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心理学和投资失误
在过去近50年的时间里，认知心理学与理论经济学所走的路完全不同。当经济学家拥抱简单化的实用概念“理性人”时，心理学家构建了一个人类如何处理信息的复杂框架。随着20世纪80年代认知心理学、社会学以及相关领域的长足发展，心理学家越来越关注是什么原因导致了人类大脑和以机器为基础的电脑逻辑之间的区别。
虽然看上去电脑开始有能力模拟人脑认知的某些方面，但实际上还没有一个电脑系统可以与人脑相匹敌。然而，正如我们所知，人类的思维过程不同于毫无逻辑漏洞的电脑，所以心理学家调查了专家所拥有的知识的局限性以及处理信息时的局限性。他们找到了专家会失败的潜意识原因，以及为什么我们这些非专家的表现也不佳的原因。
大量研究清晰地表明，专家的失败远高于投资者的想象。这是人类信息处理能力的基本问题。目前的研究显示，我们的大脑是一个串行或循序的数据处理器，只能依照线性的方式处理信息。也就是说，我们可以通过逻辑上的顺序从一点移动到另一点。在建造轮船或太空飞船时，我们有确定的步骤。每一步，不论在技术上多复杂，都会为下一步打下基础，直到整个工程完成。
但那些被证明对于专业人员来说很困难的问题又不一样；不同于线形思维，在这里需要构成性推理（或互动推理）。在一个构成性推理的问题中，决策者对信息的解构会因为他对其他因素的评估而改变。可以用证券分析师作为例子说明：当两家公司的收益曲线一致，公司的增长率会因为行业的未来、收入增长、利润空间、资本回报率，以及其他我们之前已经列举的主要分析标准等而显示出明显的不同。分析师的评估同样会因为经济形势、利率水平以及公司所处的竞争环境而有所改变。因此，为了获得恰当的评估，分析师必须适应构成性推理；他们必须整合、测量不同的因素，当一个因素改变的时候，他们必须重新评估。
这就像玩杂技，每个因素都是一个气球，在不断增加难度。投资专家有能力处理他们的投资方法所需要的那些复杂分析吗？我们已经看到这项任务的困难程度，以及很多人无意识地从指定的理性分析方法转向经验性的推理。
通过一种叫做方差分析（analysis of variance, ANOVA）的统计方法，一种特殊的技术被设计出来以评估专家们的构成性推理能力。其中的一篇研究给放射线医生出了一个高难度的构成性问题：判断一个胃溃疡案例是不是恶性的。为了准确地诊断，放射线医生需要分析7个大的指标，这些指标的组合可以给出57种不同的可能性。有经验的肠胃专家只通过构成性地检测7个原始指标就可以做出完整而精确的诊断。
尽管诊断需要高水平的构成性处理，但研究者发现，在真实的操作中，构成性处理所做的判断只能解释所有判断很小的一部分，大概3%左右。超过90%的决策来自于综合一系列的个人症状。
一个类似的问题是判断精神病患者能否在短时间内出院。医院的员工要考虑6个基本因素，在这些因素存在与否（比如患者是否有喝水困难的问题）的情况下有64种可能的组合。在另一个课题中，护士、社会工作者和心理学家只给出了很少的关于构成性思考的证据，尽管这对研究的最优解很重要。第三个研究中，13个临床心理学家和16个高年级研究生被要求尝试判断861位病人的症状是因为神经创伤导致的还是心理创伤导致的，这是一个高度构成性的任务。这项研究的结果与前两个试验的结果没什么两样。
因为对股票市场可能会出现的结果感到好奇，保罗·斯洛维奇检测了构成性推理（互动推理）在市场专家做决策时所起到的重要作用。在其中的一项研究中，他向13个股票经纪人和5个金融专业毕业生提供了8个重要的金融数据，每股收益曲线、盈利空间、近期收益展望，诸如此类，即那些他们在分析公司的时候很看重的数据。他们不得不从结构性的角度思考，以找出最优解。但实验的结果却是，用结构性推理所做的决策，平均只占所有决策的4%——百分比基本上同放射线医生和心理学家的持平。
经纪人嘴上说的如何分析那些数据与他们真正所做的出入很大。比如，一个声称最重要的曲线是每股收益的经纪人可能会非常看重近期的回报。最后，比较有经验的经纪人看上去却是在他们自身的评估范围之中最不精确的人。总的来说，所有的证据显示，大部分人都不是强大的构成性推理者，不论是在市场中还是在市场外。这显示出人类的思想——就如同你猜测的那样——天生就与电脑的处理方式不同。