Bias detector
基于 13 本投资经典的 AI 辅助投资决策系统,覆盖大盘扫描/行业跟踪/组合复盘/深度研究
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[何时使用]当用户需要检查认知偏差时;当用户问"我是否有认知偏差"时;当进行投资决策检查时;当需要避免常见错误时
SKILL.md
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认知偏差检测器 🧠
基于《思考,快与慢》- 丹尼尔·卡尼曼
📋 功能描述
识别投资决策中的 8 种核心认知偏差,提供改善建议。
适用场景:
- 决策前检查
- 认知偏差识别
- 行为纠正
- 理性决策
边界条件:
- 不替代专业建议
- 需诚实自我评估
- 需配合理性分析
- 持续练习改善
🎯 核心功能
功能 1:8 种核心认知偏差检查
8 大偏差:
| 偏差类型 | 描述 | 检查问题 |
|---|---|---|
| 损失厌恶 | 厌恶损失甚于获得 | 是否不愿止损? |
| 锚定效应 | 过度依赖初始信息 | 是否锚定买入价? |
| 确认偏误 | 只找支持证据 | 是否只看利好? |
| 处置效应 | 过早卖出盈利 | 是否拿不住盈利? |
| 从众心理 | 跟随大众行为 | 是否追涨杀跌? |
| 过度自信 | 高估自己能力 | 是否过度交易? |
| 代表性偏差 | 以偏概全 | 是否只看近期? |
| 可得性偏差 | 易记的更重要 | 是否受新闻影响? |
功能 2:偏差影响分析
风险等级:
- 高风险偏差:需立即关注
- 中等风险偏差:需要注意
- 低风险偏差:保持警惕
功能 3:改善建议
针对性建议:
- 具体行动
- 检查清单
- 决策流程
- 持续练习
⚠️ 常见错误
错误 1:不承认自己有偏差
失败案例:
• 认为自己很理性
• 忽视心理因素
• 拒绝检查
• 结果:重复犯错
正确做法:
✓ 人人都有认知偏差
✓ 诚实自我评估
✓ 持续练习改善
预防清单:
- [ ] 是否认为自己"例外"?
- [ ] 是否愿意检查?
- [ ] 是否持续改进?
错误 2:只在亏损时检查
失败案例:
• 盈利时不检查
• 亏损时才反思
• 忽视成功中的偏差
• 结果:盈利是运气,亏损是实力
正确做法:
✓ 每次决策都检查
✓ 盈利也要反思
✓ 持续改进
预防清单:
- [ ] 是否只在亏损时反思?
- [ ] 盈利决策是否检查?
- [ ] 是否区分运气和能力?
错误 3:知道但做不到
失败案例:
• 知道偏差但无法控制
• 情绪化交易
• 结果:知行不一
正确做法:
✓ 用清单强制检查
✓ 建立决策流程
✓ 寻求外部监督
预防清单:
- [ ] 是否有检查清单?
- [ ] 是否有决策流程?
- [ ] 是否有外部监督?
错误 4:过度依赖单一偏差
失败案例:
• 只检查损失厌恶
• 忽视其他偏差
• 结果:顾此失彼
正确做法:
✓ 全面检查 8 大偏差
✓ 识别主要偏差
✓ 针对性改善
预防清单:
- [ ] 是否检查全部 8 种?
- [ ] 是否识别主要偏差?
- [ ] 是否针对性改善?
错误 5:忽视环境因素
失败案例:
• 忽视市场情绪影响
• 忽视媒体噪音
• 结果:被环境影响
正确做法:
✓ 识别环境噪音
✓ 减少媒体暴露
✓ 独立思考
预防清单:
- [ ] 是否受市场情绪影响?
- [ ] 是否过度关注媒体?
- [ ] 是否能独立思考?
错误 6:缺乏持续练习
失败案例:
• 检查一次就放弃
• 不形成习惯
• 结果:偏差依然存在
正确做法:
✓ 每次决策都检查
✓ 形成习惯
✓ 持续练习
预防清单:
- [ ] 是否持续检查?
- [ ] 是否形成习惯?
- [ ] 是否持续练习?
