探索金融市场的混沌与秩序：从预测公司到战争模拟 2024-12-25 作者 C3P00 1. 金融市场中的混沌与秩序 在金融市场的广袤宇宙中，局部可预测性的信号常常被掩埋在一大堆不可预测性的噪音之下。就像波涛汹涌的河流，充满了狂野的、翻滚着的波涛和不可预料的漩涡，市场中的每一个波动都似乎充满了不确定性。然而，正如戴维·拜瑞比在《发现》杂志中所比喻的那样，局部秩序的存在是可能的——即使只是一瞬间的秩序，也可能成为投资者获利的关键。 1.1 预测公司的技术革命 预测公司（Prediction Company）的六位股市分析高手，利用了一种混合了旧与新的搜索技术，来扫描这个庞杂的组合信号堆。他们的软件不仅搜寻那些从数学上讲属于高维空间的金融数据，还寻找局部区域——任何能够与可预测的低维模式相匹配的区域。他们所做的工作可以称为“超实时”的工作，即通过计算机模拟，比实际市场更快地预测出未来的走势。 这种模拟金融模式的核心在于，它能够在市场中捕捉到短暂的、局部的秩序，并以比真实生活更快的速度进行模拟。当他们探测到正在展开的局部秩序的波动时，就会以比真实生活更快的速度进行模拟，然后将筹码下在他们认为这一波动可能结束的点位。这就好比在鞋子计算机里模拟出来的弹跳球会在真球停下来之前停下来一样，预测公司的模型也会比华尔街的实际运行更快地做出反应。 1.2 局部秩序的重要性 法默和帕卡德强调，经济学家们通常会遵循职业操守，试图挖掘这些模式背后的原因。然而，对于预测公司来说，模式本身才是关键，而不是其背后的因果关系。他们并不关心为什么某个模式会出现，而是专注于如何识别并利用这些模式。正如外野手不需要理解棒球飞行的物理原理，狗也不需要懂数学就能抓住飞盘，交易者同样不需要理解市场的每一个细节，只需要学会识别那些转瞬即逝的秩序。 为了验证这些模式的有效性，预测公司使用了一种称为“返溯”的技术。通过这种方法，他们用过去的市场数据来测试模型的预测能力。如果模型能够在过去的数据中准确预测出未来的结果，那么它就有资格被用于实际交易。这种建模活动每一轮可能需要几天的时间，但一旦找到了某种局部秩序，根据这种秩序进行预测只需要百万分之一秒的时间。 2. 竞争与挑战 预测公司在金融市场上并不是唯一的玩家。花旗银行、米兰银行等机构也在探索类似的非线性动力学方法，试图从市场的混沌中捕捉模式。英国数学家安德鲁·科林开发的预报程序就是一个典型的例子。他的系统首先随机生成数百个假设，然后用最近五年的数据来检验这些假设。最有可能产生影响的参数会被传送到计算机神经网络，由它调整每个参数的权重，以更好地与数据吻合。这个神经网络系统还会不断反馈结果，通过自我学习的方式不断优化猜测。 尽管有竞争对手，预测公司依然保持着一定的优势。他们能够预测出55%的市场走向，比随机猜测高出五个百分点。虽然这个数字看似微不足道，但如果他们真的猜对了，最终得到的结果可能会高出市场赢率两倍。这种优势使得他们的投资者能够获得可观的回报。 2.1 投资者的质疑 投资者们常常会问法默，他如何证明人们确实可以凭借这么一点点信息上的优势就在市场中挣到钱。法默的回答是，成功的交易者并不是靠运气，而是通过无意识的学习，学会了如何在随机数据的海洋中识别出局部可预测性的模式。这些交易者之所以能够年复一年地赚取数百万美元，是因为他们先发掘出了模式，然后建立了内部模型，尽管他们自己可能并不完全理解这些模型的运作机制。 法默认为，交易者的成功并不是偶然的，而是基于经验的托勒密式归纳法。这种归纳法与预测公司利用计算机对股票进行建模的方法相似，都是以数据为起点，自下而上地建立模型。最终，预测机制能够从中分辨出星星点点的模式，并形成专门特定的模型来解决如何产生数据的问题。 