我的笔记

Nadler_Sept_Bull_Wall_Street_Experimental

更新于 2026/7/5

The Bull of Wall Street: Experimental Analysis of Testosterone and Asset Trading

Nadler et al. (Sept) , Management Science

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摘要

Growing evidence shows that biological factors affect individual financial decisions that could be reflected in financial markets. Testosterone, a chemical messenger especially influential in male physiology, has been shown to affect economic decision making and is taken as a performance enhancer among some financial professionals. This is the first experimental study to test how testosterone causally affects trading and prices. We exogenously elevated testosterone in male traders and tested testosterone’s effect both on their trading behavior in experimental asset markets and on the size and duration of asset price bubbles. Using both aggregated and individual trading data, we find that testosterone administration generated larger and longer-lasting bubbles by causing high bids and the slow incorporation of the asset’s fundamental value.The e-companion is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2836.This paper was accepted by Uri Gneezy, behavioral economics.

The Bull of Wall Street: Experimental Analysis of Testosterone and Asset Trading

Nadler et al. (2018), Management Science

一句话总结

本研究通过随机双盲实验外源性提高男性交易者的睾酮水平，发现睾酮导致更高的出价和要价、更大更持久的资产价格泡沫，以及对基本面价值更缓慢的整合。

研究问题

睾酮——一种对男性生理尤为重要的性激素——是否会因果性地影响男性在实验资产市场中的交易行为，进而影响资产价格泡沫的规模和持续时间？

核心贡献

  1. 首个因果识别研究：这是第一篇通过外源性给药（而非相关性分析）建立睾酮与资产交易之间因果关系的实验研究
  2. 市场层面与个体层面双重分析：同时使用聚合市场数据和个体交易数据，揭示了睾酮影响价格的微观机制
  3. 桥接神经经济学与金融学：将生物因素引入实验金融市场研究，推进了对泡沫形成机制的生物学理解

维度1：实验设计分析

实验概况

  • 时间跨度：2012年4月5日至11月11日
  • 被试：140名男性，平均年龄23岁（min=18, max=65, SD=7.0）
  • 设计：组间设计（between-group），双盲、随机、安慰剂对照
  • 分组：10个睾酮组（84人）+ 7个安慰剂组（56人），每组5-14人
  • 总共：17个交易session，每个session含3轮（round），每轮12个交易期（period），每期1.5分钟

第一天（Day 1）：Intake Session（约20:00-21:00）

  1. 知情同意：被试到达实验室，签署知情同意书
  2. 基线问卷：完成交易前调查（7点Likert量表，评估情绪、自我评价等）
  3. 第一次抽血：由持证抽血技师采集基线血样，测量睾酮和DHT水平
  4. 凝胶涂抹：双盲方式涂抹凝胶——
    • 睾酮组：10mg的1% AndroGel®（两包各50g）
    • 安慰剂组：同等外观的惰性凝胶
    • 被试被告知有50%概率接受睾酮或安慰剂
  5. 注意事项与离开：被告知注意事项后离开实验室

第二天（Day 2）：Trading Session（约中午-14:30）

选择次日中午交易的原因：睾酮在给药后第一天快速升高，需等待稳定在"高正常"水平后再交易。

  1. 第二次抽血（中午）：采集给药后血样，用于操控检验
  2. 问卷与实验说明：完成交易前调查，阅读交易规则
  3. 资产禀赋分配（随机）：
    • 6股 + 216 ECU + 648 ECU 现金，或
    • 2股 + 648 ECU + 648 ECU 现金
    • 两种分配总价值均为864 ECU
  4. 第一轮交易（Round 1）：12个period，每期1.5分钟，使用z-Tree软件的连续双向拍卖
    • 资产每期支付股息：0或18 ECU（各50%概率），期望值9 ECU/期
    • 基本面价值从108 ECU开始，每期递减9 ECU
    • 被试可同时挂买单和卖单，标准电子限价订单簿
    • 屏幕显示：当前成交价、挂单、现金和持股情况
  5. 轮间调查：评估市场感知、绩效归因（天赋/运气/计算等1-7分）
  6. 第二轮交易（Round 2）：同Round 1，重新禀赋
  7. 轮间调查
  8. 第三轮交易（Round 3）：同上
  9. 最终调查与支付：完成退出调查，ECU按1:0.01美元兑换为现金

