流言驱动的非理性如何侵蚀A股的定价效率

陈嘉禾指出，在资本市场中，投资者往往对流言比对公开数据更敏感：2022-2023年银行板块在估值底部时普遍被贴上“房地产贷款风险爆炸”的标签，但事实上市公司相关业务占比不足10%；港口业也被“中美贸易冲突会让美国方向吞吐量崩盘”的流言包围，实则美国方向吞吐仅占总量的5%；出版业则因“AI将大幅降低编辑成本”而产生短期暴涨。这类案例展示了信息显著性（salience）与情绪性反应如何在没有实质基本面变化时制造价格扭曲，从而削弱价格对真实价值的反应速度[1]。

从行为金融的角度看，A股同样受到注意力偏差、过度自信、从众行为、损失厌恶等偏差影响：投资者更倾向于响应显著的负面/热点事件，短期内推动价格过度波动；而由于散户主导、套利条件受限，理性投资者无法充分对冲噪声交易（noise trading），于是流言驱动的错误定价不容易被迅速纠正，使得市场在信息效率上长期偏离弱式效率假设[2]。

进化心理学认为，人类祖先在部落生存环境中对威胁信息（“你们附近有敌人”）的敏感性被自然选择放大，即使风险概率较低，只要信息显著就能触发动员机制。这意味着现代投资者在面对“房地产违约”“贸易摩擦”“AI替代”等流言时，会自动进入高度警觉状态，哪怕这些信息缺乏统计支持。陈嘉禾因此提出，当前流言之所以短时间内能重塑市场情绪，正是因为这种演化残留使人类偏向于“先反应再验证”，而非冷静地依据数据做出判断[1]。

1. 信息结构化与事实校验链路
   • 建立“多渠道交叉验证”流程：同一主题需同时满足（1）公司公告/财报数据、（2）第三方行业数据、（3）监管数据或权威媒体披露，才能纳入决策。
   • 设立“事实优先”清单：设定关键指标（如贷款占比、客户集中度、主营营收比等）和容许波动范围，遇到流言时先核查指标是否实际偏离。

2. 情绪识别与节奏控制机制
   • 将情绪状态量化（如通过交易频率、收益波动率、舆情热度指数），一旦图谱显示“疑似非理性高峰”，则触发“冷却期”或定投策略，阻止冲动交易。
   • 引入“反向观点”检查：要求团队成员分别扮演“流言验证者”“事实守望者”，书面记录反对意见，避免群体认知偏差。

3. 演化偏差补偿机制
   • 在策略中引入“概率校准”步骤：将“显著但低概率”的事件（如流言驱动的系统性风险）与实际曝险系数（如贷款/营业收入比）进行对照，防止因“演化式恐惧”导致过度反应。
   • 采用“演化式自我认知训练”，通过定期回顾错失的机会和流言追随行为，提升投资者对“直觉反应”的察觉能力，从而减少“先行动再求证”路径。

4. 舆情裂变与资金配置联动
   • 结合舆情数据（搜索指数、传闻热度）与资金流数据（大单净买/卖、换手率），构建“流言热度—资金反应”映射模型，识别流言是否被资金真实驱动还是短期噪声。
   • 设定“流言事件触发点”：当舆情热度飙升但基本面指标未变（或实际指标更优），应优先以“加仓/维持”/“观望”而非“减仓”模式应对，从而避免在非理性恐慌中锁定损失。

5. 治理与制度补强
   • 推动基金或投顾设置“流言过滤委员会”对高频交易策略进行监管，避免算法依据突发舆情进行自动反应。
   • 鼓励监管层上线“信息真实度披露平台”，披露常见误导性传闻真伪与官方澄清，使市场参与者在形成主流认知前具备充足事实基础。

在A股市场中，流言之所以能对估值造成损害，根源在于投资者在进化机制下的“威胁敏感”“显著性偏差”与行为金融中的系统性认知偏差交汇。要提高市场的定价效率，就必须从事实核查、情绪自控、演化偏差补偿以及制度治理等多个维度同时施压。通过构建“事实为锚、数据为盾、流程为戒”的理性决策机制，才能逐步降低流言驱动的非理性交易冲击，实现对价关系与基本面的更精准匹配。

[1] 雪球 - “陈嘉禾- 我们为何相信流言？” (https://xueqiu.com/1340904670/365889265)
[2] 新浪财经 - “浅析行为金融学在量化投资领域的应用” (https://finance.sina.com.cn/stock/zqgd/2025-04-24/doc-ineufhcf3801544.shtml?froms=ggmp)