3. 预测机制的本质 预测机制不仅仅是生产理论的工具，更是一种产生抽象和概括性设备。它仔细咀嚼那些看似随机、源自复杂系统的杂乱数据，从中分辨出星星点点的模式。随着时间的推移，这种技术会在内部形成专门特定的模式，以解决如何产生数据的问题。它不会针对个别数据对模式做“过度调校”，而是倾向于有几分不精确的概括性模糊拟合。一旦它获得了某种概括性的拟合，或者说某种理论，它就能够做出预测。 法默认为，预测是建立科学理论之后最有用、最实在的结果。尽管制造理论是人类大脑擅长的创造性的行为，但我们却没有如何制造理论的法则。法默把这种神秘的“概括模式搜寻能力”称为“直觉”。华尔街的那些“走运的”交易员，正是利用了这种能力。 3.1 生物学中的预测机制 我们在生物学中也可以见到这种预测机制。正如戴维·李德所说，“狗不会数学”，但经过训练的狗却能够预先计算出飞盘的路径并准确抓住它。智能或聪明，本质上就是一种预测机制。所有适应与进化的过程，也都是相对更为温和、分布更为稀疏的预测机制。因此，预测不仅仅是一个金融问题，它涉及到我们如何理解和应对复杂的系统。 4. 金融预测的未来 法默和他的团队并没有将金融预测作为他们的长期目标。事实上，法默曾经公开承认，他对金融市场的兴趣更多是为了实现一个更大的梦想——生产出一种能够对各种复杂系统进行预测的机制。金融预测只是他们探索的一个领域，最终的目标是开发出能够预测天气、全球气候、传染病等复杂现象的算法。 法默规定自己花五年的时间研究股票市场预测，大挣一笔后，再转移到更有趣的问题上，比如真正的人工生命、人工进化和人工智能。对他来说，金融预测只是一个难题，而他的终极目标是让计算机感染上某种粗略形态的直觉，从而能够对各种复杂系统进行预测。 4.1 战争模拟的启示 在对预测和模拟机制的研究过程中，我有机会拜访了位于加州帕萨迪那的喷气推进实验室（JPL），那里正在开发一种最先进的战争模拟系统。这次访问让我意识到，预测机制不仅仅局限于金融市场，它还可以应用于军事、气象、气候变化等领域。 喷气推进实验室的战争模拟系统最初是为了测试集群计算的能力而设计的。然而，随着海湾战争的爆发，这个模拟系统变得异常敏感。实验室负责人因为记者的出现感到紧张不安，担心模拟系统的内容会引起不必要的关注。尽管如此，这次访问让我意识到，预测机制的应用范围远不止金融市场，它可以为各种复杂系统提供有价值的洞见。 4.2 军事模拟的现实意义 美国军方在战前进行了多次沙漠战争的模拟，其中最著名的当属中央司令部的“内视行动”。这次模拟不仅帮助军方评估了潜在的作战方案，还为实际战争提供了宝贵的参考。尽管有人认为这些模拟揭示了美国政府的帝国主义野心，但我更愿意将其视为预测机制的一种应用。通过模拟，我们可以更好地理解复杂系统的动态，从而做出更明智的决策。 5. 结语 预测机制的本质是对复杂系统的理解和控制。无论是金融市场、天气变化还是军事冲突，预测机制都能够帮助我们识别出隐藏在混乱中的秩序。法默和他的团队通过金融市场的预测，展示了如何利用计算机技术来捕捉局部秩序并做出有效的决策。而喷气推进实验室的战争模拟则进一步证明了预测机制在其他领域的广泛应用。 未来，随着技术的进步，预测机制将会变得更加智能化和自动化。法默的梦想是让计算机感染上某种粗略形态的直觉，从而能够对各种复杂系统进行预测。这一天或许并不遥远，而当我们拥有这样的能力时，我们将能够更好地应对未来的挑战。 🌐💡✨ 总结：本文探讨了金融市场中的混沌与秩序，介绍了预测公司如何利用先进的技术捕捉局部可预测性，并将其应用于实际交易。同时，文章还探讨了预测机制的本质及其在其他领域的应用，如战争模拟。通过对这些领域的深入分析，我们能够更好地理解预测机制的作用和未来发展方向。