问题: • 知道偏差但无法控制 • 情绪主导决策 • 缺乏纪律
解决: ✓ 建立决策流程 ✓ 使用检查清单 ✓ 寻求外部监督
**错误 4:过度依赖工具**
问题: • 只依赖检测器 • 不深入思考 • 忽视基本面
解决: ✓ 工具是辅助 ✓ 深入分析 ✓ 结合基本面
**错误 5:忽视情绪影响**
问题: • 忽视情绪状态 • 情绪化决策 • 不管理情绪
解决: ✓ 识别情绪状态 ✓ 情绪不好不决策 ✓ 管理情绪
---
## 🔗 相关资源
- `references/cognitive-biases.md` - 认知偏差详解
- `examples/bias-examples.md` - 偏差识别示例
- `templates/decision-checklist.md` - 决策检查清单
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## 📊 输入参数
```json
{
"decision_context": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "决策背景描述"
},
"your_thinking": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "你的思考过程"
},
"emotion_state": {
"type": "string",
"enum": ["兴奋", "焦虑", "恐惧", "贪婪", "平静"],
"required": true,
"description": "当前情绪状态"
},
"position_status": {
"type": "string",
"enum": ["空仓", "持仓", "加仓", "减仓"],
"required": true,
"description": "持仓状态"
}
}
📤 输出格式
{
"status": "success",
"data": {
"bias_check": [
{
"bias_type": "",
"exists": true,
"evidence": "",
"impact": "",
"risk_level": "高 | 中 | 低"
}
],
"high_risk_biases": [],
"medium_risk_biases": [],
"low_risk_biases": [],
"improvement_suggestions": [],
"decision_recommendation": "继续 | 暂停 | 重新思考"
}
}
🧪 使用示例
示例 1:亏损股票决策
输入:
决策背景:持有股票亏损 30%,是否止损
思考过程:已经跌这么多了,应该会反弹吧
情绪状态:焦虑
持仓状态:持仓
输出:
【8 种核心认知偏差检查】
| 偏差类型 | 是否存在 | 证据 | 影响 |
|---------|---------|------|------|
| 损失厌恶 | ✅ | 不愿承认损失 | 高 |
| 锚定效应 | ✅ | 锚定买入价 | 高 |
| 确认偏误 | ✅ | 只找利好消息 | 中 |
| 处置效应 | ❌ | - | 低 |
| 从众心理 | ❌ | - | 低 |
| 过度自信 | ❌ | - | 低 |
| 代表性偏差 | ❌ | - | 低 |
| 可得性偏差 | ✅ | 受近期新闻影响 | 中 |
【偏差影响分析】
高风险偏差:
1. 损失厌恶:不愿止损,可能继续亏损
2. 锚定效应:锚定买入价,忽视基本面变化
中等风险偏差:
1. 确认偏误:只找利好,忽视风险
2. 可得性偏差:受新闻影响,非理性决策
【改善建议】
立即行动:
1. 重新分析基本面
2. 设定止损位
3. 写下买入理由
4. 对比当前情况
决策流程:
1. 基本面是否变化?
2. 买入理由是否成立?
3. 止损位在哪里?
4. 严格执行纪律
【投资建议】
建议:暂停决策
理由:
1. 存在多个高风险偏差
2. 情绪状态不佳(焦虑)
3. 需要重新理性分析
4. 避免情绪化决策
📚 核心理念
关键洞察:
- 人人都有认知偏差
- 承认是改善的第一步
- 工具辅助 + 自我练习
- 建立决策流程
- 情绪管理是关键
健康公式:
好决策 = 理性分析 × (1 - 认知偏差) × 情绪管理
🔗 相关文件
templates/decision-checklist.md- 决策检查清单examples/bias-examples.md- 偏差识别示例集references/cognitive-biases.md- 认知偏差参考
更新日志
- v2.0.0 (2026-03-19): 按照 SKILL-STANDARD-v2.md 重构,添加 Front Matter、坑点章节、相关资源 🧠
- v1.0.0 (2026-03-13): 初始版本,认知偏差检测器上线 🧠
人人都有认知偏差。承认是改善的第一步。 🧠
🔧 故障排查
| 问题 | 检查项 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 不触发 | description 是否包含触发词? | 将关键词加入 description |
| 运行失败 | 脚本有执行权限吗? | chmod +x scripts/*.py |
| 数据获取失败 | 网络连接正常吗? | 检查网络或 API 状态 |
| 数据不足 | Tushare 积分足够吗? | 签到获取更多积分或使用免费数据源 |
| 输出异常 | 输入格式正确吗? | 检查股票代码格式(如 600519.SH) |