02 逆流而上的三文鱼
奥斯本采用不同的时间维度，研究三文鱼逆流而上的过程，他突然想到金融市场就是另一个兼具两种波动的系统.奥斯本第一次提出可以研发一个交易程序，这个程序可以写进电脑里，从而实现自我运行.而将奥斯本的这一想法和其他类似的想法引入现实世界的交易中，并加以验证，还穗要等上几十年的时间.
莫里·奥斯本( Maury Osbome )的母亲是一位热心的园艺师。她是一个讲求实效的女人，为了给花园施肥，她宁愿到弗吉尼亚诺福克市(Norfork) 一个离家较近的牧马场收集粪肥带回花园，也不愿购买商用化肥。如果她发现儿子偷懒，便会立即给他找点儿活干，比如给门廊刷刷漆，或者锄锄草，又或者挖一个洞来拌拌肥料。当奥斯本还是个孩子的时候，他挺喜欢干这样的工作。刷油漆和挖洞都非常有趣，而其他的工作，比如锄草，虽然令人讨厌，但是总比坐在那里什么都不干要强。当他感到无聊的时候，他就会去找母亲，问她可以做些什么，母亲则总会给他安排活儿。
有一天，母亲突然发现一辆货车刚刚经过。这辆货车是由一匹马拉的，这意味着沿途可能有许多成堆的马粪。"你去拾起这些马粪，并用软管浇水，让它变成液体状，然后给花园里的菊花浇灌。"她这样告诉奥斯本。奥斯本并不喜欢这项工作。当时正好是中午时分，奥斯本的所有朋友都在外面玩儿。他们发现了他正在做这个事情，便开始大声叫唤并且取笑他。虽然因为感到害羞而涨红了脸，且被臭气熏着，但奥斯本还是拾了一大柏马粪。回到家中，他拿出软管，向桶里注水，搅拌好了就开始给花园施肥。这项工作粗鲁且总是要闯臭气，奥斯本觉得它让人愤怒并且非常尴尬。于是，他非常不高兴。突然间，由于他搅拌得太用力，捅里面混合的肥料溅了出来，并搞得他浑身都是。这是一个非常关键的转折点: 就在那时，在被臭气熏天的马粪所包围的情况下，奥斯本决定他将再也不会问任何人他应该做什么，他要自己想清楚自己到底想要做什么，然后坚定地去做!
就他的科学研究生涯而言，奥斯本确实遵守了自己的诺言。最初，他是以天文学家的标准来要求自己的，做任何事情都像计算行星和彗星的轨道那样精确。幸运的是，奥斯本一生都没有感受到来自学术研究方面的压力。在美国决定参加第二次世界大战的前不久，奥斯本研究生毕业进入美国海军研究实验室(Naval Research Lab，简称NRL) ，研究项目是与水下声音探测与爆炸相关的课题。这项研究工作跟天文观测几乎没有任何关系，不过，奥斯本觉得这可能会比较有意思。事实上，在第二次世界大战结束前，奥斯本参与了好几个不同的研究项目。例如，1944 年，奥斯本就写过一篇关于昆虫翅膀的航空动力学方面的论文。在20 世纪40 年代，昆虫学家们都不清楚为什么昆虫能够飞起来。昆虫的体重相对于它们翅膀扇动产生的动力来说，还是显得过于笨重。这个时候，奥斯本正好有多余的时间。与小时候不一样，他没有主动要求领导给他安排其他的事情做，而是将他的时间用来解决昆虫飞行的问题。最后，他成功了。他的研究成果首次揭示了昆虫飞行的原理:如果我们将昆虫扇动翅膀产生的动力与翅膀的牵引力结合起来考虑，我们就会找到昆虫为什么会飞以及它们是如何控制自己的飞行动作的完美解释。
第二次世界大战结束以后，奥斯本在科研道路上向前走得更远了。他向美国海军研究实验室声音探测部门的领导表示，他愿意留下来继续工作，但是他告诉这位领导，任何为政府部门工作的人，他们所做的工作，其实每天只需要两个小时就可以完成。你可以想象一下，对领导口出狂言会是一种什么样的情形。但奥斯本却变本加厉，他表示，对他而言，每天工作两个小时所完成的工作量远远超过他应该为政府工作的量，他还有向己感兴趣的问题要去研究。奥斯本非常明确地说，他新研究的项目与美国海军没有任何关系，但不管怎么样，他都希望自己能够去做这样的研究。令人惊讶的是，他的领导很干脆地回复说"那你就去做吧! "
奥斯本在美国海军研究实验室待了30 多年的时间。自从他眼领导谈话之后，他都是在独立地做自己的项目。在大多数情况下，他的这些研究项目与美国海军的关系很小，或者根本就没有关系，然而，美国海军研究实验室却一如既往地支持他开展这些研究。他的这些研究范围非常广泛，从广义相对论和量子力学到深度海洋环流，都有所涉及。但是他最有影响力的工作，也是今天被我们所熟知的工作，却是另外一个完全不同的领域。1959 年，奥斯本发表了一篇标题为《股票市场上的布朗运动》 ( Brownian Motion in the Stock Market )的论文。尽管早在60 多年前，巴施里耶就写过这方面的文章，但对物理学家或金融学者们来说，他们并不知晓巴施里耶的文章(除萨缪尔森那个小圈子里面的一群人之外)。对那些阅读过奥斯本论文的读者来说，用物理学知识来研究金融学领域的问题完全是一个崭新的概念。不久，不管是学术界还是华尔街上的金融从业者，都开始重视这一现象。
尼龙发明的启示
不管你从哪个角度看，巴施里耶所做的工作都是天才式的。作为一名物理学家，他预测到了爱因斯坦早期最有影响力的部分研究工作，如后来的科学研究毫无疑问地证明了的原子存在，并引领科学和技术的发展进入了一个新时代。作为一名数学家，他大大地提升了概率理论和随机过程理论的发展水平，使得其他的数学家至少花30 年的时间才能够追赶得上。作为金融市场的数学分析人员，巴施里耶可以说是举世无双的一个人物。在任何领域，在前人的贡献如此之少的情况下，做出如此重要的成绩，这绝对是一个奇迹。公正地讲，巴施里耶对金融学领域所做的贡献可以与牛顿对物理学领域所做的贡献相媲美。但是，巴施里耶的生活却过得跌跌撞撞，很大一部分原因就在于当时的学术界还无法认同像他这样的开创性的思想者。
尽管只隔了短短的几十年时间，奥斯本却可以在政府支持的实验室里过得如鱼得水。他可以按照自己喜欢的方式，研究任何自己感兴趣的课题且无须应付任何机构的阻挠，而这正是整个职业生涯中折磨巴施里耶的问题。巴施里耶和奥斯本在很多方面具有共性:都具有非凡的创造力;都有发现之前的研究者们无法意识到的问题的能力以及能够找到解决这些问题的技术方法。然而，当奥斯本碰到巴施里耶在他论文里所提到的那个问题即预测股票价格走势的问题时，他所处的外在环境却与巴施里耶面临的环境完全不同，但是他得出的解决办法却与巴施里耶提出的解决办法惊人的相似。《股票市场上的布朗运动》这篇论文是一篇与众不同的文章。不过，在1959 年的美国，作为物理学家的奥斯本却对金融问题感兴趣，这种事情是可以让人接受的，甚至还是会受到鼓励的。正如奥斯本指出的那样"从本质上来讲，物理学家不可能会做错的。"为什么事情会发生这样的变化呢?
