属性偏差

属性偏差是定量技术或模型的一个特征，用于选择具有相似基本特征的投资工具。大多数投资模型都倾向于属性偏好，投资者在选择均衡投资组合时应该意识到这一点。...

什么是属性偏差(attribute bias)？

属性偏差是定量技术或模型的一个特征，用于选择具有相似基本特征的投资工具。大多数投资模型都倾向于属性偏好，投资者在选择均衡投资组合时应该意识到这一点。

属性偏差不应与自我归因偏差混淆。

关键要点

属性偏差描述了
属性偏差只是一个很可能发生的特征，除非模型和技术专门设计为不包括它。

理解属性偏差

属性偏差描述了这样一个事实，即使用一种预测模型或技术选择的证券往往具有相似的基本特征。这是有意义的，因为寻找特定数据点集的模型只会返回具有这些相似参数的投资工具。

属性偏差既不是正的也不是负的。这只是一个很可能发生的特性，除非模型和技术被专门设计为不包含它。使用带有属性偏差的模型选择投资组合的危险在于，该投资组合可能包含类似的证券，这可能会放大市场下跌。属性偏差导致投资组合失衡。大多数投资者更喜欢平衡的投资组合，以保护自己免受市场突然或极端波动的影响。

纠正属性偏差和选择均衡投资组合的一种方法是简单地使用几个不同的模型来选择证券，并为每个模型使用不同的参数。每个模型都可能有属性偏差，但由于投资者已经平衡了不同模型的参数，因此即使每个较小的证券子集都不平衡，投资组合也将是平衡的。

属性偏差示例

假设你是一个投资者，希望建立一个股票投资组合，每年收入增长20%以上，收益不断增长。你还可以加上技术因素，发现近期表现强劲的股票。通过设置这些参数，你可以使你的投资组合集中在表现类似的股票上。也许你的投资组合是重增长领域，如自由裁量和技术。如果这些部门面临着一轮的增长，你可能会受到沉重的损失，由于过度集中。

属性偏差与自我归因偏差

属性偏差是指在为投资组合选择金融工具的方法中存在的偏差，而自我归因偏差是指一个人可能存在的偏差，使他们认为自己在商业、投资或其他财务状况中取得的成功是因为自己的个人特征。自我归因偏差是一种现象，在这种现象中，一个人忽视了运气或外部力量在自己成功中的作用，并将成功归因于自己的优势和工作。

属性偏差是一个中立的概念，它被用来描述一组证券是如何被选择的。如果属性偏差导致投资组合出现问题，那么理解它的存在可以纠正这些问题。与此相反，自我归因偏差是一种消极的现象，它会导致短期内的技能缺陷和长期的失败。如果一个人想在投资、管理或任何其他商业或金融活动中保持成功，那么它本身就是负面的，需要加以纠正。

发表于 2021-06-03 13:17
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分类：商业金融

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