## 155丨本周问答：“行为金融学”如何应用于实际？

> 香帅
> 你好，欢迎来到香帅的北大金融学课。
> 今天的周末问答，我要给你回答三个问题。
>   1. 为你解答本周二“保守主义”这一课里的“在瓶子中抽取红蓝球”的概率问题。
>   2. 关于非理性的量化和指标的问题。
>   3. 非理性和传统金融学中间的矛盾和相融之处。

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> “保守主义”课后思考题：
> 有两个瓶子，一个装了7个红球、3个蓝球；另外一个装了7个蓝球、3个红球。从其中一个瓶子随机地抽取12个球，每次抽出的球都放回瓶子里。结果抽出来了8个红球、4个蓝球。那么，这些球从第一个瓶子里抽取的概率是多少？（不要计算，用直觉估算一下）

> 香帅

首先，要公布一下，周二“保守主义”那天课程里留的概率题的答案：

正确答案是：B.97%

恭喜答对的同学，下面我要讲一下解题的思路。

其实这是一道典型的“贝叶斯”概率题。在统计学中有一个基本的工具叫“贝叶斯公式”，是根据事物的历史信息推断它的本质或者走向的一种逻辑思考方法和数学方法。

给你举个例子，比如我们有一个同学，每天留言做笔记，他的留言总是被精选和点赞。那么根据这个信息，按照贝叶斯定理，你可以推断出这个同学是学霸的概率肯定很高。而且，你可以把每一天他的留言都当作一个观察点，每个观察点之后，我们都可以对之前的判断进行修正。

比如说他有一段时间留言的质量下降了，那你可能就会修正，他是学霸的概率下降了。要是他的留言质量越来越高，他是学霸的概率在你的逻辑思考体系里面，就应该越来越高，这就是一个典型的“贝叶斯”过程。

在这个题目里面，我们怎么来解释呢？

比如说在这个题目里面，我们先可以定义几个独立事件。从第一个瓶子里抽球为事件A1，从第二个瓶子里抽球为事件A2。事件B是从任何一个瓶子里抽取了8个红球、4个蓝球。所以这道题目要问的是什么呢？就是给定事件B，也就是抽取了8个红球、4个蓝球，问的是事件A1，也就是从第一个瓶子里抽取的概率是多少。

那么学过概率论的同学很快就知道，这是要求一个条件概率。

想要求出这个概率，我们要知道几个数。首先是拿到第一个瓶子的概率P(A1)和拿到第二个瓶子的概率P(A2) （这个概率我们称为基本概率）。除此之外，我们还要知道抽取了第一个或第二个瓶子之后，抽到8个红球、4个蓝球的概率，也就是给定A1或者A2已经发生，然后B事件发生的概率，即P(B|A1）,P(B|A2) 。

因为随意摸到一个瓶子的概率是一样的，也就是说基本概率是50%。然后用条件概率的算法，我们可以把这些数一个一个地算出来。计算过程如下：

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201808/03/201808031630174932792227.png)

所以答案也就是97%。

但是，其实数字不是我们这道题要说的重点。这道题目是说，如果我们用直觉选的话，其实最容易选的答案是70%这个答案，另外选50%的也会很多。

这其中的根本原因在哪里呢？就是我们的保守主义。在这个题目里面，所谓的“保守主义”就是指我们对基本概率过于重视，以至于忽略了新的信息。

我猜很多人的直觉猜测路径是这样子的。基本概率是50%很容易判断，因为是8个红球、4个蓝球，也就是抽出了更多的红球，符合第一个瓶子的特征。所以从第一个瓶子里抽出这些球的概率应该比基本概率50%高。这样就选了70%。

其实这是一个贝叶斯过程，因为每一次抽取都会有新的信息出来。你抽到了8个红球，每一个红球抽取出来以后，都使得它是从第一个瓶子里抽取的概率更高，而我们在直觉上会很容易就把基本概率50%作为一个参照点，却远远地低估了这些新信息的作用。

我仔细看了后台的同学的答案，我发现好几位同学都非常聪明。其实我看得出来，他们对概率论并不熟悉，也不知道怎么求条件概率。但是他们意识到，这个题目和“保守主义”有关，因为他们能够轻易地判断50%的基本概率，这样就把30%、50%这两个选项划掉了。然后在70%和97%中间有意识地克服自己的保守主义，选择了更加激进的97%，然后这个答案就选对了。

