财聚网在市场中，很多机会就源自于根深蒂固的人类特征。利用海龟方式，我们可以发现预示着这些机会的市场行为。我们将在本章的一些例子中看到，人类的情绪和非理性思考可以制造出一种重复性的市场模式，这种模式便是机会出现的信号。
在那些较为简单原始的环境中，人类已经形成的某些特定的世界观对他们大有帮助，但在交易世界中，这些认识反而成了障碍。人类认识现实的方式可能出现扭曲，科学家们称为认知偏差（cognitivebias）。
•沉没成本效应（sunk costs effect）：更重视已经花掉的钱，而不是未来可能要花的钱。
•处置效应（disposition effect）：早早兑现利润，却让损失持续下去。
•结果偏好（outcome bias）：只会根据一个决策的结果来判断它的好坏，而不去考虑决策本身的质量。
•近期偏好（recency bias）：更重视近期的数据或经验，忽视早期的数据或经验。
•锚定效应（anchoring）：过于依赖（或锚定）容易获得的信息。
•潮流效应（bandwagon effect）：盲目相信一件事，只因为其他许多人都相信它。
•小数定律（the law of small numbers）：从太少的信息中得出没有依据的结论。
研究表明，损失的心理影响可能比赢利大一倍。对交易行为来说，损失厌恶影响一个人使用机械性交易系统的能力，因为使用这类系统的人对损失的感受要强于对潜在赢利的感受。
举个例子。假设ACME公司投入了1亿美元开发一种用于生产笔记本电脑显示屏的特殊技术，但在这笔钱已经花掉之后，该公司却发现另外一种技术明显更好，而且更有可能及时带来它所期望的成果。
如果从纯理性的角度出发，ACME公司应该权衡一下采用这种新技术的未来成本和继续使用当前技术的未来成本，然后根据未来的收益和支出状况作出决策，完全不必考虑已经花掉的那些研发投资。
但是，沉没成本效应会促使决策者们考虑已经花掉的钱，而且他们会认为，转而采用另外一种技术就等于浪费了1亿美元。
他们也许会坚持最初的决策，即使这意味着未来的生产成本要大上两三倍。沉没成本效应导致了糟糕的决策，这种现象在群体决策中往往更加明显。
几天之后，他的头寸损失了500美元。又过了几天，损失上升到了1 000美元以上：超过了他的交易账户的10%。账户的价值已经从10 000美元下降到了不到9 000美元。这正是他最初定下的退出点。
割肉退出对一个有损失厌恶症的交易者来说是件极端痛苦的事，因为这会让损失变成板上钉钉的现实。他相信，只要他坚持不退出，他就有机会等待市场反弹，最终失而复得。
沉没成本效应则会让决策过程变了味儿：有损失厌恶症的交易者考虑的不是市场下一步会怎么变化，而是怎么想办法避免让那1 000美元真的打水漂。所以，这个新手决定继续持有这个头寸不是因为他相信市场会反弹，而是因为他不想接受损失，白白浪费那1 000美元。那么，如果价格继续下跌，损失上升到了2 000美元会怎么样呢？
理性思维要求他退出。不管他最初对市场有什么样的假设，市场已明显证明了他的错误，因为价格已经远远低于他最初定下的退出点。不幸的是，上述两种认知偏差在这个时候变得更严重了。他想避免损失，但损失更大了，更加不堪忍受。
对许多人来说，这种心理会继续下去，直到他们把所有的钱都输个精光，或者终于在恐慌之中仓皇逃出，让账户赔掉30%~50%——也就是3~5个10%。
类似的，早早兑现利润的倾向也是来源于人们不愿意丢掉赢利机会的倾向。对怀有这种倾向的交易者来说，弥补大损失是很难的，因为能够赚大钱的交易早早就被终结，潜力也就永远失去了。
结果偏好会导致人们过于重视实际发生的事情，忽视决策本身的质量。在交易世界中，即使是正确的方法也可能赔钱，甚至有可能连续赔钱。
这些损失会导致交易者怀疑自己，怀疑自己的决策程序，于是对自己一直在使用的方法作出负面评价，因为这个方法的结果是负面的。再加上近期偏好，这个问题会变得尤其严重。
比如，如果一个交易系统在6次测试中有4次成功，大多数人都会说这是一个好系统，但从统计学上说，并没有足够多的信息可以支持这种结论。
同样的，如果一个共同基金经理连续3年的表现都强于指数的表现，他会被当成英雄。遗憾的是，几年的表现并不能代表长期表现。信奉小数定律会导致人们过早地建立信心，或过早地失去信心。
再加上近期偏好和结果偏好的影响，交易者往往会在一个有效的系统刚要开始发挥作用的时候就将它抛弃。