可得性偏差

可得性偏差 = 人们判断一件事发生的概率时，不是看真实数据，而是看“我脑子里能想起多少例子”。想得起来的例子越多，就以为概率越大。

飞机失事的新闻铺天盖地，所以很多人觉得飞机危险；但按每公里死亡率算，飞机比汽车安全几十倍。因为失事案例“容易想起来”，概率就被高估了。

投资里同样如此：你身边三个人买某只股赚了，你就觉得这只股是“印钞机”，忘了还有几百万人亏在里面。

媒体天然爱报道极端案例：有人“卖房炒股暴富”、有人“梭哈期权一夜翻 20 倍”。这些故事传播广、记得牢，让你严重高估暴富概率，低估亏损概率。

2021 年基金热潮时，媒体天天报道“明星基金经理年化 50%”，大量新手在高位冲进基金；结果 2022 年不少基金回撤 30% 以上——媒体喂的“可得性样本”只有赢家，没有输家。

另一个典型：新股民只记得“打新中签赚 3 万”，不知道破发风险，因为破发新闻远不如中签新闻热闹。

• 先问数据再问故事：听到一个暴富案例，先查“这类策略/资产的长期胜率是多少”；
• 主动找反面样本：专门搜“该策略亏钱的人”，用反面案例对冲媒体偏差；
• 量化直觉：把“感觉会涨”翻译成“历史上有百分之多少概率”，填不出来就是直觉在冒充概率；
• 设固定流程：买入前必须写三条看多理由和三条看空理由，强制自己找反例。

• 追热点新闻：头条上热搜的股票，往往是“可得性”最强的，也是风险最大的；
• 幸存者样本当全貌：只记得赚翻的同事，忘了沉默的大多数；
• 用亲身经历代替统计：自己上次买黄金赚了，就以为黄金永远能赚——一次样本没有统计意义；
• 低估尾部风险：金融危机的新闻多年未见，就觉得不会再发生——可得性偏差让你高估“近期”低估“长期”。