前文提到人會對確定的事給予更多的關注。也就是說,我們會對確定的快樂加更多分,對確定的痛苦扣更多分。以心理層面來看,「追求快樂,避免痛苦」是我們人的本性,但這樣一個自然的人類行為,卻是讓人在面對投資虧損時,遲遲不肯做出正確決定的關鍵原因。

買彩券與買保險都是為了一點機率

哪個讓你比較焦慮?

請想像你有1%的機會贏100萬元,你明天會知道結果。接著再想像你幾乎確定會得到100萬元,只是有1%的機會什麼也得不到,一樣是明天才會知道結果。現在比較一下這兩種情況,哪個讓你感覺比較焦慮?心理學研究中第二種情況下所產生的焦慮比第一種情況還明顯。

「會不會那麼巧就跟100萬擦身而過?」第二個讓你焦慮的疑問會出現在夜晚睡覺時,如果把100萬元換成是醫生開刀至死,那焦慮就更大了。這兩種極端的機率事件(99%得不到與99%能得到)又再度觀察出確定性帶給我們的心理影響。1%的機會贏100萬會讓我們聚焦在希望上,1%的機會得不到100萬會讓我們擔心失去的風險。這種得與失及機率高低的組合,康納曼博士在書中提出以下這四象限(註4):

快思慢想

  • 每個象限第一行代表事件機率
  • 第二行代表機率所帶來的情緒
  • 第三行代表人會對風險所做出的選擇

用日常生活中實際情況來說明較容易懂:

快思慢想

對照上下兩表,我們能看出為何人會買彩券與買保險。如果有5%的機會獲得1萬元,而你只需付出5元的話,此時比本金高出2000倍的的報酬,就會驅動人去做出尋求風險的行為。這就是為何博弈事業可以蓬勃發展的原因,人們願意用小成本來賭一個大夢想,即使在數學上中獎機率幾乎是不可能。(但極微機率不表示不會發生,購買彩券人數夠多就一定會有人中獎,而少數中獎的人就會影響更多人繼續買彩券。黑天鵝效應與隨機致富的陷阱類似觀念。)

買保險則是另一側的例子,比如說意外死亡險。意外死亡險可以讓你用較少的金額去擔保你發生意外死亡後,留給後人一筆保險金安家。然而人一生發生意外而死亡的機率有多高呢?或者該說意外死亡人數佔所有死亡人口中比例很高嗎?當然不會有人為了這個微小機率而去冒險說自己不會發生。這也是保險公司賺錢的方法,因為以數學機率來說,我們付出的保險費都比期望值高很多。不過人生不是數學就能完美解釋的事情,所以該買的保險我們會去買。(以保險的角度來看,花錢買保障是種價值衡量,而不是只有價格衡量。)

除了右上角,其他三個事件比較容易懂,不過右上角正是我們討論人捨不得停損的關鍵。試想下面一個問題:

  • 如果有場賭局,你已經確定90%的機會輸掉5萬元,但有10%的機會完全沒有損失。你可以有另一個選擇,就是立即退出這場賭局只需失去4萬4仟元。如果由你來選,你會選擇退出還是繼續賭?

上面的問題事件就是右上角的例子,也是前面文提到的:人不喜歡確定的損失,所以會尋求更大的風險去避開確定的痛苦。大多數人都會選擇繼續賭,必輸但損失只少那麼一些的結果並不吸引人,「搞不好我會是那10%」是普遍人的想法。

 

停損與不停損都是輸,何不賭一把?

或許人在衡量該不該停損時,表面上「何不賭一把?」這念頭不會真的出現,不過我們也別對自己太有信心,「搞不好會漲回來?」這樣的聲音其實跟賭一把差別不會太大。當帳面上出現幾千到幾萬元的損失時,唯一能確定的是當下賣出就是虧損,這種心裡上的不舒服正是影響我們理性處理停損的原因,如果再加上有其它選項可以讓我們有機會(即使機會微小)規避風險,那麼就會有人願意去承擔更大的損失機會來換取沒有損失,也就是上面四個象限中右上角所說:當幾乎確定損失的事情發生時,人會尋求更大的風險來避開即定的損失。

所以停損為什麼是投資中一再被拿來告誡的原則?就在於很多人還是沒做到。這之中雖然還涉及停損的技巧、資金計算、策略落實、時機點、判斷趨勢、風險報酬比……等,但富朋友仍認為心理因素才是執行停損時最大的影響關鍵。透過這篇文章較深入的了解人對於確定損失的心態轉變,將能夠幫助自己在面對投資停損時有更強大的心理支撐。


註4:此為展望理論,是行為經濟學的理論,為康納曼博士和已故好友特沃斯基共同提出的,在行為經濟學發展上有一定的影響力,特別是在康納曼以此理論獲得2002年諾貝爾經濟學獎後。回段落

補充1:康納曼博士在《快思慢想》中提出人的決定系統可分為快思系統一與慢想系統二,前者似本能思考,後者似深思。什麼是本能思考?請看這個問題:有兩個人同時去面試,一個外表長得比較好看,另一個人長相較普通,你覺得面試官會選擇哪一位?答案已經出來,甚至在你看完問題不到一秒你的系統一已經做出答案。這就是系統一的優勢,快速找出腦中各種可能的經驗與資訊,然後給出答案。然而,系統一這樣的優勢可能引導系統二誤解,照理說這個面試問題提供的資訊非常不足,題目中並沒有告知兩者的身高,兩個人的年紀大小,兩者的性別,過往工作經驗也沒說,這四點絕對會影響面試官做決定,但我們在看問題時系統一只會想快點找出答案,因而掉入快思的陷阱裡。

補充2:系統一快思判斷會造成誤解的例子也可以看下圖。你能相信這兩張桌子的長寬大小是一樣的嗎?(可以用尺在螢幕上量看看)

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