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在2004年美国总统竞选中，有学者（Westen等人，2006）曾经进行了一次很有意思的试验。这项研究中邀请了30个人参与，其中一半人自称是共和党派，另一半自称是民主党派。在一次核磁共振扫描中，参与试验的人被要求对乔治·布什（George W.Bush）和约翰·克里（John Kerry）做出负面评价。扫描的结果表明，在评价的过程中，大脑中与推理相关的部分，也就是背外侧前额叶皮质，并没有参与。相反，大脑最活跃的区域是与处理感情、解决冲突和做道德判断有关的区域。这项研究明显说明，为什么人们在面对相同信息时，却得出了不同甚至相反的结论以及这是如何发生的。Westen博士对此有一段完美的总结：
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与意识推理相关的神经回路并没有参与到评价过程中。从本质上说，这些党派支持者就像在不停旋转的万花筒，直到转出他们想要的结果。然后通过去除负面的情感状态，激活正面的情感状态，他们的信念得到大大增强……每一个人，无论是企业高管、法官、科学家还是政客，只要能通过改变对“事实”的注解获得既得利益，他们就有可能会做出带有情感偏差的决断[1]。
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在多种不同的认知偏差中，高智商的人实际上更可能会产生确认偏差。高智商的人期望自己做的决断是正确的。他们通常也的确是正确的。他们总是期望得到确认自己判断的证据。因此从这一角度讲，任何证据都是可以看到的。这其实意味着，在某一确定点后，我们无法再从新的证据中获得任何有价值的信息。
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已经有一些科学的方法来部分战胜确认偏差。在开始试验（或对某个交易想法进行回测）之前，我们必须对如何评价结果事先定好标准。此外，我们必须主动地去寻找相反的证据，那些违反我们假说的东西。如果某个想法能够在被充分怀疑的情况下还保留，那我们对它的有效性就会更有信心，而不是简单的不停地找那些支持性证据。
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交易员在寻找交易想法和策略时需要灵活和无偏见，但在验证它们的时候，则需要严格地遵守规则。
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[1] “ Emory Study Lights Up the Political Brain, ” ScienceDaily, January 31, 2006, www.sciencedaily.com/releases/2006/01/060131092225.htm.
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） 事后聪明偏差
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当一件事情发生以后，我们会倾向于认为这件事情是可以预知的。这就是事后聪明偏差（hindsight bias）。最终实际发生的那个结果比起其他那些没有发生的可能结果，更容易让我们理解。当我们把这些结果回溯拟合数据时，会高估预测结果的精确性。这也被称为是“我早就知道会这样”效应。一些学者在不同的背景下研究了这个效应，包括政治（Blank等人，2003）、医药（Arkes，1981）、刑事审判（Bryant和Brockway，1997）以及竞赛（Louie等人，2000）。
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该偏差容易导致任意交易，因为它总是在交易机会的选择和持有期上缺乏明确定义的规则。会这样做的交易员其实是处在一个复杂环境中，有许多模棱两可的信息碎片需要去处理。例如，单个价格图可以被解释为多种价格模式。当最终结果出来时，好像一切都很显然，但在结果出来之前并不是这样。
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这种偏差甚至会影响职业历史学家，虽然他们应该对此有更多了解。现在（2013年）我们知道，因入侵伊拉克而随后导致的混乱不可避免，但在战前，并不是所有人都这样认为。看来历史学家也不能幸免。
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糟糕的是，事后聪明偏差很难避免，即便我们已经对它已经非常重视。这种心理倾向是根深蒂固的。
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我们容易产生事后聪明偏差，是因为我们对记忆进行归类的方式。我们储存知识的方式是把它与类似的事件联系起来（例如，盈利的交易会被放在一起），而不是按照事件发生的顺序（例如，10月23日发生的交易）。因此当我们知道某笔交易的结果时，它会与类似的交易存放在一起，从而就很难想回忆起这笔交易发生的时间。
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我们可能必须接受这个不足之处，并通过适当的程序来减轻这种效应。保留好交易记录可以提供帮助，然后我们就可以冷静对待每个时间段发生了什么。传统的写交易日志的方式（每个人口头上都答应去做，但实际上只有很少的人能够坚持）同样有效。
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另一个值得培养的好习惯是记录下所有预测并对失败进行准确定义，这可以让我们的预测得到检验。例如，“如果波动率价差并没有在下个月回归均值，我就退出这笔交易”就是一个被准确定义的，可被检验的预测，而“波动率会回归”就不那么好了。在交易过程中的每个水平都应该这样做，这是很重要的。不管我们是在准备一笔新的交易，还是雇用一个新的交易员，我们都需要设置好被准确定义的时间线和目标。
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在交易中，事后聪明偏差的最大危险可能是使我们的交易量变得很大。当看到交易结果的时候，我们很容易就认为“我们早就知道会是这个结果”，然后就决定下一次交易时放大交易量，它也会使我们在事后成为过度指责下属的上司。回顾在市场中所发生的事情，我们会认为市场的每一个发展都很明显（管理交易员的经理需要特别留意这个倾向，因为看起来似乎你指出了这些明显发展。这么做的话，很难不被认为是事后诸葛亮）。
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） 锚定与调整偏差
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这是个认知偏差，会使得我们选择已知的锚（anchors）或者说熟悉的头寸，随后根据在这个起始点上做一些后续的调整来做出估计和决策（Kahneman和Tversky，1973）。我们更擅长相对思考而不是绝对思考。
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如果有人问我们原油价格是高于还是低于60美元一桶，可能我们给出的任一答案的可能性是相同的。如果继续被问到实际石油价格应该是多少，我们可能会猜是60美元左右一桶。我们被前一个问题“锚定”了。
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有学者研究了这种偏差在股票交易中的情况（George和Hwang，2004）。这些研究表明，52周的最高价在预测收益中有显著的作用。这与交易员锚定（在最高价），然后在此基础上进行调整的想法是一致的。
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在波动率交易中，这会是一个特别的问题，因为我们需要对隐含波动率和未来已实现波动率做出判断。如果有人问我们，“你会以40%的价格卖出AAPL的隐含波动率吗”？我们的大脑就会锚定在这个水平上。这个问题和“你会以什么价格卖出AAPL波动率”是完全不同的。要避免这种偏差，你需要试着在观察市场隐含波动率前设定好买入和卖出的波动率水平。如果不这样做的话，这样的行为比偷看答案还要严重，甚至会影响到你的答案。
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Driessen等人（Driessen、Lin和Van Hemert，2011）对于波动率预测有关的出版物进行了直接研究。他们发现，当股票价格接近52周最高价或最低价时，隐含波动率会下降。当在接近最高价时，波动率平均会下降0.9个波动率点（t统计量为12.9），而当接近最低价时，波动率会平均下降0.4个波动率点（t统计量为3.8）。如果价格波动的年度区域被击穿，当价格超过最高价时，波动率会上升1.12点；而当跌破最低价时，波动率会上升1.16点。这些结果同样是显著的，t统计量分别为5.6和3.9。这个效应与锚定偏差一致。因为当价格接近极值时，人们会不愿意通过在最高价买入或在最低价卖出的方式，把价格继续朝会让波动率增加的方向推动。
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