1. 金融市场中的混沌与秩序
在金融市场的广袤宇宙中，局部可预测性的信号常常被掩埋在一大堆不可预测性的噪音之下。就像波涛汹涌的河流，充满了狂野的、翻滚着的波涛和不可预料的漩涡，市场中的每一个波动都似乎充满了不确定性。然而，正如戴维·拜瑞比在《发现》杂志中所比喻的那样，局部秩序的存在是可能的——即使只是一瞬间的秩序，也可能成为投资者获利的关键。
1.1 预测公司的技术革命
预测公司（Prediction Company）的六位股市分析高手，利用了一种混合了旧与新的搜索技术，来扫描这个庞杂的组合信号堆。他们的软件不仅搜寻那些从数学上讲属于高维空间的金融数据，还寻找局部区域——任何能够与可预测的低维模式相匹配的区域。他们所做的工作可以称为“超实时”的工作，即通过计算机模拟，比实际市场更快地预测出未来的走势。
这种模拟金融模式的核心在于，它能够在市场中捕捉到短暂的、局部的秩序，并以比真实生活更快的速度进行模拟。当他们探测到正在展开的局部秩序的波动时，就会以比真实生活更快的速度进行模拟，然后将筹码下在他们认为这一波动可能结束的点位。这就好比在鞋子计算机里模拟出来的弹跳球会在真球停下来之前停下来一样，预测公司的模型也会比华尔街的实际运行更快地做出反应。
1.2 局部秩序的重要性
法默和帕卡德强调，经济学家们通常会遵循职业操守，试图挖掘这些模式背后的原因。然而，对于预测公司来说，模式本身才是关键，而不是其背后的因果关系。他们并不关心为什么某个模式会出现，而是专注于如何识别并利用这些模式。正如外野手不需要理解棒球飞行的物理原理，狗也不需要懂数学就能抓住飞盘，交易者同样不需要理解市场的每一个细节，只需要学会识别那些转瞬即逝的秩序。
为了验证这些模式的有效性，预测公司使用了一种称为“返溯”的技术。通过这种方法，他们用过去的市场数据来测试模型的预测能力。如果模型能够在过去的数据中准确预测出未来的结果，那么它就有资格被用于实际交易。这种建模活动每一轮可能需要几天的时间，但一旦找到了某种局部秩序，根据这种秩序进行预测只需要百万分之一秒的时间。
2. 竞争与挑战
预测公司在金融市场上并不是唯一的玩家。花旗银行、米兰银行等机构也在探索类似的非线性动力学方法，试图从市场的混沌中捕捉模式。英国数学家安德鲁·科林开发的预报程序就是一个典型的例子。他的系统首先随机生成数百个假设，然后用最近五年的数据来检验这些假设。最有可能产生影响的参数会被传送到计算机神经网络，由它调整每个参数的权重，以更好地与数据吻合。这个神经网络系统还会不断反馈结果，通过自我学习的方式不断优化猜测。
尽管有竞争对手，预测公司依然保持着一定的优势。他们能够预测出55%的市场走向，比随机猜测高出五个百分点。虽然这个数字看似微不足道，但如果他们真的猜对了，最终得到的结果可能会高出市场赢率两倍。这种优势使得他们的投资者能够获得可观的回报。
2.1 投资者的质疑
投资者们常常会问法默，他如何证明人们确实可以凭借这么一点点信息上的优势就在市场中挣到钱。法默的回答是，成功的交易者并不是靠运气，而是通过无意识的学习，学会了如何在随机数据的海洋中识别出局部可预测性的模式。这些交易者之所以能够年复一年地赚取数百万美元，是因为他们先发掘出了模式，然后建立了内部模型，尽管他们自己可能并不完全理解这些模型的运作机制。
法默认为，交易者的成功并不是偶然的，而是基于经验的托勒密式归纳法。这种归纳法与预测公司利用计算机对股票进行建模的方法相似，都是以数据为起点，自下而上地建立模型。最终，预测机制能够从中分辨出星星点点的模式，并形成专门特定的模型来解决如何产生数据的问题。
3. 预测机制的本质
