Behavioral Finance 是研究心理因素與人類行為如何影響金融市場與投資決策的交叉學科。相較於傳統金融學假設市場參與者皆理性、資訊對稱，行為金融學強調「人性」在決策過程中的作用，包括情緒、偏見、社會從眾等非理性因素。
行為金融學的理論基礎
1. 有限理性（Bounded Rationality）
人類在做出選擇時，因資訊不完全、處理能力有限，常無法做出最優決策，只能在認知限制下做出「夠好」的選擇。
2. 展望理論（Prospect Theory）
由行為經濟學大師 Daniel Kahneman 與 Amos Tversky 提出，指出人們對損失的痛感大於獲利的快感，並在面對風險時有不同的反應：
- 對損失傾向冒險
- 對獲利偏好保守
3. 情緒與市場波動
情緒波動如恐懼、貪婪、焦慮會導致投資者過度反應、非理性買賣，從而放大市場波動性。
常見的行為偏誤與投資錯誤
| 行為偏誤 | 說明 |
|---|---|
| 過度自信（Overconfidence） | 高估自己對市場的判斷能力，過度交易 |
| 損失厭惡（Loss Aversion） | 寧願抱有虧損不願停損，導致損失擴大 |
| 後見之明偏誤（Hindsight Bias） | 事後覺得早知道，錯誤評估過去決策質量 |
| 錨定效應（Anchoring Effect） | 被一個參考價格牽制決策 |
| 從眾效應（Herding） | 隨波逐流，盲目跟風買賣 |
行為金融學在市場中的應用
股票市場
- 散戶集中追漲殺跌形成泡沫與崩盤
- 股價短期波動反映情緒多於基本面
加密貨幣市場
- 預售FOMO、社群喊單、崩盤FUD均為情緒驅動
- Meme幣暴漲暴跌背後隱藏集體非理性行為
金融商品設計
- 結合行為偏誤設計「自動儲蓄」、「限制提款」等投資工具以強化紀律性
財富管理與投資顧問
- 了解客戶行為偏誤與風險承受能力，有助提供更個人化的投資建議
行為金融學對資產定價的挑戰
傳統理論如有效市場假說（EMH）認為市場會反映所有資訊。但行為金融學認為：
- 市場價格可能長時間偏離真實價值
- 泡沫與過度修正皆非例外，而是群體行為的結果
- 非理性存在且可預測
行為金融學的未來與挑戰
- 數據與AI結合：結合大數據與情緒分析，精準預測市場風險點
- DeFi與Web3應用：在去中心化市場中，群體行為更具放大效應
- 教育與風控設計：如何透過設計降低非理性交易風險，是產品設計的新方向
結語：金融市場的本質是人性
行為金融學打破「理性市場」的理論框架，讓我們更貼近真實世界的金融決策模式。了解人性偏誤與情緒如何塑造價格波動，不僅提升投資者的自我覺察能力，也有助設計更具彈性與風控能力的金融機制。在資訊爆炸、情緒快速擴散的今天，掌握行為金融學的邏輯，已是現代投資者與金融從業人員的必修課。
