从九月开始，杰夫便一直待在北京在忙着教育部的科研项目，几乎没怎么回来过。但到了9月底，由于自己的金融创新课选课人数突然够了。因此，国庆节以后，杰夫就不得不每周二回来一次，然后周三或者周四再离开西安。杰夫就这样两头跑了好几周。
10月8日，国庆节刚刚收假，刚好又是周二，杰夫下午便坐高铁回来了。晚上准时上课，我本没想去，但那天正巧吃完饭没什么事，干脆凑个热闹。我到的时候，是晚上七点多，他们都开始好一会了。
杰夫这学期的课，名义上是金融创新课，但实际上用的课件还是给我们过去上《计算金融》课时的课件。因为上过两次，我很清楚整个课件的结构。他这个课件大致分两部分讲，一部分讲基本的金融学的一些概念，包括一些术语，全球主要证券交易所的大致情况，后面还会提一些基础的基本面分析和技术面分析。另一部分，则是高频交易的部分，因为他一般学期内的中后期，都不怎么来学校，所以这块也基本没怎么讲过，但我看课件发现，还是一些很基本的东西，并没有太大的深度。
因为好奇，我便凑进去听了听。杰夫见我进来了，便向他们介绍了一下我。我现在在实验室名义上的职务是研究员，但由于没有正式的合同和手续，实际上学校是不会承认我的身份的。
第一节课他还是去普及了一下基本的金融概念，中间穿插了很多笑话，逗的大家哈哈大笑。由于报杰夫课的学生中，除了硕士W以外，均不是金融学的硕士生，大家都是蹭学分来的。管理科学工程专业和工商管理专业的同学多一些，还混杂有其他经管专业的同学，甚至两位英语翻译专业的女同学也在其中。
杰夫讲课能力确实不俗，他能很好的把握住全场的气氛，一旦学生开始分心，他就能讲出各种包袱笑料把大家拉回来。我那时注意力集中在别的事情上，没怎么好好听，而且由于这节课只是大概入了个门，实际东西也不多，因此我并没有放在心上。可一周后的周二，情况就不那么乐观了。
没几天，杰夫觉得要让大家都来实验室参观，融入气氛，就让人把此后的上课地点，改为实验室的会议室。
10月15日，第二次课，杰夫主要是讲整个课程的结构和教学安排。这次课，杰夫虽然情绪上保持的很好，可是说的一些观点，则令我大吃一惊。一旁的硕士W也察觉到了我的表情，心里明白。其实我就是对着他作的这个表情。
刚开始，杰夫是介绍什么是金融工程专业，它和金融数学专业，数理金融专业有什么区别。说实话，在国内来说，这三个专业其实就是一个专业，国外也差不多，区别微乎其微。一般来说，数理金融专业这个叫法比较少见，只有少数一些院校有。而且，在大多数高校里，金融工程专业多开设在经济学院下，金融数学专业多开设在数学学院下。即在多数情况下，金融工程的学生毕业时拿到的是经济类学士学位，而金融数学则一般会拿到理学学士学位。当然也有一些例外，比如下文要提到的山东大学，其只有金融数学专业，该专业的招生是一年归经管系，一年归数学系。即便如此，区别也不是太大。
可杰夫不这么认为，还用山东大学彭实戈院士说事，还说过他和此人一起上过课。此人我们前文介绍过，他是我国金融工程和金融数学专业的奠基人，学术上主要的贡献是定义了倒向随机微分方程。这相当于把随机分析的基本理论（包括大家熟知的Feynman-Kac定理、Ito引理、布朗运动等等），又推广到了一个新的领域（非线性Feynman-Kac定理、泛函Ito引理、G-布朗运动等等）。虽说他创办的这个专业非常偏数学，但金融学的相关基础也是有的。而杰夫认为，金融工程则更加强调从工程的角度看问题，并且他还说自己约十几年前第一次这样提的时候，台下各路专家都在鼓掌。而金融数学主要是用数学方法推导金融学模型。他说：“没人能说清这两者的区别！你打开书，这两个专业都是讲VAR, GARCH模型，有效市场假说。有区别吗？因此我要在这里区分！”