这一切妥归功于尼龙的发明，对，尼龙! 美国的女同胞们第一次知道尼龙还是在1939 年的纽约世界博览会上，尔后，她们彻底被尼龙给征服了。一年之后，在1940 年5 月15 日，当尼龙长袜在纽约问世的时候，第一天的销售量就高达78 万双，而在第一周的时间里，销售量更是突破了4000 万双。到那一年的年底，发明和制造尼龙袜的杜邦公司(Du Pont ) 仅在美国市场就卖出了6400 万双尼龙长袜。尼龙不仅很坚韧而且非常轻，它不容易染灰尘而且还防水，这与丝绸不一样。而在尼龙出世前，丝绸是比较受人欢迎的丝织品。此外，尼龙在价格上也比丝绸或者羊毛要低许多。正如一家报纸《费城记录》 ( Philadelphia Record ) 所描述的那样，尼龙带来的革命性效应甚至超过"火星人攻击地球" 。
尼龙带来的革命性效应不仅仅是女人们的服饰潮流或者恋物癖者的精神寄托。发明尼龙产品的杜邦公司从20 世纪30 年代开始通过联合其他一系列公司和大学参与该项目的研究，在美国悄悄地开辟了一种全新的研究文化。这些公司和大学包括南加州爱迪生( Southem Califomia Edison )、通用电气、斯佩里陀螺仪公司( Sperry Gyroscope Company )、斯坦福大学和加州大学伯克利分校。
在20 世纪20 年代中期，杜邦公司是一家组织结构非常松散的公司，有一大堆相对独立的部门，每个部门都有自己庞大的研究机构。同时，公司还存在一小部分比较集中的中心研究机构，从根本上来讲，这是早期遗留下来的机构。当时中心研究机构的领导者是一位名叫查尔斯· 斯泰恩( Charles Stine )的人。他面临一个难题，因为公司内部拥有大量的、各有所长的研究组织，每个组织都在独立完成本部门所要求的任务，对他这个额外的研究部门的需求便显得可有可无。如果中心研究机构想继续存在下去，且永远不用担心未来发展的问题，斯泰恩、就必须找到一个研究任务，证明他们这个机构存在的必要性。他在1927 年找到了解决问题的方法，并且很快就开始实施，这个方法就是在中心研究机构创建一支精英式的基础研究团队。萌生这一方法的根源在于杜邦公司的很多工业部门都特别依赖核心的基础学科，而这些部门的研究机构过于专注自身行业的应用研究，对基础研究投入不足。斯泰恩的团队将会重点研究那些长时间都没有人关注的科学难题，为以后的实际应用奠定基础。斯泰恩从哈佛大学请来了一位名叫华莱士·卡罗瑟斯( Wallace Carothers )的化学家，由他来领导这支新队伍。
卡罗瑟斯和他的年轻博士团队在接下来的3 年时间里，不断地探索和记录各种各样聚合物的特性。所谓聚合物是指那些由众多原子或原子团主要以共价键结合而成的相对分子量在一万以上的化合物。在刚开始的几年时间里，研究工作无拘无束，无须考虑任何商业因素。在杜邦公司，中心研究机构被定位为纯粹的学术研究实验室。不过，在1930 年，卡罗瑟斯的团队还是取得了两项突破性的成就。第一，他们发现了氯丁橡胶，这是一种合成橡胶。第二，也是在同一个月份的晚些时候，他们发现了世界上第一种完整的合成纤维。很快，斯泰恩的基础研究团队开始显现出其能够为公司带来盈利的潜力，这引起了公司高层的注意。斯泰恩被提拔进入公司执行委员会， 一位名叫埃尔默·博尔顿( Elmer Bolton )的新人开始执掌中心研究机构。博尔顿之前在有机化学部门担任研究方面的负责人，与斯泰恩不同的是，博尔顿对没有明确应用范围的研究缺乏耐心。他很快将研究重心从氯丁橡胶转移到他的老本行，而他对纤维的研究有非常丰富的经验， 并鼓励卡罗瑟斯团队集中力量研究合成纤维。最初被研制出来的纤维存在很多缺陷: 它在低温环境下会融合在一起，而且会溶于水。但是，到1934 年，迫于新领导的压力，卡罗瑟斯就聚合物研究提出了一个新想法，那就是，加入纤维到聚合物中可能会增强其稳定性。5 个星期之后，他实验室的一名助手研制出了第一根尼龙。
在接下来的5 年时间里，杜邦公司专注于尼龙的规模化生产和商业化运作。尼龙作为一个纯粹的研究实验室的发明进入人们的日常生活中。就尼龙本身而言，它代表着当时最先进的技术工艺，而这个技术工艺则是建立在当时最先进的化学知识基础之上的。由先进的技术变成能够赚钱、可以商业化大规模生产的产品，这个时间周期很短。从本质上来说，这个过程是全新的，跟过去完全不一样: 尼龙本身代表着聚合物的重大突破，而杜邦公司的商业化项目运作模式则是基础研究产业化领域的重要革新。这个运作过程有一些明显不同于以往的重要特征。
首先，它要求中心研究机构的学术型科学家、各个部门研究机构的产业型科学家和负责建立新工厂并实际生产尼龙的化学工程师三者之间必须保持非常密切的联系，形成良好的合作关系。不同的研究团队在解决一个又一个的难题过程中，他们的合作关系越来越密切，基础研究与应用研究、研究部门与工程部门之间的界限都被打破了。
其次，杜邦公司在聚合物制造的每个阶段都是齐头并进的。这表明，以前，都是等前一个阶段的工作全部完成之后(例如，生产聚合物的化学反应全部完成)，才开始进行下一步的研究工作(例如，发明一种新的方法以旋转的方式将聚合物转变为纤维)。而与以往不同的是，这次研究团队是同时解决这些问题的，每个团队都将其他团队的工作想象成"黑匣子"，不管对方用的是什么方法，都不会影响研究的最终结果。这种工作方式大大地鼓励了不同类型的科学家和工程师之间的合作，因为它没有办法将最开始的基础研究工作与后面的实际应用阶段完全区分开来，所有的工作都是同步进行的。
最后，杜邦公司专注于一种独立产品: 女性丝袜。而纤维的其他应用，例如，女性贴身内衣和地毯，都被推迟到以后才投入生产。这样的策略，在公司的每一个层面，都充分引起了大家的注意和重视。到1939 年，杜邦公司开始对外展示公司研制的新产品，而到了1940 年，公司就能够有足够的生产能力生产产品并对外销售了。
物理学理论与实际应用的壁垒被清除
尼龙的故事向我们展示了杜邦公司的科学研究氛围是如何改变的:刚开始的时候是逐渐改变的，到20 世纪30 年代，开始迅速推广并形成定式。这个模式表明纯粹的理论研究和应用研究两者之间是紧密相连的，并且都具有非常重要的价值。但这又是如何影响奥斯本的呢?毕竟他并不是在杜邦公司工作啊。当尼龙开始出现在美国商店的货架上时，欧洲的战事已经是越来越大。这个时候，美国开始意识到，想要保持中立，基本上是不可能了。1939 年，爱因斯坦给当时的美国总统罗斯福写了一封信，他在信中警告说，德国可能在研制核武器，他还提示罗斯福总统，美国应该与英国开展合作，共同研究铀的军事用途。
