火雞困境
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英國哲學家伯蘭特·羅素（Bertrand Russell）在其《哲學的問題》（1957）一書中講過這樣一個故事：在一個農場里，有一隻會進行歸納推理的聰明的火雞來到世上。一個農夫出現在它的生活中，火雞擔心農夫會殺了它，但農夫不僅沒有傷害它，而且還喂它食物。頭幾天，火雞並沒有放鬆警惕，它依然擔心農夫會對它不利。然而，日復一日，每天上午9點鐘農夫都準時來給它喂食。就這樣，這隻火雞積累著它對喂食的觀察，並更新著它的概率預測。根據火雞收集到的不同情況下的大量觀察數據，農夫不會殺它而會給它喂食的概率在一天天增長。
如果同一件事之前發生過n次，那麼這件事再次發生的概率為
。也就是說，第一天過後，農夫第二天還會喂食火雞的概率是
，第二天過後，概率增長為
，以此類推，喂食的概率一天高於一天，而火雞被殺的概率則越來越小。當然，這隻聰明的火雞也可以進行貝葉斯概率分析。無論運用何種統計方法，到了第100天，這隻火雞幾乎百分百地確定農夫不會殺它，而會再來給它喂食。然而，殘酷的現實是，這天正是聖誕節的前一日，就在這一天的早上，農夫把這隻火雞抓進廚房殺掉了。
由此可見，這隻火雞沒有弄清楚不確定性世界與可用概率預測風險的世界存在差異，這種將不確定性與已知風險的情形相混淆的問題也被稱為“火雞困境”。
火雞困境的啟示[1]
第一，概率統計與古典經濟學理論無力。資本市場的預測理論基石，是現代統計理論基礎上發展出的決策模型，幾乎都是在沒完沒了的假定和概率賦值中得出最終的評估結果。然而，現實是，和那隻不幸的火雞一樣，人們生活在一個不確定的世界中，無法獲得確定概率或具體效用。更加可悲的是，火雞的世界信息單純，而人們卻生活在一個信息超載的世界，有些看似“有用”的信息卻是噪音，“無用”的信息卻往往是超越歸納法的“黑天鵝”。因此，我們不得不忍受紛繁複雜的基本面信息和時靈時不靈的技術指標，因為風險可以量化，但不確定性是無法量化的。對於可能結果的統計分析只能基於已有的數據，但過去往往並不能告訴我們未來是什麼。
第二，行為經濟學對不確定性的應對策略。在投資的過程中，人們往往忽略了一個重要問題：獲得的指標與最終行情可能只是相關，並且與過去相關，而相關並不能推出因果。也就是說，這是邏輯上的“歸納”而非“演繹”，分析的是“是什麼”而不是“為什麼”。
為了從紛繁複雜的不確定世界中獲得更加穩定的預測變數，也許人們可以嘗試從心理學層面找到應對策略，即瞭解對象或決策者行為背後的動機乃至價值觀。我們不是活在新古典經濟學真空狀態的人，也不是沒有任何社會關係、對信息無所不知且永遠理性的人，無論是個體還是團體，衡量決策質量的原則，首先要符合人性，才能是理性的。
在投資中，仔細思考自己和對手方的價值觀和行為動機，例如，什麼是他們最重要的、重要的、比較重要的、可以捨棄的，這些角度是基本面分析的基礎， 是比歷史概率更穩定長效的影響因素。
第三，“有什麼用”往往是最大的“無用”。無論是在我們生活的世界，還是在我們生存的市場中，其實人人都可能是那隻火雞。人們總是傾向於高估自己已經獲得的信息和知識，即可用概率，因為它似乎是降低已知風險從而準確預測的康莊大道。對火雞來說，維持生命的食物信息似乎是最“有用”的：重要、已知、確定、靈驗（在100天內次次驗證）。在此期間，喂食與風險（被殺）是高度負相關的，所以最後火雞幾乎百分百肯定自己不會被殺。然而，那些對火雞似乎最“無用”的信息：聖誕節將至，恰恰是不確定性世界贈送的致命“驚喜”。更進一層，我們分辨信息的能力，往往來自看似“無用”的工作和學習中。
如果一隻火雞特立獨行，它學過對於火雞看似“無用”的心理學，那麼它就會分析：農夫抓我來這個行為的動機是什麼？然後打探：今天有多少只火雞被抓走？這些被抓走的火雞中有多少只有去無返？雖然也許會被伙伴嘲笑“問這些沒用的信息做什麼”，但它的行為決策可能會因為這些“無用”的知識、信息不同，最終結局也就不同。因此，不要總問自己“這有什麼用”，儘可能地不給自己設限，讓思維廣博起來，換個角度，換一種方法，也許你會發現，“有用”的背後也存在陷阱，而真正的獲利，有時候往往來自看似“無用”的信息。
不要總問“這有什麼用”，儘可能地不給自己設限，讓思維廣博起來。換個角度，換一種方法，也許會發現，“有用”的背後也存在陷阱，而真正的獲利，有時候往往來自看似“無用”的信息。