之后，又提到了计算金融这个概念。他说这个与算法、算力、数据有关的金融学。因为现在，计算机发展的空前的快，因此算力就变得很重要了。随后他举了一个与金融毫无关系的案例：暴力破解一个SHA256加密的密码需要多久？一般计算机需要几百年。但用量子计算机呢？几秒！又说马云已经开始研究如何反暴力破解了。实际上，计算金融研究的内容完全与这些无关。计算金融主要在研究一些金融中出现的不可解的方程的数值方法，其实这些内容绝大多数被用在期权定价理论中。这些内容主要包括快速Fourier变换，有限差分方法，蒙特卡洛模拟等。这些工具主要用在求解非线性随机偏微分方程的数值解的，前两天我就写了一篇关于期权定价的论文。
随后，他就说：我本来要写一本计算金融学的书的，10月初发表，结果耽误了。我和他（指我）经常有论战，去年暑假就讨论过。
他说密码破解就是金融对抗！未来大国的对抗是金融的对抗！我在讲什么你们知道吗？金融市场交易是影响国家安全的！我是研究什么的？我凭什么能当专家？我是研究金融安全的！你们有这种情怀吗？
金融是什么？不但是算法，超越了工程，数学等。包括了高频交易、金融法学、行为金融、金融伦理学（这里又提到了凯恩斯，他原来研究的是伦理学。但由于一些交易行为是不符合道德规范的，甚至不符合国家的扶贫要求等等。这基本上就是在瞎扯。他的主要观点在于这一块理论的重要性在于，可以帮助社会财富最大化。伦理学都是在讲良心、普世价值，没人像我这么讲！）、金融创新和金融监管。
话锋一转，他又问一个学科的边界在哪里？（中间他又提到发展经济学，他最推崇熊彼得。）理论上，没有边界！都是在做实证。中间他说了说，实验室的概况。之后，他又要介绍自己的交易系统，这是2007年前后开发的。这个系统他说给华尔街某大型机构用过，这个机构很牛的，我们这系统牛X中的牛X，厉害中的厉害。而且这个系统是可以自动化交易的。
下面他提到了一个与自动化交易很相近的概念——算法交易。为了对比，他便开始讲算法交易。他说：算法交易中最重要的是机器学习、深度学习，这些是人工智能的一个部分。人工智能有三大类：控制论、模式识别（他说这是信号学的方法）和群智能（仿生的方法）。而机器学习是群智能，通过仿生的方法。之后，他就开始说：来，大家学点神经学的东西。这可是金融的东西哦。我最近就买了两本神经学的书，在啃。稍后，他就开始讲人的神经和神经网络算法的结构，以及它们间的异同。
随后，他说我们除了依靠神经网络来研究宏观的外在世界，人类还要研究微观世界。又开始说他所谓的“量子金融”。首先他问大家有学过电路的吗？知不知道门电路是什么？见大家不做声，他就继续讲：电路里是不是只有两个状态，开和关，就是0和1。而量子有几个状态？4个！自旋、反旋、偏态和正旋。但不知为什么，他说电路是一维的，量子是三维的。纯粹胡说八道。
随后他回到主题，开始说大家写论文要怎么用机器学习。之后便进一步开始讲深度学习，随后开始说自己怎么上学的，自己过去的大学谁谁谁都在怎么研究、使用深度学习算法。然后他就开始建议大家转到这个方向上来，又说自己也建议自己女儿学习这个专业，但他又表示劝不动自己女儿来学习深度学习相关的专业。接下来，他又花了十分钟讲深度学习如何在国防中应用。
由于深度学习需要的算力非常庞大，因此他开始介绍，计算机用何种方法来提高算力，包括使用并行算法，改用GPU等。因此需要量子计算机。
随后又开始介绍Alpha Go系统。想必这套系统大家都熟悉，是下败过全球所有围棋高手的人工智能系统。他接下来花了十几分钟大致介绍了围棋的规则，以及一些通常的围棋套路。这期间，他又提到了博弈论中的囚徒困境。由于没有人接的住，他就说：哎呀！你们老师是不是太渊博了！之后便开始讲囚徒困境，但是讲的根本不是博弈论的理论，而是在讲中美贸易战中的，一些所谓的策略，但不是经济学中的策略。后面，他又开始介绍自动驾驶、自动诊断疾病等各种人工智能被应用的领域。