1941 年12 月7 日，日本偷袭珍珠港。4 天之后，德国向美国宣战，研制核武器的工作被迅速提上日程。有关铀的军事用途研究在继续进行，而与此同时，在加州大学伯克利分校工作的一群物理学家正在独立开展另外一种新元素坏的研究。杯同样也可以用于制造核武器，至少从理论上来讲，它比铀元素更容易大规模生产。在1942 年早些时候，诺贝尔物理学奖获得者阿瑟· 康普顿( Arthur Compton )在芝加哥大学秘密地召集了一批物理学家，在冶金实验室招牌的掩护下，也在研究这种新元素，目的是研究如何将这一元素用于原子弹的制造。
到了1942 年8 月，冶金实验室已经生产出来好几毫克的坏元素。接下来的一个月，曼哈顿计划( Manhattan Project) 开始变得越来越严肃。这项工程由美国陆军工程兵团的莱斯利· 格罗夫斯( Leslie Groves )将军领导，格罗夫斯立即任命美国著名物理学家、加州大学伯克利分校的罗伯特·奥本海默( Robert Oppenheimer )为该项目的负责人，奥本海默曾经在冶金实验室最重要的部门计算中心工作过。曼哈顿计划是已经完成的、最大的单一科学研究项目: 在最高峰时期，参与这一项目的人员数量高达130000 人，总投入成本为20亿美元(相当于今天220 亿美元的规模)。整个美国的物理学界都被这场战争而迅速地调动起来，绝大多数高校的研究部门以各种各样的方式参与进来，许多物理学家都被重新安置到洛斯阿拉莫斯( Los Alamos )国家实验室来开展这项全新的秘密研究工作。
格罗夫斯妥处理的事情非常多。但最大的难题之一就是将冶金实验室研制出来的几毫克杯元素实现规模化的生产，从而能够满足制造原子弹所需要的用量。怎么夸大这个挑战的难度都不过分。最终，有60000多人都在忙于杯元素的生产，而这几乎占了曼哈顿计划所有参与人员数量的一半。当格罗夫斯于1942 年9 月接管这一项目的时候，其斤通和韦伯斯特工程建筑公司(Stone and Webster Engineering Company, SWEC) 已经按照合同在华盛顿州的汉福德市(Hanford) 建造大规模量化生产钉元素的工厂，然而，依然在冶金实验室工作的康普顿认为斯通和韦伯斯特工程建筑公司不可能完成这一任务。康普顿提出了自己的担心，格罗夫斯认同斯通和韦伯斯特工程建筑公司并不具备完成这一工作的资质。可是，在当时的那种情况下，你又能去哪里找到这样一家公司，仅仅是凭几毫克的、最新获得的且又是最先进的材料，就建造出能够大量生产这种材料的设备设施呢? 而且，时间要求还这么紧!
到1942 年9 月底，格罗夫斯要求杜邦公司也参与到这一项目中来，为斯通和韦伯斯特工程建筑公司提供相应的帮助和建议。两个星期之后，杜邦公司答应尽自己最大的能力帮忙: 公司完全负责汉福德市工厂的设计、建设和运行。那有什么值得推荐的策略呢? 那就是按照杜邦公司研制尼龙新产品那样的方式来对待坏元素的生产。从一开始，作为杜邦公司中心研究机构的领导，并且刚刚完成尼龙项目的博尔顿和他最亲信的几个副手就在这个坏元素项目中占据了领导地位。与尼龙项目一样，坏元素的产业化研究也取得了巨大的成功:仅仅是两年多一点点的时间，尼龙研究团队就实现了钉、元素产能的百万倍级别的大幅度提升。
实施尼龙项目的策略既不是一个简单的任务，同时也不是那么一帆风顺。为了大规模地生产坏元素，需要一个巨大的核反应堆，而在1942 年之前，从来没有构建过这样的核反应堆(虽然计划里面有这样的安排)。这就意味着，它比尼龙项目的研究更复杂。新的技术和基础科学对汉福德市工厂的构建来说最为关键。反过来，这也表明冶金实验室的物理学家们其实也是在赌博，他们并不敢保证，杜邦公司对这个项目而言，就是最合适的选择。他们认为，作为核科学家，他们的工作处于人类知识水平结构的顶端，是最高级的。在他们看来，产业型科学家和工程师们所处的层次要比他们低。毫无疑问，他们肯定不会那么服从杜邦公司研究团队的指令。
核心问题是物理学家们严重低估了工程师们在构建工厂过程中所起的作用。他们认为杜邦公司专注流程和组织的做法完全是在制造障碍。具有讽刺意味的是，这一问题的解决是通过分配更多权力给科学家而不是工程师的方式实现的。康普顿与杜邦公司协商，让来自芝加哥大学的物理学家们对来自杜邦公司的工程师们所画的蓝图有复查和签字的权力。然而，当物理学家们看到了这个项目的绝对规模有多大，并开始理解了工程将有多么复杂时，他们中的许多人立即对工程师们的作用表达了钦佩之情，甚至有些物理学家开始对更复杂的工程问题感兴趣了。
很快，科学家们与工程师们以更加积极的方式开展合作了。正如杜邦公司的企业文化在尼龙项目中悄然发生改变一样(公司以前那种科学与工程之间的明确分工界限开始被"摧毁" )，科学家们与工程师们在汉福德市工厂项目中的合作也很快打破了原来的那些老规矩。在建造杯元素生产设备时，杜邦公司有效地将公司研究文化输送给了这些非常有影响力的理论型物理学家和应用型物理学家，这群物理学家的工作不管是在第二次世界大战前还是在第二次世界大战后都是在高校，而不是在实业部门。但这种研究文化的转变却保存下来了。在第二次世界大战结束之后，物理学家们开始习惯于在纯理论研究与实际应用之间的各种不同关系。即使是那些顶级理论物理学家开始研究现实世界的具体问题，都已经为人们所理解和接受。而同样重要的是，为了让基础研究变得"有趣"，物理学家们有必要向他们的同事们介绍其可行的实际用途。
杜邦公司的尼龙项目并不是20 世纪30 年代新兴的研究文化出现的唯一代表，汉福德市工厂和冶金实验室同样也不是第二次世界大战期间，物理学家们与工程师们打破界限、实现亲密合作的唯一的国家实验室。同样的变化，在洛斯阿拉莫斯国家实验室、海军研究实验室、加州大学伯克利分校和麻省理工学院的放射性实验室以及美同很多其他的地方都在发生。这些变化首先是实业部门的需要，然后军方也觉得有必要，而且发生变化的理由都非常类似。这些变化迫使物理学家们对未来的预期也有所改变，到战争结束时，整个学界都发生了转变。从此，那些19 世纪晚期和20 世纪初期的德高望重的科学家们再也不会存在这样的幻想了，那就是他们的工作值得全世界重视和尊敬。物理学的范围变得越来越广，研究成本也变得越来越昂贵。纯理论研究的物理学和实际应用的物理学之间的壁垒已经完全被清除。
