俊奔�也蛔鏨���治剩骸骯ぷ韃凰忱�。俊蔽矣底拋憲咦�講妥琅裕�悶鶥郎姿擔骸拔業男麓畹狄�吡耍�桓齪苡幸饉嫉撓燙�恕Ｐ孿釒烤鴕�下恚�矣忠��濟α耍�麓畹凳撬�共恢�濫亍��弊憲嘰蚨銜遙�剩骸靶孿釒磕崖穡俊蔽遺濾�Ｐ模�廈σ⊥貳Ｗ憲呱釙櫚乜醋盼遙��掖蚱�骸澳蘢齪玫諞桓魷釒浚�鴕歡ɑ嶙齙詼�觶�忝晃侍獾模�嘈盼遙　�

紫苓對我有信心是因為她愛我，沒想到，彼得和亞當對我也信心百倍。我估計得沒錯，彼得對亞當說的實驗就是新模型，是“章魚”的第二期，重要程度不亞於蒙特卡羅模型。

亞當臨走前，彼得召集小組成員開會。亞當向彼得推薦說：“你可以讓雨航試一試。新的數學模型報價更為合理，彌補了蒙特卡羅的缺陷，能夠更加精確地監控風險，應該可以幫洛克渡過難關。但還是那句老話，沒有一個模型是完美無缺的。”彼得說：“我已經決定了，這次由雨航、詹姆斯和吉米三個人聯合。雨航數學功底好，電腦程式設計也熟練，還是負責核心的建模工作，詹姆斯和吉米負責金融分析，他們是我的夢幻組合！雨航，你又要辛苦了，做完這個專案我保證放你長假！”我抬頭朝他笑了笑，沒有說話。亞當叮囑彼得：“你們要多加小心，我不喜歡這兒的氣氛。”彼得回答：“放心吧，沒問題。有了你的新模型，‘章魚’就天衣無縫，不會再有菲雅事件了。‘章魚’是我的自動投資機器，可以省下百分之二三十的人力，明年洛克的財務報表一定會非常漂亮，股價也會跟著漲。等擺平了官司，洛克還是以前的洛克，我看這幫笨蛋還有什麼可說的？”

我隱隱地聞到了火藥味。彼得此舉志在必得，不然他不會搬來亞當做救兵。我當然不敢懈怠，放下一切，準備迎戰。我又開始了披星戴月的生活，甚至沒有周六週日，沒完沒了地加班。

我仔細研究著亞當設計的新模型。這個模型的雛形是上世紀70年代初，由斯坦福大學的舒爾斯教授提出的。到了70年代後期，舒爾斯教授又與芝加哥大學的布萊克教授合作，在原有模型的基礎上，建立了布萊克…舒爾斯模型。

由於外界環境的不斷變化，在實際運用時，模型中的各種引數也隨之不斷地被修正，形成了許多不盡相同的版本。譬如說，如果你想買IBM的“買進”期權，將買價鎖定在每股100美元，那每一筆期權該付多少錢呢？定價高了對買“買進”的人不公平，而定價低了，賣“買進”的人又不樂意了。怎麼辦呢？

我要做的，就是搭建解決這個難題的數學模型。在布萊克…舒爾斯的模型方程式裡有一個引數σ，這個符號是特定股票在特定階段的上下浮動率，這個引數最為重要，它預示著這支股票的未來走向。　電子書　分享網站

夢幻組合（2）

哲人說過：“人不可能再次踏入同一條河中”。時過境遷，以過去的資料預測未來，只能是權宜之計。這是不是亞當說的“暫且”和模型的不完美呢？

我到曼哈頓42街市立圖書館，決心找資料研究對比，以確定我這個想法的可信度。

紐約的深秋蕭瑟淒涼，放眼望去，曼哈頓街邊的大樹枝幹上只剩下幾片隨風搖曳的枯葉，人行道上落滿了黃葉，被行人踩得窸窸窣窣；商家為萬聖節準備的大南瓜，在店門口堆成了一地醒目的黃。我自認不是感性的人，卻也被紐約的秋色感染，無端地焦慮起來。

我越研究越覺得不管哪個模型，就算設計得天衣無縫，總會有一個死穴。比如蒙特卡羅模型，它是假定所用的資料都是隨機選擇的，可是電腦程式生成的資料並非隨機，而是模擬的。所以，無論我將電腦程式編得如何完美，其產生的資料和現實總有差距，哪怕是毫釐的差距，也足以使結果謬以千里！事實上，就在“章魚”四平八穩執行著的時候，隱患也早已埋藏其中。

彼得對“章魚”相當有信心，他絕對不相信刀槍不入的模型會失誤。而我是他的下屬，又是個初出茅廬的新手，哪裡敢說出自己的擔憂。“章魚”賺錢了，整個部門的人都興高采烈，美滋滋地等待年終評獎，我在這時候不能一盆冷水潑在他們頭上。

接近年底，彼得過來跟我說：“雨航，這個禮拜六不用加班了，節日到了，放鬆一下吧！”我答應說好，可到了禮拜六，我還是去了圖書館做“課外功課”。

下午四點圖書館關門，外面天色灰濛濛的，飄起了雪花。我沿著第五大道漫步，藉助寒風清理著思路，不知不覺走到了“五糧液”門口。這是曼哈頓最有名的川菜館子，地方不大，去的多半兒是回