06 从精灵公司到预测公司
如何运用正确的统计测量方式来确定真实的预测模型，如何检测反映市场行为模式的数据，以及最终如何找到模型在什么时候无法发挥预测的功能，是法默和帕卡德思考的问题。法默和帕卡德对肥尾分布和狂放随机分布的统计特征感到得心应手，而这两种分布特征正好是物理学中的复杂系统和金融市场的复杂系统的重要特征。
当圣菲贸易通道于1822 年开通时，它从美国最西岸的边境城市、密苏里州的独立城( Independence )通过北美印第安人的科曼奇族的领土，然后进入新墨西哥州的首府圣菲城(Sante Fe)。从那个地方开始，它穿过我们今天所熟知的东科罗拉多高原，然后从格洛列塔大通道( Glorieta Pass )穿过桑格雷德克里斯托山( Sangre de Cristo Mountains，它属于落基山脉最南端的一部分)。在圣菲城的西北部是贸易通道的起始点，也是圣菲城首领的宅邸所在地。首领的宅邸是里奥格兰德( Rio Grande )以北的墨西哥人的权力象征。在宅邸的前方，就是这个城市的市集广场，来自美国的交易商们就在这个地方展示他们所带来的商品。在美国开拓者们来到这个城市20 年之后，美国军队也来到了这里。经过格洛列塔大通道战役，他们宣布圣菲城以及周边区域都成为新吞并的得克萨斯州的附属领地。
一个半世纪之后，两个30 多岁的男人坐在圣菲贸易通道尽头的酒吧里，惬意地喝着龙舌兰酒。这条通道现如今已经被一条洲际公路所替换。这两个男人周围聚集着一些年轻人，热情地与他们俩交谈着。酒吧外面，在繁华的市集广场上，经过夏日雨水洗涤过的公园显得格外郁郁苍苍。穿过这条公路，依然坐落着地方长官的宅邸，这是北美地区一直被沿用的、时代最久远的公共建筑。市集广场被一些低矮的建筑物所围绕，这些建筑物都是红褐色的，具有典型的普韦布洛风格。与1846 年美国军队到达时的样子相比，它们基本上没有变化。酒吧里的这些人是新来的商人，他们都希望在圣菲城那具有历史意义的市场里挂上自己的标志。
从广场出发，沿着这条路往下走，在格里芬大街( Griffin Street) 上一间只有一层楼的土坯房屋里，一台最先进的电脑嗡嗡作响，它正在按照酒吧里面那两个男人输入的指令运行。这两个人每次在输入这些指令之后，晚上就会去酒吧喝上几杯。这一年是1991 年，这两个人所做的事情正是"预测" 。
这两个男人分别是詹姆斯·多恩·法默( James Doyne Farmer )和诺曼·帕卡德( Norman Packard )。他们是非线性动力学和混沌学这个新领域的先驱，因为他们花了15 年的时间帮助创建了这一新领域。不久以前，法默一直担任洛斯阿拉莫斯国家实验室复杂系统小组的负责人，洛斯阿拉莫斯国家实验室因为是第二次世界大战期间曼哈顿计划的总部而闻名于世。帕卡德则刚刚离开伊利诺伊大学物理系的副教授终身教职席位。酒吧里围绕在他们俩周围的其他人，要么是之前毕业的研究生，要么是最近人学的博士生，他们都希望能够追随法默和帕卡德的步伐，在他俩新开拓的研究领域继续前行。
为了在新开辟的领域里面获得更大的成就，法默和帕卡德决定成立一家新公司。很快，这家公司就被称为预测公司。尽管在那天晚上，他们在圣菲城的市集广场聊天的时候，公司并没有起名。他们的目标就是做那些看上去似乎不可能实现的事情:预测金融市场的走势和行为。如果谁能够做这样的事情，谁就属于这个集体。在他们中间，法默和帕卡德在非线性预测领域合起来已经有30 多年的研究经历，这一领域属于物理学和应用数学(同样也包括新增加的其他领域)，其目标是为了在非常明显的随机现象中寻找确定的可预测的模式或特征。用帕卡德的话来讲，这包括在"混沌的边缘"寻找规律和秩序。在棍沌过程中，从非常小的时间窗口里找到足够的信息，从而可以预测系统将会往哪个方向发展。他们所运用的研究工具，已经发展到可以用来预测如在狭小的管道中的揣流将会如何运行这样的事情。不过，法默和帕卡德以及跟随他们到圣菲城的6 个助于都觉得，他们可以做得更好，预测到更多的东西。
探险部落
作为曼哈顿计划的负责人，毫无疑问，罗伯特· 奥本海默( Robert Oppenheimer )是他们家族在洛斯阿拉莫斯国家实验室里最重要的人物。不过，他并不是唯一的人。他的弟弟弗兰克·臭本海默( Frank Oppenheimer )同样也是一位物理学家。在他年长的哥哥成为曼哈顿计划的负责人之后，他也投身到这项事业了。最开始的时候，弗兰克在加利福尼亚州的劳伦斯伯克利实验室，后来去了回纳西州东部的橡树岭实验室，最终加入了他哥哥在新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室。弗兰克比他那著名的哥哥小8 岁，当他刚加入洛斯阿拉莫斯国家实验室的时候，就参与了"三一试爆"项目的研究。这是世界上首次核爆炸试验，于1945 年7 月16 日在新墨西哥州的图拉罗萨盆地( Tularosa Basin )中心区域成功进行。第二次世界大战结束后，罗伯特· 奥本海默登上了《时代周刊》和《生活》杂志的封面。他是美国冷战科学的公共发言人，时常呼吁在军事领域限制核技术的运用，而他恰恰对核技术的发展做出了巨大的贡献。弗兰克没有像他哥哥那样有名气，但即使这样，他在第二次世界大战期间参与的军方科学研究活动也帮助他在明尼苏达大学的物理系找到了一份工作。
1947 年，罗伯特·奥本海默被任命为两个重要机构的负责人。而他的弟弟，弗兰克却因为与美国当局政见不合遭受迫害，不得不依靠父亲留下的遗产艰难度日。在长达10 年的时间里，弗兰克一直被排除在物理学领域之外。
直到1959 年，弗兰克才在一所研究型大学找到了一份物理学的教职工作。即使是这样一份工作，也是在一群诺贝尔物理学奖和美国国家科学奖章获得者的推荐下才得到的。为了能够迫切地回到原来的工作领域，弗兰克接受了科罗拉多大学的邀请。然而，他的研究已经远远落后于物理学领域的最新进展，所以他限定自己只做一些跟物理学有着间接关联的工作主题，比如科学教育。
正是在科罗拉多大学，弗兰克遇到了一位年轻的研究生，他的名字叫汤姆·英格森(Tom Ingerson )。英格森在得克萨斯州长大，然后在加州大学伯克利分校主修物理学。他来到科罗拉多大学是研究广义相对论的，这是爱因斯坦以几何语言建立起来的引力理论，它综合了狭义相对论和牛顿的万有引力定律。广义相对论给他的发明者带来了声名和财富，不过它很快就被笼罩在量子理论的阴影下，因为量子理论吸引了更多的关注和资金。但这并没有影响到英格森，他意志力坚强，而且是一个非常独立的人，他只想对自己喜欢的东西付出努力。
1964 年，英格森开始考虑在物理学研究领域找一份工作。但在20 世纪60年代，学术界的那种"帮派味道"非常浓厚。顶级大学物理学系的工作岗位都是喜欢那些知名学府的著名物理学家推荐的人选，或者只向著名物理学家征彻意见，而在一般情况下，这些意见都是以直接和确定性的语气表达出来的。这些工作岗位都给了那些来自普林斯顿大学、哈佛大学和密歇根大学"最优秀的人" 。那些无法享受学院名声和威望的普通毕业生，通过个人联系和其他各种方法，通常也能够找到一份工作，特别是在军事一科学一实业紧密联系的全盛时代。科罗拉多大学并不是在最高层次的梯队中，但在那个时候，这所大学的水平也还算比较高。因此，毕业于科罗拉多大学的研究生还是能够找到一份不错的工作的。当然，除非他找到了错误的推荐人。