奥斯本的理论模型
出生于1916 年的奥斯本特别聪慧。他在15 岁的时候就完成了高中学业，不过，他的父母却不希望他这么小就上大学，于是让他读了一年的预科，这是奥斯本痛恨的预科。之后，奥斯本才去弗吉尼亚大学主修天体物理学。奥斯本很早就具备了对知识独立思考和广泛涉猎的能力以及与生俱来的好奇心，这也奠定了他以后科学生涯的性格特征基础。例如，在他读完大学一年级的时候，奥斯本就觉得他已经学习了足够多的知识。于是，那个暑假的某一天，在完成了位于美国弗吉尼亚州中部城市夏洛茨维尔( Charlottesville )的麦考米克( Mccormick )天文台的工作任务之后，他决定退学。奥斯本没有回到弗吉尼亚大学，而是准备做一些体力劳动。他把自己的计划告诉了他的父母，很明显，他的父母非常了解他，并没有劝说他放弃自己的计划，老老实实地回学校读书去，而是帮助他联络了一位家族的好朋友，这个好朋友在弗吉尼亚州有一个大农场。于是，奥斯本就去了这个朋友的农场，准备在那里工作一年时间。但到了圣诞节的时候，他被这个朋友送回了家。这位农场主朋友还给他的父母捎来一封短信，在信中说道，她受够了奥斯本的折腾。于是，那一年的剩余时间里，奥斯本在诺福克附近用小推车帮助诺福克的体育教学部门重新修整操场。这一年的体力劳动让奥斯本明白了学术研究其实并不是那么无趣，于是，在第二年的9 月，他重新回到弗吉尼亚大学。
大学毕业以后，奥斯本前往西部的加州大学伯克利分校攻读天文学的研究生课程。在那里，他遇到了物理学领域的许多杰出人物，并与他们一起工作，这其中就包括奥本海默。当1939 年爆发第二次世界大战的时候，奥斯本正好就待在伯克利。到1941 年春天，包括奥本海默在内的很多物理学家，开始考虑应当为战争做点儿什么，其中就包括制造核武器。奥斯本看到了写在墙上的与支援战争相关的很多内容，他意识到他也有可能被招募，于是他积极申请加入这支队伍，但是他被拒绝了，因为他的眼睛高度近视(在战争早期，应征人伍的要求是比较高的)。于是，他向美国海军研究实验室提交了一份申请，声音探测部门为他提供了一份工作。于是，他收拾行囊，前往他家所在地的弗吉尼亚州的一个政府实验室工作，当时，这里正全力准备支持创造性的、跨学科的研究项目。
奥斯本深思熟虑后开始准备《股票市场上的布朗运动》这篇论文。"让我们想象一下，"他这样写道，"一个统计学家，可能受过天文学领域的专业训练，但对金融领域完全不熟悉，他被指派负责分析某一天的《华尔街日报》上刊登的所有纽约股票交易所的交易数据和交易信息。"大约在1956 年，奥斯本开始研究股票市场。这一年，他的妻子多丽丝( Doris ，也是一位天文学家)刚刚生完第二对双胞胎，分别是奥斯本的第八个和第九个孩子。奥斯本觉得他最好还是研究股票市场的未来走势。从此以后，我们经常会看到奥斯本下楼去书店，然后买上一份当天的《华尔街日报》。他喜欢将报纸带回家，在餐桌前坐下来，然后打开报纸，研究前一天的交易情况。在这里，他可以通过奇怪而又未明确意思的列标题找到成百条，也可能是成千条的数据。
这位接受过天文学教育的统计学家还不知道这些列标题代表的含义是什么，也不知道如何解读这些数据，但是这并没有什么影响。这些数据并不能吓倒他。毕竟，他已经习惯了一页又一页地阅读这些数据，就像在夜空中行动那样自由。困难在于如何找出这些数字之间的关系，确定哪些数据能够为其他的数据提供重要的信息，并且最终看看能否对未来做一个预测。事实上，他正是从一系列数据中构建一个模型，而类似的工作他之前做过几十次。于是，奥斯本调整了下自己的眼镜，卷起袖子，按照正确的方向继续前行。你瞧，他果然发现了一些重要的特征:跟价格相关的这些数字，其表现跟一系列在液体中做随机运动的微粒非常类似。正如奥斯本所说的那样，这些数字就好像来自布朗运动中的灰尘。
在很多方面，奥斯本对股票市场行为理论所做的最大的，也是最持久的贡献都是对巴施里耶论文思想的重新概述，但两者之间还是有一个巨大的差别。巴施里耶认为股票价格时刻都在发生变化，其上涨的量与下跌的量是基本相当的。正是从这一点出发，巴施里耶认为股票价格服从正态分布。但是，奥斯本立即否认了这一观点。萨缪尔森同样也否认了这一点，事实上，萨缪尔森认为巴施里耶的这一观点显得有些荒谬。检验这一假说的最简单的方法就是通过随机选取一系列股票，并画出它们的价格走势图形，来判断这些价格走势图是不是服从正态分布图。如果巴施里耶的假说是正确的，那么，我们就会发现，画出来的股票价格走势分布图应该是与钟形曲线相类似。然而，当奥斯本这么做的时候，他发现这些股票价格走势根本不是服从标准的正态分布。换句话说，如果你详细分析这些数据，巴施里耶的结论是错误的。公正地说，巴施里耶确实也做了实证检验，但是当时的公债市场有些特殊，具体说来，就是它们的价格变化非常缓慢，而且变化的幅度也非常小，这就使得巴施里耶的模型看上去比实际更为有效。
那么，奥斯本发现的股票价格分布看上去又像什么呢?它看上去像一个一边带有长长尾巴的隆起，而在隆起的另一边，却没有任何尾巴。这个图形看起来不像钟形，但与奥斯本的发现非常接近。如果不仅价格是正态分布的，而且收益率也是正态分布的，那么，你就会得到那样的结果。股票的收益率可以被看成是股票价格每一刻变动的平均百分比。假设你有200 美元， 100 美元存在你的储蓄账户里，另外的100 美元用来买一些股票，从现在开始的一年时间里，你拥有的可能不会是200 美元(你拥有的金额可能超过200 美元或者少于200美元)，因为储蓄账户里面的利息在增加，而你所购买的股票的价格时刻在发生变化。你可以将股票的收益率想象成银行希望你两个账户都保持相同金额而支付给你(或者向你收取)的利息率。这是一种方式，可以帮助你时刻掌握股票价格与其初始价格相比的变化情况。
