股」
🏷️ 刻板印象：標籤會遮蔽真相
2025常見標籤：
- AI概念股（歸入科技股子集合）= 高風險高報酬
- 高股息ETF = 穩健退休投資
- 美股 = 適合長期投資
- 加密貨幣 = 投機賭博
📉 回歸忽視：極端表現終將回歸平凡
📊 基準率忽視：個案勝過統計的心理錯覺
經典忽視：
- 多數市場與長期區間內，主動基金跑輸廣泛市場指數的比例偏高（可參見SPIVA長期報告）→仍相信AI主題基金能勝出
- 多數市場與長期區間內，高股息組合的總報酬常低於廣泛市場指數（以美股/台股跨十年以上、含不同利率週期的樣本較具代表性；SPIVA與學術研究普遍顯示費用與稅負後落差擴大）→仍認為高股息是最佳選擇
四、投資中的雙重偏誤表現
🤖 AI概念股狂熱（2023-2024）：新時代的雙重偏誤
可得性偏誤點火：ChatGPT引爆全球關注，AI概念股新聞鋪天蓋地
代表性偏誤加速：輝達暴漲1000% = AI概念股都會暴漲
災難後果：追高買進者虧損20-40%不等
💰 高股息ETF迷思（2024-2025）：台灣散戶的集體盲點
可得性偏誤包裝：「月月配息」廣告鋪天蓋地
代表性偏誤誤導：連續配息 = 永遠穩定
在地因素：台灣投信商品設計與稅制，使「配息畫面」更具可得性；投資人更易把「現金流感受」誤當「總報酬優勢」
🪙 比特幣ETF熱潮（2024）
雙重偏誤組合：機構進場新聞（可得性）+ ETF通過代表「成熟化」（代表性）
結果：忽略加密貨幣本質上仍是高風險資產
五、投資災難的本質
💡 「媒體製造注意力→大腦用捷徑→資產承擔錯誤」
可得性把「看見的」變「常見的」
代表性把「特例」當「常態」
兩者相乘=追熱點、錯風險、誤倉位
解方只有三個字：慢、比、證（慢決策、比基準、要證據）
六、識破雙重偏誤的實戰方法
6.1 可得性偏誤防護法
✅ 資訊查核三步法：冷靜3問勝過衝動1買
- 問時間：這個AI概念股新聞是最近炒作還是長期趨勢？
- 問頻率：高股息ETF廣告滿街跑，其他投資選項被忽略了嗎？
- 問情緒：我是被FOMO情緒影響還是理性分析？
⏰ 決策冷靜期：強制等待24-72小時
6.2 代表性偏誤突破法
🎯 基準比較法（大數據勝過小故事）
| 投資標的 | 客觀基準 | 理性選擇（示意配比） |
|---|---|---|
| AI概念股 | 看科技股20年數據+費用率 | 低費用、明確指數方法論的科技ETF；單一主題<10% |
| 高股息ETF | 看總報酬+稅務效率 | 看總報酬/殖利率來源結構/稅負；收益需求才配置 |
| 加密資產 | 看波動率+法規風險 | 策略性資產<5%；以波動支撐的風險預算 |
*策略適配 > 標的標籤
📈 均值回歸意識：今日熱門，明日平凡
6.3 10秒量表自檢：5個簡單指標快速評估偏誤風險
10秒量表（0–5分制）：
新聞影響( ) + 樣本大小( ) + 週期覆蓋( ) + 基準對比( ) + 情緒分( ) + 第三人審核( )
*第三人審核計分：0=無，3=口頭確認，5=有書面確認
決策指引：
- ≥18分 = 進入觀望
- ≤12分 = 可小倉測試
- 13–17分 = 降槓桿
七、進階技巧：反向利用偏誤
🔄 逆向思維：當所有人都瘋狂，聰明錢保持冷靜
可得性逆向信號：
- AI概念股新聞鋪天蓋地→可能接近泡沫頂部
- 高股息ETF廣告滿街→利率可能即將轉向
- 計程車司機推薦加密貨幣→散戶情緒過熱
💪 正向設計：用偏誤的力量建立好習慣
- 把「分散投資」原則做成手機桌面提醒
- 設定每月「基準比較」通知
- 建立「歷史泡沫案例」資料夾定期回顧
八、結語：記憶會騙你，數據不會
核心金句
💡 「容易想起的，不代表最重要；常見案例，不代表普遍真理」
系列整合
雙重偏誤 + 確認偏誤 = 演算法操控加劇
雙重偏誤 + 羊群效應 = 社群媒體泡沫
雙重偏誤 + 框架效應 = 標題黨認知綁架
預告第十篇
完整防護系統：如何建立整合性的行為偏誤防護系統——從新手到專家的進化之路
立即行動2025版
今天開始：
- 訂閱理性聲音：取消煽動性財經自媒體
- 建立冷靜機制：設定72小時重大決策冷靜期
- 建立個人決策台：用Notion/Google Sheet做3表（10年績效、費用率、最大回撤），每次決策必填；附72小時倒數欄位
- 培養逆向思維：當媒體狂熱時反向思考
參考研究：本文數據基於以下研究支撐：
- SPIVA 2023報告：93%的美國大型股主動基金20年期跑輸S&P 500指數
- 台股高股息研究：根據台灣證交所數據，2013-2023年高股息ETF年化報酬率約6.2%，而加權指數年化報酬率約7.8%（含股息再投資）
- 學術文獻：Kahneman & Tversky (1973, 1974) 可得性與代表性偏誤原創研究
投資風險提醒：投資永遠有風險，本文僅供教育參考，不構成投資建議。任何投資決定都應該基於你自己的研究和風險承受能力。表格中的配比為示意用途，非實際投資建議。