生存者偏差:如果有人連續 7個月 都正確預測股價漲跌,你應該相信他嗎?

最後更新:2023-04-10

生存者偏差:如果有人連續 7個月 都正確預測股價漲跌,你應該相信他嗎?

神秘函:有天你收到一封信說股價會上漲,而且真的上漲了…

1月2日,你接到一封匿名信,
向你表示,這個月市場會上漲。

結果市場果然上漲,
但你不以為意,因為大家都知道有”元月效應”這回事
(元月效應:歷年來一月的股價漲多跌少)。

2月1日,你又接到另一封信,
向你表示,市場將下跌。

這一次,又給那封信說中了。

3月1日再接到一封信,情形一樣。

這封信連續 7個月都預測正確,你心動了嗎?

7月,連續7個月他的預測都正確,
你對那位匿名人士的先見之明很感興趣,
對方邀你投資某個海外基金。
於是你把全部的儲蓄拿出來投資。

2個月以後,
那些錢有如肉包子打狗,一去不回。

你伏在鄰居的肩膀上嚎啕大哭,
他告訴你,他也接過兩封這種神秘信,
但寄到第二封就停了。
他說,第一封信的預測正確,但第二封不正確。

到底是怎麼一回事?

騙徒玩的把戲是,他們從電話簿找出 一萬個人名,
寄出後市看漲的信給其中一半的人,
後市看跌的信給另一半的人。

一個月後,將有 五千人 接到的信預測正確,
然後再針對這 五千人 如法炮製。

再一個月後,剩下 二千五百人 接到的信預測正確,
如此直到名單上剩下 五百人,其中會有 兩百人受騙上當。

因此騙子只要花幾千美元的郵資,便可撈到數百萬美元。

– 故事摘自 塔雷伯《隨機騙局

這故事說的,就是「生存者偏差」

生存者偏差 (Survivorship bias),或稱為存活者偏差倖存者偏差
是指因為只能分析看得到的生存者樣本,而失敗而死亡的樣本看不到,
所以高估了一件事的成功率。

就像故事中的人,
連續7個月接到預測正確的信函,
因此誤以為,匿名信預測可信度非常高。

實際上他的問題在於他只觀察到生存者,而沒觀察到其他預測失敗的信,因此無法獲取真正完整的訊息。

另一個最常見到的是飛機彈孔的故事

在二戰中,有專家發現,返航的飛機裡面,除了螺旋槳和駕駛艙,其他地方都遍佈彈孔。

軍方認為,應該在機翼、機尾等等容易中彈、彈孔統計上較多的地方加後裝甲、增加生存率。

但其實這是一種生存者偏誤,誤認為駕駛艙和引擎中彈較少不需要防護。

實際上,是因為駕駛艙和引擎中彈的飛機大多無法返航,也就無法被納入統計了,

只統計生存者,也就是成功返航的飛機,反而造成數據上的誤解。

而加強駕駛艙和引擎這些統計數據上中彈較少的地方,其實才是正確的解答。

在投資中想避免倖存者偏差,應該將已下市的標的也納入評估統計

要加上「非倖存者」的數據,研究結果才有參考價值

例如:
存託憑證 (TDR) 下市的比率很高,
雖然它的表現很爛,

但加上下市股票的資料之後,竟然又更爛了…

延伸閱讀<存託憑證(TDR)統計研究>

只統計上市企業 (倖存者)
沒有加入下市企業的統計數據,沒有參考價值
因此形成倖存者偏差

但現實是,下市的企業、整併後的基金,這些資料很不容易找到

在做投資研究時,
最常困擾我的,就是下市企業的財務數據很難找。

以前我曾經懷疑,市場有 刻意隱藏這些資訊的共識?

不管是因為虧損下市,還是被併購下市,
他們就像人間蒸發一樣,
好像從來沒存在過。

下市股票的資料很難找,而下市基金…則是完全找不到

股票的部分,網路上有些零碎的資料 (例如:Good info),
使用法人級的資料庫 (例如:CMoney資料庫) 還算找的到部分資料。
(現代都很難查到,網路還沒普及的年代不就更糟?)

但基金幾乎完全沒辦法,
每年全球有上千檔 新基金 成立,也有上千檔基金消失,
消失的原因,也許是下市清算,也許是被合併。

但這些基金有哪些? 淨值走勢如何?
我還真不知道從哪查起。

無法驗證,也就很難理解生存者偏差在其中造成的影響。

最後,這篇市場先生想提醒的是,記得永遠對於各種不合理的數字保持懷疑。

「即使是壞掉的時鐘,一天也會正確 2次。」

生存者偏差是一種統計上的偏誤,對統計數據不夠理解,就會造成誤解。

除了統計數據以外,個人的心理與行為也很容易讓我們產生一些偏誤,
可閱讀市場先生之前整理的文章:行為經濟偏誤整理

延伸閱讀:

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