解决一个问题有很多种方法，但主要策略有两种，可分为算法(Algorithm)和启发法(Heuristics)两类。
算法，需要准确而完整的描述，通过一套解决问题的规则和的步骤，就能获得问题的解。也就是说，只要有一定规范的输入，在有限时间内就获得所要求的输出。然而，算法存在一定缺陷：一些算法过于繁杂，非常耗时，无法加以应用；有些算法需要完整的描述，现实生活无法获取。
所以，我们常常会用到启发法。启发法，也称为经验法则或启发式策略，是凭借经验的解题方法，是一种思考上的捷径，是解决问题的简单方法。当然，启发法也不是完美的，今天我们首先聊一聊易得性启发偏误。
易得性启发偏误，指的是人们倾向将容易回想起的被判定为高概率的事情。在日常生活中，人们往往对于自己熟悉的事件，会根据自身的经验直接做出推断，而这一推断有时是错误的。
举一个例子：很多人认为家里着火的概率是很小的，但是经历过火灾的人就不是这么认为。或者当你看完牙医，你会觉得这时候牙齿保护是多么的重要。对于那些生动的、形象的、具有情绪感染力的事件，我们印象会更深刻。
在投资领域是同样使用，例如，具有金融行业工作背景的投资者，往往对于银行类的股票过于乐观。所以我们需要克服易得性偏误的影响，要透过现象看到本质，在市场暴跌后大家心有余悸这些表面“易得”的信息里，看到隐含的进场机会；在市场引发狂热的表面“易得”信息里敏锐地嗅到离场信号。
