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对巴施里耶来说，1914年是最残酷的一年，因为所有的大逆转都是在这一年发生的。在这一年的早些时候，巴黎大学董事会授权科学院院长为巴施里耶设立一个永久性的岗位。让巴施里耶梦寐以求的职位终于近在眼前了。然而，就在职位即将被最终确认的时候，命运再次让巴施里耶跌到了谷底。这一年的8月，德国军队穿过比利时，入侵法国。为了应对战争，法国在全国实行总动员。9月19日，这位引发金融学革命的44岁的数学家在没有任何征兆的情况下被征加入了法国军队。
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对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版） [:1703413473]
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随机游走模型的诞生
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想象一下，阳光穿过布满灰尘的窗户照进阁楼。只要你将眼睛集中在穿透窗户射进来的光线中，你会发现无数的尘埃在光线中飞舞。看上去，它们就好像悬浮在空气中一样。如果你再仔细地观察，它们在空气中都是随机地跳动，变化着方向，一会儿向上飘，一会儿向下落。如果你能够看得更细微一些，比如，在显微镜下观察，你会发现，这些灰尘都是以粒子的状态做连续不断的随机运动。按照罗马诗人提图斯·卢克莱修（Titus Lucretius）的看法（大约是在公元前60年的时候所作的诗中表达的观点），这些看上去的随机运动表明确实存在着非常细小且看不见的微粒，从各个方向连续冲撞着这些尘埃颗粒，使得它们一会儿按照这个方向运动，一会儿又按照另外一个方向运动，他将它们称为“最原始的单位”。
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两千多年之后，为了证明原子的存在，爱因斯坦也做过类似的论述。只是他的论述比卢克莱修的描绘更贴切一些：他运用了数学分析框架来帮助他精确地描述由更小单位的微粒撞击引发的尘埃的运动轨迹。在接下来的6年时间里，在该领域，法国物理学家简-巴普蒂斯特·佩林（Jean-Baptiste Perrin）建立了一套实验分析方法来追踪悬浮在液体中的微粒运动，实验足以清楚地表明微粒确实是按照爱因斯坦所描述的方式运动的。这些实验充分地打消了那些仍然怀疑原子存在的争论。但是，遗憾的是，卢克莱修的贡献却并没有得到相应的认可。
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爱因斯坦感兴趣的微粒运动方式其实就是布朗运动（Brownian motion）的例子，布朗运动是以苏格兰植物学家罗伯特·布朗（Robert Brown）的名字命名的。布朗是在1826年研究悬浮在水中的花粉粒时，注意到它们都是在做随机运动的。对布朗运动的数学分析通常被称为“随机游走”（random walk），有时候被更形象地称为“醉汉游走”。想象一下从坎昆（Cancun）某个酒吧出来的醉汉，敞开瓶口的防晒霜从他衣服后面的口袋里往下滴。他摇摇晃晃地往前走了几步，停了下来，下一步，他可能往这个方向走，也可能往那个方向走，选择往哪个方向走，完全是随机的。他先定了定神，朝某个方向前进了几步，然后又蹒跚地选择下一个行走的方向。这个醉汉蹒跚前进的方向完全是随机的，至少，在一定范围内，他的行走对抵达目的地没有任何帮助。如果这个醉汉走的路程足够长，最后回到了宾馆（或者他最终想要到达的地方），那么滴在路上的防晒霜可以显示他所走过的轨迹，而这个轨迹与我们看到光线中悬浮的尘埃所飞舞的轨迹如出一辙。
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在物理学和化学领域，爱因斯坦用数学语言对布朗运动的解释赢得了所有人的认同，他于1905年发表了论文。而正是这篇论文，吸引了佩林的眼球。但实际上，爱因斯坦还是晚了5年的时间。因为早在5年前的1900年，巴施里耶在他的论文中就已经用数学语言对随机游走做了相关的描述。与爱因斯坦不同的是，巴施里耶对尘埃撞击微粒产生的随机运动并不感兴趣，他所感兴趣的是股票价格的随机波动。
