动力学:驱动市场的动因其实是投资者策略的生态体系（ecology）, and their loss and profit,cap

这种模式的转变也许看上去有点深奥难懂，但是，要想解释为什么真实的市场如此难以预测，为什么又有这么多人仍然不断地尝试，答案就和这种模式的转变颇有关系。仔细想一想。我们假设市场上的参与者不够多，那么把所有参与者的策略加起来，也不足以涵盖所有的可能性。于是，市场上就出现了某种残留下来的“可预测性”，这种可预测性自然而然地，会诱使其他人参与进来。如果参与者真的能够不劳而获，那么更多的人都会出于同样的理由加入市场。但是每加入一个新的参与者，就带来了新的策略，越来越多的策略于是有效地“吃掉”了一部分残留下来的“可预测性”。人们会不断地参与进来，直到可预测性完全消失为止，于是这个市场就变得完全不可预测了。到了这个时候，有些人当然就再也无法获利，于是决定离开这个市场，同时也带走了他们的策略，这样一来，一点点的可预测性又一次冒出来了。根据这一观点，市场应该在可预测性和不可预测性的边缘地带徘徊。所以，有限的预测是可能的，但同时也是困难的。

我们很难肯定地说，以上描述真实地反映了现实的市场。但是不可否认，这个想法的确很精致，也很有吸引力，看似相当正确，以至于1998年当约翰逊第一次听到这个想法的时候，一个激动人心的想法闯进了他的脑海。如果市场的确有某种程度的可预测性（至少有时候是这样的），那么它就应该能被人们发现。尽管张冀成和夏利的模拟游戏明显比任何真实的市场都要简单得多，但是这个游戏却捕捉到了一个基本的逻辑——驱动市场的动因其实是投资者策略的生态体系（ecology）。而且，这个游戏自然的内在结构，肯定比大多数投资者用来预测市场的数学模式更丰富、更复杂。所以约翰逊推理说，或许这就是最完美的工具——或者至少就目前来看是所适用的工具中最完美的——能鉴别出市场行为背后是否真的存在有限的可预测性。他和牛津大学的同事协力合作，很快把这种想法变成了实用的技术，而且还很管用。

为了使少数群体的模型（或是根据这一模型建立起来的虚拟的市场）能顺利运作，研究人员在一开始给参与者几套不同的“理论”，这些所谓的理论就是参与者脑海中用来预测未来的可能性。约翰逊和同事们在仔细挑选初始策略的时候，适当地对市场进行“调试”，使市场能再生一些特定的模式，来引导价格的波动，比方说是最近在纽约证券交易所的股票价格的变化。他们希望经过调试之后，模型参与者脑中理论的生态系统，能和现实生活中投资者想法的生态系统大致相符。正是这个生态系统的精细结构驱动着市场的走向，因此他们推测，进一步对这个模型进行实验，说不定就能预测现实市场的走向。

这个模型不仅仅来源于直觉，更重要的是，它能做出正确的预测。经过几次测试之后，约翰逊和同事们发现，他们的模型能够在一开始就察觉到，某些时刻的市场比其他时刻的市场具有更多的可预测性。在这些时刻，参与者策略的数量有效地被减少了，原因不是因为有人退出市场，就是因为许多参与者开始使用同样的策略。约翰逊把这些时刻称为“可预测性的区间”。电脑不仅能识别这些区间，而且能够预测接下来会发生什么。在最近的一次示范中，约翰逊团队利用美元兑日元汇率的一组数据，在4000个连续的价格变化中，不仅识别出了大约90个可预测性的区间，而且还预测了这些区间内的价格走向，而结果只错了一次。当然，要是这种成功变成了一种常规的程序，那么后果就可能会有点诡异。因为这么一来，许多投资者无疑都会采用这种方法，市场本身的特性和整个体系也就被改变了，也许这种模型的预测能力也遭到了损坏，而且还有一种可能，那些预测会自我实现，也就是说，如果这个模式预测纽约股票交易所的股票会上涨5％，而且这个预测立即变为了现实，那么投资者都会装备上这个知识，趋之若鹜地涌向股市，为了获取利润而大买股票，结果导致股价进一步上涨——可能又是一个5％。