在投资理财的过程中，最让人不解、也最愤恨的是：每次看到一个利好，一等你买入，股票就跌了；每次看到多家机构联手推荐某个牛股，一买入，又跌了，而且不是跌倒再爬起的那种跌，是一跌三年，绵绵无绝期的那种跌。

　　买基金也一样，看准了上一年勇猛精进、近三年业绩都表现突出的基金，刚买没几个月，净值就与上涨作别了。等着它业绩回正就是左三年右三年，再想它回到买入之前的那种年化收益率，更是遥遥无期……

　　这是何苦呢？作为普通投资人，我们手上又没有上亿的资金，何苦做套来套我们手上的那点钱？

　　老娘舅得说，这是一种投资过程中的阴谋论。事实上，除了最近被证监会重点关注的温州帮，大部分投资人的失败，主要是因为在投资的判断中，出现了系统性偏差。

　　什么叫“系统性偏差”？让我们从大数法则和小数定律说起。

　　大数法则很多人都听过，又称大数定律或者大数率，是一个概率论的定律，其核心思想是：在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值。

　　一个大数法则的应用就是经典的证券组合管理理论，这一理论认为股票数量超过20个基本上就可以减少绝大部分非系统性风险，整个组合的收益率与指数的偏差就会比较小。要是股票数量越多，偏差越小。

　　而小数定律又是什么？小数定律认为人类行为本身并不总是理性的，在不确定性情况下，人的思维过程会系统性地偏离理性法则而走捷径。在判断不确定事件发生的概率时，会把大样本下出现的结果自动套在小样本的结果预测上。

　　比如说，有一个著名的实验：连续扔硬币，一连9次都扔出了正面，接下来会有更多人押注下一把会扔出反面来。但事实并非如此。每一次扔硬币的结果在统计上都是独立的。人们认识不到随着样本规模的扩大，随机变量的样本均值的方差减小的有多快。

　　小数定律的例子套在基金圈看也一样：当投资者观察到一位基金经理在过去两年表现好于其他人，就自动地总结，说这位经理水平要高一些，而这一结论的统计学意义，其实没有那么强。反过来说，因为一位曾经被寄予厚望的基金经理连续数月遭遇业绩回撤，就说他无能或者欺世盗名，从统计学上来说也是纯臆测式的表达。

　　为什么黑马基金成了斑马？为什么牛股成了牛皮股？也许，它们本来就不是什么黑马或牛股，仅仅是市场对此进行解读时，对短期的“好成绩”作出了过度的反应。

　　听完这些，感觉好点了吗？