两相验证，总会心有戚戚然。 所以，在分享之初，我就和大家约定了，最后一定要重温复杂性科学。 前几天，从科学之母的哲学开始讲起，我们应该大致明白了，为什么当今科学界与学科界都如此盛行数学模型？ 为什么像经济学这样的社会科学也能理直气壮地把自己当成科学，大搞各种预测，即使从来没准过，也没防住过经济危机，依然还大言不惭地继续大话未来？ 其中最主要的原因就是如今科学的方法论以还原论为王，以及物理学统治科学的现状。 从写完复杂性科学的相关文章到现在，也有一段时间了。 正好借这个机会，就再和大家一起复习一下复杂性科学的几个重点名词。 懂了它们，你就能更好地读懂《反脆弱》，读懂《黑天鹅》，甚至读懂这个世界的许多不可思议。 当然，最关键的作用还在于，可以令自己尽量不会沦为韭菜。 因为懂点复杂性科学，你就： 不再相信任何预测，特别是关于经济的、关于股市的； 在遇到类似黑天鹅这样的事件时，不会惊慌失措； 看事看人心中会更加明亮，获得心灵的自由，整个人会淡定很多； 更加相信任何坚持与付出都是有意义的，未来无法预测，但未来绝对不会亏待一直提灯前行的人； …… 今天，坤鹏论先概括性地讲一下线性的还原论为什么无法解释非线性的世界，也就是复杂性科学诞生的前提。 一、线性的还原论算不出小鸟飞向何方 前面，坤鹏论讲了还原论诞生的原委。 还原论帮助人类完成了几百年的科技发展，速度前所未有。 在还原论眼中，世界是线性的。 所以，世界是简单的、是稳定的、是完美的。 从方法论上讲，线性分析是一种科学主义。 它与确定性、统一性、秩序等概念密切相关。 如果世界是线性的，我们就会如同站在一条笔直的大道上，一眼可以望到尽头。 即使暂时人眼看不到，只要借助科学、借助类似望远镜的设备，任何人都可以看到未来。 在线性系统中，系统的各部分都可以独立运作，即使相互穿越，也能保持各自的特点。 就像我们看到的那一缕阳光、那一线雨丝、那一片雪花。 就如同我们听到的丛林中百鸟鸣唱中各种鸟儿的独特叫声。 因此，光线运动、声音传播都是线性系统。 另外，工厂的流水线也是典型的线性系统，如果不算工人的话。 线性世界里，越是宏观的系统，越可以用牛顿力学准确、近似地描述，特别是在没有摩擦的宇宙中。 所以，科学家可以精确地算出日食、月食等各种天象出现的时间，能够让卫星发射到指定的空间运行轨道。 同样，在线性系统中，因为一切可见，只要给了初始条件和边界条件，其后的演变就一定会按照物理定律发展。 那么，我们只要掌握了正确的物理学定律，就可以清晰预见到未来的任何时刻会是何种模样。 那么，我们也应该在今天就能清晰地知道明天、后天、大后天…… 甚至我们一出生，甚至，没出生时，就能看到我们的整个人生了。 显然，事实并非如此，显然，我们的世界并不是线性的。 比如：将一块石头向空中扔出去，根据物理规律，我们能够判定石块会沿着一条抛物线的轨迹飞出去，落下来。 但是，如果把石头换成一只活生生的小鸟呢？ 小鸟的运行轨迹绝对不会像与它体重相同的石块一样。 因为它是生命，它还会飞。 就算我们找来最艰深的数学模型来预测小鸟飞行的方向，也是披着科学外衣的瞎猜。 所以，是不是复杂性系统，有一个最简单的标准——看其组成的个体有没有生命。 二、还原论拼不回去一只活的小鸟 还原论的核心观点是： 羊群由羊只组成； 钟表由全部零件装配而成； 国民收入等于一国国民的个人收入相加…… 总之，事物整体一定等于部分之和，不多也不会少，可拆卸，同样可还原。 继续拿一只活的小鸟为例。 它确实可以用还原论分解为器官、细胞、基因。 但是，全部基因加起来也不会等于小鸟，因为单纯的基因数量相加，没有生命。 生命现象决定了小鸟这一整体大于构成它的各部分之和。 未来学家托夫勒曾说过：“在当代西方文明中得到最高发展的技巧之一就是拆零，即把问题分解成尽可能小的一些部分。我们非常擅长此技，以致我们竟然时常忘了把这些零件重新装到一起。” 正是这种不可逆转的现象，开始让一些科学家们陷入思考和探索。 