再往后，他又开始介绍自己过去研究生的一些研究，主要是过去发表过的一些论文。第一个是“光大乌龙指”事件，中间主要提了一下跟风盘的问题。所谓跟风盘指的是，一些散户和机构在不明情况的时候，跟随市场进行追涨杀跌的交易。第二个是“流动性指标”，研究生自己开发的，主要是来衡量市场会不会突然暴涨暴跌。高于0.5就说明有问题了！第三个是关于股票组合的一个交易策略，不知所云。第四个是L学姐做的舆情指标，他说想拿这个做一个自动交易系统。并且说舆情是和行为金融有关的，写一篇可以发一个很好的英文期刊。（舆情其实应该与信息相关，与行为金融基本没关系。）第四个是研究报告和股价涨跌的关系，这个论文我入学时就听说一个研究生在做，结论是很弱的相关性。其实类似的研究，我在高中时期就听说过，别说硕士博士了，很多券商的研究员都做过类似的研究，我见过很多次了。2015年的时候，C老师就眉飞色舞的给我说过，意思是我这水平差的太远，还不努力，还飘的不行，但我直接就说出了结论，那时我甚至还提到了更细节的一个结论：券商研究报告预测的价格的一半更贴近对现实价格的预测。第五个是GCForest，一个机器学习算法。
最后，他说他在跟我做关于量化投资的评价问题，就是我的毕业论文了。
总而言之，这节课我感觉他的思维极其跳跃，不仅东拉西扯的讲了许多学科的“知识”，而且通篇逻辑混乱，语无伦次，不知所云，很多金融方面的观点也有明显的错误和漏洞。看似知识渊博，教授了大家很多的东西，但其实仔细回味，就会发现，这节课根本就是“意识流”。虽然包袱笑料很多，但整节课也只能当相声来听，几乎在大脑里留不下什么有用的信息。
而到了第三节课，就是10月22日了。这天，他就正式开始讲第一章的内容了，可是这次课程就没有太多可圈可点的地方了，通篇都是在念PPT，介绍基本概念：什么是涨跌停、风险、金融市场等。台下多数人是一脸茫然的状态，杰夫则是不断的举各种例子在说明如何去炒股票，以及投资中国股市要遵守的一些规则。到了后面，下面的同学基本上都在玩手机和聊天了，根本听不进去了。值得注意的是，他这天又提了自己在写那本新书。
一方面，确实他们全部都没有接触过金融市场，对这天讲的内容极度陌生。这很正常。另一方面，杰夫这天基本上就是照本宣科，讲的我都快睡着了，也不抖包袱，只是在台上干着急。
下课以后，杰夫便留下了我和硕士W，问我们他们为什么不听讲？硕士W说他们没基础，听不懂。我则认为杰夫今天表现有失水准，不应该降低难度，纠结在无聊的例子中，只需要打开交易软件，一次性告诉他们怎么做，同时抽几个人上台就好。这样互动也多，也不至于这么干。杰夫不同意这个观点，但我还是说了。我给他用我课件里的第一章来举例，来说明我是怎么讲课的。我主要是通过问题来诱导大家思考，同时中间穿插一些学术小故事，但总体上，要体现出专业性，不然他们就认为这门课没价值。我用“奈特不确定性”那部分举例，说明我是如何一步步诱导他们的，可是杰夫一直在打断我，提出自己的看法意见，而且否决了这篇ppt中绝大多数学者的研究观点。我那时也只是想举例子，他一再的打断让我有点着急，而且他一会扯到创新，一会扯到企业家收入理论……后面我有点激动，不过他还是心平气和的，没有了往日的焦躁。
讨论完这个问题，他又要说自己新书的事情。硕士W也在旁边听着。杰夫开门见山的说：“我清楚你压根不同意我的观点，所以你不参与。那你觉得我书里面到底哪里有问题？”
我见他心情不错，便试探性的先问了一句：你要听真话还是假话？
这其实是一个小的心理技巧，当你说了这句话以后，你再要去表达一些人们不太乐意听的话时，对方就更能接受一点。毕竟是对方让你说真话的！
他点头。我便有些保守的说：“大多数理论都有错误。”他并没有太感到吃惊，反而问我是哪里？具体举个例子。随后，他大致概述了新书里的四个主要理论。
我提了他关于杠杆的那个“理论”，就是我们第十三章提过的“平衡状态理论”。他上来便反问我，难道金融机构要不断加杠杆，金融产品不断复杂化吗？我们应该要减杠杆！监管者要通过一种计算方法计算出合适的投资者的杠杆水平，然后下命令强力监管，禁止金融机构的杠杆超过这一水平。
