第1章 金融市场崩盘简介
1.1 什么是崩盘？我们为什么要关心它？
1.2 1987年10月的崩盘
1.3 历史上的崩盘
1.4 复杂系统中的极端事件
1.5 预测可行吗？尚待证明的假说
第2章 金融市场基础
2.1 基本概念
2.2 有效市场假说和随机游走
2.3 风险收益权衡
第3章 金融市场崩盘是“异常值”
3.1 什么是“异常的”回报
3.2 回撤
3.3 股指回撤的分布
3.4 异常值的出现是正常现象
3.5 崩盘和反弹的不对称性
3.6 股市安全标准的含义
第4章 正反馈
4.1 经济学中的反馈和自组织
4.2 对冲衍生品、保险组合和理性恐慌
4.3 羊群行为和群体效应
4.4 模仿的力量
4.5 “反模仿”和自组织
4.6 模仿导致的合作行为
第5章 金融泡沫和市场崩盘的建模
5.1 模型是什么
5.2 金融模型的构建策略
5.3 风险驱动模型
5.4 价格驱动模型
5.5 风险驱动与价格驱动模型的比较
第6章 等级、复分形维度和对数周期性
6.1 由等级网络中的模仿造成的临界现象
6.2 等级系统中对数周期性的根源
6.3 非线性趋势跟随与非线性动态基本面分析
第7章 重要金融崩盘的剖析：普适指数与对数周期性
7.1 1987年10月的崩盘
7.2 1929年10月的崩盘
7.3 1987年、1994年和1997年的香港市场崩盘
7.4 货币市场崩盘
7.5 1998年8月的崩盘
7.6 对数周期性的非参检验
7.7 终结“电子繁荣”的1962年“慢速”崩盘
7.8 2000年4月的纳斯达克崩盘
7.9 “反泡沫”
7.10 综合分析：股票市场的“涌现”行为
第8章 新兴市场的泡沫、危机和崩盘
8.1 新兴市场的投机泡沫
8.2 方法论
8.3 拉丁美洲市场
8.4 亚洲市场
8.5 俄罗斯股票市场
8.6 市场之间的相关性：经济危机蔓延和泡沫破灭同步化
8.7 缓解危机的启示
第9章 预测泡沫、崩盘以及反泡沫
9.1 预测的本质
9.2 如何开发并阐释对数周期性的统计学检验
9.3 预测的基本原则
9.4 预测机制的层级
9.5 前向预测
9.6 前向预测的现状
第10章 2050年：增长时代的终结？
10.1 股市、经济和人口
10.2 “自然”科学家的悲观观点
10.3 “社会”科学家的乐观观点
10.4 对人口、国内生产总值和金融指数的超指数增长的分析
10.5 进一步分析
10.6 “奇点”的场景
10.7 向股市中的行为日益靠近的倾向
参考文献

股市让人心醉神迷。市场有着丰厚回报的潜力和多彩有趣的个性，最近因互联网的诞生而更加引人入胜，这些都与人类内心的赌徒天性相共鸣。它的惩戒力和喜怒无常的脾气使得平庸的投资者有时会以敬畏之心看待股市，尤其是在股市崩盘的时候。股市崩盘之后的恐慌和自杀的故事已经成为流传于市场的民间传说。
然而，股市并不是调皮或愚蠢赌徒的“赌场”。它根本上是流动性交换的一个载体，可以让资本主义的自由竞争市场发挥其有效功能。股票市场崩盘如此令人着迷，也在于它们体现了一类被称为“极端事件”的现象。极端事件是许多自然和社会系统的特征，这些系统经常被科学家们称为“复杂系统”。
本书作者综合运用他在不同领域的丰富经验，提出了一个关于股市为何会崩盘、如何崩盘以及何时会崩盘的简单、强大的普适性理论。之前大多数试图解释市场失灵的尝试都在崩盘前数小时、数天至数周之内寻找触发原因。而本书提出这些突发的灾难性事件在事发前几个月甚至几年之前就已经有征兆可循。
迪迪埃·索尔内特著的《股市为什么会崩盘（精）》可以被看作一个故事，一个关于如何借用现代科学中最前沿和最复杂的概念来理解金融崩盘的科学故事，即复杂系统和临界现象理论。本书首先是为好奇而聪明的外行读者而写，也同样适用于希望对自己的投资有更多控制的感兴趣的投资者。本书还可以用于鼓励那些对复杂系统理论感兴趣或从事该理论工作的科学家和研究人员。