直到很多年以后，英格森才知道，他在当时犯下的最不可饶恕的错误就是他提到弗兰克将为他写推荐信。在那个时候，整个物理学界对他的申请都表现出惊人一致的态度，所有学校都对他毫无兴趣，对英格森来说，这就跟谜一样。所有他联系过的学校没有一个给他回信。直到那个学年快要结束的时候，他才收到一封来自古老的新墨西哥教育学院的回信，即新组建的西部新墨西哥大学。这位聪明而又独立思考的年轻物理学家就这样来到了新墨西哥州的白银市( Silver City )，成为了当地大学物理学系唯一的一名教员。
坐落在北美洲大陆分水岭(落基山脉)旁边的白银市是美国西部的一个矿业小镇。这个地方是被一群白银淘金者发现并开始建域的，它所在的位直正好是传统的阿帕契属地(Apache territory )的中央。这个地方的贸易和交通不仅困难而且还很危险，因为当地的原始部落和土匪会经常过来骚扰与抢劫。1873 年，当比利小子(Billy the Kid )还是一个孩子的时候，他的母亲带着他以及他哥哥在白银市安家了。两年之后，也就是1875 年，他已经是一个少年了，在这一年，他第一次因为偷一些奶酷而被别人抓住。在那一年的晚些时候，他从白银市的监狱逃出去，开始成了一名亡命夭涯的逃犯。当英格森来到白银市的时候，美国西部由牛仔和印第安人统治的时代已经结束，然而白银市依然是一个落后的小镇。因为很难理解他生活中遇到的各种标志，因此，英格森开始想办法融入当地土著人的生活中。
英格森首先以志愿者的身份加入了当地的一个童子军队伍，因为他觉得，他当过老师的经历可能会为他加入童子军带来一些便利。在搬到白银市的第一年，他第一次参加的童子军会议上，他碰到了一位只有12 岁的矮矮胖胖的小男孩，这个小男孩就是法默。由于矿产资源丰富，因此白银市到处都是工程师，但科学家却很少见。法默并不知道物理学家到底是干什么的，但是，他发现英格森非常有魅力，让人难以抗拒。在那次会议上法默决定，不管物理学到底是什么，英格森做什么，他就做什么。他磨磨蹭蹭，然后跟着英格森回到了家。在回去的路上，法默告诉了英格森自己刚刚找到的职业目标。
这段友谊看上去似乎不大可能，但法默和英格森志趣相投，在科学殿堂里不断探索。尽管他们俩在一起相处得很愉快，但各自却有着不同的原因。对英格森来说，跟法默聊天是一个不错的消遣方式，因为法默是那种聪明的学生，可以跟他严肃地探讨各种各样的科学话题。对法默来说，英格森纯粹是他的精神支柱，英格森彻底改变了他的生活。
英格森很快又加入了另外一个团体，这个团体被他称为114 探险部落( Explorer Post 114) ，而且他家就是俱乐部的据点。这个探险组织是美国童子军的一个分支机构，目的是让年龄稍微大一些的孩子们知道如何去做事。法默是英格森团体的最初成员，不过，很快就有其他人加入进来了。探险部落眼童子军的很多活动性质是相同的，他们都外出野营或者徒步穿越沙漠。但是，探险部落真正关注的还有修补和组装一些新事物，比如收发报机和轻型摩托车。
从官方要求来看，想要成为一名探险部落的成员，年龄必须在14 周岁以上。但在1966 年的某一天，一个小男孩被邀请来参加会议。他被邀请做一场关于新型无线电技术方面的讲座，很显然，他在这方面俨然是一名专家。他就是帕卡德，尽管他只有12 岁，但探险部落的其他成员都已经将他当成了他们中的一分子。作为电子学领域的"大师级人物"，帕卡德立即受到了探险部落成员们的热情欢迎。与法默不一样的是，帕卡德在很小的时候就决定他日后要成为一名物理学家。看起来，他一直都在为这个目标而努力，而且取得了不小的成就。毕竟，探险部落之所以邀请他参加，就是看中了他这方面的卓越表现。帕卡德和法默很快就成为了好朋友。
英格森在白银市生活了两年多，然后，他去了爱达荷大学，因为他在那里谋求到了一份新工作。不过，在仅仅4 年的时间里，他成功地塑造了两个人的生活方式，而这两个人在未来将成为世界著名的物理学家。当英格森离开的时候，法默已经16 岁了，是一名高二的学生。帕卡德比法默小两岁。因为对自银市的生活感到无聊，并且急迫地想追寻他的朋友，共同战胜很多未知领域的各种挑战，法默决定提前一年申请去爱达荷大学读书。他做到了，他不需要继续在白银市读高中，他搬到英格森在爱达荷州莫斯科市(Moscow) 家里的阁楼上，开始了他作为物理学研究人员的职业生涯。不过，在爱达荷大学待了一年之后，法默准备去更好的地方发展。1970 年，他转人斯坦福大学。他兑现了自己的诺言，选择了主修物理学。在这个领域，由于他的杰出贡献，给科学和金融带来了永远性的变革。
蝴蝶效应
法默和帕卡德研究的核心思想首先是被一位名叫爱德华·洛伦兹( Edward Lorenz )的研究人员加以发展和推广的。当他还是一个小男孩的时候，洛伦兹就想成为一名数学家。他在数学方面非常有天赋，因此，当他在达特茅斯学院准备选择专业的时候，他非常清楚自己应该选什么，没有丝毫的犹豫。洛伦茨毕业于1938 年，然后去了哈佛大学，准备攻读博士学位。然而，第二次世界大战的爆发打乱了他原有的计划: 1942 年，他加人部队。他的工作是为盟军飞行员预报天气情况。之所以分配给他这项工作，是基于他的数学背景。不过，在那个时候，数学在天气预报方面所起的作用是很小的，天气预报更多的还是依靠直觉、经验和一些运气。洛伦兹确信存在一种更好的方式可以用来做预测，即通过更复杂的数学计算方法。当他于1946 年离开部队的时候，洛伦兹决定继续开展气象学方面的研究。他认为，在这个领域，他可以将他所学的知识投入实际的应用中。
他随后在麻省理工学院攻读气象学博士学位，并在麻省理工学院度过了他整个职业生涯: 最开始的时候是一名研究生，然后成为一名教师，最后成为一名气象学教授。他研究了许多气象学家们研究过的主流问题，特别是在他早期的职业生涯中，对这些问题的研究格外用功。不过，他也有一些与众不同的地方。第一，由于从军的经历，他保持了对预测的浓厚兴趣。这在他的同事们看来，有些不切实际，因为当时的预测技术水平还比较差劲儿，所以预测被认为是徒劳无功的苦差事。第二，在洛伦兹看来，电脑在科学研究领域将会变得非常有用。在20 世纪五六十年代，电脑仅仅是增强了部分功能的计算器而已。洛伦兹认为，在研究各种复杂的系统方面，如大气，电脑会格外有用。他认为只要有一台足够大的电脑和非常细心的计算，就有可能设计出一整套方程，通过这些方程就可以演算出像暴雨和大风这样的天气现象是如何形成及变化的。这样的话，你就可以用电脑来解决现实中的问题，在未来的实际天气情况发生变化之前，对这些变化做出精确的预测。
几乎没有同事被他说服，没有人相信他的观点。作为第一步，同时也是为了向那些气象学家同事们证明他不是一个疯子，洛伦兹就风的预测提出了一个比较简单的模型。这个模型刻画了现实世界中风的运行情况。不过，这个模型是高度理想化的: 这个模型中一共有12 条规则控制着风吹的方式，不考虑季节、傍晚或雨天的因素。洛伦兹用最初级的电脑编写了一个程序，这个程序可以帮助洛伦兹解决他的模型方程，并且计算出一堆数字，而这些数字反映的是风的等级和方向，随着风的不断变化而变化。这并不是一个预测天气变化的模型，它更像是一个将大气现象考虑进来的"玩具" 。不过，这足以向他的同事们证明，这些事情是值得研究的。一些研究生以及年轻的老师每天都来到洛伦兹的办公室，观察他具有想象力的发明，并且打赌在事先确定的某一天，风将会刮向哪一边，是刮北风还是刮南风，风力是增强了还是减弱了。
