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光看目錄與介紹，最大的不同是增加了「行為財務學」這個章節──這期間，行為經濟學家丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)在2002年獲得諾貝爾經濟學獎。最近讀了複雜科學(complexity science)的入門書《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》，對股票市場又提供了另一個角度的看法。
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，這個過程不斷在賣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，就算每個人心理希望的天氣都一樣，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。……
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。……
在第3章，我們討論了隨機漫步（random walk，或稱為醉漢走路drunkard's walk）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t的a次方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……。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。
……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！（《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》頁143）
既然金融市場是複雜系統，當然也只有探討複雜系統的理論能準確描述金融市場。至於標準金融理論，往往只有一小段時間有效，等到市場因為群眾效應而出現強勁走升或走跌，就會失效。這可不是個小問題，因為就在這個時候，可能會讓你血本無歸。
如果沒記錯的話，2008年次貸金融風暴，讓不少國家股票市場開始有應對股票暴跌或暴漲的暫停交易機制。
那麼我們真正要擔心的主要金融市場，究竟會怎麼動作？最近的研究已經指出，經過一段時間t之後，多數股市的平均價格變動會遵循t的a次方，其中的a值大於0.5。換言之，大部分股市的價格漫步方式其實並不是隨機漫步，而是有比較一致的走向，也可以說是比較正向的反饋。重點是，結果證明，世界各地的股票市場，無論在哪一洲、無論規模和組成有多不同，也不管每天的總成交量有多少、何時開盤收盤，a值大約就是0.7。
各地股市的行為，究竟為何會如此類似？為什麼會有共通的波動模式？讓我們來想想：各股市唯一的共同點似乎就是股票，而這也就是關鍵。不管是哪個股市，都是集合了一群決策個體（投資人），而他們不斷參考過去的價格變動資訊，來做出下一步決定。不管這些人是在上海、紐約、還是倫敦，本質上都沒有差異；重點在於，這些都是根據以往的資料所作出的決定。他們到底做了什麼決定，其實並不重要，「做決定的方式」才是關鍵。
我們可以回想一下，第4章曾提過多方競爭資源的模型。只要所有個體都得到相同的資訊，就會產生群眾和反群眾，至於資訊來源為何，其實不會有什麼影響，也就是說，這可以用來描述上海的投資人看上海股市，也可以用來描述紐約的投資客看紐約股市。只要這些人都是自由競爭、根據相同的反饋資訊，其他就沒什麼影響，而群眾和反群眾之間的相互影響，最後就會決定我們所看到的股價（也就是系統的產出）。特別是，價格波動的幅度將取決於這些對立團體之間的拉扯和互相抵消，而這又會隨著時間和系統內的反饋產生變化。
世界各地的股市都有同樣的行為模式，這可以支持我們稍早的論點，那就是：雖然個體的特質看來大不相同，但成為群體之後，整體的行為其實都相當類似。（《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》頁146）
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