关键设计特征

  • 所有价格以ECU计价（1 ECU = 0.01 USD）
  • 基本面价值表提前完整发放给每位被试
  • 键鼠统一校准：所有终端的键盘和鼠标灵敏度一致
  • 全男性研究助理：避免异性存在对睾酮水平的干扰
  • 严格时间表：统一的实验流程以最小化外部睾酮波动

维度2：理论模型

假说框架

本文基于多条理论和实证线索建构了9个假说：

市场层面假说（H1-H3）：

  • H1：睾酮组市场将产生更大的泡沫（amplitude和MVA衡量）
  • H2：睾酮组市场的泡沫持续时间（duration）更长
  • H3：睾酮组市场的交易量（turnover）更高

个体层面假说（H4-H7）：

  • H4：睾酮组个体的出价（bid）更高
  • H5：睾酮组个体的要价（ask）更高
  • H6：睾酮组个体的买入换手率（buying turnover）更高
  • H7：睾酮组个体的卖出换手率（selling turnover）更高

认知与信念假说（H8-H9）：

  • H8：睾酮组交易者对基本面价值变化的整合不如安慰剂组准确（基于Nave_2017_Testosterone_Deliberate_Thinking发现外源睾酮降低审慎思维）
  • H9：睾酮组交易者对未来价格的预期更高

理论机制通道

文章在讨论部分详细探讨了五个可能的中介通道：

  1. 风险厌恶降低：睾酮降低风险厌恶→愿意为资产支付更高价格→更大泡沫
  2. 过度自信：睾酮→自我归因偏误增强→过度交易（但数据支持有限）
  3. 信念偏误：睾酮→对未来价格更乐观的预期→高于基本面的出价
  4. 认知与自控力下降：睾酮→从System 2转向System 1→冲动决策→忽视基本面
  5. 地位追求：睾酮→竞争性地位寻求→更激进的交易行为（但匿名设计减弱此通道）
  6. 情绪：经检验，情绪通道不显著，与睾酮不影响正常男性情绪的文献一致

维度3：核心发现

操控检验

  • 睾酮组：基线486 ng/dl → 给药后791 ng/dl（增63%，p < 0.001）
  • 安慰剂组：基线459 ng/dl → 给药后无显著变化（p = 0.16）
  • DHT：睾酮组增180%（47→132 ng/dl），安慰剂组无显著变化
  • 被试无法猜测自己的分组（正确猜测率49%，接近随机）

市场层面结果

指标 睾酮 vs 安慰剂 统计量
Amplitude 大114% p=0.01, z=2.5, Cohen's d=1.10
MVA 大120%（Round 1） d=2.03
Duration 显著更长 β=1.52, p=0.02
Turnover 无显著差异 p=0.53
  • OLS回归控制组大小和轮次固定效应后：Treatment显著增加amplitude（β=0.34, p<0.01）、MVA（β=3.35, p=0.02）和duration（β=1.52, p=0.02）
  • 效果在Round 1最大，随经验增加而减弱

个体层面结果

  • 出价：睾酮组在Round 1-2显著更高（p<0.01），Round 3不显著（p=0.15）→ 支持H4
  • 要价：睾酮组在所有三轮都显著更高（p<0.01）→ 支持H5
  • 买入换手率：安慰剂组反而更高（p=0.02, 0.04, <0.01）→ 不支持H6
  • 卖出换手率：睾酮组在Round 1-2显著更高（p<0.01）→ 支持H7
  • 买卖价差：睾酮组在所有三轮都显著更大（p=0.01, 0.02, <0.01）

交易者类型分析

  • 睾酮组市场中"泡沫型出价者"（bubble bidder）比例持续更高
  • 睾酮组市场中"基本面型出价者"（fundamental bidder）比例持续更低
  • Logistic回归：身处睾酮组使高于基本面出价的概率在Round 1-2增加约1.65倍（p<0.10）