起初，洛伦兹的模型看上去还只是对他提出来的观点的一个简单佐证。模型有部分预测功能:某种模式似乎一次又一次地出现，规律如此明确，从而让很多从事实际工作的气象学家可以在实际的天气数据中寻找相似的模式。然而，真正的突破却源于一次意外事件。有一天，当洛伦茨重新审视他所收集的数据时，他决定进一步将天气情况展开来研究。他启动了程序，将他感兴趣的那段时间的风的数据加入模型。如果事情按照所预计的那样前进，那么，电脑将会做相应的计算工作，并且得出来的结果与他之前所见的结果相同。那天下午，他让电脑开始工作后，自己便离开了。
几个小时之后，他回来了，很显然，有些地方出现了失误，情况有些对不上。电脑屏幕上显示的数据与他第一次所做的模拟分析得出来的数据完全不相同。他认真检查了输入的数值，这些都没有错，是正确的，与打印出来的数值完全一样。在沉思了片刻之后，他推断是电脑出了问题。
很快，他就意识到到底出了什么问题。电脑内存一次可以储存六位数字。洛伦兹的数字都有六位数，而且是以十进制的方式存储的，诸如0.452386 。而他在设定程序的时候，只记录了三位数，目的是为了留出空间以便打印，这样可以使数据能够更容易被阅读。因此，电脑打印出来的就应该是0.452 ，而不是0.452386 。当他让电脑重新模拟的时候，他用的是三位数，而不是六位数，然而，在第一次演算的时候，他用的却是六位数。
这种方式的凑整处理不应该带来什么问题。想象一下，你正试着推杆高尔夫球，你想、推进去的球洞仅仅是比球本身大一点点儿而已。如果你的计算出现了一点点儿小偏差，你在击球的时候，可能用力过猛或者过轻，又或者你击球的时候往某个方向稍微偏了一点儿，这样的话，你击的球即使没有落入洞中，你也希望它距离洞口非常接近。当你投篮的时候，即使你的胳膊所用的力度和方向与你想象的不一样，或者手指只是轻轻地划过篮球，你还是希望你所投的球能够进入篮筐。真实的物理世界就是这样运行的:最开始的时候，如果两个物体初始的状态相差不大，所做的运动仅有细小的不同，那么，它们最终落下来的位置也是很接近的。世界都是有序的，至少在洛伦兹偶然发现世界其实是混沌的之前，人们都是这样认为。
一开始的时候，洛伦兹并没有使用"混沌"这个词。混沌这个词是后来才出现的，出自于两个物理学家的一篇名为《周期三意味着混沌》(Period Three Implies Chaos) 的文章，这篇文章是由詹姆斯·约克(James Yorke) 和李天岩( Tien-Yien Li )两人合写的。洛伦兹将他的发现称为"基于初始状态的敏感性"，虽然这个名字不够炫，但是，它却很准确地抓住了混沌行为的本质。尽管我们都知道，洛伦茨系统完全是确定性的，全部都是受洛伦茨天气情况所控制的，在设定的时间里，即使初始的状态差别是非常细微的，但最后的结果却差别很大。作为用来解决科学问题的第一代电脑所做的模拟分析的结果，这一观察，与传统的关于天气变化的预测是相矛盾的。洛伦兹很快用其他更简单的系统，诸如钟摆和水车，同样向我们演示了"基于初始状态的敏感性"是怎么回事，这些实验你完全可以在自己家的地下室完成。
混沌理论的基本思想可以通过洛伦兹另外一个偶然发现来加以概括: 这就是我们所熟悉的蝴蝶效应。这个名称来自1972 年洛伦兹向美国科学促进会举办的一次会议所提交的一篇论文。这篇论文的题目是《可预测性: 巴西的一只蝴蝶扇动翅膀会给得克萨斯州带来一场龙卷风吗? 》 (Predictability: Does the Flap of a Butterflys' Wing in Brazil Set off a Tornado in Texas? )。洛伦兹并不承认这个标题是他起的。他宣称，是会议的某个组织者想到这个标题的，因为他当时忘记提交论文的题目。
他在论文标题中提出的这个问题，洛伦兹从来没有正面回答过，但是，隐含的意思却非常明显: 初始条件的细微改变都有可能对最后的结果带来非常巨大的影晌。然而，真正的寓意是， 即使混沌系统是确定的，即从某种意义上来讲，在某一个设定的时刻，一个非常明确的界定将会推导出一个准确的预测，但要如此精准地把握真实世界的状态也基本上是不可能的事情。你永远不可能在全球范围内搞清楚所有蝴蝶扇动翅膀的真实情况。即使是非常细微的失误，都有可能导致巨大的差异。因此，结果就是，即使天气变化是决定性的变量，但它看起来仍然是随机性的，因为我们不可能掌握所有蝴蝶扇动翅膀的情况。
善良的精灵
1973 年，法默终于在斯坦福大学拿到了博士学位，尽管一路走来并不是十分顺利，总有一些磕磕碰碰。当他在斯坦福大学度过第一年时光后，由于表现差劲儿，他竟然被留校察看。在留校察看之后，他有可能被学校开除。如果那样的话，他就只能在旧金山开一个奶苦小店，或者干走私摩托车的非法生意了。然而，等到他大学毕业的时候，法默克服了重重困难，让自己成功地成为了一名攻读天体物理学的研究生。可是，沿着加州海岸的旅行让法默改变了主意，他决定去加州大学在圣克鲁斯( Santa Cruz )的新校区读书。与此同时，帕卡德去了俄勒冈州波特兰市(Portland) 的里德学院，那是一所以大学生的独立精神而闻名于世的学院。
1975 年夏天，帕卡德已经在里德、学院读完大二，而法默也过完了研究生二年级的生活，他们俩都决定在赌博上试试运气。他们是分别有了这个想法的，法:默是因为读了A. H. 莫尔黑德(A. H. Morehead )的《赢得扑克牌比赛的全面指导》 (Complete Guide to Winning Poker) ， 而帕卡德则是读了索普的《打败庄家》 ( Beat the Dealer )。由于对自己的分析头脑很自信，同时又比较蔑视赌场的庄家，因此，赌博对这两个人来说，充满着一定的诱惑力。他们可以不用做任何事情就能够赚到钱，至少在黑杰克游戏中是这样的，他们觉得自己应该比参赛的其他人更聪明。然而，这只是一个美好的、不切实际的想法，问题出在对想法的执行过程中。
帕卡德非常认真地研究了索普的著作，然后与来自里德的一位名叫杰克·拜尔斯( Jack Biles )的朋友一起去了拉斯维加斯。他们非常细心地记下了他们输赢的情况，发现他们赢的概率非常高。这样的状态维持了很多天，他们赢了不少钱。随着他们积累的本金越来越多，他们开始将目光投向风险更高的赌桌，这样的话，收益也会跟着飘升。然而，这个时候一些奇怪的事情发生了。不管他们做得有多么成功，他们开始不断地输钱，并将他们所赢的钱全部都输了回去。最后，他们几乎什么都没有剩下。到了暑期结束的时候，他们才发现，整个暑假的赌博，他们实际上是被骗了。从索普的算牌法第一次被引人的那一年开始，庄家就已经非常擅长识别并挫败算牌的伎俩，通常只需要运用不正当交易的简单方法就可以摘定。
与此同时，法默记住了莫尔黑德书中的技巧和方法。不过，在看这本书之前，他从来没有玩过扑克牌，因此，尽管他知道很多牌局应该如何处理，但是他却并不知道如何洗牌或者分配筹码。他像一个幼儿园孩子那样处理一切。然而，这拙劣的表现反而让他占到了优势: 因为他看上去很像一个容易受骗的傻瓜。化名为"来自新墨西哥的克莱恩"的法默和另外一位来自爱达荷州的朋友、准备眼他一起实施摩托车走私计划的丹·布朗( Dan Browne )在蒙大拿州的米苏拉市(Missoula) 的棋牌室，完胜了米苏拉市的牛仔们。布朗是一位经验丰富的玩家，他在华盛顿州的斯波坎市(Spokane) 用赌博赚来的钱完成了他的大学生活。他对法默取得的、看起来不可能实现的成功，感到非常的惊讶。
