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补充内容：外推法的危害
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外推法是一种非常初级的预测方法。这一方法仅仅包含一个假说，即未来是现在趋势持续发展的结果。众所周知的预测失败的案例中，有些是由于太过随意地应用了这一假设。
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例如，19世纪末20世纪初，许多城市的规划者被马粪所扰，马车的数量日益增加，使得路上的马粪越积越多。1894年一位来自《伦敦时报》的作家致力于研究街道上的马粪问题，他预测到20世纪40年代，伦敦每条街道会有厚达2.7米的马粪覆盖。幸运的是，大约10年后，亨利·福特生产了福特T型汽车，避免了这场马粪危机。
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外推法也是人口预测失败的罪魁祸首。1682年，英国经济学家威廉·佩蒂爵士作了一项针对全球人口数量增长的预测，这项预测也许是第一次正式对人口数量进行的预测。由于当时无法获得丰富的人口统计数据，威廉便采取了大量颇具创新性的方法对人口增长进行推断，相当准确地预测到全球人口在17世纪增长速度将放缓。然而，威廉却错误地假设人口增长会一直保持这样的趋势，到2012年全球人口数量可能将过7亿。一个世纪之后，工业革命爆发，人口数量增长率直线上升。世界人口数量在2011年年末已超过70亿，约为佩蒂预测结果的10倍。
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自然界特别偏爱负反馈的平衡稳定作用。但人类却经常作出与这些平衡机制相悖的决策，并为此付出代价。
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是什么原因造成经济生活中的正反馈现象？是恐惧和贪婪，它们也是重要的反馈之一。有些人谨慎小心，而有些人则敢于冒险，这样市场才能平衡。比如股价因为各种原因出现下跌，胆小的投资者会纷纷抛售，而贪婪的股民则会趁机抄底。然而，恐惧和贪婪是两个非常不稳定的因素，只有两者保持平衡，经济才能顺利发展。若贪婪在经济体系中占上风，就会产生泡沫；若恐惧在经济体系中占上风，就会陷入恐慌。
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人类是反馈过程的一部分，不能独立于这个过程之外。在不断影响着自己的现实存在的同时，我们也在不断被现实所影响。这就告诉我们，必须把自己看成自然的一部分，而不能与自然分离。
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另外，许多反馈过程都有“延迟”，就是影响作用过程中的间歇和中断，它使作用的结果逐渐才能显现出来。
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在人类社会系统中，行动与结果之间的延迟无处不在。我们现在的投入，是为了在未来得到回报；我们今天雇佣一名员工，要等到几个月后才能使他完全有效地适应工作；我们投资一个新项目，几年后才能出期望的结果；我们今天的学习和努力，只有在不确定的将来获得收获。但是，延迟常常不被人理解，进而产生愚昧的行为。要么急于看到结果而把事情做过了头（比如进食的感觉到吃撑之间的延迟，是对许多用餐者的惩罚），要么由于不能马上看到结果而怀疑并放弃当前的努力（当看见一个年轻人理直气壮地质问“读书有什么用”时，我们找到了实例）。正如路德维希·冯·米塞斯所说：“人类所有的失败都是由于愚钝到不理解现在的行为将如何造成未来的必然结果。”
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当某个变量的作用需要经历时间来影响另一变量的时候，延迟就出现了。几乎所有的反馈过程都有某种延迟，但不被人注意，也不被人很好地理解：为什么我们的套利组合还没有产生盈利？一周前是这样，一个月前还是这样，也许三个月后也没有起色。是不是有什么我们没有预计到的因素？还是我们一开始就错误了？我们该怎么办？其实答案很简单：耐心等待。人生有很多时候，除了等待没有更好的选择。是否学会等待，是衡量一个投资人是否成熟的标志，也是区别一个人是否成熟的标志。
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如果我们能够辨认并应对延迟，它就能够给我们带来积极的效果。我们需要有耐心，该发生的事情总会发生的……等到时候一到。
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我们要习惯于把经济关系看作是一个动态系统而不是一个方程式。这个系统有它自身的规则，尊重它，它就会尊重我们。
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套利的常识 用概率计量风险
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投资于风险证券的投资者总会担心亏损或业绩不佳。这很正常，我们都是损失厌恶者。除非我们把钱存入银行或购买确定收益的债券，这样的投资无风险，收益也不一定理想。假如想获得高于确定性收益的投资回报，那么就一定会面对风险。人们常说，风险越大，回报越大。这似乎告诉我们风险和回报是成正比例变化的。不过金融学家不断努力寻找方法，力求使得投资组合能够在风险最小化的前提下获得最大化的投资回报。这也是所有投资者都希望解决的问题。
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我们来看看，通过使用一些非常简单的数学工具，可以得出一些什么意想不到的结论。
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首先，我们需要确定一个合适的变量来量度风险。
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例如，在到期日，收益率为8％的债券没有风险，在这种情况下，风险的测度应该为0。如果取决于市场状况，一个风险资产（比如一只股票）的投资收益为11％或者13％，则这个投资明显比投资收益为2％或者22％的投资风险小。
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但是，仅仅依靠收益率价差很难用于测量风险，因为收益率忽视了概率。如果收益率是22％的概率是99％，收益率是2％的概率是1％，投资者可能认为风险很小。而如果同样的收益率发生的概率都是50％，则投资者会认为投资的风险较大。
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计算风险的数量需要抓住风险的两个方面：（1）某一参照值与每个市场状况之下收益率值之间的差；（2）各种不同状况的概率。
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风险测量时，人们假设风险资产的收益率是一种随机变量，自然取期望值（过去的平均收益）作为参照值，和用标准差（或方差）作为风险的度量是合适的。标准差衡量变量的变动，即变量的波动可能有多大。风险资产组合收益的标准差越大，组合收益可能越易变化，而且该组合持有者不能到其预期收益的风险越大。
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比如，一种风险资产过去的平均收益率为8％，而标准差为20％。回忆一下本章第一节中介绍过的统计学知识，正常随机变量约有95％的时间出现在其均值的两个标准差之内。因此，当真实收益以8％为中心时，它通常是在收益48％到亏损32％之间变动。如果另一种风险资产的平均收益率为6％，而标准差为10％，那么它通常是在收益26％到亏损14％之间变动（当然，这些数值是根据此项风险资产的历史数据计算得来的）。很显然，第二种资产的波动性更低，风险比第一种资产要小。
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有什么办法可以降低资产组合的风险呢？
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传统智慧给出了答案，那就是“不要把你所有的鸡蛋放在一个篮子里”。金融学把这个传统智慧变成了科学，称之为多元化。所谓多元化就是通过大量不相关的小风险代替一种风险来降低风险。
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