人類總是極盡所能地努力研究、預測、掌控未來，繼「未來學」等理論之後，「複雜學」是最新興的相關科學，研究的內容包羅萬象，《大科學》一書正是「複雜學」的最佳入門書，就像副書名一樣，從群眾行為、金融風暴、流行病毒到戰爭衝突，科學家希望研究解析這些事件背後的共通脈絡，若能找到規律，就能預測未來。
作者尼爾‧詹森曾任牛津大學物理教授，是複雜科學研究專家，現於美國佛羅里達州邁阿密大學帶領一個跨領域的複雜科學研究團隊。這本書指出，有非常多因素影響一件事，可以把這些因素抽離做出類似公式或研究結果。過去學生成績、人體身高，雖有極端，常態分佈卻較多，鐘形理論已夠運用，戰爭機率模式卻可能出現一條斜線而非曲線，無法預測死傷人數，用這種模式思考問題，就是複雜理論。
以戀愛為例，一般認為愈挑剔，單身愈多。作者用複雜理論計算，0S代表未戀愛過，現在單身；0R代表未戀愛過，現在初戀；1S是戀愛過一次，現在單身；1R是戀愛過一次，現在有對象。以運算模式解釋一群人約會的複雜狀況後，他驚訝地發現喜惡不影響有無伴侶的比率，挑三撿四仍會找到合適對象，因而顛覆假設。但證諸實際，第四次談戀愛的人一定會受前三次經驗影響，愛情其實無法簡單化。
此書同時告訴讀者，世上很多運作機制都毫無次序且極複雜，至今還沒有理論可以解釋很多事情的複雜性，科學家正在嘗試解釋，只是，單單戰爭一項就顯示沒有典型的戰爭傷亡規模。除非後繼的研究有突破新發現，否則，複雜學即使能多找到一點規律，仍無法穿透人性與世事的複雜性而做到鑑往知來。
文章節錄
《大科學：解析群眾行為、金融風暴、流行病毒、戰爭衝突背後的共通脈絡 Simply Complexity :a clear guide to complexity theory》
第6章 預測金融市場
漲的總會跌，但到底什麼時候跌？
我們都希望能夠預測未來，光是能猜猜明天的天氣或路況就已經夠實用了，但如果說有辦法預測股票走勢，有不少人大概連靈魂都肯賣。而且，現在退休金購買力愈來愈縮水，可能人人都得多少懂點股市。然而有個大問題：金融市場是錯綜複雜的動態系統，就算是金融專家，也難以確實掌握其變動。還好，市場會不斷產生大量的資料，只要你能找出預測模型，就能拿來交叉比對，看看效果如何。
我們之所以相信市場也許可以預測，主要原因在於：股市其實就是一場全球市場「競賽」，每位參賽者都希望從中勝出，而股價變動正是即時反映了市場參與者的集體行動。說穿了，這場全球市場競賽也可以簡化成前面第1章到第4章所討論的二元決策問題：究竟要買、還是要賣？所以，只要能找出模擬這種多人交易競賽的預測模型，應該就能大撈一筆。
說到要預測金融市場，和要預測天氣、賭輪盤或丟銅板，有一種根本上的不同。在金融市場上，每個個體（也就是投資人）都會試著預測價格走勢，好決定該買進還是該賣出，而最後的買賣淨需求就會決定股價後續的走勢。接著，投資人看到價格變動，就可以用來決定下一步要買還是賣。於是，這個過程不斷在買賣和價格變動中循環。
投資人也是人，都會好奇先前市場的走勢為何，而且會看出（也可能是自以為看出）某種模式，再根據自己看到或聽到的，做出回應；換句話說，金融市場上充滿了反饋機制。一有反饋，就會重新決定要買或賣，於是出現新的價格，這又導致新的反饋、產生新的決策，就這樣不斷循環。
如果只是賭輪盤或丟銅板，並不會出現這種內部的反饋機制，因為輪盤上的小球或銅板都沒有思想，不管動作看起來多麼複雜，其實都只是遵守著牛頓運動定律罷了，完全不像市場有「決策」這回事，所以不管賭客怎麼想、怎麼猜，與輪盤或丟銅板的結果都完全無關。同樣的，就算每個人心裡希望的天氣都一樣，對天氣也不會有絲毫的影響，否則，我們就不用為出門該不該帶雨傘而傷腦筋了。
然而，市場的情形完全不同。如果每個人都有了完美的預測模型、知道市場下一步的走向，所有人都會想立刻進場大撈一票，於是造成強勁的反饋效應、使市場大幅改變，而這個完美的預測模型也就立刻失效。舉例來說，假使模型指出該在某個時間點賣出，於是所有人都在同一時間想賣出股票，結果根本沒有買家，股票瞬間就變得一文不值。所以，任何一種預測模型只要太多人知道、或使用得太廣泛，不但賺不到錢，反而有不良影響。
因此，講到複雜學，金融市場是個絕妙的研究對象，因為這剛好就是一群有決策能力的個體、有大量的內部反饋，能夠滿足我們給複雜性所定下的主要評判標準。此外，金融市場有豐富的現有資料和歷史資料，可說是人類有史以來最完整、為時最久的複雜系統記載，因此，在複雜學的進展過程中，金融市場可以做為重要的真實世界測試案例──當然，這可不是為了錢。
金融市場：到底怎麼走？
不管你的退休基金經理人或股票經紀人多有一套，他們的操作方法必然受限於一個極大的問題，那就是：他們的投資表現，完全要看他們用來預測市場走勢的模型而定。既然這些人玩的都是我們的辛苦錢，還會影響到我們未來的老本，我們最好還是瞭解一下他們手上的模型是什麼樣子。
在第3章，我們討論了隨機漫步（或稱醉漢走路）的情形──用丟銅板來決定該往前走或往後走。我們也看到，在一段時間t之後，可以用ta來表示醉漢移動的距離，其中a = 0.5，也就是t的平方根；比方說，如果是經歷9秒、每秒走一步，醉漢移動的距離就會是90.5，也就是3。同樣的道理應用到金融市場，所謂的移動距離，就是價格變化。
你可能沒想到，這種隨機漫步的模型，還真的就是金融市場的典型移動方式，因此，大部分金融專業人士也都是運用這個模型，企圖靠我們的積蓄為他賺大錢。最重要的一點在於，這種市場模型背後的假設是，用丟銅板的結果最能描述市場價格的走向；人頭代表上漲某個量，而字則是下跌某個量。
但是從前面章節所提的，我們會立刻發現其中有問題，因為金融市場是一個複雜系統，而一般來說，複雜系統的結果不會是隨機漫步。特別是我們在第3章就討論過，現實世界複雜系統的突現現象之一，往往是既不太混亂失序、也不會過於有秩序，也就是a這個參數值多半不會剛好等於0.5。
這當然叫人擔心。已經有重要研究機構確認，現實世界金融市場的價格序列，其a值和0.5差得可多了。但真正驚人的還在後頭：我們不只知道每個市場的a值都不會是0.5，甚至不管市場在哪裡，a值偏離0.5的方式都一樣！從這裡正可看出，複雜系統產生的突現現象確實有共通的屬性，放諸四海皆準（這點我們稍後再談）。
講到這裡，你可能覺得憂喜參半。從科學的角度來看，「複雜性」真是個迷人的玩意，但從退休基金的角度來看，標準的金融模型竟然不可靠，這可怎麼辦？