当暑假结束的时候，法默和帕卡德决定碰面交流一下他们在赌场上所获得的经验。法默有好消息要告诉帕卡德:如果按照莫尔黑德书中的方法来玩扑克，就可以大赚一笔。而帕卡德的经历却不是很成功。不过，不谈黑杰克游戏，他对另一个赌博游戏有更好的想法。他受索普在自己书结束部分的那段神秘话语的鼓舞，帕卡德确信自己在另外一个游戏中可以更有效地战胜庄家，比黑杰克游戏做得更好，因为庄家很难在那个游戏中运用诡计。正如索普在前面所做的那样，帕卡德对轮盘赌游戏有自己的想法。
法默对此表示怀疑，但是帕卡德依然坚持，并且最终说服了法默帮助他一起思考。没过多久，法默就非常投入了。法默、帕卡德和拜尔斯花了三天的时间认真思考这个问题，做了一些初步的计算工作，并对他们即将开始的新项目感到非常兴奋。到了法默必须回到圣克鲁斯的时间了，他们三个人决定继续攻克这个项目。为了在轮盘赌游戏中获得胜利，他们准备组装一台电脑。
1975 年秋季，法默准备攻读研究生三年级的课程。这个学年，他本应该确定毕业论文选题，然后开始在天体物理学领域做相应的研究工作。可是，与此相反，他和布朗开始做起了轮盘赌博游戏的实验。这个轮盘设备是他们从里诺市的保罗赌博设备公司( Paul' s Gaming Devices )购买的，这是一家专门为里诺市和拉斯维加斯生产轮盘赌博游戏设备的制造商。法默的论文指导老师乔治·布鲁门塔尔( George Blumenthal )本身对拉斯维加斯的卡牌计算器非常感兴趣，正在研究相关的项目。他觉得法默的项目很有意思，虽然法默的论文被拖延了，但他建议法默从其他方面加以考虑。在了解了法默的计算过程之后，他甚至建议法默研究轮盘赌博项目也可以作为物理学论文的选题。与此同时，帕卡德和拜尔斯回到了波特兰市，研究设计一个电子钟用来准确衡量珠球围绕轮盘转动的时间。随着轮盘研究项目的不断推进，帕卡德也完成了他的大学生活，并且准备申请读研究生。他首先考虑的是去加州大学圣克鲁斯分校。这个时候，尽管帕卡德知道索普曾经考虑过如何在轮盘赌游戏中取胜，但是他们没有人知道索普是如何计算的，或者索普和香农在拉斯维加斯测试用的电脑是如何工作的。他们准备自己重新做一套轮盘赌设备。
在这个学年结束的时候，也就是1976 年的春季，这4 个对赌博感兴趣的年轻人在圣克鲁斯会面了。他们准备联手，共同推进研究工作，并为整个暑期制订了一份完整的计划。他们第一个重要工作就是为这个小组起一个响亮的名字。法默最近在草草翻阅字典的时候，碰到了一个他不是很认识的新单词"善良的精灵" (eudaemonia ) ，其含义是"因理性而积极生活所带来的幸福"。这是古希腊哲学家亚里士多德思想体系中的核心观点，幸福是理性的人幸福生活的理想状态。于是，轮盘小组就启用了精灵公司( Eudaemonic Enterprise )这个名字。小组的成员，也就是他们4 个人，自认为是善良的精灵。暑假期间，他们租借了一间教授的办公室，搭建了一个小小的实验室，实验室装配各种电子产品，模拟轮盘赌游戏的真实运行情况。4 个善良的精灵分别找到了索普和香农曾经运用过的策略的基本思想:两个人共同参与游戏，一个人负责计算轮盘旋转的时间，另外一个人负责在台面上押注。英格森的思想在法默和帕卡德这里得到了充分的验证:他们可以构建一切事物。善良的精灵所建立的组织仅仅是当年探险部落的成人版。后来，当这个小组准备在拉斯维加斯具体实施他们的计划时，英格森也为他们提供了帮助。
四人小组很快就迎来了另外两位新成员，一位是物理学家约翰·博伊德( John Boyd )，另外一位是法默大学时代的好朋友斯蒂夫· 劳顿( Steve Lawton )。劳顿是一位人文学者，他是乌托邦文学方面的专家。他组织大家研究政治拟制( political fiction )。从一开始，小组就决定要具有革命性的思维模式。随着时间的不断流逝，在他们一如既往地研究轮盘赌游戏的过程中，越来越多的人物参与了进来，赌博者、物理学家、程序员和空想家。小组成员认为他们就是一群雅皮士。对精灵公司来说，他们轮盘计划的目的就是要找到一套战胜庄家的方法，并且将庄家的钱赢过来。这些赢来的钱，他们准备在华盛顿海岸建一个公社。
从轮盘赌到混沌理论
如果将被磨损的电线和所承担的压力考虑进来，索普和香农的轮盘赌游戏实验从来没有碰到过好运气。善良精灵们的表现就要好很多，他们用了5 年的时间，解决了比较麻烦的难题。他们也没有碰到什么硬件方面的问题。与索普便携式耳机不同的是，精灵们发送信号的第一代技术是通过附在赌博者躯干上的振动磁铁实现的，这个磁铁藏在衣服里面。有一天晚上，安在法默身上的磁铁上的电线一直都没有接通，当信号到达的时候，已经让他的皮肤有灼烧感。每隔10 分钟，他就不得不从桌子前跳起身来，大声叫唤着如"伙计，我今天获得信号了吗"这样的话走向洗手间去调试设备。不过，到1978 年夏天，电脑已经能够很好地工作了。于是，小组成员将电脑带到拉斯维加斯。然后，他们开始赚钱了。
与此同时，精灵公司团队成员致力于培养出更优秀的赌博参与者。随着这方面工作的稳步推进，法默、帕卡德和其他的小组成员开始将更多的精力用于考虑物理学方面的技术，这是整个项目的核心环节。他们已经推导出在预测轮盘旋转方面所需要的一系列方程，然而，对轮盘赌游戏的深入思索激发了他们对一个更为一般化的问题的兴趣。轮盘赌游戏是动态系统的一个案例，这类系统有很多非常有趣的特征。最重要的是，珠球所在的位置对初始条件非常敏感，这与洛伦兹所发现的天气系统特征非常类似。解决如何通过电脑计算出对预测轮盘赌游戏来说所必需的差分方程，在不知不觉中，已经将法默和帕卡德推到了混沌理论研究的最前沿。法默的导师是正确的，关于轮盘赌游戏的计算研究确实是一篇不错的论文选题。只不过，他并不知道，这篇研究论文将会是一种新思潮，而这种新思潮将会开辟一个全新的物理学时代。
1977 年，精灵公司的一些物理学研究人员，如法默、帕卡德，一个名叫詹姆斯·克鲁奇费尔德( James Crutchfield )的本科生和一个年纪稍大一些的、名叫罗伯特·肖( Robert Shaw )的研究生开始成立了一个非正式的研究组织。他们为这个组织起了两个名字，分别是动力系统组织( Dynamical Systems Collective )和混沌阴谋集团( Chaos Cabal )，他们交替使用这两个名字。罗伯特·肖抛弃了即将完稿的论文，开始全身心地研究混沌理论，法默也正式宣布从天体物理学转向海沌理论。到20 世纪70 年代晚期， t昆沌理论已经取得了巨大的研究成果。洛伦兹发明了很多基本的原理，而且还发现了混沌系统的一些简单案例，并详细描述了它们是如何变化的。洛伦茨是第一个意识到在混沌系统中也存在某种秩序的人:如果你画出很多遵循差分方程变化的物体的运动轨迹，你会发现，它们会展现出一些带有规律性的模式。这些模式被称为吸引子( attractor )，因为它们能够引起其他物体的运动轨迹。
例如，在轮盘赌游戏中，吸引子跟轮盘的区域分布相关: 不管珠球是以什么样的轨道运行的，从长期来看，它总是会落入某一区域范围内。不过，对其他的系统而言，吸引子就会复杂得多。混沌理论研究的一个重要贡献就是，即使意识到系统是混沌的，这些吸引子却有着高度复杂的分形结构。
