不确定性（3）
极端波动的基本面
在结束这个故事之前，我们先要更深入地了解波动性，知道该如何对波动性进行分析。针对波动性问题，经济学家和A533;学家们都提出了大量的理论，试图对其进行解释。虽然了解波动性并不一定需要了解这些理论背后高深的数学知识，但理解了极端波动性的来源可以帮助我们更好地做出应对。我把极端波动性的来源分为三类：现实世界的复杂性、市场上的集体行为以及二者之间可能存在的正反馈效应（图1.1）。预测某个公司或某个行业未来的结果一般都要求要有简单、线性的模型，但我们都知道，按照自然A533;学家的理论，现实世界是非常复杂的， 他们发现了蝴蝶效应、自组织临界性以及其他的非线性过程。
蝴蝶效应开启了短期预测的时代
天气预报员很久以前就察觉到了大气的非线性特征，他们把这种现象称为蝴蝶效应。由于电影《侏罗纪公园》的热映，人们已经对这一概念耳熟能详了：印度洋上一只蝴蝶扇动翅膀这样一件看起来毫不起眼的事，通过一系列复杂的相互作用却有可能会在大西洋上引发飓风。如果企业和经济的基本面也受到类似效应的影响，那么想要进行长期的预测几乎就不可能了。这也就意味着，要从现在开始集中精力进行短期预测。
很多人都认为长期投资比短期交易更为可取，但在极端波动的时期内，这种理念就未免有些不切实际了。由于有了更好的模型和更细致的数据，预测短期天气的准确性已经取得了很大的进步，对于那些在其他领域与波动性做斗争的分析师来说，他们可以把提高预测的准确度当成自己的目标。
“蝴蝶效应”一词是由麻省理工学院的A533;学家爱德华R26;罗伦兹（Edward Lorenz）在20世纪60年代早期提出来的。
波斯纳把传统的由格雷厄姆和多德发展出来的基本面分析方法与认知科学、计算理论和量子金融的最新进展精巧地结合在一起。他把概率分析的方法引进决策过程，告诉我们如何通过对一系列的可能情形进行判断来做预测。
在强调有效利用我们已有的计算资源计算机和人脑的同时，波斯纳还为分析师、投资者、交易员、公司高管、风险管理经理、监管人员、政策制定者、新闻工作者以及所有需要应对极端波动事件的挑战的人，提供了一个新的作决策的思路。
在结束这个故事之前，我们先要更深入地了解波动性，知道该如何对波动性进行分析。针对波动性问题，经济学家和A533;学家们都提出了大量的理论，试图对其进行解释。虽然了解波动性并不一定需要了解这些理论背后高深的数学知识，但理解了极端波动性的来源可以帮助我们更好地做出应对。我把极端波动性的来源分为三类：现实世界的复杂性、市场上的集体行为以及二者之间可能存在的正反馈效应（图1.1）。预测某个公司或某个行业未来的结果一般都要求要有简单、线性的模型，但我们都知道，按照自然A533;学家的理论，现实世界是非常复杂的， 他们发现了蝴蝶效应、自组织临界性以及其他的非线性过程。
蝴蝶效应开启了短期预测的时代
天气预报员很久以前就察觉到了大气的非线性特征，他们把这种现象称为蝴蝶效应。由于电影《侏罗纪公园》的热映，人们已经对这一概念耳熟能详了：印度洋上一只蝴蝶扇动翅膀这样一件看起来毫不起眼的事，通过一系列复杂的相互作用却有可能会在大西洋上引发飓风。如果企业和经济的基本面也受到类似效应的影响，那么想要进行长期的预测几乎就不可能了。这也就意味着，要从现在开始集中精力进行短期预测。
很多人都认为长期投资比短期交易更为可取，但在极端波动的时期内，这种理念就未免有些不切实际了。由于有了更好的模型和更细致的数据，预测短期天气的准确性已经取得了很大的进步，对于那些在其他领域与波动性做斗争的分析师来说，他们可以把提高预测的准确度当成自己的目标。
“蝴蝶效应”一词是由麻省理工学院的A533;学家爱德华R26;罗伦兹（Edward Lorenz）在20世纪60年代早期提出来的。
本文摘自《围捕黑天鹅》
波斯纳把传统的由格雷厄姆和多德发展出来的基本面分析方法与认知科学、计算理论和量子金融的最新进展精巧地结合在一起。他把概率分析的方法引进决策过程，告诉我们如何通过对一系列的可能情形进行判断来做预测。在强调有效利用我们已有的计算资源计算机和人脑的同时，波斯纳还为分析师、投资者、交易员、公司高管、风险管理经理、监管人员、政策制定者、新闻工作者以及所有需要应对极端波动事件的挑战的人，提供了一个新的作决策的思路。