股票的收益率与股票价格的变化相关联，我们可以用我们所熟悉的对数方程来加以描述。正是因为这个原因，如果收益率呈正态分布，那么，股票价格的概率分布就应该以我们所熟知的对数正态分布的形式出现(就好像我们在图2-1 中所看到的那样)。而当奥斯本将真实的股票价格走势画出来的时候，对数正态分布是一个看上去特别搞笑的、带有长长尾巴的隆起。这一分析的结果就是， 股票收益率的走势遵循随机游走模式，而股票价格却并不是随机游走的。这一观点纠正了巴施里耶模型中存在的最直接、最致命的问题。如果股票的价格是呈正态分布的，而分布的宽度是由时间跨度决定的，那么，通过巴施里耶的模型， 可以预测到，在经过足够长的时间跨度之后，总是存在那样的一个时间点，既定股票的价格会变成负数。但这是不可能发生的事情: 股东们投资最大的损失也就是他在最初所投入的本金。奥斯本的模型则不会存在这方面的问题。不管股票的投资收益率会负到什么程度，股票价格本身不会变成负数，它只是会无限趋向于零。
价格的相对变化才是关键
奥斯本认为还有另外一个理由，支持股票收益率而不是股票价格本身，处于随机游走的状态。他觉得， 投资者们并不是真的关心股票价格的绝对走势。相反，他们关心的是百分比的变化。想象一下，你买的股票是10 美元一股，现在它涨了1 美元，那么，你的收益率就是10% 。如果你买的股票是100 美元一股，如果它涨了1 美元，你会感到高兴，但是并不是特别的高兴，因为这个时候，你的收益率仅有1% ，虽然在这两种情况下，你每股所赚的都是1美元。如果一开始买入股票的时候，价格是100 美元，那么对投资者来说，只有当股票价格涨到每股110 美元的时候，他所获得的快乐才与每股10 美元买入，然后涨到每股11 美元所获得的快乐是相等的。而所有的对数衡量的都是相对价值: log ( 10 )与log ( 11 )之间的差距，同log(100 ) 与log ( 110 ) 之间的差距是完全相等的，对数的这一性质很重要。换句话说，股票价格从每股10 美元涨到每股11 美元与股票价格从每股100 美元涨到每股110 美元，这两种情况的收益率都是一样的。统计学家会说，价格的对数形式具有"同等间隔(等距)"( equal interval )的属性:存在于两个价格对数之间的不同与基于两个价格水平的盈利或亏损的心理感受的不同是紧密相关的。
你可能会对上一段的结论很感兴趣，认为它有一点儿让人感到意外，而这个结论也正好是奥斯本在《股票市场上的布朗运动》这篇论文中所要论证的观点: 我们应该对股票价格的对数感兴趣，因为股票价格的对数更好地反映了投资者们如何感受盈利和亏损的。换句话说， 在股票投资过程中，重要的不是股票价格的具体变化，重要的是投资者对这个价格变化是如何反应的。事实上，奥斯本选择用股票价格的对数作为主要变量，其出发点源于我们所熟悉的心理学规则，即韦伯- 费希纳定律(Weber-Pechner law)。韦伯. 费希纳定律是19 世纪心理学家恩斯特· 韦伯( Emst Weber )和古斯塔夫· 费希纳( Gustav Pechner) 发明的。它认为消费者对价格变化的感受更多取决于变化的百分比，而不是变化的绝对值。
在一系列的实验中，韦伯要求蒙上眼睛的男人们提一定重量的东西，然后，他不断地增加重量，然后让这些人描述当重量增加时，他们的感受如何。实验表明，哪怕刚开始的时候重量很轻，比如轻到只有几克，当再增加几克重量时，他们也能够清楚地知道。但是，如果一开始重量就很大，那么，当再增加几克重量时，他们却很难感知到。这表明引起关注的最小改变量与最开始所承受的重量是成比例的。换句话说，对重量变动的心理反应并不取决于重量变动的绝对值，而更多地取决于变动的重量与最初重量的相对值。
因此，正如奥斯本所指出的那样， 投资者更关心的是价格的相对变化而不是价格的绝对变化， 这反映了一个普通的心理现象。最近以来，人们批评分析金融市场过分倚重数学模型，这些模型很多来自物理学。人们批评的依据就是股票市场是由不同类型的人构成的，而不是由夸克或者滑轮构成的。物理学研究平面运动和斜面运动是不错的，甚至在研究太空旅行和核反应堆方面也取得了巨大的成就，在1正如牛顿所说的那样，物理学很难预测人类的疯狂。
对这方面的批评引出了我们所熟知的另外一个学科领域，那就是行为经济学，行为经济学通过引入心理学和社会学的知识来帮助人们更好地理解经济学。从这一点来看，市场关注的是人类天性中的劣根性，而这些劣根性不会因为运用物理学和数学的公式而有所减少。
仅凭这一个方面的原因，奥斯本的观点就具有历史性的重要意义。它表明金融市场的数学模型不仅应该从投资者的心理因素来考虑市场的运行，而且，最好的数学模型本身就应该是心理学的一部分，正如奥斯本的模型那样，而这一点，巴施里耶却没有做到。当然，奥斯本的心理学水平还处于初级阶段，即使是按照1959 年的标准来衡量，这个水平也不高。韦伯，费希纳定律在奥斯本运用它的时候，已经存在了一个世纪之久，而且这么长时间以来，关于人类行为的研究成果已经取得了长足的进步。与韦伯-费希纳定律相比较，现代经济学可以应用更多复杂的心理学理论，在本书后面的论述中，我们还会提到这方面的相关例子。然而，将心理学和其他相关领域的研究新视角引入金融学，在构建金融市场模型中，可以帮助我们提高运用数学知识的能力。因为，这些可以指导我们构建更为真实的假设条件，帮助我们更好地分析当前模型可能会失败的情形。
奥斯本与爱因斯坦的大论战
奥斯本习惯于与他同时代的、最出色的物理学家们合作，而且他也不惧怕权威。如果他找到了问题的解决办法，或者他认为自己完全懂得了某些事情，他会据理力争，坚定不移地相信自己的判断。例如， 1946 年早期，奥斯本开始对相对论感兴趣。为了尽可能地了解这一理论，他专门选择了一本爱因斯坦的书，书名是《相对论的意义》 ( The Meaning of Relativity )。在这本书中，爱因斯坦提出宇宙中大概存在的暗物质(dark matter) 的数量。暗物质，从字面意义上来理解，就是宇宙中那些看上去不能发光或者反射光的物质，这意味着我们无法直接看到它们。暗物质于20 世纪30 年代，在科学家研究其对银河系向转的影响时，第一次被发现。今天，经典物理学的爱好者们都知道暗物质是所有宇宙学中最让人感到扑朔迷离的物质之一。对其他银河系的观察也表明宇宙中这样的物质数量太大，以至难以测量。这是一种连任何最前沿的物理学理论都元法解释的事情。
