Dalam bidang investasi dan analisis pasar, kita sering menemui beberapa analis yang mengaku sebagai 'ahli', yang tampaknya selalu dapat menemukan bukti sejarah untuk membuktikan pandangan mereka yang jauh ke depan. Orang-orang ini memiliki kemampuan unik untuk dengan cepat mengeluarkan ramalan dari beberapa tahun yang lalu setelah terjadi perubahan signifikan di pasar, dan mengklaim 'sudah memprediksi hari ini'. Namun, pendekatan ini mengabaikan satu masalah kunci: perubahan dan fluktuasi apa yang dialami pasar antara ramalan itu dan sekarang?
Faktanya, perilaku ini mencerminkan suatu bias kognitif yang khas—memori selektif dan pandangan setelah kejadian. Para analis mungkin telah membuat sejumlah ramalan di masa lalu, di mana pasti ada beberapa yang kebetulan tepat. Namun, mereka cenderung hanya menekankan ramalan yang akurat, sambil secara diam-diam mengabaikan banyak nubuat yang tidak terwujud.
Tindakan semacam ini tidak hanya menyesatkan para investor, tetapi juga mendistorsi hakikat analisis pasar. Analisis yang benar-benar berharga seharusnya dibangun di atas pemahaman mendalam tentang tren jangka panjang pasar, bukan berdasarkan tebakan beruntung atau penilaian setelah kejadian.
Sebagai investor yang rasional, kita perlu waspada terhadap "logika selalu untung" ini, dan seharusnya lebih memperhatikan tingkat akurasi prediksi keseluruhan para analis, serta bagaimana mereka menjelaskan dinamika perubahan pasar. Hanya dengan cara ini, kita dapat benar-benar mendapatkan manfaat dari analisis profesional, dan tidak terjebak oleh "ramalan" yang dangkal.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
18 Suka
Hadiah
18
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
consensus_failure
· 5jam yang lalu
Setelah kejadian, Zhuge Liang benar-benar menjengkelkan.
Lihat AsliBalas0
TokenTaxonomist
· 11jam yang lalu
secara statistik, 99,7% dari "pakar" ini adalah jalan buntu evolusi
Lihat AsliBalas0
SnapshotStriker
· 11jam yang lalu
Orang-orang ahli seperti ini hanyalah omong kosong.
Lihat AsliBalas0
LuckyBearDrawer
· 11jam yang lalu
笑死了 专家都是Kebijaksanaan melihat ke belakang
Lihat AsliBalas0
rugged_again
· 11jam yang lalu
play people for suckers
Lihat AsliBalas0
SchroedingerGas
· 11jam yang lalu
Kucing buta yang kebetulan membunuh tikus saja sudah dibesar-besarkan.
Dalam bidang investasi dan analisis pasar, kita sering menemui beberapa analis yang mengaku sebagai 'ahli', yang tampaknya selalu dapat menemukan bukti sejarah untuk membuktikan pandangan mereka yang jauh ke depan. Orang-orang ini memiliki kemampuan unik untuk dengan cepat mengeluarkan ramalan dari beberapa tahun yang lalu setelah terjadi perubahan signifikan di pasar, dan mengklaim 'sudah memprediksi hari ini'. Namun, pendekatan ini mengabaikan satu masalah kunci: perubahan dan fluktuasi apa yang dialami pasar antara ramalan itu dan sekarang?
Faktanya, perilaku ini mencerminkan suatu bias kognitif yang khas—memori selektif dan pandangan setelah kejadian. Para analis mungkin telah membuat sejumlah ramalan di masa lalu, di mana pasti ada beberapa yang kebetulan tepat. Namun, mereka cenderung hanya menekankan ramalan yang akurat, sambil secara diam-diam mengabaikan banyak nubuat yang tidak terwujud.
Tindakan semacam ini tidak hanya menyesatkan para investor, tetapi juga mendistorsi hakikat analisis pasar. Analisis yang benar-benar berharga seharusnya dibangun di atas pemahaman mendalam tentang tren jangka panjang pasar, bukan berdasarkan tebakan beruntung atau penilaian setelah kejadian.
Sebagai investor yang rasional, kita perlu waspada terhadap "logika selalu untung" ini, dan seharusnya lebih memperhatikan tingkat akurasi prediksi keseluruhan para analis, serta bagaimana mereka menjelaskan dinamika perubahan pasar. Hanya dengan cara ini, kita dapat benar-benar mendapatkan manfaat dari analisis profesional, dan tidak terjebak oleh "ramalan" yang dangkal.