但我不同意这样的观点。首先，因为经济系统的高度复杂性导致直到现在都没有人能对经济周期的形成提出一个合理的解释。这就更别谈如何消灭经济周期了。在早期，经济学模型中引入周期因素时，均是使用“随机扰动”来定义经济周期。这个假定暗含的意思是：经济周期是随机的，由于一系列不明的因素，导致经济周期发生了。但这个解释，显然是不够的。
后面，经济学家提出了很多关于经济周期的解释。比较令同行信服的观点有这样几个：一个是由于人的知识的不完备性和知识的分散性，导致生产的滞后性。通俗的说，人是分散决策的，每个人各自决定自己的生产和消费计划，但由于人并不能了解到足够的关于市场供需等方面的信息，以及足够的各种专业知识（比如一个卖电子产品的公司的董事长，可能并不是很了解经济理论，因而做出了一些“错误”决策。），导致人们在看到市场需求旺盛时，过分的生产，进而导致供给过度，之后，人们又开始过分的减产……循环往复，经济周期诞生了。因为经济的高度复杂性，没有任何人的知识可能达到足以判断现在市场是否达到均衡，因此过度的增产减产往往存在。
另一个解释则是从耗散架构来分析的，当然这并不是按照杰夫新书中的分析方式。不过这个理论虽然看似完美，但更像是哲学理论，从非常宏观的角度分析了原因，但却无法验证，只是说法上非常完美。
但不论如何，过度的增加杠杆水平，尤其是金融产品的杠杆水平，是导致经济危机的原因的观点，是不靠谱的。否则你不能解释为什么1929年经济危机比21世纪杠杆被广泛使用以来的任何一场经济危机都要严重。虽说过高的杠杆在金融市场崩盘时，加速了这个过程。金融市场陷入危机时，由于一些投资者有很高的杠杆，因此这些投资者很有可能会迅速爆仓，强制平仓往往会导致流动性很差，金融机构为了保持自己有足够现金，不得不大手笔贱卖自己持有的资产，而这又使流动性进一步紧张，因而加速了崩盘。但并不能说，你把杠杆加到极高的水平，就一定会导致崩盘。也就是说经济危机的触发点，并不是杠杆水平，而是经济系统内一系列的内部外部因素导致，杠杆只是导致了崩盘的速度变的稍快了些。值得注意的是，历史上，投资者整体杠杆水平最高的一次，正是2015年的中国A股市场，达到了接近80倍的杠杆水平，而2008年的美国，1989年的日本，1990年的台湾都没有达到如此高的水平，他们都在最高接近20倍的水平。而且，2015年A股市场的崩盘并没有带来比2008年看起来更糟的经济危机。
第二，金融产品被不断衍生品化，导致衍生品到期对应的要兑付的标的资产的数量往往远大于标的资产的总量。通俗的说，就是挂钩一个股票的几个期权，可能挂钩的这个股票的数量达到了一亿股，但该股票发行量只有1000万股。杰夫认为这种情况，导致了金融市场极度的不稳定。历史上确实有一个类似的案例，就是327国债期货事件，不过这个事件比较特殊，万国证券和辽国发的争夺主要是在财政部会不会宣布贴息。而双方都认为自己下的注是对的，意图通过在国债期货上的赌博，来吃掉对方全部资金。网上有很多观点认为衍生品发行量远大于挂钩的资产导致市场不稳定，这是有问题的。而应该说是，标的资产发行量过低，而衍生品发行量相对于标的资产过多，这才会导致市场波动率往往大一些，典型案例就是中国的苹果期货。而且这种产品往往会有比较厉害的庄家控盘或者过度的投机问题，但多数金融产品，没有出现这种现象，原因是，发行量大不容易控盘，且小资金炒作，并不能带来显著因素。更为重要的因素是，多数机构持有的衍生品都是基于自身资产负债需求的，因此大多数衍生品持有者在到期前就会平仓，而实际要求兑付标的资产的，统计发现，只有个位数的百分比。显然，杰夫的观点有些本末倒置。
在我说完自己观点以后，杰夫陷入了沉默。后来有一天，他近来会议室，呆呆的看着我，半晌，说了一句：这个事情，咱们有时间还得继续讨论。随后，他便面无表情的进了办公室。
杨昀昶
2019年11月29日
西安
