近因偏誤是什麼？去年漲最多的類股，隔年的名次跟丟骰子差不多

近因偏誤是什麼？為什麼最近的事特別有分量

如果有人問你「明年股市會漲還是跌」，你腦中第一個浮現的是什麼？
多數人想到的不是過去一百年的統計，是最近幾個月的新聞、上個月帳戶的損益、這週大家在聊的那幾檔股票。

心理學很早就觀察到這件事。記憶實驗裡，給受試者念一串單字再請他們回想，清單最後面那幾個字被記住的比例明顯比中間高，這叫近因效應（recency effect）。
阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）與丹尼爾·康納曼（Daniel Kahneman）1974 年在《科學》期刊發表的研究則指出，人判斷一件事有多常發生時，會用「想起例子有多容易」來代替真正的頻率，這叫可得性捷思（availability heuristic）。
最近發生的事最容易想起來，所以在心裡的分量就被放大了。

這兩件事接在一起，就是投資人常說的近因偏誤：剛發生的事被當成常態，很久以前的事被當成例外。
有這種傾向不代表人笨。在很多日常情境裡，最近的資訊確實比較有用，昨天塞車的路今天多半也會塞。
麻煩出在股市：價格的短期起伏有很大一塊是雜訊，最近一年的漲跌拿來猜下一年，比你以為的弱很多。

在股市裡長什麼樣子

近因偏誤在投資上最常見的幾種樣子，你可能每一種都遇過：

學術研究也看得到同樣的痕跡。羅賓·格林伍德（Robin Greenwood）與安德烈·施萊弗（Andrei Shleifer）2014 年整理了美國六份投資人對股市報酬預期的調查，發現大家對未來報酬的預期，跟過去一段時間的漲幅同方向走：剛漲完就特別樂觀，剛跌完就特別悲觀。
同一篇研究也指出，這些預期跟用股價水準估出來的預期報酬是反方向的：大家最樂觀的時候，往往正是股價已經偏貴、之後報酬偏低的時候。

基金也一樣。馬克·卡哈特（Mark Carhart）1997 年研究美國股票型基金的績效能不能延續，結論是去年的贏家隔年還能領先的那一點點，大多可以用持股剛好搭上漲勢來解釋，看不出經理人的選股功力，持續得比較穩定的反而是墊底的那群，這些基金的費用和交易成本通常偏高，但光靠這點也解釋不完。
所以「挑去年第一名」這個動作，買到的常常只是去年的運氣。

BOS 回測：去年的冠軍類股，隔年排第幾名？

如果最近一年的表現真的能延續，最簡單的檢驗方法就是：每年找出漲最多的產業，看它隔年還排不排得上前面。

我們用美國股市的九個產業類股 ETF（科技、金融、能源、醫療保健、必需消費、非必需消費、工業、原物料、公用事業）做這件事。
每年用整年的含息報酬排名，記下第一名，再看它在隔年九個類股裡排第幾。
資料從 1999 年到 2025 年，總共 26 次。
假如去年的資訊完全沒用，等於每年閉著眼睛隨便挑一檔，那麼九個名次每一個都會平均分到 2.9 次。

結果看不出延續，真要說的話反而偏後段。26 次裡，去年的冠軍隔年繼續拿第一的只有 3 次，跟隨便挑一檔的機率差不多。
擠進前三名的有 5 次，佔 19.2%，隨便挑的話是三分之一。
排到最後三名的有 13 次，剛好一半，隨便挑的話也是三分之一。
平均下來，去年的冠軍隔年排在第 5.6 名，九個類股的正中間是第 5 名。
不過 26 次太少，還不能說冠軍隔年一定會變差。

拿「每年隨便挑一檔」來對照會更清楚：重複兩萬次，平均名次有九成落在 4.2 到 5.9 名之間。
第 5.6 名還在範圍內，但已經靠近比較差的一頭，隨便挑的結果有九成比追冠軍好或一樣。
把九個類股全部放進來看，每個類股今年的名次跟隔年的名次，相關係數是 -0.05，幾乎就是零。

把每一年攤開來看

最戲劇性的是這兩個例子。1999 年科技類股漲了 65.1%，網路泡沫破掉的 2000 年跌了 41.9%，從第一名直接掉到最後一名。
2022 年能源類股漲了 64.3%，隔年小跌 0.6%，排到第 7 名。
當然也有延續的年份，能源 2004 到 2005 年、科技 2019 到 2020 年、能源 2021 到 2022 年都連莊過。
可是事後回頭看才知道哪幾年會延續，站在年初，你分不出來今年會延續還是會反轉。

