《信号与噪声》探讨如何从海量信息中辨别信号与噪声、提高预测准确性。作者主张概率思维，随新证据修正判断，像“狐狸”一样灵活谦逊，而非固守单一理论。过去规律未必适用未来，理财不能只看历史业绩。市场噪声有其价值，有效市场假说存在自我否定。美国房地产危机暴露评级机构与发行方的互利关系及违约概率误判，说明“不懂不碰”。指数投资方面，标普500是较好标的，中国缺乏对标指数。

该文综述金融波动率与风险预测研究：混合深度学习与GARCH模型提升点波动率预测，Temporal Fusion Transformer优于传统方法；格兰杰因果与PageRank分析表明汇率市场信息传播非瞬时，违背有效市场假说；高斯过程、GARCH-NN及深度生成模型（如CWGAN）用于风险建模，其中HS、GARCH和CWGAN表现最佳；LSTM在中国部门数据预测中效果最优。