沉没成本的问题，在决策结束后很容易看出来；但面对一整个文件夹里反复修订的规则、数据清理脚本、截图和回放笔记时，就不那么容易察觉了。花了好几个周末测试一个想法之后，停下来可能像是在承认这些工作全都白费了。可是再做一轮也换不回已经投入的时间。它需要另一个理由：从现在开始，这轮工作能澄清什么？
这个问题有助于把沉没成本的概念用于交易研究。它是复核流程的提示，不是给交易者下诊断。相关研究使用了不同任务，而关于时间投入的结论并不一致。现有研究没有证明交易者会因为已经花费的时间而继续研究。这个概念可以促使我们检查决策，但不能证明继续就是不理性的。
如何权衡过去的投入与未来的价值？
沉没成本，是已经发生、无法通过眼前选择收回的投入。面向未来比较选项时，过去的这笔投入不会改变现有选项从现在起能带来什么。下一步仍可能值得做，但理由应来自未来的收益和成本，而不是已经投入了多少。
这不代表此前的工作毫无价值。时间已经过去，但过程中产生的某些成果仍可能有用：清理后的数据集、可以复用的测试框架、更清楚的规则定义，或已知失败问题的记录。这些是现在仍然存在的资产。如果它们能降低新问题的研究成本，或让答案更有信息量，那么这种潜在价值应该纳入当前复核。它不同于把最初花费的时间再计算一次。
因此，有用的区分不是继续还是放弃，而是过去投入、当前资产和未来承诺。一个项目可以因为下一项测试目标明确而继续，也可以暂停，同时不否定此前工作的意义。无论选哪一边，都不能只因为它保全了某种关于过去的说法，就认为选择合理。
沉没成本如何进入研究流程
研究往往是一小步接一小步推进的。再加一个筛选条件、再测一段参数范围、再看几张图，单独看都不算多。问题出现在：继续这一步的唯一理由，只剩下前面已经花了很多时间。如果新测试针对一个明确的局限，它可能有道理；如果没有一个可能改变解释的问题，只是把同样的工作重复一遍，那就是另一回事。
一个需要留意的说法通常很含糊：快做出来了。快得到什么？通过某项明确的数据检查的结果？让其他复核者也能应用的稳定定义？还是在已知边界内回答一个研究问题？如果每次结果不理想，终点就跟着移动，项目可能增加了投入，却没有获得更清楚的证据。重新提出问题本身可以合理，但应记录为新版本，而不是悄悄替换旧问题。
停下来有时会让人觉得代价很大，因为此前的投入一下子变得显眼。继续则能暂时避开这种感觉，也留下以后获得更清楚答案的可能。这是一种可以检查的压力，不是普遍解释。仅凭持续投入，不能判断一个人存在某种心理偏差。记录需要说明，下一步除了替先前工作证明合理之外，是否还有独立的目的。
不要把沉没的投入和学习混为一谈
此前的测试可能产生新的信息，改变下一项测试的价值。假设复核发现了时间戳错误、事件定义含糊，或者某个数据字段在模拟决策时点尚不可用。修正一个具体局限，可能让问题更明确。继续做这项工作的理由，是局限本身以及修正后的证据可能带来的价值，而不是发现问题前已经花了多少时间。关于数据可得时点，可以参阅回测前视偏差指南。
反过来的区分也很重要。投入时间不会自动让样本具有代表性，不会修好有缺陷的比较，不会消除筛选偏差，也不会验证一条规则。报告做得更精美，也不能让含糊的测试变成确定结论。工作成果可以复用，但结论的可靠程度仍取决于证据如何形成，以及研究方法能支持什么说法。
面向下一步的复核方法
在开始新一轮工作前，先写一份简短的复核记录。目的不是强迫项目停止或继续，而是让下一项决策不必把过去的投入当作主要证据。
- 写清问题。还有什么不确定之处？什么观察可能实质性地改变解释？如果任何结果都不会改变下一步，测试本身或许还没有定义清楚。
- 把过去投入与现有资产分开。将已花费的时间和资源记为历史。列出仍能复用的代码、数据、定义或发现，只按它们现在的价值纳入判断。
- 比较未来成本。估算新测试需要增加多少时间、数据处理、实现工作和注意力，并与这些资源现实可行的其他用途比较。
- 预先设定复核边界。写明什么数据检查、未解决的局限或决策规则会导致暂停、归档或开展范围明确的后续研究。如果看过结果后改变问题，要记录这个修订。
- 保留没有结论的结果。数据缺失、分类含糊，以及无法区分不同解释的结果，都说明了测试的边界。不要从研究记录中删掉它们。
边界不必是一个适用于所有项目的小时数或测试次数。没有通用阈值可以决定某个项目是否值得继续。更有用的是流程约定：继续投入之前，先写明下一步要解决什么，再按这个目标复核结果。把计划写成条件情景，有助于明确复核节点。
一个假设例子
假设一位研究者花了好几个周末评估一组抽象规则。在之后的审计中，他发现某个输入在模拟决策时被提前赋值，当时实际上还无法获得。此前花费的时间不能证明这条规则值得继续研究，也不能证明它毫无用处；它只揭示了现有测试的一项局限。
因为修正可以针对这项局限，范围明确的修正测试可以单独评估。运行前，研究者可以记录数据可用时间会怎样修正、哪些内容保持不变，以及出现什么结果仍无法回答原问题。如果清理后的数据流程能够复用，它就是可能具有未来价值的当前资产。如果唯一的理由是原测试已经花了太多时间，那么这个理由指向过去，并没有解释下一步要解决什么。
研究能说明什么，不能说明什么
Arkes 和 Blumer 在 1985 年发表的经典论文，研究了先前投入可能影响人们是否继续选择某个方案的情形。后续研究进一步询问，当沉没的资源是时间时，是否也会出现类似模式。Soman 在 2001 年的实验报告称，在其研究的情境中，先前投入的时间没有影响选择；Navarro 和 Fantino 在 2009 年的实验则在其测试条件下发现了沉没时间效应的证据。这些研究使用不同任务和测量方法，因此不能简单断言时间总会像金钱一样影响选择。
这一区别对本文很重要。现有研究没有调查 DayTradeDrill 用户，也没有把交易研究者作为一个整体进行测试。它不能证明某人继续项目就是有偏差，也不能证明暂停项目就一定是自律。它支持的是一个更有限的习惯：检查下一项投入是否基于它现在能带来的价值，并将这个问题与过去已经投入了多少分开。
一份有用的日志可以同时保留复核的两面：此前的工作确定了什么、哪些成果仍可复用，以及未来的测试预计澄清什么。记录一段没有交易或没有事件的时段，就是把不起眼的结果也留在视野里的一个例子，免得整个过程只由戏剧性的结果来讲述。
让下一步为自己提供理由
如果记录里写着“已经投入太多，不能停”，不妨把这句话换成两个问题：今天有哪些成果可以复用？下一项工作会验证什么？第一个问题承认仍然存在的价值；第二个问题则为未来的投入提出独立理由。
过去的投入是研究历史的一部分，但不能证明下一项测试会有回报。仔细复核后，结论可能是再做一项范围明确的测试、暂停，或将项目归档。答案取决于眼下的问题和证据，而不是如何让先前的时间显得没有白费。
参考资料与延伸阅读
- The psychology of sunk costOrganizational Behavior and Human Decision Processes
- The mental accounting of sunk time costs: why time is not like moneyJournal of Behavioral Decision Making
- The sunk-time effect: An explorationJournal of Behavioral Decision Making