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设想一下，坎昆的醉汉现在回到了宾馆。他走出电梯门，然后在经过一条长长的走廊时，左一下右一下，来回摇晃。走廊的一头是700号房间，走廊的另一头是799号房间。他出电梯门的时候正好是在中间，但是，他不知道应该往哪个方向回到自己的房间。于是，他在走廊里来回地踱步，一半的时间是往一个方向行走，另外一半的时间又是往相反的方向行走。这就是随机游走的数学理论想要回答的问题所在：假定这个醉汉所走的每一步，都有50%的机会让他离走廊一头的700号房间更近一步，当然也有50%的机会让他离走廊另外一头的799号房间更近一步，那么，在他走了100步，或者说1000步之后，他到达自己房间门口的概率是多少呢？
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为了检验这一数学思想对理解金融市场有什么样的帮助，你可以将某一只股票的价格想象成坎昆的醉汉。在任何时候，股票的价格都有可能上涨，当然，也有可能下跌。这两种可能性就像走出电梯门的醉汉，在走廊里来回踱步，既有可能走向700号房间，也有可能走向799号房间。因此，在这种情况下，数学是这样描述这个问题的：如果股票有一个初始的既定价格，它接下来的涨跌都遵循随机游走的规律，那么，在经过某一段固定时期之后，股票价格到达特定价格水平的概率是多少呢？换句话说，在走出电梯门后，经过100步或者1000步的折腾，醉汉最终会在哪个房间门口停下来呢？
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这就是巴施里耶在他的论文中想要回答的问题。他提出，如果股票价格遵循随机游走的模式，经过某一段固定时期之后，股票价格到达特定价格水平的可能性可以通过正态分布曲线（钟形曲线）加以描述。正如曲线名称所要表示的那样，这条曲线的形状看上去就像一口钟，中间顶部的位置最高，两端分布较广。曲线最高的部分是以股票初始价格为中心，这意味着在绝大多数情况下，股票的价格都是围绕其初始价格波动。与顶部中心位置离得比较远的地方，曲线快速下落，表明股票价格大幅波动的概率很低。尽管股票的价格很大程度上是以随机游走的形式出现的，然而，随着时间的推移，曲线显著性地变宽，且顶部高度有所下降，这表明，经过一段时间，股票价格偏离最初价格水平的概率在增加（见图1-1）。
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巴施里耶发现，如果股票价格以随机游走的方式波动，那么股票价格在未来到达某一价格水平的可能性就可以通过我们所熟悉的正态分布曲线计算出来。这些图片向我们展示了当股票的价格是100美元时变化的情况。图（a）是标准的正态分布曲线，计算的是从现在开始的未来某一段时间的价格，比如从现在开始的5年时间。在5年时间里，股票价格出现的概率就是曲线下方的区域面积。例如，在图（b）中，阴影面积表示的就是未来5年时间里，股票价格在60美元和70美元之间的概率。图形的形状取决于你对未来分析的时间跨度设定为多长。在图（c）中，点虚线表示的是从现在开始的1年时间里股票价格的概率分布，段虚线表示的是从现在开始的3年时间里股票价格的概率分布，而实线表示的是从现在开始的5年时间里股票价格的概率分布。你会注意到，随着时间越来越长，曲线高度在降低，但变得更厚实了。这意味着，随着时间越来越长，股票价格波动远离其初始价格的可能性在不断增大，我们可以从图（d）中看得更明显。我们会发现，在60美元到70美元的价格区间中，实线下面阴影部分的面积要比虚线下面阴影部分的面积大许多，它表明从现在开始的5年时间里，股票价格在60美元和70美元之间波动的概率要比从现在开始的1年时间里股票价格在60美元和70美元之间波动的概率高很多。
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图1-1 巴施里耶模型的概率分布
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对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版） [:1703413474]
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有效市场理论的雏形