随着不断的思考，不断的争论，不断的发现…… 人们终于承认了下面这个现实： 世界其实是非线性的，所以世界是复杂的，存在着大量不确定性，它并不完美。 三、混沌理论的诞生 还原论之下，世界是确定性的。 而混沌理论的出现，对它重重地来了当头一棒。 19世纪末期，数学家、物理学家庞加莱在研究天体物理问题时就发现了混沌现象。 可惜，人们并未给予重视，其后没有人对此跟进研究。 一直到了1960年的一天，麻省理工学院的气象学家爱德华·洛伦兹，为了验证天气预报结果，将天气预测的数学方程式的变量有效位从原来的6位减为3位，也就是说，将原先设定的计算小数点后6位减为计算小数点后3位。 结果，3位的结果和6位的结果居然大相径庭，他得到了两幅截然不同的图画，上面标出了两种极不相同的天气系统。 这个情况可以总结为： 初始条件只是十分微小的变化，但经过不断放大（经过乘数、函数、指数……），对未来的状态会造成极其巨大的差别。 1963年，洛伦兹提出了混沌理论，其英文名为Chaos theory。 “一切事物的原始状态，都是一堆看似毫不关联的碎片，但是这种混沌状态结束后，这些无机的碎片会有机地汇集成一个整体。” 这就是“差之毫厘，失之千里”，这就是混沌理论。 混沌理论是20世纪人类科学三大科学成就之一。 它使人们开始慢慢意识到，原来像天气这种一直被视为确定性的系统，也存在随机性，能够产生极端复杂的变化、行为不可预测的现象。 这些随机现象的产生，往往源于不起眼的、微小的初始条件。 但是，谁会在意，或者谁可能关注到所有微小事件呢？！ 更不要说对它们都进行了分析！ 不过，天气虽然是一个混沌系统，但它还是受自然法则的约束。 因此，短期的天气预报有着合理的准确性。 四、诗意的蝴蝶效应 相比混沌理论，蝴蝶效应这个名词更加流行，它的来历是，1963年洛伦兹在提交给纽约科学院的论文中举了一个形象的比喻：“如果这个理论被证明正确，一只海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。” 之后，洛伦兹在演讲和论文中改用了更诗意的蝴蝶： “一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。” 其背后揭示的原理是： 蝴蝶扇动翅膀这么微小的运动，也会导致其身边的空气系统发生变化，并产生微弱气流，而微弱气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起一个连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。 五、混沌理论进军华尔街 混沌理论推出后，轰动一时。 科学界，甚至就连骗子界，都以研究、应用该理论为一种科技流行。 永远不要怀疑人家骗子行业的专业与敬业。 世界上几乎每一次真的或是假的新科技，都少不了骗子的深度参与。 总而言之，混沌理论就像一把新锤子，科学家的眼中开始到处都是混沌系统。 因为经济同样不可预测，于是有专家认为，经济如同天气一样，是一个混沌系统。 1980年，美国经济学家司图泽首先将混沌理论应用于经济学。 1987年，詹姆斯·格莱克在其《混沌：一门新科学》中广泛使用混沌概念。 此后，人们开始不断尝试把混沌理论应用于经济学和其他社会科学。 当年，科学家敢于大批进入华尔街，信心背后的强力支撑，就是被他们视为所向披靡的大利器的——混沌理论。 他们、媒体、华尔街都认为，股市也像天气是个混沌系统，虽然长期预测不靠谱，但短期内在一定程度上应该是可预见的。 正是基于这样的认知，大家都对混沌理论在股市大杀四方寄予厚望。 有了金主的资助，再加上对未来财富的强烈憧憬和预期，科学家日以继夜地工作着。 他们从大量历史数据中挖掘股市的混沌结构模型，并创造出了数百个非线性方程式。 可是，他们没有意识到，自己所采用的套路还是陷入了还原论，还是用历史数据创造出方程式，再拿它们去运算验证历史数据，最后，从中发现结果或调整后的结果可以匹配历史数据的候选方程式，并将其设定为支撑理论的公式。 