股市涨跌竟然与上映的电视节目有关？从丁蟹效应看股市的不理性

丁蟹效应Ding Hai Effect 这个词说来话长，1992年，香港演员郑少秋扮演了一个叫丁蟹的角色，该剧上映期间四天内恒生指数跌598点。之后凡是郑少秋主演的剧集首播，香港股市应声而跌，列举几个以供参考：

94年笑看风云在TVB首播，恒生指数跌2000点

96年新上海滩在TVB首播，恒生指数跌300点

97年天地男儿在TVB首播，恒生指数跌735点

99年神剑万里追，恒生指数跌1176点

2000年世纪之战在ATV首播，恒生指数跌1715点

……

20多年来，凡是郑少秋主演，股市必然急泻，应验32次，其影响力无视播放于哪个电视台，而且从香港扩散到内陆和台湾。比如2013年忠烈杨家将在北京台上映，恒生指数照常跌，上证指数竟然也跌。

那么问题是，这个丁蟹效应真的存在吗？郑少秋的出现真的会导致股市大跌吗？

未必。原因有：

1 很可能只是描述了数据，不能预测未来；

2 很可能只是巧合或者其他原因，不是因果关系；

3很可能是舆论和对丁蟹效应的恐慌导致导致抛售。

建议：

1高风险高收益，股市有风险，其他选择如货币基金相对稳妥，散户业余投资问题之一是难以多样化投资选择，同时关心10只股票就很劳心劳力了，问题之二是花在股市上的时间有机会成本，可能发展自己专精的业务收益率反而更大；

2 投资储蓄要趁早，要么十年前要么现在，指数爆炸有多快，复利效应有多强哈哈哈

3 保险要适当买对抗风险！但是香港保险未必多好；

4 对钱要有目标有意识，知道自己有多少钱，需要多少钱，花钱在什么地方了，毕竟金钱也是实现幸福的一个重要手段呢 

长文分（吐）析（槽）丁蟹效应的内在原因

第一，在数据处理中，预测和描述是不一样的。比如股票的技术分析试图从历史价格变化中找出模式，用来预测未来的价格变动，其实还有很多研究也是试图从过去发生的事情来做出推断，但是其可信度是很值得怀疑的。提出的模型很可能只是完整地描述了过去的数据，未来发展趋势一旦变化，这个模型的适用度未必如何。

从人工智能机器学习上来说，以建立一个辅助管理者决策的模型为例，方法一是把人类的思考方式建立成流程，再让程序去执行和分析，根据人类不同行为的结果来建立一个最优化的模型；方法二是直接给出数据和结果，让程序自己去建立思考流程，再用另一部分数据来检验优化模型。（我理解这两者的区别在于说后者不需要把人类分析的顺序变成程序可读的语言）。

这两种方法听上去都很合理，话说回来问题还是在于到底是描述了过去的数据，还是预测了未来的数据？以及预测未来的准确度。

第二，两个变量存在联系并不代表一定是因果联系，很可能只是偶然联系，强加因果是最典型的逻辑谬误之一。丁蟹效应很可能只是巧合。举个例子，学校门口的面包店每个周一都会换一盆鲜花，这一天的面包销量总是特别好，这难道可以推断出换鲜花就会提高销量吗？很可能只是这天体育课比较多小朋友比较饿而已。同理，在无法控制其他外部因素的条件下，郑少秋主演的剧集首播与股市大跌不一定存在因果关系，很可能恰逢市场波动。

第三，市场是不理性的，舆论谣言下，有人相信了，可能就会在郑少秋主演的剧集首播之前抛售股票，导致指数下跌。从众心理下股市狂泻也是情理之中。

再说一个常见的取笑金融从业者的例子，说基金经理选出来的投资组合往往不如猴子随意选的。从两方面讲这个例子，第一，技术分析和基本分析是不是真的有效？这两种分析用下来往往都有失策的时候，作为投资依据都有其不足性，参与博弈的其他人的行为会影响自己的收益。说个笑话，唯一被证实的能确切保证高收益的股市投资策略是内幕交易。第二，说猴子比人选的好，这个实验的样本数量没有被提及，也是很可疑的。不过之后也有人把用猴子选择改成随机选择1000万只，仍然高于市场收益，这也可能是因为完全分摊了风险啦。

另外一个赌球骗局，说每次猜胜负平三个结果，分别发给三批人，赛后跟进发了正确结果的人，再猜三个结果，继续跟进发了正确结果的人，对方就会相信骗子真的有内幕消息，给钱下注。还有一个常见的图表误导方法，就是拉伸坐标轴，把纵轴的股价变成一厘米代表五元，与一厘米代表五十元，股价下跌10元，两个图看起来是截然不同的。

篇末吐槽：今天上课提到这个效应嘛，老师：“技术面没用，基本面胡说”。那我们为什么要学这些分析呢，难道是为了有理有据地说服别人相信这些金融建议吗╮(╯▽╰)╭