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普鲁其诺等人的研究手段是计算机模拟。在金融策略的研究中，他们采用了真实的金融数据：从1998年1月1日至2012年8月3日的总计3714个交易日的伦敦证券交易所（London Stock Exchange）的富时指数（FTSE index）。他们将数据按时间分段，然后用计算机对各时间段的数据进行预测。由于这种名为“预测”的计算乃是针对历史数据，因此可以与实际值相比较，以检验预测的好坏。他们用以预测的方法有三种，其中一种是纯粹的随机预测，另两种则是以“相对强弱指标”为基础的策略（RSI-based strategy），以及所谓的“惯性策略”（momentum-based strategy）。这后两种策略——用普鲁其诺等人的话说——都属于“标准交易策略”（standard trading strategy），而前一种则形同儿戏。但三种策略的比较结果却显示，前一种策略不仅预测准确率稍高，而且很稳定，鲜有大起大落，从而风险较低。对于这一结果，普鲁其诺等人的解释是：标准金融策略常常会把“宝”误压在不足为凭的涨落上，从而放大了涨落，大起大落和交易风险便随之而生。当然，对于想赚大钱的人来说，或许大起大落才更刺激、也更有魅力，这就好比很多人都知道长期而言赌博是注定会输的，甚至会“大落”，却仍愿去搏那小概率的“大起”。不过，撇开这种心理因素不论，随机性若果真能胜过标准金融策略，对于理解金融世界来说实在是不容忽视的事情。
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但是，随机性果真能胜过标准金融策略吗？虽然我对经济学缺乏敬意，并乐见衣冠楚楚的金融顾问们败给本质上是一把骰子的随机性，却并不觉得上述研究已接近哪怕只是初步的结论。事实上，普鲁其诺等人自己也承认，要判断他们的结论有多大的普适性，还需要研究更多的金融数据，并对更多的金融策略进行比较。
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(1) 本文发表于《科学画报》2014年第1期（上海科学技术出版社出版）。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 我们都像“费米子”(1)
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有过网络购物经验的读者想必都知道，当你在购物网站——比如亚马逊（Amazon）或当当网——浏览或购买商品时，网站通常会向你推荐一些商品。这种推荐是基于商品的种类、性质、彼此间的相似性、配套性，以及对你本人或其他顾客的购物行为进行分析之后作出的。在它背后是一套被称为推荐引擎（recommendation engine）的复杂系统。
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推荐引擎在现代商业中扮演着日益重要的作用，但迄今为止，它的能力还是比较初级的，时不时地会推荐一些与顾客兴趣南辕北辙的东西。为了改善推荐引擎，许多大公司都雇了技术人才进行研发，著名网络媒体公司奈飞（Netflix）公司更是在2006年至2009年间几度举办竞赛，悬赏百万美元，征集能将准确度提高10％以上的新推荐引擎。2007年，这一竞赛的优胜者据说将107种不同算法融合在了一起，其复杂度之高可见一斑。
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如此复杂的技术需求对学术界也是一种吸引。2013年1月，瑞士弗里堡大学（University of Fribourg）的物理学家瓜尔迪（Stanislao Gualdi）及同事就发表了一篇文章，试图对推荐引擎做出系统性的改进。瓜尔迪等人注意到，传统推荐引擎有一个很大的问题，就是没有考虑到被推荐的东西所能允许的顾客数量可能是有限的。比如我们常常有这样的经验，一个推荐景点因被推荐而变得人满为患，一家推荐旅馆因被推荐而变得一房难求。凡此种种，都说明顾客的需求常常是有排他性的，不喜欢拥挤，而且商品的供给也常常是有限的，只能容纳数量有限的顾客。传统的推荐引擎因为忽略了这一点，常常会误导顾客。
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怎么解决这一问题呢？瓜尔迪想到了自己的老本行：物理学。在物理学上，有一类极具排他性的家伙叫做费米子（fermion）。这种粒子的基本特点是：一个状态只能容纳一个粒子。当然，推荐引擎的情况要比这宽松，即便有排他性，同一种商品所允许的顾客数目通常也多于一个（但有限）。不过，在大方向上，将顾客行为与费米子相类比成为了瓜尔迪等人的研究思路。
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沿着这一思路，并兼顾了同一种商品所允许的顾客数目可以多于一个（但有限）这一不同于费米子的特点，瓜尔迪等人对推荐引擎做了系统改进。在他们的改进中，顾客需求的排他性体现在消费某种商品的顾客数目越多，该商品对其他顾客的吸引力就越小上（具体的减小方式不唯一，可在简单与有效之间作折中，甚至可将不同方式混合起来）。那么，改进的效果如何呢？瓜尔迪等人以奈飞公司为前面提到的竞赛所提供的DVD出租数据为依据进行了检验，结果发现改进后的推荐引擎不仅可以有更高的准确度，还可以增加被推荐商品的种类（这是可以预料的，因为顾客需求的排他性势必导致商品选择的多样化，从而考虑这一因素势必会增加被推荐商品的种类）。
