屬性偏差

屬性偏差是定量技術或模型的一個特徵，用於選擇具有相似基本特徵的投資工具。大多數投資模型都傾向於屬性偏好，投資者在選擇均衡投資組合時應該意識到這一點。...

什麼是屬性偏差(attribute bias)？

屬性偏差是定量技術或模型的一個特徵，用於選擇具有相似基本特徵的投資工具。大多數投資模型都傾向於屬性偏好，投資者在選擇均衡投資組合時應該意識到這一點。

屬性偏差不應與自我歸因偏差混淆。

關鍵要點

屬性偏差描述了
屬性偏差只是一個很可能發生的特徵，除非模型和技術專門設計為不包括它。

理解屬性偏差

屬性偏差描述了這樣一個事實，即使用一種預測模型或技術選擇的證券往往具有相似的基本特徵。這是有意義的，因為尋找特定資料點集的模型只會返回具有這些相似引數的投資工具。

屬性偏差既不是正的也不是負的。這隻是一個很可能發生的特性，除非模型和技術被專門設計為不包含它。使用帶有屬性偏差的模型選擇投資組合的危險在於，該投資組合可能包含類似的證券，這可能會放大市場下跌。屬性偏差導致投資組合失衡。大多數投資者更喜歡平衡的投資組合，以保護自己免受市場突然或極端波動的影響。

糾正屬性偏差和選擇均衡投資組合的一種方法是簡單地使用幾個不同的模型來選擇證券，併為每個模型使用不同的引數。每個模型都可能有屬性偏差，但由於投資者已經平衡了不同模型的引數，因此即使每個較小的證券子集都不平衡，投資組合也將是平衡的。

屬性偏差示例

假設你是一個投資者，希望建立一個股票投資組合，每年收入增長20%以上，收益不斷增長。你還可以加上技術因素，發現近期表現強勁的股票。透過設定這些引數，你可以使你的投資組合集中在表現類似的股票上。也許你的投資組合是重增長領域，如自由裁量和技術。如果這些部門面臨著一輪的增長，你可能會受到沉重的損失，由於過度集中。

屬性偏差與自我歸因偏差

屬性偏差是指在為投資組合選擇金融工具的方法中存在的偏差，而自我歸因偏差是指一個人可能存在的偏差，使他們認為自己在商業、投資或其他財務狀況中取得的成功是因為自己的個人特徵。自我歸因偏差是一種現象，在這種現象中，一個人忽視了運氣或外部力量在自己成功中的作用，並將成功歸因於自己的優勢和工作。

屬性偏差是一個中立的概念，它被用來描述一組證券是如何被選擇的。如果屬性偏差導致投資組合出現問題，那麼理解它的存在可以糾正這些問題。與此相反，自我歸因偏差是一種消極的現象，它會導致短期內的技能缺陷和長期的失敗。如果一個人想在投資、管理或任何其他商業或金融活動中保持成功，那麼它本身就是負面的，需要加以糾正。