理性预期分析

  • 安慰剂组：截距项接近-9 ECU（即基本面下降速度），说明较好地整合了基本面信息
  • 睾酮组：Round 1截距不显著异于0（p=0.17），Round 2-3截距显著偏离-9 ECU → 支持H8
  • 安慰剂组在遇到连续零股息时会降低出价，睾酮组不会

峰前峰后交易行为

  • 峰前：睾酮组买入换手率低23%，但平均买入价高34%
  • 峰后：睾酮组买入价高52%，卖出换手率显著更高
  • 买卖价差在两个阶段均显著更大（峰前143%更大，峰后158%更大）
  • 策略差异：安慰剂组"低买高卖"，睾酮组"高买更高卖"

绩效与归因

  • 睾酮组DHT水平与收益排名正相关（r=0.26, p=0.02）
  • 睾酮组更倾向归因于"天赋"（p=0.07），更少归因于"运气"（p=0.03）
  • 两组情绪无显著差异
  • 睾酮组认为价格低于预期（平均4.2 vs 安慰剂3.6, p<0.01）

维度4：变量概览

Treatment变量

变量 描述
Treatment 二元变量：1=睾酮凝胶，0=安慰剂凝胶
睾酮凝胶剂量 10mg的1% AndroGel®（临床剂量）

主要观测变量（因变量）

市场层面：

变量 定义
Amplitude 最大标准化价差（平均价格与基本面之差的最大值）
MVA (Market Value Amplitude) 成交量加权的平均价格超出基本面的程度
Duration 平均价格持续高于基本面的连续期数
Turnover 成交股数/市场总股数

个体层面：

变量 定义
Bid price 个体买入出价
Ask price 个体卖出要价
Buying turnover 买入要约数/总股数
Selling turnover 卖出要约数/总股数
Spread 要价-出价
Bidder type 泡沫型/基本面型/中性出价者

生物指标：

变量 定义
血清睾酮 (ng/dl) 基线和给药后各测一次
DHT (ng/dl) 二氢睾酮，基线和给药后各测一次

控制变量

变量 描述
Round 轮次固定效应（Round 2, Round 3虚拟变量）
Size 每组交易者人数
Priceup 上一期价格是否上涨（虚拟变量）
Pay/NoPay 连续有/无股息支付的期数
Price - FV 滞后的价格偏离基本面
Delta - Price t-2到t-1的价格变化
距峰值期数 距离价格峰值的期数

调查变量

  • 情绪（mood）、自信程度、绩效自评、绩效归因（天赋/运气/计算）、对他人买卖行为的看法、对价格高低的感知、对治疗分组的信念

维度5：局限性

  1. 仅限男性被试：因AndroGel®仅获批用于男性，结果能否推广到女性尚不可知；女性睾酮水平更低且变异更小，可能不会出现相同效应
  2. 外源性 vs 内源性睾酮：实验使用外源给药，而真实金融市场中睾酮变化是内源性的（如赢家效应）；但作者认为内源性变化同样可能产生类似效应
  3. 组间设计限制：同一市场中所有交易者接受相同处理，无法观察混合市场（睾酮和安慰剂交易者在同一市场交易）中的行为
  4. 机制通道未完全分离：风险厌恶、过度自信、信念偏误、认知变化等机制难以在嘈杂的双向拍卖环境中完全区分
  5. 样本量：17个session（市场层面N=51个round-session观测），个别统计检验的统计功效有限
  6. 实验室 vs 真实市场：实验室环境的简化设置（单一资产、已知基本面、短期交易）与真实金融市场存在显著差异
  7. 未测量风险偏好变化：未直接引出风险偏好测量（如价格预测任务），限制了对风险厌恶通道的推断
  8. 无标准化给药方案：行为科学领域尚缺乏睾酮给药的标准化协议

