深入学习心理学才知道以前高估了自己的交易能力

2024-05-14 03:52

本文主要是介绍深入学习心理学才知道以前高估了自己的交易能力,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

人的大脑总是能带来无限的惊喜。你能同时完成很多种工作而没有觉察你自己正在做这些事情。比如你一边开车一边打电话讨论着很严肃的事,边吃饭边用眼睛关心着后排坐着的孩子。除了这些外部的动作,你的内脏机能也在马不停蹄的工作着。这一切并不需要我们付出多大的努力,因为神奇的大脑正在工作。


我们大脑采用特殊的方式对数据与信息进行自动加工。在交易这样需要调动大脑和情绪等各种机能时,大脑所发挥的作用悄无声息但又能改变一切。不幸的是,在尤其需要调动大脑思维的交易中,这种特别的处理方法并不一直对我们有利。


由于我们的大脑会产生认知偏差,所以当我们进行交易时,这一偏差就会明显地对我们的想法以及做出决定的方式产生影响。要列举交易者中最常见的认知误区,我们可以轻易找出16种。



16种交易者中最普遍的认知偏差

f013e681f40fca4d5e89e82ccd21bbe7.jpeg

1、赌博者的谬论


赌博者的——以为一件事情发生的可能性会保持50/50的平衡


对交易的影响:有些交易者相信在三次亏钱之后第四次赚到钱的概率将是很大的。纯属谬论。某件事情的可能性与以往的后果无关。就算你以前亏10次20次,下一步也有可能会一直亏。

2、转移心态


转移心态——避免和之前接触过但是效果不佳的事物


对交易的影响:如果在运用某一工具时会有更大的损失,交易者将避免再次运用它,尽管损失是由交易者本人造成的。同样地,如果某一市场未能成功,那么他们在之后可能会选择放弃这一市场。


3、后见之明


后见之明——回顾已经发生的事情时,会觉得一切都是有根据的


对交易的影响:回头看看以前的买卖,揣摩亏损的原因,交易者容易找到理由。即使这些理由在成交前也并不明朗。

4、热手谬论


热手谬论——认为成功了一次,接下来继续成功的可能性很高


对交易的影响:交易者相信只要连续获利数笔,后续的交易就能顺利进行,似乎就能“感知”到行情的走势。


5、有效性


有效性——大脑会根据最容易会想起的记忆来判断某件事情发生的可能性


对交易的影响:交易者最易记的就是刚做了几次交易,而这些交易的胜负将直接关系到下一步的决定。一旦损失严重,交易者将为此感到恐惧,或试图收回损失的钱。如果前几次交易都获利丰厚,他们就会再次过度自信而松懈下来。

be2bcf2de5f0ddd6a42904115a07abce.jpeg

6、稀释效应


稀释效应——一些不相关的数据会弱化了紧密相关数据的作用


对交易的影响:交易者用得太多工具和学得太多交易分析方法反而会使核心技巧不再重要。


7、峰终定律


峰终定律——人们会根据自己对一件事在高峰期的体验来进行判断


对交易的影响:交易者看亏钱交易,只看不亏钱的情况下他赚多少钱,却忽略后面的事使他最后亏钱。

8、“差一点”心态


“差一点”心态——因为差一点点而错过,人们会感到更难受


对交易的影响:若价格相差一点便实现了盈利目标或仅仅因几点而被强行止损,交易者痛苦的感觉更加强烈。一定要牢记交易结果并不在掌控内,我们不能左右价格起伏。


9、社会认同


社会认同——如果不确定该做什么,人们会先看看别人都在做什么


对交易的影响:交易者不知如何应对就会倾向于从别人那里得到忠告,尽管别人的交易策略与他本人截然不同。交易者要学会对交易行为负责,而不是依靠别人。

10、思维陷阱


思维陷阱——人们会根据表象做出判断:盈利比亏损好,已经到手的盈利比还没到手的好


对交易的影响:许多交易者都存在着过早离场的现象,因为他们相信既得利润要比可能获得的利润高得多。


11、沉没成本


沉没成本——人们会继续投资以前曾投资过的东西


对交易的影响:这解释了为何众多交易者会持续增加已经亏损的交易额度,尽管他们并没有充分的理由去支持这样的行为。

f8bae48503ddceeb8c8b2a14ed479088.jpeg

12、强化观点


强化观点——人们只会寻找能不断强化他们已有想法和行动的信息


对交易的影响:很多交易者因此忽视出现的一些其他信号和现象,一心去寻找能强化自己观点的信息。特别是在亏损时,他们也会找到理由来支持自己继续坚持下去。


13、抛锚心态


抛锚心态——高估了第一手接触信息的重要性

对交易的影响:在交易中,交易者偏向于认为入场价决定了整个图表和分析的基调,然后忽略整个交易图的整体客观变化。

14、样本范围不够广


样本范围不够广——低估了样本数量大小造成的变化


对交易的影响:交易者只根据少数交易来判断系统是否精确,并且偏向于在亏损几笔后就修改设置的参数。实际上,一份较为全面的样本应该是30笔-50笔交易。如果你用于分析的交易量还没有达到这个数,那就别轻易改变任何东西。


15、过分自信


过分自信——人们的信心通常高于自己实际的能力


对交易的影响:交易者对自己的交易技能和专业度产生错误的判断,持续亏损的交易者也很难发现自己的问题。所以,交易务必要保持客观,不断自我反省。

16、选择性认知


选择性认知——忘掉那些引起不适感的事


交易者会轻易忘记自己在交易中的问题和做出的错误决定,而这才是导致他们亏损的首要原因。


交易者们,不要老是指责市场、指责交易环境,自己的经纪商、交易系统并不会老是出现问题。人的大脑是最会自我欺骗的,因此你更应该学着自己去承担责任。交易绝大多数还是看你个人。

这篇关于深入学习心理学才知道以前高估了自己的交易能力的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/987677

相关文章

深入理解C++ 空类大小

《深入理解C++空类大小》本文主要介绍了C++空类大小,规定空类大小为1字节,主要是为了保证对象的唯一性和可区分性,满足数组元素地址连续的要求,下面就来了解一下... 目录1. 保证对象的唯一性和可区分性2. 满足数组元素地址连续的要求3. 与C++的对象模型和内存管理机制相适配查看类对象内存在C++中,规

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识