伊莱沙·巴巴德1994年选取以色列政治学与教育学专业的学生，调查了1992年他们对大选的预测。研究发现，首先，政治学专业的学生对以色列1988年大选结果的了解远比教育学专业的学生更详细和准确，但是两个专业的学生对1992年以色列大选的预测都受到他们各自对政党偏向的强烈影响。这表明政治学专业的学生尽管拥有政治选举方面的知识，但依然表现出强烈的一厢情愿倾向。其次，选民对大选结果的预测与同时发布的大选民调结果并不一样。这说明，即使是民调结果这种在大多数情况下相对而言比较准确的信息，对选民一厢情愿倾向的影响也不大。最后，拥有的相关信息量的增加并不能减轻一厢情愿倾向。

（2）选择性地对待证据。

一厢情愿思维往往导致人们无法正确、客观对待与自己意愿相反的证据，而且常常无视，甚至曲解与自己意愿相反的证据。人们对某事形成了先入为主的某种看法后，他们会接受所有支持或者与这种先入为主看法一致的证据，而对那些同自己这一看法不一致的证据，不管这种证据数量和重要性如何，常常给予忽视、轻视或者拒绝。

人们形成了某种先人为主的看法后，自己常常对随后出现的相关证据不是客观地接受、解释，而是朝支持自己意愿的方向进行解释。

詹金斯与沃德（H.M. Jenkins，W. C. Ward，1965）的研究发现，当人们预期在两个事情之间存在某种关系的时候，他们常常只注意那些显示这种关系存在的证据，而忽视相反的证据。在解释证据过程中又会有某种偏见表现出来：只接受支持自己结论的证据，无视或者拒绝与自己的看法相反的证据（可以删）。对于支持性证据，人们通常选择、注意、记住的只是它们的优点，而对于反对性证据，人们则常常选择、注意、记住的是它们的弱点和漏洞；认为支持性证据与所考虑的问题有关，并且可靠，而反对性证据则同所处理的问题无关，而且不可靠；对于支持性证据，人们全部接受，而对反对性证据则非常挑剔；将反对性证据中的弱点解释为对自己看法正确性的支持因素；对于支持性证据，人们通常只记住支持自己看法的一些关键点，从而将复杂的信息迅速简化；对于反对性证据，人们则往往对其不断进行审视，并且以将它对自己观点的反驳力减少到最低限度的方式进行解释。

一厢情愿思维虽然是一种非理性思维，但却广泛存在于人们正常的生活、学习、工作等各个方面，普遍影响着人们的决策，往往能对决策造成重大的干扰。

曾经看过一道小学二年级的题目，要求算出这些特殊加减法的答案：爸爸+妈妈+我=（吉祥三宝），那么，脚-鞋袜+草地=（？），三分之二青蛙=（？），枫叶+小溪=（？），一个喷嚏+一个喷嚏+一个喷嚏=（？）。看官能猜出标准答案吗？竟然是“脚踏实地、有头无尾、落叶流水和接二连三”，看完这个题目是不是觉得一头雾水？一个小学二年级的学生怎么能接受这样近似“没名堂”的题目呢？但是，通过访谈和仔细分析发现：老师出题的初衷是培养学生们的想象力和创新意识，但现实中对学生思维的培养必须将他们要接受的信息赋予逻辑和感情色彩才能取得好的效果，这种“无厘头”的问题通常会让学生感到被刁难，难以真正引起学生感情和心灵的共鸣。这是不是也算典型的一厢情愿？

现实中，上级要求员工明天（星期五）要交工作任务的初稿，这时员工往往也会有一些一厢情愿的倾向，经常认为明天不可能是星期五，因为自己什么都还没准备呢，这就是典型的自己希望是A，所以就应该是A的一厢情愿。

3. 股票投资过程中一厢情愿思维的表现

在股票投资过程中，投资者容易犯一厢情愿的错误。

（1）不知道变化，要么死多头，要么死空头。

二十多年的A股市场，跌多涨少，暴涨暴跌，投资者中有“1盈2平7赔”的说法。经历了2007年6124点的牛市最高点后，股市长期低迷，好不容易在2014年下半年到2015年上半年有了一波小牛市，但2015年6月以后又经历过千股跌停的股灾。直到现在还没有完全恢复元气。但投资者仍然相信中国股市是政策市，监管部门完全可以调控股市，监管部门有责任和能力让股市继续走牛。坚信牛市会来，等了这么长时间也不来，没有满足自己的预期和一厢情愿，又开始不断抱怨监管部门为什么不关心股市。死空头的心理过程与此类似，只是方向相反。

（2）要求市场和股价按照自己的愿望变化。

如果某天投资者想入市（退出）或买（卖），他们想当然地认为牛市（熊市）一定要来临，所操作的股票的股价一定会涨（跌）。他们总是按照自己的愿望去判断市场而不去考虑市场的实际情况。

在股票投资过程中，人们迫切希望遇到牛市，迫切希望盈利，因此，往往有“我觉得它应该是牛市，那牛市一定要来”的想法。

（3）坚信自己能卖在最高价、买在最低价。

手中有股希望涨，还坚信能涨。即使跌了，也不认可，认为它不会跌，一定会涨到最高价。空仓者就期待跌，而且坚信能跌。例如，2005年跌破了千点，还坚信能继续下跌，以便让自己抄底在最低价。这样的投资者往往不赚钱。现实的股票投资，赚钱及赚大钱的，往往是那些能克服一厢情愿、能反向操作的投资者。

