可得性偏差：刚爆过的雷让你过度恐惧

问你一个问题，凭直觉答，不许查。

在中国，一年当中因为交通事故死亡的人多，还是因为空难死亡的人多？

答案很清楚，交通事故多出好几个数量级。但很多人在直觉上会犹豫一下，因为空难这件事在脑子里的画面感要强得多——每一次都是头条，有现场画面，有遇难者名单，有持续多天的报道。而每天发生的交通事故，绝大多数你根本不会知道。

这就是可得性启发式：估计一件事发生的概率时，人不去查频率，而是看相关例子从记忆里浮现出来有多容易。

浮现得越容易，感觉发生得越频繁。

Tversky 和 Kahneman 在 1973 年把这个机制识别出来，它是启发式与偏差研究里最基础的几个之一。

一、什么东西容易浮现

可得性不是随机的。有几类信息天生就更容易被检索出来：

刚发生的。 上周的事比三年前的事鲜活得多。 画面强烈的。 有具体场景、具体人物的事，比统计数字容易记。 跟自己有关的。 你自己踩过的坑，比别人踩的坑印象深十倍。 被反复报道的。 曝光次数本身就会提高可得性，哪怕说的是同一件事。 情绪强度高的。 让你害怕或愤怒过的事，检索起来毫不费力。

对照一下这个清单你会发现一件事：这五个特征，跟"发生频率"没有任何关系。

也就是说，你的风险感受和真实风险之间，隔着一层完全由检索难易度决定的滤镜。

二、在投资里的两个方向

可得性偏差有意思的地方在于，它双向都出错，而且出错的方向恰好跟市场周期同步。

方向一：刚爆过雷，风险被高估

某个行业刚出过一次暴雷，或者某类产品刚发生过大面积违约。

接下来一段时间，你会发现自己：

• 对整个行业都不敢碰，哪怕基本面完全不同的公司
• 反复检查持仓里有没有类似特征的标的
• 看到任何一条相关新闻都心里一紧

这些反应有合理成分——暴雷事件确实可能揭示了行业性的问题，重新审视是应该的。

但可得性偏差会把这个反应推过头。因为那次暴雷在你脑子里的可得性极高，你会不自觉地把它的发生概率估得远高于实际，把它的适用范围扩得远大于实际。

代价是：你会在风险溢价最高、也就是最值得买的时候离场。

方向二：太久没出事，风险被低估

反过来的情况更危险，因为它没有任何不适感。

一个策略连续两年都很顺，或者某类资产多年没有出现过大幅回撤。

这时候「大幅回撤」这件事在你脑子里的可得性会持续下降——不是因为它变得不可能，而是因为你最近没见过它。

于是你会：

• 逐步放大仓位（因为感觉不到风险）
• 减少对冲（因为对冲一直在亏钱）
• 放松风控标准（因为标准从来没被触发过）

这就是火鸡问题的心理学版本。 那只火鸡被喂养了 1000 天，每一天的数据都在强化"人类对我很好"这个判断，可得性里全是好日子——直到第 1001 天。见 火鸡问题。

注意这两个方向合起来是什么效果：暴跌之后你不敢买，长期平稳之后你重仓。 这个组合的杀伤力，比单独任何一个方向都大。

三、它如何被市场结构放大

可得性偏差在今天比过去更严重，原因有三个。

第一，信息推送是按热度排序的。 你刷到的内容，是被点击率筛选过的。而点击率高的内容，恰恰是那些情绪强烈、画面感强的——也就是可得性最高的那一类。算法在系统性地扭曲你的风险感知分布。 这一点在 信息茧房 里展开。

第二，重复曝光会自我加强。 同一件事被不同账号反复讲，在你脑子里留下的痕迹会累积。你感觉到的不是"我看了十遍这条新闻"，而是"这件事好像很普遍"。

第三，个人经历权重过大。 你自己亏过钱的那种方式，会在你余生的风险感知里占据一个不成比例的位置。一个在可转债上吃过亏的人，可能十年不碰可转债，哪怕当年吃亏的原因早已不复存在。

四、自查信号

1. 你最近三个月的操作，有多少是被某条具体新闻触发的？ 如果比例很高，你的仓位正在被可得性驱动，而不是被判断驱动。
2. 你说"这个风险很大"的时候，能说出一个频率吗？ 说不出频率、只能说出例子，那你评估的是可得性，不是概率。
3. 你回避的那类资产，是因为分析过它不好，还是因为你或身边人在上面亏过？ 后者是可得性在替你做资产配置。
4. 上一次你认真想"如果现在发生一次 30% 的回撤会怎样"是什么时候？ 如果很久了，说明这件事的可得性已经降下去了——而这恰恰是它该被重新提起的时候。

五、对策

对策一：查基础比率，不要用例子

这是最直接的解药。遇到"这种事经常发生吗"的问题，去找频率数据，而不是回忆例子。

具体到投资：想知道某类资产的回撤风险有多大，去看它历史上回撤的分布——多少年发生一次、幅度多大、持续多久。不要凭"我印象中它挺稳的"来判断。

历史数据当然不能预测未来，但它至少不受你最近读了什么新闻的影响。

站内的 经典案例与投资史 系列，一个重要用途就是这个：把那些你没亲身经历过、因而可得性极低的极端事件，人为地提高到你的注意力范围内。

对策二：写风险清单，而不是靠想

凭空回忆"有哪些风险"，得到的一定是可得性排序的结果——最近的、最吓人的排在前面，而那些真正致命但已经很久没发生的，根本想不起来。

替代做法是维护一份固定的风险检查清单，逐条过。清单的价值就在于它不受你当下心情和最近新闻的影响。

清单里应该包含那些"最近没发生所以想不起来"的项：流动性枯竭、相关性同时趋近 1、政策突变、汇率、交易对手违约。见 投资检查清单 和 压力测试怎么做。

对策三：给"最近发生的事"打个折

一个粗糙但实用的心法：

当某件事正在被密集讨论时，你对它概率的直觉估计，多半是偏高的。 当某件事很久没人提起时，你对它概率的直觉估计，多半是偏低的。

这不是说要反着来，而是说在这两种情况下，你都应该去查一下数据，而不是相信直觉。

对策四：定期主动检索坏情况

既然可得性会随着时间自然衰减，那就人为地把它拉回来。

固定周期做一次这个练习：写下如果发生一次严重的市场事件，我的组合会怎样，我会怎么做。

这个练习每季度做一次，成本很低，但它能防止"太久没出事"导致的风险麻木。它的作用机制其实就是——主动提高坏情况的可得性。

本节要点

• 可得性启发式（Tversky & Kahneman，1973）：估计概率时，人用的是例子浮现的难易程度，而不是真实频率。
• 容易浮现的五个特征：刚发生、画面强烈、跟自己有关、被反复报道、情绪强度高。这五个都跟真实频率无关。
• 投资中双向出错且与市场周期同步：刚爆雷时高估风险（在最该买的时候离场），长期平稳时低估风险（在最该谨慎的时候重仓）。
• 三个放大器：算法按热度推送、重复曝光自我加强、个人亏损经历权重过大。
• 对策：查基础比率不查例子、维护固定的风险清单（防止"想不起来"的项被漏掉）、对密集讨论和长期无人提及的事都保持警觉、每季度主动检索一次坏情况。

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本文为投资通识教育内容，不构成任何投资建议。