然而，尽管有这些理论基础，这个研究领域依然属于新兴学科。研究工作也是断断续续的，没有一个明确的研究中心。在通常情况下，物理学的研究生毕业论文的选题研究工作都是由一些研究生、一些博士后研究人员和一名教授组成团队，然后共同进行研究的。但是由于混沌理论是前沿科学，因此，该领域并不存在这样的研究团队，你根本不能去任何研究生院学习混沌理论。于是， 动力系统组织试图建立这样的研究团队， 他们希望自己独立研究，完成研究生学业。圣克鲁斯分校的一些研究人员对他们这种从传统学术课程中独立出来的做法表示怀疑，不过，物理系是新成立的，而且对新奇的思想持比较开放的态度。因此有很多教授支持他们的做法，同意最初的四个成员有资格自己指导自己在混沌理论领域攻读博士研究生。
正是从这个时候开始，可能是受到轮盘赌游戏经历的鼓舞，动力系统组织对预测变得非常感兴趣。这是一个考虑混沌系统的全新方式。绝大多数人都对预测非常感兴趣，因为很多事看起来似乎都是不可预测的。动力系统组织最重要的论文发表于1980 年，这篇论文向我们展示了这样的思想: 你如何通过利用一系列的数据流，重构系统里的吸引子的状态。一旦你获得了吸引子，你就可能获得理解一段时间里某一混沌系统工作表现原理的核心内容， 从而你就可以做出一些预测工作。首要的前提是，吸引子被认为是一个理论工具，你只能通过解开某些方程才能获得这一变量。事实上，帕卡德、法默、罗伯特· 肖和克鲁奇费尔德向我们展示了，我们完全可以通过考量系统是如何运行的来获得这一非常重要的实证变量。
动力系统组织存续了4 年的时间，在这一段时间里，他们在温沌理论取得了重要的进步，并且试图将这么多年来关于轮盘赌游戏的思考转变为受人尊敬的科学。然而，精灵们不可能一直待在研究生院。法默于1981 年毕业，立即去了洛斯阿拉莫斯国家实验室。帕卡德在第二年也离开了，他在法国谋求到一份博士后研究职位。当他们俩离开的时候，他们的年龄大概是在30 岁左右。精灵公司可以通过轮盘赌游戏赚钱，但这最终只是一个理想状态，而不是维持生活的方式。
考虑到20 世纪80 年代初期混沌理论的发展程度，不管是法默还是帕卡德能够找到学术性的工作简直是一个奇迹。因为在那个时候，很少有物理学家明白动力系统新理论到底是什么，更少有物理学家认为这是值得深入研究的新领域。洛斯阿拉莫斯国家实验室与圣克鲁斯分校很相似，他们的研究都远远地走在时代的前列，因此，法默很幸运，能够在这个新兴领域的研究中心工作。帕卡德同样也很幸运。在法国度过一年的博士后研究生活后，他在新泽西州普林斯顿大学的高等研究所和伊利诺伊大学的复杂系统研究中心都找到了工作岗位，这两个地方也都是开展复杂系统研究的理想场所。对法默来说， 1984 年，境况进一步好转，因为在这一年，实验室的一群高级科学家们发起成立了一家新的研究中心，致力于复杂系统的研究，其中就包括混沌理论。这个中心就是圣塔菲研究所( Santa Fe Institute )。物理学在圣塔菲研究所中发挥着最为核心的作用。不过，中心的成立是为了更好地开展跨学科之间的合作研究，复杂系统和混沌理论横跨物理学、气象学、生物学和计算机科学等多个学科领域。很快，圣塔菲研究所的学者们就意识到复杂系统和混沌理论还可以应用在经济学领域中。
国际金融真实是一个复杂系统
20 世纪80 年代早期，复杂系统和泪沌理论研究中的一个主题是这样的一个思想: 简单的大规模结构可以从基础流程发展而来，而这些基础流程看上去并不具有这样的大规模结构。我们以大气物理学为例，对此加以解释说明。在大气中，最小规模的大气结构包含着一堆气体粒子，它们在空中随处游荡。然而，当我们回头看的时候，我们会发现这些毫无思想的微粒以某种方式组织起来，形成了强大的腿风。同样的现象也出现在生物学中。单个的蚂蚁看上去行为方式很简单，外出觅食，按照各种其他蚂蚁分泌物的轨迹行动，搭建巢穴。然而，将它们的个体行为与整体行为结合起来考虑，我们就会发现，它们形成了一个集群，这个集群的力量看上去要比它们简单的结合力量更加强大。作为一个整体，蚂蚁集群甚至有能力对自身的环境系统进行调整和改变，或者决定个体蚂蚁的生死状态。一旦这些思想在圣塔菲研究所得到传播，很自然就会有人想到， 一个国家的经济和市场的表现同样也可以理解为个人的集体行为活动。
1986 年，圣塔菲研究所主办了经济学领域的第一场研讨会，这场研讨会的主题是"国际金融其实是一个复杂的系统" 。此时，法默已经是洛斯阿拉莫斯国家实验室复杂系统研究小组的负责人，他被邀请在此次研讨会上发言。被邀请发言的科学家并不多，而法默是其中之一。这是他第一次涉足经济学领域，其他的发言人大多数来自不同的银行以及商学院。这些银行家们向一群科学家们介绍了他们的模型，而科学家们则被银行家们所介绍的模型惊呆了，因为这些金融模型在科学家们的眼中，实在是太小儿科了。与此同时，银行家们的感受却不一样，他们似乎听到了来自未来的神秘呼唤，尽管他们现在还不能真正理解科学家们说的是什么。他们感到很兴奋，催促圣塔菲研究所再举办一次研讨会，邀请顶级大学的经济系大师们都来参加。
隐藏在第二次研讨会背后的逻辑思想是， 即使金融从业者们不能够追随物理学和计算机科学领域的最新发展，但毫无疑问，经济学家们能够赶上它们发展的步伐。遗憾的是，事情的发展并不是像预想的那样。法默和帕卡德都做了主题发言，圣塔菲研究所的其他学者也都做了相应的发言。经济学家们也跟他们一样，做了演讲和展示。但两个群体之间的交流和沟通却很少。这两大群体来自完全不同的两个领域，文化差异比较大，对许多事情的看法有很大的差别。物理学家们认为经济学家们将事情看得太简单了，而经济学家们则认为物理学家们所讲的事情没有任何意义。两个群体就关键性问题达成一致意见的情形并没有出现。
圣塔菲研究所并没有被这个困难所吓倒，他们于1991 年举办了第三次研讨会。然而，这一次研讨会，经济学家们却并没有参加。相反，研究院向银行和投资公司的金融从业者们发出了会议邀请，因为他们才是让金融市场真正运转起来的人。这次会议的基调务实多了，会议重点关注的是如何构建模型、测试模型以及如何运用模型来制定具体的交易策略。与经济学家们相比，金融从业者要好相处多了，他们没有那么抵触和对抗。因此，当研讨会结束的时候，双方都对彼此所做的贡献感到非常满意。特别是法默和帕卡德，对实际的金融交易是如何进行的已经了解得非常清楚。同时，他们也很清楚地知道，他们可以做得更好。一个月之后，他们告诉各自的雇主他们将要辞职。因为在他们看来，是时候参与这场大变革了。
预测公司
创建一家公司与制造一台收音机、一个摩托车引擎或者一台用来战胜轮盘赌游戏的电脑相比，是完全不同的一件事情。然而，很多相同的技巧却被反复证明是有用的: 将很多细小的东西以一种全新的方式组合在一起的眼界; 对有些东西加以胡乱摆弄直到你最终弄出一个成品的耐心;不屈不挠的毅力。创造新产品是一个容易让人成瘾的事情，这或许就是为什么有那么多的企业家来自工程师和科学家的原因吧。
法默和帕卡德同样都受到了反现存社会体制潮流的影响，这将他们带回到创立精灵公司的那段时光。公司在最开始成立的时候，首先并不是想进入金融领域。新成立的公司精神与当初攻克轮盘赌游戏而成立的小组精神一致: 具有一点儿雅皮士的冒险精神，回归到纯粹的研究文化，而且不设定任何条条框框。1991 年3 月，在新公司的第一次正式会议上，法默穿着一件印着"吃掉有钱人"的T 恤衫出席。
