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Amos Tversky nasceu em 1937 em Tel Aviv (Israel). Ele se formou na Universidade de Harvard em 1965. Foi professor de Psicologia e Economia na Universidade de Stanford até sua morte em 1996.
Sua vida e carreira estão repletas de realizações notáveis que revolucionaram nossa compreensão das decisões financeiras. Tversky se destacou como um estudante excepcional durante sua educação primária e secundária. Seu amor pelo conhecimento e sua habilidade para o raciocínio lógico se tornaram evidentes desde tenra idade. Posteriormente, Tversky ingressou na Universidade Hebraica de Jerusalém, onde continuou cultivando sua paixão pela psicologia e matemática, duas disciplinas que se tornariam a base de seu trabalho revolucionário, graduando-se em Matemática.
Após completar seus estudos universitários, Amos Tversky embarcou em uma carreira como pesquisador, concentrando sua atenção na psicologia e na tomada de decisões. Tversky continuou sua educação e embarcou em um programa de doutorado em Psicologia. Ele obteve seu doutorado em Psicologia pela Universidade de Harvard em 1965, onde aprofundou seus estudos sobre tomada de decisões e a influência dos vieses cognitivos no processo de tomada de decisões.
Sua abordagem inovadora e sua capacidade de desafiar ideias convencionais permitiram que ele se destacasse rapidamente no meio acadêmico. Tversky começou a colaborar com outros acadêmicos proeminentes, incluindo Daniel Kahneman, psicólogo cognitivo com quem formou uma parceria intelectual histórica.
Através de seus primeiros estudos, Tversky estabeleceu as bases do que se tornaria seu trabalho mais influente no campo das finanças comportamentais. Suas pesquisas pioneiras na teoria das perspectivas e vieses cognitivos estabeleceram as bases para uma nova abordagem na compreensão das decisões financeiras e mudaram para sempre a maneira como investidores e analistas veem o mercado. Com Kahneman, originaram a Teoria Prospectiva para explicar a irracionalidade das escolhas econômicas. Ele também colaborou com Thomas Gilovich, Paul Slovic e Richard Thaler em vários papers.
A teoria das perspectivas, também conhecida como teoria prospectiva, explicará como as pessoas tomam decisões em situações que envolvem risco. Esta teoria propõe que nossas decisões são influenciadas não apenas pelos resultados esperados, mas também por como percebemos e valorizamos esses resultados. A teoria das perspectivas é baseada em duas ideias fundamentais: a função de utilidade e a função de ponderação.
A função de utilidade refere-se a como valorizamos os resultados e os ganhos ou perdas associados a eles. Segundo a teoria das perspectivas, as pessoas são mais sensíveis às mudanças na utilidade quando estão em faixas de ganho do que quando estão em faixas de perda. Em outras palavras, o valor que atribuímos a um ganho ou perda não é proporcional ao tamanho absoluto do ganho ou perda, mas depende de nossa referência ou ponto de partida.
A função de utilidade também sugere que as pessoas tendem a ser avessas às perdas, valorizando mais a evitação de uma perda do que a obtenção de um ganho equivalente. Esta aversão às perdas pode levar a comportamentos de aversão ao risco e a evitar situações que resultem em perdas.
A função de ponderação refere-se a como as pessoas avaliam a probabilidade de um resultado ocorrer. Segundo a teoria das perspectivas, as pessoas não avaliam as probabilidades de maneira objetiva, mas aplicam uma função de ponderação não linear. Isso significa que as pessoas tendem a atribuir uma maior probabilidade a eventos improváveis e uma menor probabilidade a eventos altamente prováveis.
A função de ponderação também implica que as pessoas tendem a ser mais sensíveis às mudanças na probabilidade no intervalo de probabilidades baixas, o que pode levar a uma superestimação de eventos improváveis.
A heurística de representatividade é uma regra geral que usamos para tomar decisões rápidas e simplificar a avaliação da probabilidade de um evento. Também foi proposta por Amos Tversky e Daniel Kahneman como parte de sua pesquisa no campo da psicologia cognitiva.
Conforme a heurística de representatividade, quando avaliamos a probabilidade de um objeto ou evento pertencer a uma determinada categoria, tendemos a basear nossa avaliação na semelhança percebida entre esse objeto ou evento e um protótipo ou estereótipo dessa categoria. Ou seja, perguntamos se o objeto ou evento “se parece” com nossa ideia preconcebida de como algo dessa categoria deveria ser.
Esta heurística pode ser útil para tomar decisões rápidas em situações cotidianas, mas também pode levar a erros sistemáticos em nosso julgamento. Por exemplo, podemos superestimar a probabilidade de algo acontecer só porque se parece com nosso protótipo, mesmo que haja dados ou informações que indiquem o contrário.
Além disso, a heurística de representatividade pode levar à ignorância da base de probabilidades e à falta de consideração de outros fatores relevantes na tomada de decisões. Nos concentramos na semelhança superficial e negligenciamos as informações estatísticas e o contexto.
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