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然后，在马科维茨身上发生了一个有趣的故事。他的论文发表之后不久，马科维茨换了一份工作，同时开始计划养老。这可是检验他投资理论的好机会，他可以利用自己的理论为退休生活选择一个最佳投资组合。然后，马科维茨直接用一半的钱买了股票，另一半的钱买了债券。通过这一故事，人们发现很多经济理论都过于烧脑，烧脑到没人可以运用到实践中，理论的提出者也不例外。
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作为一个小小投资者，马科维茨并没有错；而作为获得诺贝尔奖的理论家，他却大错特错。原因很简单，他的理论是构建在无数数据之上的，而在实际投资中，上哪里去找这么多数据。
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比如，我们现在要考虑两家石油公司的股票。马科维茨的理论预设了我们已经知道这两只股票的相对走势，然后会建议我们同时购买两只股票。但是，这两只股票的相对走势究竟如何？回顾它们的历史，我们看到有时候两只股票的价格波动趋于一致：油价上涨，股价便上涨；油价下跌，股价便下跌。但是还有一些时候——诸如2010年发生的“深水地平线”漏油事故——涉事公司的股价会暴跌，从而便宜了竞争对手。这些历史给我们提供的数据确实有一定指导意义，但是这种指导意义是十分有限的，因为我们完全无法根据如此有限的数据预测诸如漏油之类的事故何时会再次上演。
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最新的研究表明当数据有限时，马科维茨的经验法则——把资金分成等额数份，分别投资股票、债券和房产等等——要比他的诺贝尔获奖理论有用得多。
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《巴塞尔协议Ⅱ》和马科维茨的获奖理论存在一个相似之处，它们都需要大量的数据支撑才能行之有效。然而，难就难在这里。21世纪初期，银行使用的风险评估模型——《巴塞尔协议Ⅱ》也鼓励它们使用——是建立在过去短短几年的数据之上，然而涉及的参数却多达上万种，也就是说这一风险模型将极其复杂的统计结构建立在了极其单薄的基础之上。说得简单一点，就好比在不稳的地基上盖高楼。
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这一问题就叫“过拟合”。想象眼前有一幅散点图（即数据点在直角坐标系平面上的分布图），上面有一条拟合曲线，它表明了数据的大致走势（拟合曲线并不会穿过每一个数据点，它只是模拟数据的走势）。而过拟合曲线更像是一个点到点的谜题，想找到一个根本不存在的规律，例如心脏病突发和雪崩。一旦有了新的数据，其在直角坐标系上对应的数据点很可能都不会靠近这条过拟合曲线。过于复杂的规则就好像过拟合曲线：后见之明有余，先见之明不足。相反，一个简单的原则就好像一条拟合曲线，虽然它不会穿过所有历史数据点，却能更好地预测新数据点的位置。
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让游戏的规则复杂化并不是防止玩家钻空子的方法。不管规则如何复杂，都有漏洞存在，而一条简单的经验法则往往更可靠。
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雪崩和心脏病突发确实很危险，但是它们至少不会撒谎，也就是说它们不可能像人那样和规则玩捉迷藏。如果巴塞尔委员会接受了霍尔丹的说法，把其制定的数百页协议撕个粉碎，取而代之的是一个再简单不过的风险评估方法——银行的负债率（银行负债总额和其资本总额的比例），那么会发生什么呢？结果将会和布莱尔的“48小时”规定一样，银行迟早会找到漏洞。
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“通过银行的负债率来评估银行的风险”这一标准只有在银行没有将某一具体比例作为目标时才能客观反映银行面临的风险；“有多少病人在预约之后的48小时之内得到了就诊”这一规定只有在医院和医生没有将48小时作为目标的前提下才可以客观反映医院的服务质量；同理，“有多少救护车在接到急救电话之后的8分钟内赶到了现场”只有在救护人员没有将此作为目标的前提下才能体现急救服务水平。也就是说，一旦我们试图把评估标准变成目标，事情的性质就变了。
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幸运的是，有一个老办法可以解决这个问题，每一个学生都很熟悉它——考试。
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想一下考试是如何运作的。一个学生经过数月或数年的学习，累积的知识只有一小部分能在考场派上用场。1830年，哲学家杰里米·边沁（Jeremy Bentham）在设计公务员考试的时候，只设定了一个模糊的考试范围，不给具体的考题，这样有效避免了考生钻空子。如果要想脱颖而出，考生只能努力学习，争取样样精通。
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所以，解决问题的方法既不是厚重的各个版本的《巴塞尔协议》，也不是单独一条简单的标准。相反，我们应该尽可能定下数条标准，但是对什么情况下使用什么标准却不能做任何规定。就比如救护车，你可以保留“8分钟赶到现场的救护车占比多少”作为衡量急救服务的标准，但是，你还需要增加更多的标准：12分钟、20分钟或者6分37秒赶到现场的救护车占比多少；有多少病人因为没有被定义为“濒危”而失去了性命；乡村地区和城市地区的急救服务是否一致；等等。你可以定下数百条类似的简单标准，医院如果要造假的话，满足了一条也满足不了下一条。平时效率就很高的急救服务一般也不怕这些标准的考核。
