如果没有副标题，《教鸟儿飞行》很容易使人们的思索偏离方向。不过，它名副其实是一本向金融经济学研究人员和金融监管者提出挑战的书。读这本书，有必要先些许了解作者。帕布罗·特里亚纳，一位“天才式”的金融专家，在学术领域，他曾担任西班牙艾萨德商学院教授，在西班牙IE商学院、美国约翰霍普金斯大学任过教；在实践领域，帕布罗曾担任衍生品交易员，“混迹”于多家交易所；他所涉猎的领域相当广阔，诸如风险管理、衍生金融、银行监管等，所著图书被众多国际知名财经图书出版社出版。
或许正是帕布罗丰富的人生阅历 ， 为 其 文 字 提 供 了 强 大 的 “ 底气”。在《教鸟儿飞行》中，帕布罗以不容置疑的态度批判了金融理论和量化模型，并声称被数学金融学理论视为基础的根本假设是错误的，我们不能再把量化方法当成可靠的信条。
帕布罗对金融理论的批评并非空穴来风。从金融史角度看，每一次大规模金融危机爆发，不仅是对金融机构的考验，也是对金融监管规则、风险监管体系的全面检验。经济稳健时期，对风险估计不足容易导致金融领域的高杠杆。2007年，当美国次级抵押贷款压力增大时，高杠杆连同对短期融资的过度依赖，导致资产价格螺旋式下跌，进而拖累美国乃至世界经济。此次次贷危机反映出风险监管的失败，因为它没有建立起一个完善的体系去缓释风险。
次贷危机引发了帕布罗对量化金融模型的性质及其风险预测能力的关注。他相信，在2007年的金融危机中，过度宽松的按揭贷款政策、一触即破的地产泡沫、不加限制的资产证券化、不得要领的监管措施、贪婪无厌的投机分子和嗜钱如命的银行家等，都只是诱发的“外因”，而触发危机的真正罪魁祸首则是高斯关联模型。高斯模型被华裔学者引入金融领域(尤其是信贷衍生品领域)后，迅速被金融工程师和学者奉为圭臬，并使几乎所有的资产定价和信用评级均建立在高斯模型的基础之上。然而，当危机来临，理论上被无限拔高的高斯模型却在金融市场遭遇了现实世界的滑铁卢。
在金融市场静逸的时候，金融模型犹如一张迷人的画皮，让市场参与者深陷其中而不能自拔；然而，一旦风吹草动，其“魔性”便暴露无遗，并释放出巨大的毁灭力量。如果曾集万千宠爱于一身的高斯模型原形毕露成为众矢之的，尚不能构成金融模型“犯罪”的铁证，那么在险价值模型、布莱克-斯科尔斯-默顿模型(BSM )等“经典模型”在实践中的糟糕表现，则足以宣告金融模型的失败。
在险价值是基于模型的数字，被用来表明一个金融资产的投资组合未来可能的最大损失，这种投资组合建立在过去的历史数据和关于市场是如何运作的特定概率假设的基础上。一般认为，过去是反映未来的很好指标，殊不知这一假设是存谬误的。随着技术的飞速发展、市场的加速融合和成熟参与主体的进入，现在和未来的市场已大不相同，若再用过去的数据预测未来就可能出现笑话。而且，在真实世界里大量存在着不遵循正态分布的现象。分析这些现象时，不能用中位数来臆测整体的数学期望，概率很小但影响很大的“黑天鹅”事件其实对最终结论可能起着决定作用。因此，帕布罗提出，在险价值就是一句废话，它不仅无法测量、预防或预测巨大的风险，反而会推动风险的发生。
B SM模型亦如此。该模型是金融领域迄今为止最强大的成果，影响超过其他获得诺贝尔奖的模型，如现代投资组合理论、C A PM、M M理论、G A R C H模型等。BSM模型的效能不容置疑，但危害性也最高，正是它引发了华尔街史上最严重的灾难——— 1987年股灾。帕布罗甚至认为，在实践中，B SM 模型只不过“是一个完全无效的理论”。
量化模型导致了太多灾难。设计者和实施者们为何还要采用、形成并推崇这些并不那么“灵验”量化模型。帕布罗以BSM模型的建构过程为例，揭示一个“不具备任何原创性、甚至也不怎么必要的东西”，是如何被包装成经典模型工具并获得诺贝尔奖的；那些挥舞着文凭、深藏不露的专业人士，又是如何为一己私利蒙蔽世人、如何运用理论为接踵而至的风险辩护的。帕布罗试图告诉人们，所有金融理论和金融模型都是多余、无用、甚至危险的；市场不需要教授，市场需要“胖东尼”———重视实效、不受理论与教条奴役的金融业人士；应该停止采用有害的理论和模型，重新考虑常识和直觉的竞争优势，让这个充满风险的领域思想自由、以勇气为荣、不盲目信任数学的风气重现，唯此才能自由“飞行”。
《教鸟儿飞行》的基调注定是一本会遭很多人臧否褒贬的书。帕布罗之前，已经有不少学者对那些典型的金融理论和量化模型提出过批评或质疑。然而，对之进行彻底的全盘的否定和批判，帕布罗大概应是第一人。他的一个美好愿望是试图通过对金融理论的质疑，推翻数学金融学。然而，纷繁复杂的金融领域真能离得开量化模型吗？对这点，也许帕布罗心里非常清楚。世上总有一些东西，是人们明知其存缺点，却又无法放弃，这是一个悖论。不过，帕布罗至少为我们提供了许多有益的思考，提醒我们以风险为导向，时刻警惕对量化模型的过度信赖和过分依赖。
风险如上帝，无处不在。在高风险的金融领域，无论怎样卓越的量化模型，也必然存在着设计缺陷和实施缺陷，就前者而言，量化模型失败和失灵的主要原因是作为模型基础的假设或条件存在缺陷；就后者而论，面对复杂的环境和情况，量化模型会在预测结果时对市场和市场行为做出简单化和不切合实际的假设处理，而这正是量化模型失败的阿喀琉斯之踵。