维度6：与其他文献的关系

实验金融市场基础

  • Smith_1988_Bubbles_Excess_Dividends：本文采用的SSW实验范式的开创性论文
  • Porter_Smith_1995_Futures_Speculation：泡沫度量指标（amplitude, duration, turnover）的来源
  • Hussam_2008_Bubbles_Rekindled_Experienced：MVA指标的来源

睾酮与金融行为

  • Coates_Herbert_2008_Endogenous_Steroids_Trading：田野研究发现交易员睾酮水平预测交易绩效，本文提供因果证据
  • Apicella_2008_Testosterone_Financial_Risk：基线睾酮与风险偏好的相关性研究
  • Cueva_2015_Cortisol_Testosterone_Financial_Risk：外源睾酮增加对风险资产的偏好和对未来价格的乐观预期，本文在市场层面验证
  • Stanton_2011_Testosterone_Risky_Decisions：内源性睾酮变化预测风险决策

认知与行为机制

  • Nave_2017_Testosterone_Deliberate_Thinking：外源睾酮降低CRT得分（审慎思维），支持本文H8
  • Kahneman_2003_Bounded_Rationality：System 1/System 2框架
  • Bosch_Rosa_2015_Cognitive_Bubbles：低认知能力交易者产生更大泡沫

性别与泡沫

  • Eckel_Fullbrunn_2015_Gender_Competition_Bubbles：女性交易者产生更小泡沫，与本文互补
  • Barber_Odean_2001_Boys_Will_Boys：男性过度交易

情绪与市场

  • Andrade_2015_Bubbling_Excitement：情绪对泡沫的影响
  • Lahav_Meer_2012_Emotions_Financial_Markets：情绪操纵对泡沫的影响
  • Bassi_2013_Weather_Risk_Attitudes：天气通过情绪影响资产价格

神经金融

  • DeMartino_2013_Theory_Mind_Bubbles：心智理论脑区激活与"搭泡沫便车"相关
  • Smith_2014_Brain_Regions_Bubble_Size：编码泡沫大小的神经基底
  • Frydman_Camerer_2016_Psychology_Neuroscience_Finance：金融决策的心理学和神经科学综述

维度7：可拓展的研究方向

  1. 混合市场实验：在同一市场中同时包含睾酮和安慰剂交易者，观察跨组互动和价格形成动态
  2. 赢家/输家效应闭环：测量交易后睾酮水平变化，检验"竞争市场→内源性睾酮升高→更激进交易"的正反馈循环
  3. 机制精确分离：
    • 使用Bloomfield_Hales_2002_Regime_Shifting_Beliefs的价格预测范式单独测试信念通道
    • 引入风险偏好引出任务（如MPL或BDM）分离风险厌恶通道
    • 使用CRT等认知测试分离认知通道
  4. 女性交易者与性别比较：设计允许女性参与的方案，比较性别差异
  5. 剂量-反应关系：使用不同剂量的睾酮，检验是否存在非线性效应
  6. 皮质醇交互作用：结合Cueva_2015_Cortisol_Testosterone_Financial_Risk，同时操纵睾酮和皮质醇
  7. 专业交易者样本：在有经验的专业交易者中复制实验
  8. 长期效应：多日交易设计，观察睾酮对学习和适应的长期影响
  9. 地位显著性操纵：引入排名公开机制，检验地位寻求通道
  10. 折现与时间偏好：直接测量睾酮对跨期选择的影响，分离折现率变化和信念变化

关键结论

外源性提高男性睾酮水平会因果性地导致：（1）更高的买入出价和卖出要价；（2）更大、更持久的资产价格泡沫（amplitude增加114%，Cohen's d=1.10）；（3）对资产基本面价值下降的整合更加缓慢和不准确。这些效应在早期交易轮次最为显著，随经验增加而减弱。睾酮改变了交易者的策略——从安慰剂组的"低买高卖"转向"高买更高卖"——并使交易者更倾向于将成功归因于天赋而非运气。研究表明生物因素可以直接影响金融市场效率，对理解泡沫形成机制、交易者行为差异以及金融监管政策具有重要启示。