近因偏差

它怎么扭曲决策

• 在三个亏损日之后放弃一个策略，而它的历史显示这种情况很常见。
• 在一个盈利周之后加大规模，而那恰好就在结果正常回归之前。
• 围着最近几笔交易重写交易手册，而不是围着整个样本。
• 透过昨天那段行情的镜头去读今天的市场，比如因为上一个趋势日印象深刻就预期又有一个趋势日。

解药是基准频率

每个策略都有一个正常的糟糕时期范围。在胜率 50%、各笔交易相互独立的情况下，六连亏或更长的连亏出现在超过一半的 100 笔样本里，而亏损日也是成串出现的。

在对最近的结果做出反应之前，把它们和长期记录所产生的那个范围做比较：最长连亏、最深回撤、最长的水下时间。如果最近这段落在那个范围之内，长期记录仍然在描述这个策略；如果它远远落在范围之外，那才是值得去调查的证据。这个检查把一个情绪问题变成一个可以回答的问题。

有帮助的决策规则

• 事先定下会让一个策略暂停的条件，以交易笔数和回撤深度来表述。
• 只在计划好的复盘上、在整个样本上改变规模，绝不在一段连胜或者连亏之后改。
• 把长期统计量和最近的统计量并排放着，一直可见。
• 把薄样本标为薄样本，而不是去评判它。

为什么它在交易里特别强

两件事让这个偏差在交易里比在别处更难对付。第一是反馈的节奏：结果每天到来，而且带着金额，所以最近那几天在记忆里占的位置远大于它们在样本里占的比例。第二是叙事：一段连亏总是伴随着一个解释——市场变了、这个形态失效了、波动率结构不一样了——而这些解释在当时听起来都很合理，因为它们是为刚刚发生的事情量身定做的。

辨别的办法不是去反驳那个叙事，而是先问一个数量问题：如果这个策略没有任何变化，这样一段结果出现的概率是多少？只有在这个概率很低的时候，那个叙事才值得去检验。顺序反过来，就是用故事去解释噪声。

在 Senzoukria 里

有好几处显示让最近的结果保持在它应有的比例上。日志仪表盘的「按星期的成绩记录」要求至少三个时段，才会把某个星期几称为好或者坏，少于这个数量就报告为薄样本。

性能面板列出每一次过去的回放和回测运行，这样最新的那一次可以和更早的做比较，并显示一个在 30 笔交易上滚动的每笔期望。Gauntlet 在 20 个时段上滚动的夏普，以及它那个重排后的回撤分布，显示同样这批交易在另一种顺序下可能产生什么范围的结果。