其实这道题目，有没有做对不太要紧，要紧的是通过这个题目，你可以分析自己在直觉上会不会存在着保守主义的倾向，对自己有一个更加全面的认识。

> 漂在大洋上的狮子：
> 行为金融学是不是很难量化？因为每个人的情绪都是没有办法量化的。那么怎么运用到实际中呢？

> 酒：
> 巴菲特和芒格强调市场情绪的重要性，老师您觉得反应市场情绪的指标都有哪些？

> 香帅

这两个问题都很好，说明这两个同学的思考都非常地深入。

实际上，在学术前沿的研究中，就有这样的批评，行为金融学虽然提供了很多的见解，但是很难量化，所以在操作中很难使用。

那我们要怎么办呢？这里我分两个层次来回答这个问题。

1.很难量化，不代表不能量化

第一，很难量化，不意味着不能量化。比如这两位同学提到的市场情绪，虽然很难量化，但是不完美的指标是有的，通过这些指标可以在一定的程度上测量投资者情绪。

最著名的一篇论文是哈佛大学的贝克尔和纽约大学的武格勒两位教授，他们做了一个系列研究，设计了一套指标来测量投资者的情绪。像股票的换手率，新股的发行数量，新股的上市回报率，资金流向，他们还综合考虑了这些指标，构建了一个投资者情绪指数。这个指数对于股票的回报率有一定的预测作用。

所以说投资者情绪尽管不完美，也是可以想办法量化的。而现在其实有了大数据以后，投资者情绪更好量化了。

怎么量化？最近的文献就用搜索引擎的指数，比如在美国，很多人就用谷歌指数，也就是这一天，或者这一个时段里面，大家搜索某个关键词，如果搜索量特别大的话，就证明这个时候，在这件事情上的情绪特别大。

在中国，有百度指数。比如说前两天，拼多多上市的时候，你会发现，关于拼多多的情绪就特别发酵，百度指数非常地高，这就证明大家在这件事情上的情绪非常地高涨和强烈，然后过一阵子你又会发现这个指数慢慢地降下来。

所以说，有了大数据以后，测量投资者情绪会有更多的办法。

这是第一层，很难量化，不意味着不能量化，而且有了大数据以后，其实我们有更多量化投资者情绪的办法。

2.不能量化，仍旧有意义

第二层，实在不能量化，也不能意味着这些分析没有意义。比如说，对过度自信的分析，就至少可以帮助我们留意自己可能的过度自信，减少交易中可能出现的错误。这些对我们的心理偏误，对自己情绪的判断，对交易是有帮助的。

具体而言，这里面有一个后发制人的策略。虽然我们不能够事先预测情绪，但是有时候可以判断情绪，判断贪婪还是恐惧，这个是可行的。在贪婪的时候卖出，在恐惧的时候买入，这就是一个简单的择时策略。

即使没有精确的量化指标，但是通过简单地理解自己的心理偏误和市场的情绪，也是可以做一些策略的。

> 吕可达02015223344：
> 金融学是不是属于经济学的一部分，它的基础是什么？如果金融学的基础是人的理性，但现实中人是非理性的，那金融规律不就失效了，还有什么用呢？

> 汤达人：
> 投资这个学问究竟能不能通过学习获得一个好的结果呢？学习的越多，感觉不确定性就越多。

> 香帅

这两位同学的问题有异曲同工之妙，我把这两个问题放在一个框架下来回答。

关于第一个问题，金融学是不是经济学的一部分？在我们前面的专栏里面进行过非常详细的阐述。还没有学的同学可以参考前面的课程学习一下（相关课程：经济学与金融学之若即若离）。

简单地说，经济学更像一个“国师之道”，而金融学像一个“百姓之术”。它们研究问题的视角是有很大的不同的。如果从一个广义金融学的角度，比如说把这种隐性的金融安排也看作金融学的一部分的话，我们就很难说金融学是经济学的一部分。那么如果从非常年轻的现代金融学的发展历程来看，金融学和微观经济学有千丝万缕的联系。

另外，我特别想跟@吕可达02015223344同学说一句，只要是人的学问，就逃脱不了人性。你看，行为经济学就是目前最热门的学科之一。

好，那关于第二个问题，学习对投资到底有没有用？我们要分几个层次来看。

首先，什么叫“好的结果”。你要全面地看，好的结果可以是“更高的回报”，也可以是“更少的损失”。现实中，大家都听说过散户不挣钱，都是“被割的韭菜”。为什么会这样呢？就是因为散户比机构投资者的金融知识更少。

你看，金融创新产品经常会出现问题，而在学习课程的过程中，我们的很多同学了解了底层逻辑，不但让自己，还劝自己的家人完美地避开了许多坑。这不就是学习让你少损失的好例子吗？

还有，当我们认识到心理上的这些偏误，以及行为上的这些偏差以后，好好地克服这些偏差，不就能够获得“更高的收益”，或者“更少的损失”了吗？所以这些都是学习能够使我们获得更好结果的例子。

另外一点就是，我觉得学习是一个渐进的过程，从量变到质变。初期的时候，学习得越多，不确定性越多，这是一个学习的正常过程。你要记住的是，“不确定性”并没有变多，而是你以前不知道有这么多“不确定性”而已。

有一句名言——无知者无畏。“无畏”并不是说没有风险，而是没有意识到风险，是“傻乐呵”。你慢慢了解了风险，了解了自己的不足，才有可能慢慢地摸索出适合自己的简单易行的投资策略。

> 香帅
> 好了，这就是今天的内容。
> 欢迎你在未来的课程里提出更多更好的问题，我会为你一一解答。
> 我们下堂课再见！

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