プロスペクト理論とは、行動経済学における代表的な成果として有名です。
ダニエル・カーネマン氏とエイモス・トベルスキー氏によって１９７９年に考案されました。
その後２００２年にダニエル・カーネマン氏はノーベル経済学賞を受賞しています。
では、プロスペクト理論がＦＸとどのような関係があるのかを説明します。
あなたはトレードで、損失を出してしまったときに、
「その損失を取り返してやろう」
ついついこのように思ってしまうことがありますでしょうか？
そして、ついつい損大利小になってしまってはいませんでしょうか？
ＦＸではこの考え方は間違った考え方なのです。
しかし、この間違った考え方を多くの方がしてしまいますし、
この考え方をしてしまって仕方がないのです。
ですが、私たちはこのような間違った考え方を自然にとってしまうのです。
このことを説明するためにあなたに簡単な心理テストを行ってみます。
ぜひお付き合いください。
では以下の２つの問いに答えてみてください。
・問１ あなたに以下の２つの選択肢が提示されたとします。
１．選択Ａ：１００万円が無条件で手に入る
２．選択Ｂ：コインを投げ、表が出たら２００万円が手に入るが、裏が出たら何も手に入らない
・問２ あなたは２００万円の借金を抱えているとします。
そして、以下の２つの選択肢が提示されたとします。
１．選択Ａ：何もせずに借金を１００万円免除してもらい、借金の残金が１００万円になる
２．選択Ｂ：コインを投げ、表が出たら借金を全額免除してもらえるが、裏が出たら借金の総額は変わらない
みなさんはこの質問にどうお答えになりましたでしょうか？
これから解説しますので、自分の答えと照らし合わせてみていただきたいです。
問１の解説
”問１”は、どちらを選択したとしても”期待値は１００万円”になります。
１００万円を無条件で手に入れても１００万円ですし、
２００万円を５０％の確率で手に入られるならば１回の期待値が１００万円になるからです。
（２００万円を５０％の確率で手に入り、５０％の確率で手に入らないのならば、
この挑戦を２回行って表と裏が出たとするのならば、１回の挑戦の平均が１００万円になるということ）
このことから、どちらを選んだとしても１００万円の期待値なので
極論を言えばどちらを選んだとしても変わらないのです。
この２つの選択肢ならばどちらを選んだとしてもいいのです。
しかし、多くの方が堅実性の高い”選択Ｂ”を選ぶという実験結果が出ているのです。
ちなみに私も選択Ｂを選びました。
あなたはどうでしたでしょうか？
問２の解説
”問２”もどちらを選択したとしても期待値は１００万円になります。または－１００万円になります。
おそらく多くの方が”問１”で堅実的な「選択Ａ」を選択されたのならば、
今回も堅実的な「選択Ａ」を選択されると考えることが予想されます。
しかし”問１”で「選択Ａ」を選択された多くの方が今回の”問２”では、
「選択Ｂ」を選択されているのです。
私は「選択Ａ」を選びましたが、
あなたはどうでしたでしょうか？
”問１”と”問２”では、堅実な方ならば、
どちらも「選択Ａを」選択すると予想できるのですが、
自分の状況次第でこのようにも回答が違ってしまうのです。
”問１”でリスキーな「選択Ｂ」選択をされている方が、
”問２”でもリスキーな「選択Ｂ」を選択されているのならば
多くの人がそのように予想することができますし、
納得がいくでしょう。
しかし、この質問で面白いのが、
”問１”で堅実的な選択の「選択Ａ」を選択されている方が、
”問２”でリスキーな選択の「選択Ｂ」を選択されていると言うことです。
このようなことからも人間は、
目の前に利益があるとその利益を失いたくない（リスク回避）と考えるのに対して、
損失をしていると損失そのものを回避しようとする傾向があるのです。
このことを簡単に説明しますと、
”問１”の場合は「５０％の確率で何も手に入らない」
このようなリスクを回避し「１００％の確率で１００万円を手に入れる」
このように考えられるのです。
”問２”の場合は「１００％の確率で１００万円支払う」
このような確実な方法を回避し「５０％の確率で全てを免状される」
このように考えられるのです。
このような考え方が、
”プロスペクト理論”なのです。
あなたが、ＦＸで損失を出してしまったのならば、
その損失を取り返したくなることは「当たり前」のことなのです。
その「当たり前」をＦＸでも「当たり前」に、
行ってしまってはＦＸでは勝つことはできないのです。
当たり前に行動していては、
自然に”損大利小”になってしまうのです。
ですから私たちがＦＸで勝つためには、
自分の本能や心理を学び、ＦＸで勝てるために例え「自分の本能や心理と反対の苦しい選択」でも、
積極的に苦しい選択をしなければならないのです。