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将股票价格波动的方式想象成随机游走的形态，在当时属于令人惊讶的前卫思潮。现在看来，巴施里耶似乎是以这种方式思考金融市场的史无前例的第一人。从某些层面来看，这一思想看上去显得很疯狂，这或许能够解释为什么没有其他人会赞赏这一想法。当然，你可能会说：“哼，我就很相信数学！”如果股票的价格的确是随机游走的，那么，随机游走模型完全是有效和完美的。但是，凭什么假定股票市场的变化是随机的呢？当有利好消息公布时，股票价格就会上涨，当有不利消息公布时，股票价格就会下跌，这并不存在随机的情况啊？而巴施里耶的基本假设是：在某一个设定的常态下，股票价格上涨与下跌的概率是完全相等的，这纯粹是一派胡言乱语！
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其实巴施里耶并没有忽视这一想法，这也没有让他感到茫然不知所措。作为一个非常熟悉巴黎证券交易所运作机制的人，巴施里耶非常清楚地知道，有效信息会在多大程度上影响股票价格的波动。从某一个具体的时点往回看，我们很容易判断出消息是好是坏，并且可以用消息的好坏来解释市场是如何波动的。但是，巴施里耶感兴趣的是，当你不知道接下来的消息是什么的时候，如何去预测股票未来价格的走势呢。有些消息我们可以根据已经知道的情况判断出来，毕竟，参加赌博的人非常擅长针对类似体育赛事和政治选举这样的事件进行投机的，这些可以被看成是他们对这些事件各种各样结果出现的可能性的综合预测。但我们在分析市场行为的时候，又应该考虑哪些预测因素呢？巴施里耶认为，任何具有预测性的事件都已经通过股票或债券的当前价格反映出来了。换句话说，如果你有足够的理由相信未来一定会有对微软公司有利的事情发生，比如微软将会开发一款新的电脑产品或者将会打赢一场重要的官司，你将会比那些认为微软不会有好事情发生的人出更高的价格购买微软的股票，因为你有理由相信微软的股票价格将会上涨。与现在的股票价格相比较，未来积极的消息会推动股票价格上涨，未来消极的消息会导致股票价格下跌。
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因此，巴施里耶认为，如果这个推理是正确的，那么，股票价格就一定是随机的。想一想，如果某一项交易是在给定价格的基础上执行的，那么会发生什么呢？这正是市场得到检验的关键所在。每一笔交易都意味着交易双方，买方和卖方，有能力就交易价格达成一致意见。买卖双方都获知了所有可利用的消息，对股票的价值都有一个自己的判断，并且都决定在什么样的价格水平上持有股票。不过，这中间存在着一个非常重要的问题：按照巴施里耶的逻辑，股票的买方之所以在这个价格水平上买入股票，其原因就在于，他认为未来股票的价格将有可能上涨。而与此同时，股票的卖方之所以在这个价格水平上卖出股票，其原因就在于，他认为未来股票的价格将有可能下跌。进一步分析这一观点，如果市场上存在很多了解各种消息的投资者，这些投资者都能够就他们交易的股票价格达成一致意见，那么，当前的股票价格就可以被认为是充分考虑了各类消息之后形成的价格。这一价格水平，通常是充分了解各类消息的投资者双方都认可的，虽然，他们中的一部分人认为股票价格将会上涨，而另外一部分则认为股票价格将会下跌。换句话说，在任何时候，当前的股票价格都表明在了解了所有相关的消息之后，股票价格上涨或下跌的概率仍然是各占50%。如果市场按照巴施里耶所设想的那样运行，那么，“随机游走理论”一点儿都不疯狂，它是构成市场运行方式的一个必不可少的组成部分。
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这一分析市场运行的方式就是我们今天所熟悉的有效市场理论。有效市场理论的基本思想就是，市场的价格总是真实地反映各类交易商品的真实价值，因为它们涵盖了所有可利用的信息。巴施里耶是第一个提出这一思想的人。然而，尽管他洞悉金融市场的那些深邃思想是如此的准确，但他的读者们却很少注意到这一思想的重要意义。有效市场理论后来被广泛地认为是由芝加哥大学的经济学家尤金·法玛（Eugene Fama）于1965年发现的。当然，今天来看，有效市场理论仍然存在着相当大的争议。有些经济学家，特别是所谓的芝加哥学派的经济学家，坚持认为有效市场理论是最基本且无可辩驳的真理。其实你不需要花太多的精力就会发现，理解这个理论的本质是小菜一碟。例如，这一理论的一个必然结果就是市场不可能会存在泡沫，因为只有当市场上某类商品的价格远远高于其价值时，泡沫才有可能产生。任何经历过20世纪末21世纪初互联网泡沫的人，或者经历过2006年左右卖房子的人都知道，它们的价格水平远远超出芝加哥学派所认为的理性价格水平。事实上，与我交流过的短线客都认为有效市场理论其实很可笑。