预测机制不仅仅是生产理论的工具，更是一种产生抽象和概括性设备。它仔细咀嚼那些看似随机、源自复杂系统的杂乱数据，从中分辨出星星点点的模式。随着时间的推移，这种技术会在内部形成专门特定的模式，以解决如何产生数据的问题。它不会针对个别数据对模式做“过度调校”，而是倾向于有几分不精确的概括性模糊拟合。一旦它获得了某种概括性的拟合，或者说某种理论，它就能够做出预测。
法默认为，预测是建立科学理论之后最有用、最实在的结果。尽管制造理论是人类大脑擅长的创造性的行为，但我们却没有如何制造理论的法则。法默把这种神秘的“概括模式搜寻能力”称为“直觉”。华尔街的那些“走运的”交易员，正是利用了这种能力。
3.1 生物学中的预测机制
我们在生物学中也可以见到这种预测机制。正如戴维·李德所说，“狗不会数学”，但经过训练的狗却能够预先计算出飞盘的路径并准确抓住它。智能或聪明，本质上就是一种预测机制。所有适应与进化的过程，也都是相对更为温和、分布更为稀疏的预测机制。因此，预测不仅仅是一个金融问题，它涉及到我们如何理解和应对复杂的系统。
4. 金融预测的未来
法默和他的团队并没有将金融预测作为他们的长期目标。事实上，法默曾经公开承认，他对金融市场的兴趣更多是为了实现一个更大的梦想——生产出一种能够对各种复杂系统进行预测的机制。金融预测只是他们探索的一个领域，最终的目标是开发出能够预测天气、全球气候、传染病等复杂现象的算法。
法默规定自己花五年的时间研究股票市场预测，大挣一笔后，再转移到更有趣的问题上，比如真正的人工生命、人工进化和人工智能。对他来说，金融预测只是一个难题，而他的终极目标是让计算机感染上某种粗略形态的直觉，从而能够对各种复杂系统进行预测。
4.1 战争模拟的启示
在对预测和模拟机制的研究过程中，我有机会拜访了位于加州帕萨迪那的喷气推进实验室（JPL），那里正在开发一种最先进的战争模拟系统。这次访问让我意识到，预测机制不仅仅局限于金融市场，它还可以应用于军事、气象、气候变化等领域。
喷气推进实验室的战争模拟系统最初是为了测试集群计算的能力而设计的。然而，随着海湾战争的爆发，这个模拟系统变得异常敏感。实验室负责人因为记者的出现感到紧张不安，担心模拟系统的内容会引起不必要的关注。尽管如此，这次访问让我意识到，预测机制的应用范围远不止金融市场，它可以为各种复杂系统提供有价值的洞见。
4.2 军事模拟的现实意义
美国军方在战前进行了多次沙漠战争的模拟，其中最著名的当属中央司令部的“内视行动”。这次模拟不仅帮助军方评估了潜在的作战方案，还为实际战争提供了宝贵的参考。尽管有人认为这些模拟揭示了美国政府的帝国主义野心，但我更愿意将其视为预测机制的一种应用。通过模拟，我们可以更好地理解复杂系统的动态，从而做出更明智的决策。
5. 结语
预测机制的本质是对复杂系统的理解和控制。无论是金融市场、天气变化还是军事冲突，预测机制都能够帮助我们识别出隐藏在混乱中的秩序。法默和他的团队通过金融市场的预测，展示了如何利用计算机技术来捕捉局部秩序并做出有效的决策。而喷气推进实验室的战争模拟则进一步证明了预测机制在其他领域的广泛应用。
未来，随着技术的进步，预测机制将会变得更加智能化和自动化。法默的梦想是让计算机感染上某种粗略形态的直觉，从而能够对各种复杂系统进行预测。这一天或许并不遥远，而当我们拥有这样的能力时，我们将能够更好地应对未来的挑战。 🌐💡✨
总结：本文探讨了金融市场中的混沌与秩序，介绍了预测公司如何利用先进的技术捕捉局部可预测性，并将其应用于实际交易。同时，文章还探讨了预测机制的本质及其在其他领域的应用，如战争模拟。通过对这些领域的深入分析，我们能够更好地理解预测机制的作用和未来发展方向。