（4）容易出现极端的“一厢情愿”。

现实生活中，正常的人很少会有非常极端的“一厢情愿”倾向。但是，在股票市场，投资活动是人们改变财务自由的重要方面，而且投入了真金白银，所以对得失特别在意，因此，往往会有极端的一厢情愿倾向。其表现是，当投资者过度迫切地希望满足自己意愿的事情（股票买进后上涨）能够发生时，该事情发生的概率就会常常被高估（股票上涨的概率常被高估），其他结果（股价不上涨）发生的概率则被低估，或者阻碍自己意愿实现的事件出现的可能性被低估。

4. 股票投资要避免一厢情愿思维

（1）避免情感的影响。

心理学研究表明，当人们对某些事情投入很多感情后，更容易有一厢情愿的倾向。所以要正确认识股票和股票市场，投资过程中避免受感情的影响，与市场保持一点距离。即使是专业投资者，也不能与股市和持有的股票“谈恋爱”，每分每秒都在盯盘。因为股市和股票，只是自己工作和生活的一部分而不是全部。

（2）避免情绪的影响。

情绪与情感有某种联系，但又有区别。情绪作为一种强烈的情感，它直接指向人或物，是对客体的心理反应，它针对具体的客体。情绪对判断和决策有着重要的影响。凯恩斯认为，人情绪好的时候，对事物发展通常有美好的预测；情绪不好时，对事物发展的预测则是相对悲观的。他认定这种情绪的变化是社会经济发展周期性波动的根本原因。在投资过程中，投资者一定要理性、客观分析行情，审慎做出买卖决策，避免情绪化的操作。要避免市场普遍情绪化所产生的羊群效应，有自己独立的思考和判断。

（3）避免价值偏好的影响。

所谓价值偏好就是自己所选择的一种价值观念，认定什么是有意义的，什么是没有意义的。正是这种认定，让自己陷入了自我设定的陷阱中不能自拔，从而使自己的选择远离了自己真正要寻求的目标。人在决策时，价值偏好会影响决策者的理性选择，把自己囿于在预先设定的价值偏好里。所以要克服这种影响。投资过程要知道自己的根本目的是盈利，操作过程中要强调原则性，但必须辅之以灵活性，保持原则性与灵活性的统一。否则，往往会引起亏损。例如，有些投资者偏爱创业板的股票，所以就一直固守着创业板，尽管已经炒高到云端了。有人偏爱大盘绩优股，不管它们是否在洼地里匍匐有没有大资金关注，仍然坚守着。1999年很多人偏爱网络概念，尽管股价虚高到124元的天价，仍然坚守着，已经过去快20年了，再也没有回到最高价的一半，但一直持有着，也不知道此生还能不能解套。有人偏爱“中国神车”，即使当年到了35元的高价，市值都超过波音公司了，还要坚守。这些投资者亏损就在情理之中了。

（4）克服经验惯性。

人们喜欢按照已经获得成功的既定思路和经验对新事物做出判断，把这种成功的模式不加区别不分场合到处套用而忽略了外部环境的变化从而导致投资失败。所以投资过程中要避免经验主义的错误，做到随时间、和情境做不同的调整。

（5）学会“反向思考”。

尤其是自己看好了某只股票，买进前应该让自己站在买进股票的对立面（即卖出方），然后仔细思考到底有哪些卖出该股票的好理由。接着把这些卖出的理由和自己原先的买入理由加以对比，确认自己的买入理由确实充分后再下单。股票市场上，短期是一个“零和博弈”，因此，投资者需要培养这样的决策习惯，经常问自己：自己知道的比市场上其他人更多么？信息比市场更完整吗？水平更高吗？如果答案不明确，投资者就应该警惕一厢情愿的影响，避免自己用这种类似于猜硬币的方式做出决策。反向思考表现为在选股时，可以综合考察大样本的调查和身边的投资者，当大家都处于一厢情愿的影响下，认为抓到牛股了，此时务必慎重，大家都已经买进了，谁还会来抬轿？

（6）学会自我反思。

当市场和股价的变化已经背离自己开始的意愿时，投资者需要暂停操作进行深度的自我反思：自己有没有受“一厢情愿”偏见的影响？自己的主观意愿是否影响了自己的客观判断？如果没有目前的损失，自己还会这么坚定看多（或看空）股市和持有的股票吗？根据这些问题的结论做出判断。

（投资心理学之二十五）

原文分别发表于：

1. 2017年12月26日《上海证券报》，题目“你以为要发生的事就必定会发生么”，链接

http://news.cnstock.com/paper,2017-12-26,926807.htm。

2. 补充完善后形成本文,于2018年1月23日首先发布于新浪财经《郝好说监管》独家专栏，题目“不是死多头就是死空头 你可能犯了一厢情愿思维错误”，链接

http://zhuanlan.sina.com.cn/author/haoxuguang/index.shtml。3. 补充完善后形成本文,于2018年1月23日首先发布于新浪财经《郝好说监管》独家专栏，题目“不是死多头就是死空头你可能犯了一厢情愿思维错误”，链接http://finance.sina.com.cn/zl/stock/2018-01-23/zl-ifyquptv8803949.shtml。

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