Deze valkuil komt vooral voor bij het maken van kosten die niet kunnen worden terugverdiend. Deze zogeheten sunk costs zijn bijvoorbeeld investeringen in nieuwe technologieën door een bedrijf, zoals de investeringen van farmacie ondernemingen in nieuwe medicijnen. Het sunk cost effect is de neiging die we hebben om de voorgaande investeringen te laten meewegen bij het maken van een beslissing. Zelfs bij matig rendabele investeringen kan er extra geld in worden gestoken om de irrationele reden dat anders de al gedane investeringen ‘weggegooid geld’ zijn.

Ondanks dat de op deze site behandelde psychologische effecten misschien abstract overkomen, spelen ze wel degelijk een rol in de markt. Als een technisch analist het heeft over steunen en weerstanden, dan heeft hij het eigenlijk over psychologische effecten zoals ankering en recency effects. In dit artikel wil ik laten zien welke effecten een rol kunnen spelen bij traders, en hoe ze hun invloed op de markt kunnen hebben. Hiervoor kijk ik naar de grafiek van Royal Dutch Shell, welke een geruime tijd gevangen zat in een trading range.

Onlangs heeft IRIS, het onderzoeksinstituut van Robeco en de Rabobank, een onderzoek gehouden onder Nederlandse fusies en overnames in de periode 1997 tot en met 2006. In deze periode vielen 72 transacties, waarbij het overnamedoelwit een Nederlandse beursnotering was. Overnames door Nederlandse ondernemingen in het buitenland hebben gedaan zijn niet meegenomen in dit onderzoek. Van de totaal 72 transacties, waren er 18 waarbij één van de twee ondernemingen niet een beursnotering had.

Traders en wetenschappers kennen dezelfde problemen met het testen van een strategie. Beiden hebben een bepaalde hypothese over hoe de werkelijkheid in elkaar steekt, en willen dit testen. Een trader heeft bijvoorbeeld de hypothese dat een bepaalde technische indicator een goed winstgevend signaal geeft, en wil weten of dit inderdaad zo is. Een wetenschapper heeft bijvoorbeeld het idee dat een nieuwe therapie betere en snellere resultaten geeft. Ondanks dat dit zo op het oog sterk verschillende manieren zijn, willen beiden hun idee op een dusdanige manier testen dat het zo objectief mogelijk is. De trader zal waarschijnlijk een backtest uitvoeren, en de wetenschapper vergelijkt bijvoorbeeld een experimentele groep die de nieuwe therapie kregen met een controle groep die nog de oudere behandelingsmethoden kregen.

Ik heb al eerder stil gestaan bij de kenmerken van een expert, maar in Way of the Turtle van Curtis Faith kwam ik een interessant stukje tegen over het verschil tussen experts en pseudo-experts. Curtis Faith is één van de vroegere Turtles, welke een groep mensen waren die werden getraind door twee succesvolle traders, Richard Dennis en William Eckhardt. Weliswaar vielen enkele van deze groep uit, en waren ze niet allen even succesvol, maar over het algemeen was het ‘experiment’ geslaagd. Curtis Faith was één van de succesvollere Turtles. Hoe kijkt hij tegen experts aan?

We zagen bij de self-serving bias dat we geneigd zijn successen aan onszelf toe te schrijven, en het falen af te schuiven op externe factoren. Hiernaast komt dit effect ook naar voren bij het schatten van je kansen. Ook daarbij neigen mensen dit te overschatten bij positieve gebeurtenissen, terwijl de kans op een negatieve gebeurtenis eerder wordt onderschat. De self-serving bias leid er ook toe dat we overschatten hoe goed we ergens in zijn. Het klassieke voorbeeld hiervan is dat nagenoeg elke automobilist denkt dat hij of zij beter rijd dan een ‘gemiddelde automobilist’, wat natuurlijk simpelweg niet mogelijk is.

Deze valkuil speelt een rol bij veel verschillende typen beleggers, of je nu een beleggingsfonds hebt aangekocht, in individuele aandelen investeert, of een day trading strategie bedenkt. Waarschijnlijk zul je bij al deze activiteiten bekijken hoe de historische rendementen waren. Heeft die fondsbeheerder zijn benchmark vaak verslagen? Hebben die aandelen met een lage k/w-verhouding goed gepresteerd? En tenslotte, als ik dit aankoopsignaal neem, hoe groot is de kans op winst dan? Om deze vragen te kunnen beantwoorden moeten we terugkijken hoe vaak een bepaalde situatie zich voordeed, en wat vervolgens de uitkomst was. Bij dit terugkijken kunnen we in de valkuil van de law of small numbers vallen.

We zagen bij andere valkuilen al dat ons geheugen vaak wordt beïnvloed door bepaalde psychologische valkuilen, of we er nu bewust van zijn of niet. Zo zagen we bij de ‘hindsight bias’ dat we het achteraf logisch vinden dat bepaalde gebeurtenissen plaatsvonden. Maar ook door ‘recency effects’ is het moeilijk om objectief naar het verleden te kijken, omdat we hier de meest recentste data het belangrijkste achten.
De peak-end rule beïnvloed hoe we terugkijken op emoties bij het beoordelen van gebeurtenissen.

De uitspraak ‘de markt richt zich veel meer op de korte termijn’ zal je wel bekend in de oren klinken. Het lijkt inderdaad zo dat de markt zich op een steeds kortere termijn richt, maar is dat nu ook echt zo? En zo ja, hoe kort is een ‘korte termijn’?