爱因斯坦提出了一个比较简单的方法用来计算宇宙中暗物质总量的最低下限是多少。他认为，作为一个整体的宇宙暗物质的密度至少与银河系(或者，一组银河系，也就是我们所熟知的星系)的密度应该是相当的。奥斯本并不认可这一说法。他认为，爱因斯坦一开始的假设可能就是有问题的。而且当时每个人都认可的最可靠的证据表明绝大多数的暗物质被严格限定在银河系的部分星球上，虚无空间基本不可能存在暗物质(这一点，从目前来看，仍然是真的)。因此，如果存在什么东西，作为一个整体，我们应该认为银河系的暗物质密度可能会高于虚无空间的暗物质密度。
到1946 年，对大多数人来说，如果他们不认同爱因斯坦所坚持的相对论与天体物理学，那么，他们一定会觉得自己误解了某些事情。爱因斯坦俨然已成为文化偶像。但是，在奥斯本身上却不存在这个问题。当他理解了什么事情，那他就是真的接受这些事情，不管声誉或权威有多大，都不会对他造成任何影响。于是，奥斯本给爱因斯坦写了一封信，在信中，他非常礼貌地建议说爱因斯坦关于暗物质的理论并没有什么意义。爱因斯坦在回信中重新阐述了他这本书的观点。于是，奥斯本又写了一封信。爱因斯坦让步说他的观点可能存在争议，但是他所推导的过程依然是可行的，随即，他又提出了另外一个观点。再一次，奥斯本驳斥了爱因斯坦的观点。经过6 封信的来回沟通，很明显，奥斯本并没有让爱因斯坦信服。不过，对奥斯本来说，爱因斯坦在他书中所提出来的观点，在他看来，也是站不住脚的。不过，他自己也没有提出其他更好的观点。
奥斯本以同样的精神继续在经济学领域开展他的研究工作。忽略他在经济学或金融学领域的学科背景不足的情况，奥斯本是在用一个工程师的自信继续着他的研究。他在名为《运筹学》 ( Operations Research ) 的杂志上发表了《股票市场上的布朗运动》这篇论文。这并不是一本经济学杂志，但是很多经济学家和有经济学头脑的数学家看到了这篇文章，因此，奥斯本的研究很快就引起了广泛的关注。有些人支持这一观点，但并不是所有的人都毫无疑问地表示认同。实际上，当奥斯本第一次发表有关金融问题的论文时，他并不知道巴施里耶或者萨缪尔森，或者其他任何一位有影响力的经济学家。他也并不知道这些经济学家已经以这样或那样的方式表达过"股票的价格是随机的"这样的观点。很多经济学家提出他的论文缺乏原创性。由于提出批评的经济学家人数很多，于是，奥斯本在第一篇论文发表的几个月后被迫发表了第二篇论文。在第二篇论文里，他对股票市场是随机的这一思想进行了简单的历史回顾，并充分肯定了巴施里耶所做的贡献，明确指出巴施里耶是提出这一思想的第一人，同时，他也坚定地捍卫自己提出的模型。
奥斯本坚持自己的立场，理由充分，而且一贯如此。尽管与早期的研究存在一定的关联，但他的那篇关于股票市场随机游走的论文仍然具有充分的原创性，以至萨缪尔森在后来也高度评价奥斯本在随机游走理论方面所做的贡献。而在同一时间，萨缪尔森和他的学生们也在研究这一理论。更为重要的是，奥斯本以一个重视实证研究的科学家的态度来推导和修正他的模型，并且用模型来处理相关的数据。他构建和使用了一系列的统计数据来做测试，目的就是不断地修正股票市场布朗运动模型的版本。其他的研究人员，诸如统计学家莫望斯·肯德尔( Maurice Kendall )，在股票价格随机游走领域也做了大量的实证研究。肯德尔在1953 年向人们展示了股票价格上涨和下跌的概率基本相当。不过，奥斯本是第一个向人们演示对数正态分布对市场分析的重要性的人。同时，他也是第一个清楚地将股票市场随机游走状态用模型加以表述的人，并且这一模型还可以用来推导股票未来价格(还有股票收益率)的概率分布。与此同时，他还能够提供真实的数据来确保这一特别的市场模型能够完全模拟真实市场的运行。尽管在刚开始的时候，经济学家们对奥斯本的原创性持有保留意见，但是，他们很快就意识到，奥斯本是将理论与实证紧密结合在一起的，而这样的研究方法以前从来没有出现过。当1964 年，麻省理工学院的库特勒准备就随机游走理论收集整理出版一系列最重要的论文集时，他将奥斯本的两篇论文一并收录进来: 一篇是1959 年写的关于布朗运动的论文，另外一篇是他将早期的研究工作拓展并加以总结提炼的论文。
三文鱼迁徙与市场波动
当奥斯本开始考虑股票市场的时候，他在物理学以及相关的研究领域已经发表了15 篇论文。他在美国海军研究实验室谋求到一份永久性的职位，而且已经工作了15 年。他与20 世纪中期最伟大的物理学家中的一部分人并肩工作，这些人与他既是同事又是朋友的关系。不过，奥斯本没有获得物理学或者其他相关学科的博士学位。早在1941 年，他还没有完成他的研究生课程的时候，他就加入了美国海军研究实验室。从某种层面上来说，博士学位对像奥斯本这样的人来说，并不意味着什么。即使没有博士学位，也毫不影响他在物理学领域的职业表现，也没有任何人会怀疑他作为一名研究人员的能力，因为他的工作已经证明了一切。然而，在他50 多岁的时候，他想继续攻读博士学位，至少部分原因是他觉得这能够帮助他的职位得到提升。于是，与很多同事的选择一样，他来到马里兰大学的物理学系。在这里，他可以在不需要放弃实验室工作岗位的情况下完成他的博士研究生学业。
奥斯本刚开始尝试写论文的研究主题是天文学。通常情况下，研究生们先写一份论文提纲，而奥斯本直接跳过了这一步，他写的是一篇完整的论文。他将自己的这篇论文送给当时的物理系系主任，系主任立刻表示了反对意见，原因是太多人对这个研究主题感兴趣，而且已经做了许多研究工作，奥斯本的研究没有足够的原创性。于是，奥斯本写了第二篇论文，这篇论文建立在他之前对股票市场研究的基础上。这一次，系主任同样也提出了反对意见，原因是这篇论文并不是研究物理。正如奥斯本后来指出的那样: "你原本是想做原创性的研究工作，可是，如果你的原创性内容太多，别人可能又不知道你做的是什么。"在政府研究团体中，物理学家从事股票市场的研究还是能够被接受和认可的，因为在当时的政府研究团体中，任何应用性的研究都被认为具有较高的价值。但从传统的学术研究分类的视角来看，这确实不属于"物理学" 。于是，尽管奥斯本在科学家群体中受到的称赞多于巴施里耶，但由于研究的对象是金融模型，他还是被很多人认为是一个特立独行的人。