然而，此刻他们所面临的风险却比当初轮盘赌游戏项目所面临的风险要大许多。法默和帕卡德都希望项目能够运转起来，他们相信真实的商业智慧对他们可能会有比较大的帮助。于是，他们引进了第三个合伙人，由原来的物理学家转变为企业家的吉姆·麦吉尔( Jim McGill )。1978 年，麦吉尔成立了数字语音公司(Digital Sound Corp. )，这是一家专门从事微芯片生产的公司，这些微芯片能够将电子音乐设备和麦克风产生的数据储存起来，然后传递到语音信箱设备中。至少在名义上，麦吉尔是预测公司的CEO，代表着公司形象的他经常穿着拖鞋和蓝色牛仔裤。法默和帕卡德极其擅长设想如何打理一亿美元的资本，而麦吉尔的任务则是找到一个能够给他们出一亿美元的那个人。如果说预测公司与精灵公司之间有什么不同的话，这就是麦吉尔的出现。
事实很快证明，找到潜在的技资者并不像公司创立者想象的那么困难。在圣塔菲研究所举办经济学研讨会期间，法默和帕卡德已经为他们自己打下了名声。因此，当法默和帕卡德准备离开学术圈投向华尔街的传言满天飞的时候，一些有影响力的人物开始重视这个传闻了。为了更体面地出席如美国银行和所罗门兄弟公司( Salomon Brothers )举办的会议，法默不得不给自己买一套合适的西服。在《时代周刊》发表了一篇名为《如何界定旧剑打造的新犁头》(Defining the New Plowshares Those Old Swords Will Make )的封面文章之后，情况进一步好转。这篇文章关注的是在第二次世界大战期间被军事工业招募的物理学家们随着冷战时代的结束开始偏离了原来的工作范围。考虑到法默曾经在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作过，这篇文章将预测公司的成立作为头条，这倒是与法默的经历很契合。在这篇文章刊登之后，从富有的石油商人到华尔街的银行家，数百名的投资者给预测公司打来电话。
融资并不是特别困难的事情，难的是这些潜在的投资者到底想得到什么。华尔街的有些公司开始对成立一家基于预测公司的对冲基金感到很兴奋。不过，如果想要成立一家对冲基金，法默和帕卡德就需要在全国游说以筹集资金，而他们不喜欢这么做。从理想的状态来看，他们希望获得种子资金的青睐，这样的话，他们就能够专心于公司科学技术的发展。也有其他的公司愿意出钱完全买下预测公司，但对创建公司的这帮人来说，这同样也没有什么吸引力，因为他们下定决心要打破常规，在竞争中脱颖而出，准备自己好好干一番事业。还有一些公司希望通过追加投资换取公司的部分股权，不过，他们更多关心的是他们的投资回报率。例如，早在1988 年就成立了一家名为D.E肖联合公司(D .E. Show & co. )的对冲基金的戴维·肖(David Shaw) ，希望前期风险资本的投入换取预测公司的知识产权。戴维·肖曾经是哥伦比亚大学计算机系的教授。
许多公司的出价非常具有诱惑力，法默和帕卡德却委婉地回绝了。这似乎有些不对劲儿，毕竟他们不可能永远用他们个人的支票账户来负责投资公司的运营。到1992 年3 月，随着公司成立一周年时间的临近，压力迫使他们必须找到一笔资金来支撑公司的运转。
不得不说，法默、帕卡德和预测公司的其他合作者运用混沌理论预测市场或者其他事情的发展趋势，这一思想还是很吸引人的。事实上，这也正是他们的公司跟其他公司的不同之处。然而，这种说法不是完全正确的。法默和帕卡德并没有运用混沌理论成为一名气象学家或者物理学家。他们在其他领域所做的事情，不像在金融领域所作的那么深入。在金融领域，他们试图寻找市场背后存在的分形几何，发现控制金融系统运转的决定性规律。
法默和帕卡德各自花了15 年的时间所研究的混沌理论，在帮助他们理解复杂系统是如何工作方面，起到了史无前例的效果(从1991 年的标准来判断)。而且，运用电脑和经济学领域(或者很多是在物理学领域)所受的数学教育来研究现实问题，在之前看来，似乎是不可能的事情。他们在混沌理论领域的工作经历帮助他们更好地理解了有规律的模式，这些模式通常具有较强的预测能力，但却很可能会被随机的表象给掩盖起来。这些经历同时向他们展示了应该如何运用正确的统计测量方式来确定真实的预测模式; 如何检测反映市场行为模式的数据; 以及最终如何找到模型在什么时候无法发挥预测的功能。他们对肥尾分布和狂放随机分布的统计特征非常熟悉，而这两种分布特征正好是物理学中的复杂系统和金融市场的复杂系统的重要特征。这意味着他们可以轻松地运用曼德博关于风险管理的部分思想，而且是用接受传统经济学教育的学者不能运用的方式进行的。
统计套利与黑盒子模型
就预测公司而言，市场可能是混沌的，当然，也可能不是混沌的。市场行为中的随机程度可能是各种各样的。控制市场运行的或许是一些简单的规律，或许是一些极其复杂的规律，或许是一些变化非常迅速以至于之前都没有记录过的规律。预测人员所作的事情，其实就是试图从大量杂乱的信息中提取少量有用的信息。这与大量的投资者想要找寻的规律其实是类似的: 市场将会对如利率变化或就业数据等经济信息做出什么样的反应; 一个市场上这些变量的变化将会引起其他市场发生什么样的变化;不同行业之间的发展又是如何交错影响的。
他们常用的一个策略就是被我们称为统计套利( Statistical arbitrage )的策略，这一策略的工作原理就是打赌股票的某些统计性特征将会再次出现，即使这些特征短暂性地消失了。最经典的例子就是配对交易( Pairs trading )。配对交易主要是通过观察与公司股票价格密切相关的其他公司的股票来执行的。我们以百事可乐和可口可乐为例。实际上，任何非针对具体公司的新闻对百事可乐公司产品的影响与对可口可乐公司产品的影响都是一样的，这也就意味着两家公司的股票价格的变化通常来说都是类似的。但是，两家公司股票价格的变化却不是完全同步的，所以，有时，公司的股票价格与它的长期表现相比会变得不正常。如果百事可乐公司的股票价格有小幅上涨而可口可乐公司股票价格却没有任何变化，考虑到这两家公司之间的关系，你会卖出百事可乐公司的股票而买入可口可乐公司的股票，因为你有充足的理由相信，两家公司的股票价格将会发生相反的转变，从而回归到正常状态。法默和帕卡德并没有提出配对交易的概念。
配对交易是20 世纪80 年代摩根士丹利开发出来的前沿性金融产品，是由一位名叫努兹奥·塔尔塔利亚(Nunzio Tartaglia) 的天体物理学家和一位名叫格里·班伯格( Gerry Bamberger) 的计算机科学家共同研发出来的。不过，法默和帕卡德却将新层次的严谨性和复杂性带到了统计性关系的确定与测试中，而这些交易策略都是以他们的研究为基础的。
这里所说的复杂性其实就是某些工具的方程，而这些工具，法默和帕卡德完全有能力从他们所学的物理学知识中引进过来。例如，作为一名物理学家，帕卡德对电脑程序中某一种前沿研究非常熟悉，这就是我们所熟知的遗传算法( Genetic algorithm )。算法就是一系列指令的集合，可以用来解决某个特殊的问题。假设你准备确定某个实验所应该具备的理想条件是什么，传统的方法可能是需要你花很长时间去挨个排查，然后找到一个最佳的答案。这可能需要很多表格，但是看起来很直观。遗传算法则不一样，这个办法在解决这类问题的时候通常都是通过间接的方式实现的。你首先从所有可能的答案出发，也就是说，你会面对一系列可能的实验条件，然后对它们进行比较分析，就像动物们对资源的争夺那样，运用的是排除法。最有效的那些解决方案首先会脱颖而出，然后进入下一轮的竞争。这样的流程一直进行下去，留下来的都是最合适的，而这个合适的程度就取决于最优化所设定的标准，比如，在设定的条件下，实验的结果将会表现如何。事实证明，在很多情况下， 遗传算法能够非常迅速地找到那些很难的物理问题的最优或近似最优的方案。