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市场经常不是有效的，事实上它的确如此。有时候，交易商品的价格与其价值相比，高得离谱，这确实也是市场上真实发生的情况。但是即便如此，有效市场理论还是为那些试图了解市场是如何运行的人提供了一个立足点。它是一个假说，是一个理想化的状态。
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与这一情形类比非常相似的就是高中物理课程，因为高中物理课程经常假设我们所生活的世界是一个无摩擦、无重力的世界。当然，这样的世界在现实生活中并不存在。不过，沿着简单的假设前行，并不断放宽假设条件，可以帮助我们解决复杂的难题。一旦你能够解决简化了的问题，你就可以开始考虑当假设条件被破坏后会出现什么情况以及应该如何解决。如果你理解了两只冰球在溜冰场上碰在一起后会发生什么情况，那么对你来说，想象一下无摩擦的情形也不会是一件困难的事情。另外一方面，假设真的没有摩擦力存在，那么，当你骑自行车摔倒的时候，可能就会导致严重的刮伤。
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这种情形与你想构建的金融市场模型本质上是一样的：巴施里耶首先假设市场是完全有效的，然后不断往前推导。接下来，巴施里耶为了让后来者更好地理解金融市场，于是假设当有效市场理论不存立时，市场将会发生什么，这样就以一种新的方式启发了人们的思考。
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对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版） [:1703413475]
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让经济学成为科学
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从事实情况看，萨缪尔森似乎是唯一一个收到萨维奇寄出的明信片的人，萨维奇曾经非常困惑巴施里耶到底是谁。不过，萨缪尔森对自己的发现深感震惊，并深受巴施里耶的影响，并且急于向外界传递巴施里耶的发现。巴施里耶关于投机理论的著作开始成为麻省理工学院萨缪尔森学生们的必读书籍，而这些学生反过来又将巴施里耶的思想传向了世界的各个角落。1964年巴施里耶被官方封为圣徒，这一年，萨缪尔森在麻省理工学院的同事保罗·库特勒（Paul Coonter）在他编纂的经典文集《股票市场价格的随机性》（The Random Character of Stock Market Prices）中，将巴施里耶论文的英译本作为第一篇文章。当库特勒编纂的文集出版的时候，随机游走假说已经被很多人做了进一步的探索，并取得了很大的进步。不过，库特勒毫不犹豫地将所有的荣誉都献给了巴施里耶。库特勒这样写道：“正是因为巴施里耶的工作如此杰出，我们才可以说，所有关于投机价格的研究在这一概念产生的时候就注定会取得辉煌的成绩。”
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萨缪尔森是发现并传递巴施里耶思想的最佳人选。萨缪尔森被认为是20世纪最有影响力的经济学家之一。1970年，他因为“提升了经济学学科的分析水平”而获得了第二届诺贝尔经济学奖，评奖委员会提出的理由是“他在经济学中引入了数学的规则”。事实上，尽管萨缪尔森在芝加哥大学读本科和在哈佛大学读研究生的时候所学的专业都是经济学，但是，对他影响最深刻的却是一位名叫E.B.威尔逊（E. B. Wilson）的数学物理学家和统计学家。当萨缪尔森还在读研究生的时候，他就遇见了威尔逊。那个时候，威尔逊是哈佛大学公共卫生学院的一名人口动态统计学教授，然而，在他职业生涯的前20年时间里，他却是麻省理工学院的一名物理学家和工程师。威尔逊曾经是美国第一位伟大的数学物理学家J.W.吉布斯（J. W. Gibbs）的关门弟子吉布斯是美国历史上第一位工程学博士，于1863年被耶鲁大学授予工程学博士学位。