尽管两篇论文都被否定了，但奥斯本依然没有放弃。他将《股票市场上的布朗运动》这篇论文寄给杂志《运筹学》，然后准备写第三篇论文。这一次他思考的问题，是他在开始考虑股票市场这个主题之前所研究的内容。
第三个研究主题关注的是三文鱼的迁徙效率问题。三文鱼的绝大多数时间都是生活在海洋中，然而，当准备繁殖后代的时候，它们会返回到出生地(淡水)，通常这个地方与它们生活的海洋相距1000 多公里。到达之后，它们会产卵， 然后死去。不过，离开海洋的时候，它们却再也不会进食任何东西。奥斯本意识到这可能值得研究，因为通过考察三文鱼迁徙的路程以及当三文鱼到达目的地后所消耗的脂肪，我们可以发现三文鱼的迁徙效率是多少。这一思想可以用来思考当一艘游艇在不需要加油的情况下，最远能够航行多长的距离。
第三篇论文完成后， 他很快就提交上去了，遗憾的是，给他的反馈依然是不冷不热。是不是因为第三篇论文比第二篇论文更加偏离"物理学"这个学科呢? 我们并不是很清楚。不过，这篇论文最终还是被接受了。因为学校正在申请一个更大的项目，研究领域是生物物理学(这个领域研究的是生态系统的物理学)，学校行政部门希望学校获得来自生物物理学领域的权威认可。于是，在1959 年，在他加入美国海军研究实验室20 年之后，同时也是他那篇《股票市场上的布朗运动》论文正式发表的那一年，奥斯本最终获得了博士学位，这也为他在美国海军研究实验室赢得了职位的提升。
三文鱼迁徙的研究与奥斯本在金融市场方面的研究有着让人惊讶的关联。他为研究三文鱼泪游至江河所建立的模型就含有在不同时间段范围内的分析。三文鱼在较短距离范围内游泳能力的好坏，取决于某一时间点河流的揣急程度。如果只是考察三文鱼游很短的一段距离的能力，比如游几米，效果可能并不是很明显，但如果你考察的距离变得很长时，比如1000 公里，那么，这个效果就会很清晰。第一种情况可以被称为三文鱼迁徙效率中的"快速"波动; 而第二种情况可以被称为三文鱼迁徙效率中的"慢速"波动。问题是，慢速波动的数据我们比较容易获得，而快速波动的数据却没有那么容易得到。记录有多少条三文鱼在既定的时间到达既定的地点是一件比较容易做到的事;而要记录既定数量的三文鱼在通过某一段流速强度有变化的河流时其表现情况如何，则是非常难做到的。
奥斯本设计出了一个理论模型，试图能够同时解释慢速波动和快速波动，并且还能够揭示这两类波动之间的关系。然后，他还希望能够找到一个可以检验他模型的方法。收集单条三文鱼的数据可能是实现这一目标的一个方法，然而，它却非常难以实现。奥斯本一筹莫展，不知道从哪里"下手" 。第二个可能的方法是构建另外一个系统，这个系统可以同时揭示奥斯本所研究的快速波动与慢速波动的变化。第二个方法看上去好像比较容易做到，但是奥斯本首先需要找到这样一个合适的系统。当他坐下来准备研究如何理解《华尔街日报》上的股票报价时，他很快就意识到，股票市场上同样存在着大量的不同规模的波动。很多市场因素，诸如汇率波动的方式或者投资者之间的相互作用，都会影响当天股票价格的走势。这些因素跟三文鱼迁徙过程中，从一条河流游到另外一条河流所呈现出来的快速波动很类似。而且，还有很多其他的因素会影响股票市场的价格走势，这些因素包括经济周期和政府的利率政策，而这些因素只有在经过很长一段时间之后，重新回头审视的时候，才会发现它们的影响到底如何，这些因素就好比三文鱼迁徙过程中的慢速波动。这正好表明，金融领域恰恰是可以找到研究数据的最佳场所，这些研究数据能够验证奥斯本关于不同波动形态以及它们之间相互作用的观点。
股票市场价格波动这一过程只不过是以另外一种方式展现出来。在考虑了股票市场价格波动因素之后，奥斯本构建出来了三文鱼迁徙模型。为了更好地利用金融市场数据来测试这一模型，他做了适当的修正，然后，他将这一模型运用到物理学中。奥斯本提出了一个新的模型用来研究海洋环流。特别是，他能够解释为什么水分子的随机运动(相当于三文鱼研究论文中的快速波动)能够形成系统性的巨大规模的集体运动现象，比如海洋环流(相当于三文鱼研究论文中的慢速波动)。对于奥斯本来说，不管是研究物理学领域还是研究金融学领域，它们本质上均存在着内在的必然联系。
"未受救济的混乱"
重新阐述奥斯本的研究工作以及他的直接贡献是一件非常有意思的事情，因为正如我们将要看到的那样，他的思想对金融市场研究将会带来革命性的影响。不过，他的研究并没有给华尔街带来什么冲击。但是，在很短的时间之后，其他的研究者，进一步发展了他的学术思想，从而引起了华尔街的重视。奥斯本是一个转变中的人物。他的论文和思想被学术界和那些注重理论修养的实际从业人员广为传播，只是华尔街没有沿着奥斯本在论文中所建议的方向发展。在有些方面，困难在于奥斯本认为他的股票市场随机游走模型没有办法预测股票的价格将会随着时间的推移发生什么样的变化。与巴施里耶不一样，奥斯本并没有将他的研究延伸到期权领域，而在期权领域，掌握了市场的统计特征，可以帮助你正确地判断，什么时间给期权定价是合理的。事实上，如果谁认真地拜读了《股票市场上的布朗运动》这篇论文和奥斯本随后完成的论文，就会形成这样的认识，那就是:想从股票市场上赚钱基本是不可能的，股票的价格是不可预测的， 投机者的平均收益都是零，投资其实是赔本买卖。
后来，当人们重新审视奥斯本的研究成果时，发现有些东西还是应该以更加乐观的态度来对待。如果你知道，股票价格从本质上来讲是随机游走的，那么，正如巴施里耶所指出的那样，你可以正确地计算出基于股票的期权或其他金融衍生产品的价值。奥斯本并没有沿着这个方向继续他的研究工作，至少，直到20 世纪70 年代晚期，当其他的研究者都开始往这方面转变的时候，他才有所变化。相反，他将大量的时间用在研究如何找到证明股票价格并不是随机变化的证据上。换句话说，他将自己的研究方向转为与原来所坚持的观点完全不一样的立场，也就是股票的价格其实代表的是"未受救济的混乱" ( unrelieved bedlam ，这一词语出现在他的很多论文中)，奥斯本全面系统地且不顾一切地想找到股票价格背后变化的规律及其可预测性。