总的来说，物理学家们，特别是法默和帕卡德，已经发明了多种的最优化演算法。这些演算法跟遗传算法一样，都具有相同的目标，通过认真地设计这些不同的演算法从而实现不同的目标任务。这些演算法都有相同的模式轨迹: 它们首先梳理相关的数据，在同一时间检测上百万的模型，然后找到那些具有预测功能的信息。
然而，就这些演算法而言，在解决物理学方面的问题，并没有什么特殊之处。它们可以运用到任何领域中，包括金融领域。假设你在日元货币市场与大米期货市场之间发现了一些非常奇怪的统计特征，看上去，有足够的信息表明，如果日元升值，那么大米期货价格也会随之上涨。因此，当你注意到日元可能会往上走时，你应该买入大米期货合约。其他情况下也可以，比如，你可以对百事可乐公司和可口可乐公司的股票做相应的配对交易。
我们注意到，在这些案例中，基本的策略是非常清楚的。生活中有各种各样的可能性与这些基本策略相适应。为了更加科学地分析这一问题，你可能特别想搞清楚，日元与大米期货的价格之间的关系是如何紧密相连的，它们俩之间的相关性是不是会随着其他市场环境的变化而发生改变。你可能还特别想知道你应该买入多少大米期货合约，在什么时候购买， 日元上涨的可能性会最大。然而，从这些相关的变量中找到一个最佳的方法可能是一项非常费时费力的工作，你可能永远没法保证你所做的就是完全正确的。与此同时，你还可能错过一些机会。不过，如果你运用了遗传算法，你就可以让建立在日元和大米期货合约假定关系基础上的上千种数量的模型以及交易策略相互比拼。然后，你很快就会获得一个最优策略，或者近似于最优的策略。这就是预测的多样性，但是，它并不要求你完全掌握混沌理论对市场的描述。它比混沌理论更容易实现，并能够选择最优方案。
预测公司另外一个重要的思想是一次性运用大量不同的模型，而每一个模型都是建立在有关不同资产统计特征的不同简单假设基础上的。法默和帕卡德进一步发展了演算法，可以让不同的模型"选举"不同的交易。只有当他们的模型能够达成一致意见时，他们才会选择这一策略，而这个一致意见通常会带来成功。选举这件事情，听上去好像跟物理学没有任何关系，但它来源于法默和帕卡德日常关于复杂系统研究的基本思想。允许很多不同的模型通过选举确定哪一个交易策略是最强悍的，从某种意义上来说，他们就不需要去详细了解每一个模型的具体情况。寻找最强悍的模型与在复杂系统中寻找吸引子，这两者之间存在着紧密的关系，因为吸引子也是完全独立于初始条件的。
通过运用演算法从而确定最优策略，这种类型的模型，在金融行业，通常被称为黑盒子模型( Black Box Model )。黑盒子模型与布莱克.斯科尔斯模型以及之前的模型都有非常大的区别，以前的模型的内部工作原理不仅透明易懂，而且，它们通常对模型为什么会起作用还提供了非常有见地的观点。黑盒子模型与它们比较起来，就显得非常不透明。因此，它们通常看上去很唬人，特别是对那些并不知道这些模型是怎么来的、或者为什么这些模型值得信赖表示怀疑的人来说，它们显得格外可怕。在预测公司使用黑盒子模型之前，偶尔也有其他公司会运用这一模型，不过，预测公司是第一家在黑盒子模型基础之上构建一个完整商业模式的公司。在选择交易策略方面，这属于一个全新的方式。
神秘的高科技公司
在加盟公司将近一年时间之后，预测公司的高级合伙人并没有赚到什么钱。投资公司需要找到一些值得投资的项目。法默、帕卡德和麦吉尔在没有任何工资收入的情况下继续前进，哪怕情况变得更加糟糕，他们也要坚持下去。他们用自己的私人存款已经为他们的研究生团队和电脑工程师们支付了8 个月的各种开支，从1991 年7 月开始，所有的人都在格里芬大街的办公室住了下来。但是，面临选择的时间终究还是来了。合伙人们都知道他们并不想将公司这么快就卖掉，不过，将公司变成其他人的对冲基金的想法，看上去开始有点吸引力了。至少，他们还有资本，而且他们或多或少是独立的。他们花了好几个月的时间眼可能的合伙人进行面谈，在这个时间点上，他们很难想到其他更好的解决办法。
1992 年3 月上旬，奇迹发生了。法默被邀请在一次电脑科学年会上做主题演讲。他非常高兴地答应了这次邀请，因为他知道很多硅谷的投资者将会参加这个年会，他们可能会提供一些无附加条件的融资帮助。法默发表了关于电脑在预测领域所起作用的演讲，这一演讲引发了不少关注。演讲之后，当法默正在整理讲义的时候， 一个穿着正装的男子向他走过来。他自我介绍说他叫克雷格·海马克(Craig Heimark)，是奥康纳联合公司的一名合伙人。奥康纳联合公司在格林鲍姆和斯特鲁夫的指导下，成功地修正了布莱克-斯科尔斯模型，考虑到肥尾分布的假设，从而赚到了公司的第一桶金。到1991 年，奥康纳联合公司已经是芝加哥商品期货交易市场里最大的交易商之一，交易的品种主要集中在高科技金融衍生品上。公司的雇员有600 人之多，管理的资金规模高达几十亿美元。奥康纳联合公司并不使用非线性的预测方法，而预测公司对金融衍生品也并不感兴趣。然而，奥康纳联合公司却是由一群注重预测分析的人建立起来的。事实上，奥康纳联合公司最近所雇用的一名员工，正是法默和帕卡德从事学术研究时代的一位朋友兼研究伙伴。
在法默和海马克碰面后不久，法默接到了另外一位奥康纳联合公司合伙人戴维·温伯格( David Weinberger )的电话。温伯格是最早的一批宽客之一，他之前在耶鲁大学教授与运筹学相关的课程，从本质上来看，运筹学属于应用数学的一个分支。1976 年，他离开耶鲁大学， 加盟高盛公司，他到高盛工作的时间甚至比布莱克还要早。1983 年，他跳槽到了奥康纳联合公司，目的是帮助奥康纳联合公司更好地运用布莱克-斯科尔斯模型来构建新的交易策略，因为越来越多的公司都是这么干的。即使是在1991 年，在金融行业，既能够游刃有余地进行大规模交易，又能够运用科学家的语言驾驭预测公司的运转，这样的人并不多，而温伯格就是其中的一员。温伯格是在一个星期五的下午从芝加哥打来电话，而到了星期六上午，他已经坐在法默位于格里芬大街的办公室里了。
后来的事实证明，奥康纳联合公司就是预测公司希望合作的那类公司。很大一部分原因就在于奥康纳联合公司的工作人员完全有能力理解法默和帕卡德所做的事情到底是什么，并且能够给予公正合理的评价。在他们最终达成的协议中，预测公司依然保持其独立性。奥康纳联合公司为预测公司提供投资资本，换来的是预测公司大部分的收益。同时，它还为预测公司提供资金支持，而这笔资金正是预测公司所需要的，因为他们可以用这笔钱来给员工发工资，同时还可以购买一些必要的设备。
从那个时候来看，预测公司与奥康纳联合公司的合作是那么的完美。而且，后面的发展表明，结果比预测公司的创业者们所希望的还要好。当奥康纳联合公司敲响与预测公司合作的大门时，它已经与瑞银公司(Swiss Bank Corporation，SBC ) 保持了相当长一段时间的合作伙伴关系，而瑞银公司是瑞士一家有着一个半世纪悠久历史的银行。1992 年，当奥康纳联合公司与预测公司合作协议刚刚签下不久，瑞银公司就对外宣布它准备完全收购奥康纳联合公司。预测公司发现他们与奥康纳联合公司在未来经营和发展方面志趣相投，而且还可以获得来自瑞银公司的更深层次的资金支持。温伯格在瑞银公司担任高级管理人员的职位，同时还继续担任负责与预测公司联络的主要联络官。这是一个非常完美的安排，预测公司取得了巨大的成功。
