更多的信息是让人更加了解情况还是更分心？判断更精准还是更偏颇？在信息爆炸的时代里，这类问题困扰着所有投资者。
诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼指出，过多的信息很可能导致噪声，这是干扰判断的黑洞
在《噪声》一书中，卡尼曼提出“决策卫生”概念：好比医生做手术前必须仔细洗手，做决策时也有一套“卫生的”思维流程需要遵循。如果你胡乱吸收各种信息，任凭噪声轰鸣，又依赖直觉做决策，以至于产生偏见，就是不讲决策卫生。
投资决策也是如此。我们必须尽量避免噪声与偏见，才能实现更有效的投资。就此，著名金融学家迈克尔·莫布森进行了深入的分析。
来源：整理自《反直觉思考：如何避免不理性的决策失误》
噪声与偏见
首先，噪声、偏见，到底是什么？
噪声是“判断的偶变性”：在不同情形下，人们对同一个问题会得出不同的结论。
一方面，不同决策者之间的判断不同；另一方面，即使是同一位决策者，也可能出于情绪、疲劳等因素，对同一事实得出不同判断。
至于偏见，指的是决策者不恰当地依据过往经验做判断。偏见源于人们对自身经历、观点的过度自信，会导致“可得性偏差”——忽视与自身观点不一致的有效信息。
决策失误，正是噪声与偏见共同作用的结果：错误= 噪声+偏见。
如下图，以射击做比喻，噪声是打枪的人手不稳，哆哆嗦嗦有时候往这边偏有时候往那边偏；偏见是这把枪有问题，打出去子弹总往一个方向偏。
左上的靶子，五发全都命中靶心，我们说它整体的噪声、偏见都很小。
右上的五发靶子上哪都有，但是整体上、平均而言是以靶心为中心均匀分布，我们说它的偏见很小，但是噪声很大。
左下的五发全都打偏了，但是偏的方式是一样的，全都聚集在了靶子的右上角，我们说它的偏见比较大，但是噪声很低。
右下的五发打得又偏又分散，我们说它的偏见和噪声都很大。
用更形象的说法：噪声，是判断的分散，是互相之间都不一致；偏见，是系统性的错误，是都往一个方向偏。
噪声的影响
噪声对决策的影响几何？或许超乎想象。
卡尼曼指出，“噪声通常远远超过人们认为可以容忍的水平，而他们完全没有意识到这一点。”
当人们从新闻、评论分析中获取投资信息时，很可能会受周遭的噪声干扰，偏离理智的决策。下图展示了50名会计师对于应付税款的估计，可见几乎没有人的分析是相近的，噪声非常大，最小的估值与最大估值差了近12000美元。
美国一项研究发现，在预测社会、政治、经济等复杂事件时，判断始终优于他人的 “超级预测者”和普通预测者间的差异， 50%在于“超级预测者”减少了噪声，25%在于减少偏见，25%在于增加信息。
也就是说，我们之所以难以预测，很可能是败在了对噪声的控制上，而不是更为人熟知的偏见、或是信息匮乏。
投资中的噪声
金融市场中存在一些“噪声交易者”，他们将噪声包装为有效信息进行交易。这干扰了投资者准确地认识市场，会造成追涨杀跌、错误定价等局面。
噪声交易自然是不可取的，我们要避免成为“噪声交易者”。但在噪声不可避免的情况下，我们也能够采取应对措施，甚至据此“套利”。
面对噪声，理性的投资者会大量收集、评估信息，了解证券的真实价值，了解其他投资者的交易行为、看空或看多的动机等等，对短期市场走向形成判断，进而看清自己的优势。
例如，当“噪声交易者”杀跌导致市场价格较低时，理性投资者会低价买入，等待市场向公允价值靠拢；当追涨导致价格较高时，则果断脱手、落袋为安。
又比如，受市场噪音的诱导，我们往往认为寻找便宜的证券无比重要，而对鲜少被人谈论的仓位决策漫不关心。但为了实现有效投资，除了要从便宜证券中发现超额收益，还要确定仓位，也就是为此投入多少资金。
“抛开剂量谈毒性就是耍流氓”，抛开规模谈收益率亦然。很多时候，我们花了大量时间寻找定价错误的标的，却很少花时间在确定仓位上，而这对收益无疑造成巨大的影响。
如何降低噪声和偏见?
噪声和偏见如此可怕，如何才能尽量避免他们的不利影响？
（1）集思广益
整合群体的智慧是第一步。
每个人的判断都可能以随机的方式出现偏差，而当把大家的判断结合起来，就能减少群体误差，提高决策准确性。
亚伯拉罕·德·莫弗（Abrahan de Moivre）在 18 世纪早期提出了这一原则的数学依据：平均值的标准误差等于样本的标准差除以样本量的平方根。也就是说，误差随着样本量的增加而减小。
想要让你的投资决策尽可能正确，你可以多跟几个投资高手交流，参考他们意见的平均倾向。
不过，此方法要达到最好的效果，还得尽量满足以下三个条件：
3、最重要的一点，大家之间彼此没有交流，独立作出判断。
当然，你可以不接受别人的判断，但你要意识到，他们的判断同样也影响市场。
（2）使用算法
算法是帮助你实现目标的一套既定程序。蛋糕食谱就是一种算法，如果按照食谱来配料、烤面糊，你就能做出美味的蛋糕。
一些专业人士不认可算法的功效。他们认为，算法的因果关系常常过于松散，使用算法是不切实际的。这确实有一定的道理，但最聪明的做法不是完全抛弃算法，而是将算法的标准动作与自己的能动性相结合。
卡尼曼据此提出“有纪律的直觉”，意思是利用算法系统化地处理问题，同时用自己的判断、直觉辅助最终决策。有证据表明，像这样既肯定算法、又允许主观回旋余地的做法，能够提高决策的整体质量。
（3）流程化：采用“调解评估规程”（MAP）
MAP的逻辑是：根据该决策想要实现的目标，设计更细致的第二层评估指标；借助这些第二层指标，更好地判断决策的合理性。
MAP 有三个步骤：
3、完成所有评估后，讨论最终的决定。
比起单纯依靠直觉，MAP有助于更明智的决策。对于公开市场的投资者来说，MAP能确保投资过程的一致性、严谨性、完整性。
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