在探求股票价格的可预测性方面，他取得的成功非常有限。他发现股票交易量，即在既定的时间内所有实现的成交数量并不是固定的，而我们在布朗运动模型中却可以天真地对这一变量加以设定。相反，在每个交易日的开盘和收盘的时刻，交易量都处于最高峰的位置，从每个星期的交易量走势来看也是如此，从每个月的交易量走势来看，同样也满足这一特征。所有的这些波动，不约而同地与奥斯本在研究三文鱼迁徙过程中所提到的"慢速"波动很类似，不仅适用于研究股票价格波动，同时也适用于研究股票成交量的波动。这些波动来源于奥斯本在研究市场心理学时所提出的另外一个原则，即投资者的注意力是有时间跨度的。他们开始对某一股票感兴趣，然后进行大量的交易，使得交易量快速上升，然后， 他们又不怎么关注这只股票了，于是，成交量就随之下降了。如果你考虑成交量的波动情况，你就不得不修正随机游走模型中的基础假设条件，这样的话，你就会得到一个全新的、更加精准的股票价格走势预测模型，这个模型被奥斯本称为"扩展的布朗运动模型" (Extended Brownian Motion)。
20 世纪60 年代中期，奥斯本和他的合作者向我们证明，在任何时候，某只股票价格上涨的概率并不必然地与其价格下跌的概率相等。你肯定会回想起来，股票价格往某一方向变化的概率与往另外一个方向变化的概率是相同的，这一假设是布朗运动模型中的基础假设条件之一。奥斯本认为，如果某一股票价格往上涨了一点儿，那么，在接下来的变化过程中，股票价格向下移动的概率要高于其继续上涨的概率。同样地，如果某一股票价格往下跌了一点儿，那么，在接下来的变化过程中，股票价格向上移动的概率要高于其继续下跌的概率。这就是， 从这一刻到下一刻，市场往反向运行的概率要高于它继续接原方向前行的概率。当然，任何事物都有两面性。如果某一股票的价格往同一方向连续变化了两次，那么它继续按照原来的方向变动的概率就会大大高于它往同一方向只变化一次时继续前行的概率。奥斯本认为交易大厅的基础设施对这种类型的非随机游走模式有很大的影响，奥斯本于是建议将这种股票价格变动方式放入研究股票价格如何变化的模型中。
这一研究成果深深地打上了奥斯本的烙印，这也是奥斯本为什么会成为物理学和金融学领域中如此重要的人物的原因之一。股票价格向上变动与向下变动的概率完全相等是奥斯本对有效市场假说贡献的一部分，这也是他最初的模型中的核心假设条件。然而，当他意识到这一假设条件并不存在时，他开始考虑寻找其他的方法来修正他的模型，从而确保模型能够拥有更加贴近现实的假设条件，而这一切都基于他对真实股票市场变化的研究。奥斯本从一开始就非常清楚地知道这就是他的方法论，它与天文学和流体动力学的理论研究工作非常类似。在那些研究领域，大多数问题很难立刻就得到彻底解决。所以，你可以先通过收集数据，设定比较简单的假设条件，然后推导出一些比较基本的模型。但是，这只是第一步的工作。接下来，你需要非常认真地对假设条件加以检测，不断变化和分解原来的假设条件，重新专注于这些数据，并且了解当这些假设条件都不满足时，根据模型的预测会出现什么样的问题，然后不断地加以调整。
当奥斯本描述他刚开始建立的布朗运动模型时，他特别地突出了他所设定的假设条件有哪些。他指出，如果这些假设条件不够合理，那么，模型得出来的结果，同样也不会有任何保证。奥斯本和其他的物理学家都认为， 模型本身并没有什么"瑕疵"，而是假设条件不合理让模型最终失效了。然而，这意味着你有更多的工作要去做。一旦你建立了某个模型，那么，接下来的工作就是要检验当假设条件不成立时，结果会有多糟糕。如果你发现，假设条件经常不成立或者必须在特定的条件下才能得到满足的时候，你应该尝试去寻找它们失败的方式以及假设条件不成立的原因到底是什么。例如，奥斯本发现股票价格的变化并不是独立的，这在股票市场崩盘的时候显得尤为突出。一系列的下挫会让股票价格极有可能保持持续下跌的趋势。当这种羊群效应存在时，哪怕是奥斯本的扩展的布朗运动模型所推导出来的结果也是不可信的。模型的构建过程包含着不断地修正和更新你的模型和理论，特别是要考虑最新的证据，不管你研究的是什么。你所研究的对象可能是细胞组织、腮风、股票价格，你都需要这样的引导程序不断地帮助你提升。
并不是每一个金融领域里与数学模型打交道的人都像奥斯本那样对方法论的重要性如此敏锐，这也是为什么数学模型有时候与金融危机有着紧密关系的主要原因之一。如果你的交易，依然建立在那些假设条件已经不能被市场所满足的模型的基础上，你可能就会亏钱，这很难说是模型的失败。就好像，你把汽车的发动机装在飞机上，飞机不能起飞，你觉得很失望一样。
交易: 1/8美元的位置下单
尽管奥斯本的模型能够揭示股票价格的变化趋势，但是他仍然认为，从总体上来说，并不存在一个值得信赖的、通过预测未来股票市场走势而获得利润的方法。当然，总是有特例存在。具有讽刺意味的是，这与他在20 世纪60 年代发明的复杂理论模型没有任何关系。相反，他的乐观主义是建立在读懂市场心理的这一方法之上，也就是通过研究交易者的行为来了解市场的运行，从而获得盈利。
奥斯本发现大量的普通投资者都喜欢在整数的价格位置，比如10 美元或者11 美元，下达交易指令。但股票的报价却是以1/8 美元为单位的。这就意味着某个交易者可以从交易账户里发现很多人都希望在某一整数价位购买股票，比如在10 美元的位置大量买人股票。于是，他可以在10.125 的位置买入股票，而且他可以肯定，当天的股票价格不会跌破10 美元，因为在那个位置，有大量的买单等着。因此，最坏的情形就是他每股损失了118 美元;而很有可能，股票的价格上涨了，这样的话他就赚钱了。相反，当他发现大量的投资者在11 美元的价格抛售股票的时候，他就可以在10.875 的价格水平上，下单卖出股票，这样的话即使股票没有下跌而是上涨了，他每股的损失也只有118 美元，因为在11 美元的价位上，有大量的卖单。这意味着，如果你每天都想交易，你就应该在高于整数价格118 美元的水平下单买入或者低于整数价格1尼美元的位置下单卖出，你可以搜集那些被专家们认为是非常"热门"的股票做交易，因为这些股票有很多人在关注它们。
事实证明，被专家们认为是热门的股票是研究股票将会如何变化的一个极佳的指标，这个指标比奥斯本研究过的任何其他指标都管用。正是建立在这些研究的基础上，奥斯本第一次提出可以研发一个交易程序，这个程序可以写入电脑，从而实现自我运行。可是，在1966 年，当奥斯本提出这一想法的时候，没有人会用电脑来做决策。而将奥斯本的这一想法和其他类似的想法引入现实世界的交易中并加以验证，还需要等上几十年的时间。