1998 年， 瑞银公司与规模更大的瑞士联合银行(Union Bank of Switzerland )合并，组成了今天的瑞银集团(UBS )，它是今天世界上最大的金融集团之一。尽管公司规模不一样，然而，大多数瑞银集团的高级管理职位都是由瑞银公司的经理人员担任的，他们与预测公司依然维持原先的良好状态。
预测公司，遵循奥康纳联合公司作为一家秘密的高科技公司的传统，从来没有将它成功的经验向外透露过。无论是之前的高级管理人员，还是现在的董事会成员，没有一个人被授权可以与我分享任何秘密的信息。这看起来似乎非常神秘。毕竟，既然你已经取得了这么大的成功，为什么还要藏头藏尾，将它隐藏起来呢? 这大概是因为，在华尔街，成功会引发大家争相模仿，当越来越多的公司都执行与你相同的策略时，每一家公司所获得的利润空间就大大减少了。也有其他的一些迹象表明预测公司确实取得了巨大的成功。正如我采访的某个董事会成员所指出的那样:即使过了十多年的时间，预测公司仍然是瑞银集团非常活跃的一个子公司。另外一个可靠的消息来源也表明:在公司前15 年时间的发展历史中，其风险调整后的收益率几乎是同一时期美国标准普尔500 指数收益率的100 倍。
法默在预测公司待了大约10 年的时间，对研究工作的热情重新将他拉回到学术界。1999 年，他在圣塔菲研究所获得了一个全职的研究工作岗位。帕卡德在预测公司待的时间要更久一些，他以CEO 的身份一直工作到2003 年。随后，他离开预测公司，重新开了一家公司，即原生公司( Protolife )。当法默和帕卡德离开的时候，他们给公司留下了鲜明的特点: 对统计数据的深刻领悟，以及对物理学提供的工具加以创造性地合理再利用，可以战胜任何人。现在，我们该处理其他的一些新问题了。
最聪明的投资者
自2007-2008 年金融危机爆发以来，黑盒子模型以及更常见的算法交易就受到了人们的疯狂反对。这些负面的评论并没有冤枉它们。黑盒子模型经常表现不错，不过，毫无疑问，想要准确地找到为什么它们有效，或者完全预测到它们什么时候会变得无效，这是不可能做到的事情。这就意味着，黑盒子模型的建立者并没有能力确定进入他们模型中的这些假设条件在什么时候将会变得失效。为了继续寻找这方面的理论支持，研究人员一直用统计方法的连续测试去验证它的可信度，并决定在多大程度上它们可以按照最开始计划的那样继续使用。而这将会让它们看上去风险更大，在某些情况下，如果判断不当，它们确实具有很大的风险。它们很容易被滥用，因为，如果某个模型在之前的使用过程中效果不错的话，人们就很容易相信，不管发生什么，这个模型还会继续发挥作用。
然而，最终数据会胜于理论。这就意味着，不管你的模型(非黑盒子模型)获得什么样的理论支撑，最后，你还是需要通过它的表现来对它做评价。即使是最透明的模型也需要通过同一类统计方法进行连续的测试，这一方法也要用于评估黑盒子模型。这方面最有说服力的例子是通过认真审视布莱克-斯科尔斯模型的失败获得的，其失败就在于没有考虑波动率微笑的影响，而那可以看成是1987 年股市崩盘的余波。模型的支持理论是一把双刃剑: 一方面，这可以帮助从业人员更好地理解模型的局限性; 另一方面，它也可以让你形成一种错误的自信心，以为掌握了模型的理论支持依据，就相信模型肯定是正确的。遗憾的是，科学在这方面并不起作用。从最新的观点来看，黑盒子模型与其他模型相比较，依然具有一定的优势，因为我们是通过它的实际成功率来评价它的有效性，而不是建立在"它应该成功"的信念上来评价它的有效性的。
对黑盒子模型还有另外一层担忧，这个层次的担忧超过了它的不透明性。到目前为止，所有我讨论过的物理学家们的工作，从巴施里耶到布莱克，都认为市场是不可预测、随机游走的。唯一争论的焦点是随机游走的特征，以及市场的表现是不是可以被看成是服从正态分布。巴施里耶和奥斯本第一次发现市场是不可预测的，自从那个时候开始，这一思想就在有效市场假说的支撑下，构成了主流金融理论的核心原则。
然而，预测公司以及许多随后成立的其他黑盒子交易集团都声称，在短时间里，在特殊的环境下，可以预测市场将会如何表现与运行。不过，预测公司从来没有预测过金融衍生品的变化。它的模型直接预测市场将会发生什么样的变化(以很多经济学家和大量的投资者认为不可能的方式)。不管怎么说，预测公司还是取得了成功。
对预测公司所取得的成功表示怀疑是有理由的。投资有时候取决于运气。市场是随机游走的，这一观点不仅仅是经济学界的传统观点，大量的统计数据也支持它。于是，人们会再次想到，市场是随机游走的，这一观点可能是源于市场是有效的，市场价格是对各种各样信息的快速反应，这些信息都是关于某一公司未来的预期表现。这一观点与预测公司所取得的成功并不是必然对立的，这听起来像是一个悖论。但是，好好想一想有效市场理论的基础。标准的理论逻辑关系都是这样的: 假设参与市场的方式有很多种，也就是说，存在很多种可以在一段时间范围内预测价格将会如何变化的方法。于是，投资者将会快速对这些消息进行资本化处理。如果市场总是在5 月的最后一个星期处于阶段性的高点位置，或者市场总是在巨人队赢得比赛后的那个星期一下跌， 一旦这一模式被关注，那么，聪明的投资者就会在5 月的月底卖出股票，并且在巨人队赢下比赛的时候买入股票。其结果就是，股票将会在5 月底下降，而在巨人队胜利后的那个星期一上涨，从而根本上改变了原来的模式。有一点很明确， 每一次，当某位经济学家看上去已经从市场行为中找到了某种模式，但当他想从下一次的研究中来证实这一发现时，结果总是需要他对之前发现的模式做修正。
这足够公平。这样的推理可能会让你觉得，即使市场遭遇了外来力量的重击，还是有强大的内部程序让市场快速回到原来的状态中。那么，这些内部程序到底是什么呢? 它们包含了所谓的聪明投资者所采取的行动， 这些聪明的投资者能够很快地确认某些模式，并且根据这些模式来修正他们的交易策略。这些聪明的投资者正是让市场沿着随机游走的模式变化的原因所在，或者至少让市场是按照某些标准线变化。不过，他们却是通过正确地辨认预测模式来做相应的调整。这些模式可能很快就消失了。但是，如果你是第一个注意到某一模式的人，这种自我修正的市场观点可能并不适用。
这些说明了什么呢? 它意味着，即使你非常认真地考虑了有效市场的标准线， 对聪明的投资者来说，侬然有盈利空间。你需要做的事情，就是成为最聪明的投资者，与市场的变化合拍，运用各种工具找到能够将这种模式转变为盈利的方法。想要完成这一任务，拥有几十年从混沌系统里提取信息的从业经验，外加一间摆满超级电脑的房间可能会给你带来巨大的帮助。换句话说，预测公司之所以能够成功，就是因为它尽最大的可能让自己变成了最聪明的投资者。
当然，并不是每一个人都接受"市场是有效的"这一观点。法默就是其中之一， 他经常批评"市场是不可预测的"这一观点。他有非常充足的理由，因为他自己就是通过预测市场而获得了巨额财富。同样的，狂放随机也是潜在混沌的一个信号，它表明市场经常存在着足够的结构信息帮助人们做出有用的预测，而这看上去似乎与直觉相反。因此，不管你是如何看待市场的，预测总是有其生存的空间。所以，有那么多投资者追随法默和帕卡德的开创性步伐， 一点儿都不让人觉得奇怪。
自从第一台电脑搬进格里芬大街123 号大门的那一天开始，在接下来的20 年时间里，黑盒子模型完全掌控了华尔街。它们是宽客的对冲基金所运用的最主要的工具，从D.E. 肖联合公司到城堡投资集团，都是如此。预测已经形成了一个产业。