有没有用？ 只要看看股神的桂冠在哪里，也就知道了。 股市是零和博弈，它最大的魅力就是，从来没有一招见效的秘笈。 想赚钱，要不然投资于资产，用时间换金钱（价值投资）；要不然投资于机会，用概率换金钱（投机）。 而且，凡是和金钱相关的事，从来不会有秘密，就算真有赚钱的绝招，也很快会被大家知道，然后快速失效。 最终，混沌理论在投资领域的应用被描述为“沿着一条漆黑的胡同前行。” 1996年，《经济学人》杂志中一篇名为《乌云下的混沌》总结道，“从宿命论的混沌学中赚钱的最好方法是给混沌学著书立说。” 后来，科学界终于承认了一个现实：混沌理论只算是复杂性科学的一个子集，只能被应用到物理学体系的一个有限分支上，比如：天气和流体漩涡，它在经济领域的应用已被证明失败！ 所以，不要相信任何打着混沌理论贩卖投资秘技的人，他们100%是骗子。 不然，他为什么不去申请诺贝尔经济学奖？还用靠卖秘技生存吗！ 六、有人用数学模型赚到大钱了！ 既然混沌常常因为微小事件造成。 那么，如果能够记录并判断所有微小的事件，这样计算的结果会不会更准确些？ 尽管以混沌理论为基础的数学模式尝试在金融中已经失败过了。 但是，复杂性科学领域的科学家们，依然笃信模型。 比如：他们一直在致力打造一个有“生命”的股市模型，就像真实的股市那样，据说，效果不错。 现实中，也有人靠这个思路赚到了大钱。 他叫詹姆斯·西蒙斯，连塔勒布都对他推崇备至，称其为伟大的数学家。 他的文艺复兴科技公司设计了一台巨型机器来进行跨市场套利交易。 截止到2019年6月，该公司的大奖章基金自1988年以来的年化费前收益达到66%，费后39%，连续27年回报率打败巴菲特。文艺复兴的总规模已高达650亿美元。 就连2008年资贷危机的那年，大奖章盈利86%，西蒙斯个人盈利20亿美金，正式进入对冲基金顶级大佬行列，迈向人生巅峰。 西蒙斯从来不雇佣经济学家、华尔街精英和高级分析师，他只用物理学家、数学家、统计学家，当然还有电脑专家。 这么多牛人在一起，就是为了让这台机器能够模仿蓝领人士的买卖方式，然后再进行投资决策。 为此，文艺复兴收集了行情、财报、新闻等所有可以收集到的信息，争取提前3秒、3分钟、3小时、3天、3周、3个月预测价格的变化。 显然，这个路线很有道理，因为所有投资者的投资决策都源于信息。 这就像排在史上最伟大的22位投资人第十九位、世界级短线杀手——迈克尔·斯坦哈特。 他每年会付给华尔街经纪人的交易佣金高达3500万美元。 这笔钱并不是为了得到内幕消息。 他甚至在自己出货时，也故意制造类似的内幕和预言。 斯坦哈特慷慨掏钱的主要目的是，保证自己第一时间知道华尔街会有什么消息传出去。 然后判断该消息在市场中会引起什么样的反应，从而比别人保持一点点优势。 因为，华尔街一些公司的影响力非常大，他们的观点和看法往往会在一定程度左右市场走势，而斯坦哈特并不轻易相信这些看法，他只希望那些听到这些信息的投资者认为是对的就够了，这样他就有了操作行情的时间和空间。 而且，为了更像投资者的行为，文艺复兴“每时每刻都是买入卖出，卖出买入，靠活跃赚钱。” 不过，虽然它每天会下单15000~30000笔，但与常说的高频交易不大一样。 高频交易一般指持仓时间很短的交易，比如持仓几十秒、几分钟。 而文艺复兴的机器则一般会持仓1~2天。 显然，在短期内，如果能够比较准确地判断出大多数投资者的决策可能，自己或是提前，或是反向操作，就能赚钱。 这其实就是凯恩斯选美理论的实践。 也就是，不要选自己认为美的，而是选择大多数人认为美的，即使在你看来，那个女人已经丑翻了天。 最后，坤鹏论在想，大数据为何被称为未来的石油，因为，人们认为，它真正的最大价值在于此。 本文由“坤鹏论”原创，转载请保留本信息 |
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