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但是这样做也有一个风险：如果急救服务摸清了每一个标准所占的比重以及最后的总分是如何打出的，他们也可能做手脚。所以，每一次评估时，监管机构千万不要一条一条全部查看，这样太过官僚主义，也太荒谬了。相反，监管人员可以随机挑选其中几条，然后再进行深入评估。
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那如何有效监控银行风险呢？方法是“银行压力测试”，这是一种以定量分析为主的风险分析方法。首先假设一种情况，例如利率暴涨、货币贬值或者房地产市场崩溃，然后运用这一方法测试银行的抗风险能力。然而，这些测试太容易预测了，就好像提前通知了考生考题的测试。
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这里可以借鉴边沁的方法，也就是让测试变得难以预测，这一方法被无数考官偏爱。英格兰银行的首席经济学家霍尔丹也觉得这是完全可行的。
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“你去金融企业的时候，别提前打招呼，必须搞突袭。你可以对企业说‘我可以看一下你们针对……的压力测试吗？”霍尔丹停顿了一下，想找一个例子，“针对你们的杠杆贷款组合？”
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银行监管机构绝对不能给银行几个月的时间准备答案，监管人员应该坚持在数小时内就得到答复。如果银行及时给了一个满意的答案，“很好，六个月之后也就是下一次抽查再见。不过，也有可能是明天或者一年以后。”
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霍尔丹说：“如果银行的答复不能让你满意，那就是一个污点。如果三次突袭检查都是如此的话，就让负责人卷铺盖走人。作为银行的主管，如果第一次抽查被问到杠杆贷款的风险测试结果，你说不上来，你还有机会。如果第二次抽查被问到新兴市场投资组合风险时，你依然无法提供满意的回答，接着第三次抽查被问到主权债务风险时，你仍旧一问三不知——你确定你能够胜任主管一职吗？”
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这种突击检查还有不少支持者。布莱尔政府主管医疗的高级官员格温·比万（Gwyn Bevan）、英国医学统计医学家大卫·斯皮格豪特（David Spiegelhalter）、英国统计局局长安德鲁·迪尔诺特（AndrewDilnot）也都曾建议NHS建立一个更难以预测的评估标准。
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英国的银行监管机构已经开始尝试要求银行提交信息，但是不会告诉银行这些信息会如何被评估。这很好。但是总的来说，大部分监管机构都不太能接受这一方法。既然将考核的时间随意化、考核的标准模糊化，要比一套整齐的、能够预测的标准管用，那为什么这些银行监管机构如此固执呢？
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一种解释是这种方法会让监管机构滥用权力。然而，这一说法未必站得住脚。就像考试，考官会被多方监管以防止其滥用权力：所涉及课程的大纲会规定考试的大致范围；过去的考试会确定一个考核的框架模式；外部考官会确保课程内容与考试评估标准保持一致；如果学生质疑自己的分数，还可以提起申诉。其实医疗、金融和其他很多领域的监管机构也可以采用类似的方法，建立一个多方监管体系。
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还有一种阴谋论，监管机构会因为自己的利益而故意设置一个漏洞百出的评估体系。负责评估学校教学质量或医院服务质量的监管部门同时也承担着提高教学质量和服务水平的职责；负责评估银行风险的金融监管机构同时也需要保证银行系统的安全。当布莱尔引入“48小时”规定时，他肯定也希望制造一些可以打动选民的数据。自然，这些规则的制定者希望制定的规则能够带来一些好看的数据，能够为其创造政绩，这样做省事，风险也低。要避免这一阴谋，必须正确区分标准和目标：标准是用来评估的，目标是用来实现的。
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也许最简单的原因便是我们对模糊混乱的恐惧。人类生来喜欢整齐，我们需要对监管机构的监管程序了解得一清二楚，什么时候、用什么方法都要做到心中有数。
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“突击检查确实是个比较麻烦的办法，”霍尔丹自己也承认，“但是，小打小闹的行政管理揽不住这瓷器活儿。你需要的不是一支庞大的军队，事无巨细，而是一支特警队，各个突击。”
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一支流动性强、行动难以预测的特警队正是许多监管机构迫切需要的。
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