以复杂性科学解释市场崩溃机制

　为什么迈克尔·莫布森在《魔鬼投资学》中盛赞迪迪埃·索尔内特的《股市为什么会崩盘》一书“影响深远、百读不厌”？因为这本书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。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　索尔内特是研究市场泡沫的先驱者。在金融研究中，他引入了“对数周期性幂律奇异性”概念，这是一个不容易理解的词组。简而言之，对数周期性指的是，交易单位大小的层级和趋势跟随者与价值投资者之间的非线性互动所导致的结果。幂律通常形容金融回报率的肥尾分布。幂律奇异性描述的是，价格在某有限时间点前的超指数增长过程，而这一时间点就是区分泡沫生成期和崩盘期的奇异点。索尔内特将对数周期性与幂律结合起来，称之为“对数周期性幂律模型”（LPPL）。

　　金融泡沫的基本生成过程与模仿、跟风、自组织合作行为以及正反馈相关，它们都可能导致内生不稳定性的发展。根据这一理论，多数金融泡沫在其系统内发展出来，伴随着越来越强的不稳定性而走向成熟，并最终成熟于泡沫破裂和接下来的崩盘。索尔内特深信，对数周期性幂律模型本质上并不预测危机，但它可以诊断出股票、商品期货、金融衍生品以及房地产的泡沫繁荣期。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　在索尔内特看来，股市崩盘为探索自组织系统的精彩世界提供了一个契机。崩盘是在自组织系统中极端事件戏剧性自然出现的例证。崩盘确实是承载需要与我们这个充满风险的世界打交道的重要思想的完美媒介。这里“世界”一词有几层含义，因为它可以是物理世界、自然世界、生物世界，甚至是内在的智力和心理世界。不确定性和易变性是描述我们千变万化的周遭环境的关键词。停滞和均衡是幻觉。动态和非均衡才是规则。寻找平衡和永恒不变终将流于失败。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　崩盘来源于内部

　　在金融世界，风险、收益和灾难一代又一代地重复上演。贪婪、骄傲和系统性波动带来了郁金香狂热、南海泡沫、20世纪20年代和80年代的土地购买狂潮、1929年的大萧条，以及1987年10月的大崩盘等上百个极端事件。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　绝大多数解释崩盘的途径都只是搜寻在极短时间尺度上可能的机理或效应。但索尔内特提供了一种与之前完全不同的观点：股市崩盘的根本原因在发生前的数月或数年就已经显现——市场协调性的逐步建立和投资者之间的有效互动，经常会转化为股票价格的加速上升（泡沫）。根据这一重要观点，股市崩盘的具体形式并不是十分重要，发生崩盘是因为市场进入了一个不稳定的阶段，在这种情况下任何一个很小的扰动和流程都可能引发市场剧烈波动。即崩盘从根本上说有一个发自内部的根源，外部的刺激只是诱发因素。因此，崩盘之源比预想的要隐蔽得多，系统的不稳定性可以被看作崩盘的真正原因。

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　　金融市场是众多有着复杂组织和相似动力学机制的系统中的一员。这些系统的共同特点是，它们皆拥有很多个相互作用的部分，这些部分通常对外开放，对内部结构进行组织并且有新的甚至令人意想不到的宏观“涌现”性质。现在，可以“看到”全景以及各部分间相互连接和关系的复杂系统方法，已经在现代工程控制和商业管理中得到广泛深入的应用。这一方法同时在自然科学的大部分学科中扮演着日益重要的角色。人们逐步认识到，上述这些学科以及与我们未来福利及日常生活相关的许多亟待解决的问题的进步，都必须通过复杂系统和学科交叉的方法去解决。这一观点颠覆了之前用“分析”途径解决问题的方法。在分析方法中，人们把系统分解为互不关联的几个部分，认为要理解整体功能，只需要对每一部分都有精确理解就可以了。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　由于复杂系统的各个组成部分之间反复进行非线性相互作用，这种系统的一个核心性质是，在系统中连贯的大尺度、多机构集体行为可能会发生：整体远大于各部分之和。人们普遍认为大多数复杂系统都没有准确的数学分析描述，只能通过“数值实验”来探究。用算法复杂性的数学语言来说，很多复杂系统是计算不约的，也就是说，发掘它们演化过程的唯一途径是让它们实时演化。因此，复杂系统的动力学演化具有内在的不可预测性。然而，这种不可预测性并不影响应用科学手段去预测一些新的现象。例如，勒维纳通过计算天王星轨道的扰动预测出存在海王星；爱因斯坦预测太阳引力场会造成光线偏移；沃森和克里克基于早期鲍林和布拉格的预测给出了DNA分子的双螺旋结构。相反，新现象的发现要归功于人们对未来世界充满无法满足的好奇心。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　复杂系统不可预测 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

(小编：财神)