2.1.3 小数字定律偏向
图2-2 所示的这種模式可以代表一些人的另一種偏向。图中所示的前5 天中，市场有4 天什么行为都没有發生，之后就是一个大的上升。如果你细读过一些图表书，你就可能找到四或五个此種例子。小数字定律说的是不需要多少这種案例你就可以得出一个结论。比如，在4 天窄幅震荡之后有一个价格的大飞跃，我们就在那时进入市场。
事实上，我的观察是，大多数人们根据他们在少数精选的例子中观察所得的模式来进行交易。如果你看到一个类似图2-2 所示的模式，并且之后有一个较大的变动，你就会认为这个模式是一个好的入市信号。注意一下至目前为止所讨论的四个偏向都己经影响了你这个决定。
以下引用自威廉· 埃克哈特（william Eckhardt）的话实在是很好地描述了这種偏向：
我们看数字的时候并不是中性的，就是说，当人类的眼睛扫过一张图表时．并不对所有的数据点给予相同的权重。相反，人们会把注意力集中在某些显著的情形上。并且我们倾向于依据这些特殊的情形形成意见。挑选一个方法中非常成功的事例并忽视可以把你的骨头都碾碎的每天的损失是人类的本性。因此，即使是非常仔细地阅读了图表也易于让研究者们产生系统比其实际情况要好得多这样的想法。
科学研究发现这種偏向确实存在。即使是非常仔细的研究者也会倾向于把结果朝他们所假定的方向发展。这就是为什么科学家们要有双盲测试。在这種测试里，实验者们在实验结束之前都不会知道哪个组是实验小组，哪个组是控制小组。
2.1.5 保守主义偏向
一旦我们的脑子中有了交易这个概念，保守主义偏向就会占据上风：我们没有认识到，甚至看不到一些对立的迹象，人类的大脑很容易看到那些少数的，有极明显移动的有效的例子。却会避开或者忽视了那些无效的例子。比如说，如果你查看了大量的数据，可能就会发现如图2-2所示的模式之后20 ％的时间里有一个很大的移动，而这之后就没有發生任何有意义的现象。
大多数人完全忽视了那些对立的迹象，除非事实上这種迹象是压倒性的。然而，在连续亏损了7 一8 次之后，他们就会突然间关心起交易系统的有效性来、而从来都不确定一下可能發生多少亏损。【macd.org.cn 收集整理】
如果这20 ％的时间里發生的移动已经足够大，那么仍然是可以交易的，但是你必须在没有發生任何迹象的80％的移动期间小心地使你的亏损减小。当然，这也指出了彩票偏向的重要性如果你仅仅把注意力放在模式上就很可能不会赚到钱，这个偏向的含意是让人们找到他们想要的，并且期望能在市场上见到这種情形。因此很多人相对于市场而言不是中性的，并且也不能跟随大流，相反，他们经常是在寻找他们期望见到的情形。
2.1.6 随机偏向
接下来的这个偏向从两个方面影响着交易系统的开发。首先，人们倾向于假定市场是随机的，价格倾向于以随机的几率移动。其次，如果说这種随机性真的存在的话，人们对它可能意味的东西也经常做出错误的假定。
人们喜欢挑选最高点和最低点的一个原因是他们认为市场可以并且会在任何时候反弹。他们基本上认为市场是随机的，而事实上，也有很多学术上的研究者们仍然坚定地抱着市场是随机的信念。然而，这个假定是正确的吗？即使这个假定是正确的，人们能够交易这样的一个市场吗？
市场可能会有一些随机的特征，但这并不表示它就是随机的。比如，你可以用一个随机数生成程序来产生一系列的条形图。在你观察这些条形图时，它们看起来就像是条形图。但这就是表象偏向的一个例子，“看起来像”随机的并不表示“就是”随机的。这種类型的数据并不像市场数据，因为市场上价格的分布存在着一个很大的尾部根本无法用正态分布的价格预测。为什么呢？在你查看市场数据时，样本的波动性随着你不断地增加数据而变得越来越大。1987 年10月19 日發生的标准普尔指数下降80 个点，说明即使是在标准普尔协议开创之后的10年内，预测一个随机的数字系列也是很困难的。这種情形可能在1 万年内才会發生一次，但这種情形在我们的生活中却确实發生了，而且在10年内还可能再次發生，1997 年的10 月27 日，标准普尔指数又下降了70 点．并且在第二天，它的变化幅度是87 个点。
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