第十七章 洛克的疯子――在错误的地方出现的钟形曲线（第1 / 3页）
去掉过去50年中美国股市单日涨幅最大的10天，我们会看到市场收益的巨大差异，而传统金融学仅仅把这些单日大幅上涨当作异常。（这只是这类例子中的一个。虽然对于随意的阅读来说，它很具有说服力，但还有许多从数学的角度看更具说服力的例子，比如10西格玛事件的发生率。）
后来者的背叛
我以1987年的美国股市崩盘作为第一章的结尾，正是这次崩盘使我大举发展了我的黑天鹅思想。就在崩盘之后，我指出那些用西格玛（标准差）衡量风险和随机性大小的人都是骗子，所有人都同意我的观点。如果金融世界满足高斯分布，那么像这次崩盘的情况（为标准差的20多倍）需要宇宙寿命的几十亿倍时间才会发生一次（看看第十五章的身高例子）。鉴于1987年的情况，人们相信稀有事件会发生，并且是不确定性的主要来源。但他们就是不愿意放弃高斯方法这一主要测量工具——“嗨，我们没别的啦”。人们需要一个参照数字，但这两种方法是不相容的。
我不知道的是，1987年并不是高斯方法第一次显露出欺骗性。曼德尔布罗特在1960年左右向经济学界提出突破性分布的观点，并向人们展示高斯曲线不能描述当时的市场价格。但在兴奋之后，人们意识到他们不得不重新学习。当时一位具有影响力的经济学家、已故的保罗·库特纳（Paul Cootner）写道：“就像之前的丘吉尔首相一样，曼德尔布罗特不是向我们许诺乌托邦，而是向我们许诺血、汗、苦役和眼泪。假如他是正确的，我们几乎全部的统计工具都是过时或毫无意义的。”我要对库特纳的话做两点更正。首先，我要把“几乎全部”替换为“全部”。其次，我不同意血和汗的说法。我认为曼德尔布罗特的随机理论比传统统计学易懂得多。假如你是新入行的，就不要依赖老的理论工具，也不要对确定性有很高的期望。
任何人都可能成为总统
人们不明白一个根本的非对称性：只要一个反例就能够推翻高斯分布（正态分布），但上百万次观察也不能完全证明高斯分布的适用性。为什么？因为高斯钟形曲线不允许出现大的离差。
我在家里有两个书房：一个是真正的书房，有有趣的书和文学资料；另一个与文学无关，我并不享受那里的工作，在那里我要把问题分解为事实，并进行集中思考。在非文学书房里，有一整面墙的统计学和统计学史书籍，我一直没有勇气把它们烧掉或扔掉，虽然我发现它们除本身的学术应用之外别无用处。我不能在教室里使用它们，因为我向自己保证，就算饿死也绝不教垃圾知识。为什么我不能用它们？因为这些书里没有一本考虑极端斯坦——没有一本。少数几本是统计物理学家写的，而不是统计学家写的。我们向人们传授平均斯坦的方法，却让他们在极端斯坦中自生自灭。毫无疑问，我们在冒最大的风险：我们面对极端斯坦的问题，却“近似地”使用平均斯坦的方法。
商学院和社会科学院系的几十万学生以及商界人士仍然在学习“科学”方法，而这些方法都以高斯理论为基础，都陷入了游戏谬误。
本章讨论将伪数学应用于社会科学导致的灾难，真正的主题或许是颁发诺贝尔奖的瑞典学院给社会造成的危害。
短短50年
现在简单看一下“诺贝尔”经济学奖，它是瑞典银行为纪念阿尔弗雷德·诺贝尔设立的，根据希望撤销该奖的诺贝尔家人的说法，诺贝尔现在或许正恶心得在坟墓里翻滚。一位激进的家族成员把这一奖项称为经济学家为了把经济学推到高于应有的地位而进行的公关骗局。确实，该奖曾颁给一些有价值的思想家，比如经验心理学家丹尼尔·卡尼曼和思想经济学家弗里德里克·哈耶克。但评奖委员会也已经习惯于把诺贝尔奖发给那些用伪科学和伪数学为经济学“带来严谨性”的人。在股市崩盘之后，他们授奖给两名理论学家哈里·马克威茨和威廉·夏普：他们以高斯方法为基础，建立了漂亮的柏拉图化模型，对所谓的现代投资组合理论做出贡献。很简单，假如你去掉他们的高斯假设，把价格当作突破性变量，你能找到的就只剩下吹牛。诺贝尔委员会可能验证过夏普和马克威茨的模型，其作用就像网上出售的江湖偏方，但斯德哥尔摩似乎没人考虑这一点。委员会也没有征求我们这些实践者的意见；相反，它依赖于某种学术审查，而在有些学科，这种审查可能已经腐败到骨子里了。这次颁奖之后，我做了一个预测：“在这两个人能够获得诺贝尔奖的世界里，任何事都有可能发生。任何人都可能成为总统。”
可以说瑞典银行和诺贝尔委员会在很大程度上推动了高斯现代投资组合理论的应用。软件销售商能够把这种“斩获诺贝尔奖”的方法卖出几百万美元。用它怎么可能有错呢？奇怪的是，业内每个人一开始就知道这一理论是错的，但人们习惯了这种方法。据说美联储主席格林斯潘曾说：“我宁愿听一个交易员的意见，也不愿听数学家的意见。”同时，现代投资组合理论开始传播。我要反复说下面的话，直到声音嘶哑：社会科学理论的命运取决于其传染性，而不是其正确性。
后来我才意识到，受过高斯方法训练的金融专业人士正在占领商学院，进而占领MBA课程，单美国每年就培养出10万学生，他们全都被一种伪投资组合理论洗脑了。任何经验观察都不能阻止这种认识上的传染性。人们似乎认为，教会学生基于高斯理论的分析方法总比什么也不教好。它看上去比罗伯特·C.默顿（社会学家罗伯特·K.默顿之子）所说的“奇闻逸事”更科学。默顿写道，在投资组合理论之前，金融学只是“奇闻逸事、拇指规则和对会计数据的操纵”。投资组合理论“把这种知识大杂烩变成严谨的经济学理论”。鉴于其多少有些知识严肃性，也为了将新古典经济学与一种更诚实的科学做比较，请看19世纪现代医学之父克劳德·伯纳德说过的一句话：“现在只讲事实，科学以后再说。”你应该把经济学家送进医学院。
我们先来讲讲我的商业生涯。请看图17–1。在过去50年中，金融市场最极端的10天代表了一半的收益。50年中的10天！同时，我们陷入无聊的探讨。
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图17–1 去掉单日涨幅最大的10天后，美国股市收益的巨大差异
显然，任何需要大于6西格玛的数字来证明市场属于极端斯坦的人都应该去检查一下大脑。已有数十篇论文指出过高斯家族概率分布的缺陷以及市场的突破性。请注意，多年来，我自己已经对2000万条数据进行了反向与正向的统计研究，这使我鄙视任何以高斯分布描述市场的人，但人们就是无法接受这一点。
最奇怪的是，商务人士在听我演讲或听我讲案例时通常同意我的观点，但当他们第二天走进办公室时，又会回归他们习惯的高斯方法。他们的思维具有领域依赖性，所以在会议上他们可以进行批判性思考，但在办公室却不行。而且，高斯方法可以给他们数字，这似乎“比什么都强”。对未来不确定性的计算结果满足了我们对简单化的内在需要，即使它把不能用如此简单的方式描述的事物压缩成一个数字。