2005年，斯坦福大学(Stanford)医学教授约翰·约阿尼迪斯(John Ioannidis)发表了一篇令人震惊的文章，题为《为什么大多数已发表的研究发现是错误的》(Why Most published Research Findings Are False)，文中指出，许多医学研究论文的结果无法被其他研究人员复制。随后，其他几个领域也开始严厉审视自己，并得出了类似的结论。问题的核心是一种被研究人员称为“p-hacking”的现象。
在统计学中，p值指的是一项发现是否纯粹出于偶然——就像尼古拉斯凯奇(Nicolas Cage)的电影与美国游泳池溺水事件之间的关联一样，是一种简单的数据偶然——还是它“具有统计学意义”的概率。p值可以用来确定某种药物是否真的有帮助，或者随着时间的推移，廉价股票是否确实跑赢大盘。
p-hacking是指研究人员公开或潜意识地扭曲数据，以发现变量之间表面上令人信服但最终是虚假的关系。这可以通过挑选要度量的指标，或者微妙地改变使用的时间段来实现。仅仅因为某些东西在统计上很重要，并不意味着它实际上是有意义的。一个在纸面上看起来像黄金的交易策略，在实际实施时，可能只会带来成堆的煤炭。
哈维将p-hacking的祸害归结为学术界的激励机制。在著名期刊上发表一篇具有轰动效应的论文，可以为雄心勃勃的年轻教授赢得最终的奖励--终身职位。在一个经不起推敲的理论上浪费数月的工作，会让任何人感到沮丧。因此，反复折腾数据直到产生有趣的东西是很诱人的，即使后来的研究人员无法复制这些结果。
显然，复制危机在医学领域的风险要高得多，因为在医学领域，这可能会危及人的生命。但哈维认为，这已不再局限于商学院的象牙塔，因为投资集团往往能嗅到机会，销售看起来能击败市场的产品。他称：“它会渗透到现实世界。肯定会进入人们的投资组合。”
著名量化投资集团AQR也怀疑是否真的有数百种持久成功的策略，可以帮助投资者战胜市场，但它认为，“复制危机”的喧嚣有些过头了。今年早些时候，它发表了一篇论文，得出结论说，它所检查的大多数研究不仅可以复制，它们仍然在“样本外”——真实的交易中——有效，实际上还得到了国际数据的进一步验证。
哈维对这种反驳不以为然，他将在1月初举行的美国金融协会年会上与AQR论文的作者对质。他承诺：“这将是一场非常有趣的讨论。”
在2022年伊始，金融行业的许多“极客”成员将见证一场巅峰的头脑对决，其中的一些人现在就已经摩拳擦掌了。
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