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不仅如此，瓜尔迪等人还发现了一个出乎意料的结果，那就是对顾客需求不存在排他性的商品，引进排他性居然也能提升推荐的准确性——一个很好的例子就是他们检验改进效果所用的DVD，那是一种可以复制，从而有多少人想买都不会有问题的商品。这是什么缘故呢？瓜尔迪等人认为，这是因为在推荐领域有一个众所周知的效应，那就是推荐结果往往会不适当地偏向于流行商品。而排他性因为限制了流行商品的顾客数量，恰好抑制了偏向性。从这个意义上讲，几乎对所有商品，作为顾客的我们都在某种程度上像一群“费米子”。
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当然，瓜尔迪等人的研究是否有实用价值，目前还难下断语。因为他们用来衡量推荐引擎准确性的理论指标与商家关心的经济利益并不是一回事。对于商家来说，对顾客数量人为设限不仅需要有勇气，更需要强有力的证据使他们相信这样做有经济上的益处。提供那样的证据无疑还需要更多的研究。不过，瓜尔迪等人所开辟的这个改进推荐引擎的新方向，或许是值得注意的。
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(1) 本文发表于《科学画报》2013年第4期（上海科学技术出版社出版）。
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在我购买过的电子产品中，用得最多的莫过于亚马逊公司（Amazon）的电子书阅读器（kindle），在上下班途中及外出旅行时几乎天天都用（相比之下，对于我这种疏于交际的人来说，手机一整天不响是常有的事）。在购买阅读器之前，我携带的是实体书，为了决定带哪一本书，有时会像布里丹的驴子（Buridan’s ass）一样大费脑筋。
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随着电子书数量的快速增加及阅读器技术的日益发展，将自己的部分或全部阅读“数字化”的人已越来越多。2010年7月，亚马逊公司宣布自己的电子书销售已超过了精装本实体书的销售。电子书的快速崛起是数字时代带给我们的无数新变化之一。受这一变化影响最大的，莫过于传统书店。事实上，早在电子书崛起之前，图书的网络销售就已分走了传统书店的很大一部分客流。网络销售因无需支付昂贵的店面租金，而具有经营成本上的巨大优势。以美国为例，就在亚马逊公司宣布电子书销售超过精装本实体书销售的同一年，传统书店在图书业中的整体份额已掉到了一半以下。电子书的崛起不过是加速了图书业的重新洗牌而已。
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在这洗牌的过程中，创立于1971年，雇员人数近两万，分店远及澳大利亚、新西兰、新加坡等地的美国第二大连锁书店博德斯（Borders）书店在走过了40年的风风雨雨之后，于2011年9月砰然倒地，黯然退出了历史舞台。关于博德斯书店倒闭的原因，分析家们众说纷纭，但面对电子书和网络销售的双重挑战应对速度偏慢、应对策略失当无疑是很重要的因素。博德斯书店的倒闭并不是传统书店困境的唯一写照。据统计，在2000年至2007年间，美国有超过1000家大大小小的传统书店倒闭。也许是从这一系列书店倒闭事件中看到了不祥的未来，博德斯书店的倒闭即便在一些能因之而受益的竞争对手眼里，也成为一件令人伤感和自省的事情。
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那些在洗牌过程中幸存下来的传统书店，则不断改变着经营格局以谋生路。除尽力跟进电子书和网络销售这两个新兴领域外，很多书店扩大了店内的咖啡部、儿童玩具部及电子书阅读器的展示台，实体书所占的空间则有所缩减。如果这代表了生存战略和发展趋势的话，那么会不会有一天，实体书所占的空间缩减为零，传统书店蜕变成咖啡馆和玩具店呢？
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这并不是杞人忧天，而是一个很多人正在思考，且答案有可能在不远的将来浮出水面的问题。乐观人士表示，传统书店作为读者与作者的互动场所及社区文化中心，有着无可替代的功能，从而将继续存在。但技术的发展果真无法替代这一功能吗？恐怕谁也说不准。我倒是觉得，传统书店有一项功能确实是无可替代的，那就是在爱书之人心目中的怀旧功能。只要这一功能尚存，书店就很可能仍有未来，只不过那未来也许不是作为普通商店，而是变成像博物馆或俱乐部那样需买票进入的地方。倘若真有那样一天，也许你依然会透过某家书店的玻璃门看到一位白发苍苍的老人，坐在书香环抱的靠椅上，一边品着咖啡，一边静静翻阅着古老的实体书，那就是本文的作者——假如他还健在的话。