风险偏好曲线

Holt-Laury 部分用的是经典的十轮抽取范式：每一轮你面对两个杯子，一个确定装有一份小额奖品，另一个按某个概率装有更大奖品。每一轮你选一个，揭开之后才能知道结果，然后进入下一轮，奖品会累积。随着轮次推进，打开杯子的成本越来越高，理论上会出现一个切换点：从一开始偏好确定收益，转为愿意冒险去搏更大的。切换点的位置就是风险规避参数的估计——切换得越早，说明你越早开始倾向确定；一直不切换、10 轮全搏大，说明你偏冒险。

贪婪博弈部分问的是另一个问题：给你一个确定的较小收益，和一个「更大收益但可能归零」的选择，你选哪个。它更接近日常里的赌不赌一把，所以常被误读成风险偏好，其实它测的是对损失的厌恶与对高回报的渴望同时存在时的取舍。两个部分合起来，给出的不是一条单一风险曲线，而是两个互补的维度。

用法上有几个关键点。第一，Holt-Laury 的 10 轮必须连着做，每一轮的选择都依赖前一轮累积的结果，中断会让整条轨迹失去意义。第二，做之前先读懂规则：轮次会告诉你开启奖品的代价是多少，代价是递增的，这个代价机制正是让切换点可测的关键，跳过规则会得出完全不同的答案。第三，贪婪博弈的 4 局独立于前一部分，可以在中途插入，但同样建议一次做完。第四，不要用「理论上更优」的策略去打——每个选项在长期上各有优势，硬算收益率会破坏测量的效度，你要做的是给出你自己的真实偏好。第五，做完后系统给出两个参数和它们的组合解读，页面上「怎么读你的结果」那一段给了详细的读法，建议先读它再看数字。

再补充一句心态上的建议：这两个实验里没有绝对的高分。你在群里的分布是连续的，你的数字落在哪个位置都不是问题，页面上甚至专门有一节写「你不是机器人，请不要追求一致」——追求前后完全一致本身就是一种行为倾向，会把测量变成表演。

完全正常，而且这恰恰是这个工具比单维度量表有意思的地方。风险规避参数高（早切换、偏好确定）而贪婪博弈里偏好搏一把，说明你在「有明确代价的赌局」上保守，在「成本是放弃一个小收益」的情形下反而敢赌——这在现实里非常常见，因为放弃已知收益的心理成本和支付已知成本的感觉完全不同。反过来也成立：愿意在十轮抽取里一路搏下去的人，在「确定拿 10 还是可能拿 20」这种小额二元选择上却会选确定，因为他更在意保留已经到手的东西。两种组合都各有对应的行为解释，页面的「你的风险参数」部分会按你的具体组合给出解读。

需要提醒的是，这些解读是描述性的，不是诊断。你不需要把两个数字「调和一致」，也不需要为了看起来合理去重做某一部分。

因为实验里的风险是被剥干净的：金额小、概率明确、收益立即兑现、每轮独立。这四个条件一旦被拿掉，人对风险的态度就会变形。真实决策里有金额量级的问题——同样的 20% 概率，输 10 元和输 10 万是两件事；有时间跨度的问题——远期风险会被大幅折价；有社会情境的问题——同样的赌局，别人在场时你的选择会变；有信息不对称的问题——你以为的概率可能本来就是错的。

另外还有一个常见的心理机制：同一笔收益，用「可能失去」的框架呈现时会让人更谨慎，用「可能得到」的框架呈现时反而更敢赌，而这个框架切换只取决于措辞。实验里两部分的选项措辞方式不同，也可能贡献一部分差异。所以这两个参数描述的是「在这样一套被简化的条件下的偏好」，把它迁移到具体生活决策时，要当作参考而不是判据。

第一层是样本量：10 轮加 4 局，样本很小，个体噪声占比很高，单次结果波动可能达到一两个轮次的位置差别，这一点页面在「关于结果的局限」里写得很明确。第二层是构念局限：Holt-Laury 测的是在递增代价下的切换倾向，贪婪博弈测的是二元赌局的选择，两者都不是通用的风险态度量表，跨研究比较需要非常小心。第三层是行为边界：人的真实选择高度依赖金额量级、情境框架和当下情绪，而这个工具把这些都固定住了，因此它测出的参数在「自己身上」比在「别人身上」更站得住。第四层是用途边界：本工具只描述你这一次的偏好，不评估任何决策的对错，不提供任何投资、博彩或投注方面的建议，也不涉及任何需要专业评估的问题。

适用范围：想直观看到自己在两类不同风险结构下的取舍差异，想给「我到底是保守还是激进」这个自我印象一个更细的描述，或者对行为经济学里的风险范式本身感兴趣。不适用：任何关于人格障碍、焦虑水平、冲动控制能力的判断，也不适合拿这个数字去指导真实的金钱决策。