如果每年都把錢全部換成去年的冠軍，26 年的年化報酬是 7.2%，九個類股平均分配是 8.6%。
這 1.4 個百分點的落後不要看得太重：每年隨便挑一檔的年化報酬，有九成落在 3.5% 到 12.2% 之間，7.2% 在裡面，大約一半的隨便挑法比它好，這點落後分不出是不是運氣。
所以「去年第一名」這個資訊，拿來猜明年誰會領先，看不出任何幫助。

BOS 回測：大漲一年之後，隔年會比較好嗎？

近因偏誤也會發生在整個市場上。剛大漲完一年，人會覺得「牛市來了」，剛大跌完一年，會覺得「熊市還沒走完」。
我們拿 S&P 500 從 1928 到 2025 年的含息年報酬，把每一年和它的隔年配成一組，總共 97 組，畫成下面這張圖。

如果今年的漲跌會延續，點應該往右上排成一條斜線，如果會反轉，應該往右下排。
實際上兩種都沒有，相關係數是 -0.02。

分組來看也一樣：

大漲 25% 以上的隔年，中位數 12.8%，比全部年份的 14.8% 略低，上漲的比例 65% 也略低於全部年份的 73%。
可是隨機抽同樣 26 個年份，中位數有九成會落在 6.0% 到 19.8% 之間，12.8% 在範圍裡，這點落差分不出是不是運氣。

大跌 10% 以上的隔年，中位數看起來很高，有 22.6%，但只有 12 次，上漲的只有 7 次。
隨機抽 12 個年份，中位數九成落在 2.4% 到 23.1% 之間，22.6% 也還在裡面。
1930、1931 年大蕭條是連續大跌，2001、2002 年網路泡沫也是，所以這組的平均數只有 8.0%。
次數太少，還不能當訊號，拿來當「跌完就該買」的理由太勉強。

不管是大漲完還是大跌完，隔年的樣子都跟「隨便一年」差不多。最近一年給你的感覺很強烈，給你的資訊卻很少。

近因偏誤、動能投資、羊群效應怎麼分

你可能會問：學術界不是證實過動能投資有效，過去一年漲最多的股票接下來還會繼續領先嗎？跟上面的結果是不是矛盾？

不矛盾，兩件事量的東西不一樣。
動能研究看的是幾百、幾千檔股票裡漲幅最前面的一整籃，每個月調整，多出來的報酬是一年幾個百分點，而且會在某些年份大幅回吐。
托比亞斯·莫斯科維茨（Tobias Moskowitz）與馬克·格林布拉特（Mark Grinblatt）1999 年的研究也發現產業層級有動能，但同樣是一籃產業、半年到一年的期間。
我們的測試每年只挑一檔、只有 26 年，量不出那種幾個百分點的效果。
它要回答的問題比較單純：一般人憑印象挑出去年最強的類股，有沒有用？答案是看不出來。

近因偏誤常常跟另外兩種偏誤一起出現。去年漲最多的產業，今年就是新聞與社群討論最多的產業，於是羊群效應和錯失恐懼會跟著上來。
這幾種偏誤加在一起，結果就是在熱潮的高點買進。

怎麼不被最近的行情牽著走：四個做法

• 判斷之前，先查「全部年份」的比例。想說「跌完一定會反彈」或「漲完一定會拉回」之前，先看看不分情況的時候，上漲的年份本來就有七成左右。條件下的比例如果跟全部年份差不多，那個條件就沒有告訴你新的東西。
• 把時間拉長到十年以上再看報酬。看基金或 ETF 的績效時，跳過「近一年」那一欄，直接看十年、二十年，並且拿它跟同類的指數比。一年的數字被運氣影響太大。
• 用事先定好的比例做資產配置，定期再平衡。規則在冷靜的時候寫好，例如股票七成、債券三成，每年調回一次。漲多的資產自然會被賣掉一點，跌多的會被買回一點，剛好跟近因偏誤反方向。
• 買之前問自己：如果這件事發生在五年前，我還會這樣想嗎？把最近的新聞拿掉、只看這家公司或這個產業的長期紀錄，如果理由就不成立了，你買的可能只是最近的行情。

這些做法的共同點是把決定交給規則和長期資料，不交給最近的感覺。
近因偏誤沒辦法靠意志力消除，只能讓它沒有機會在下單時插手。

常見問題

本文作者｜林修禾 Joshua Lin

投資與教學資歷都超過二十年。教學橫跨三個階段：從兒童理財教育起步，到成人的價值投資，再到近年的量化交易。曾創立三間公司，並以價值投資建立起財務上的獨立與自信，也擔任過台積電的理財培訓師，是價值投資的國際級講師。他始終相信，理財是為了把生活過得更好，而看懂財報、獨立思考，遠比追逐明牌或現成的答案更重要。

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