<风险论>

 <风险论>
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当科学技术的发展进入现代社会的各个领域后，数学模型描述和定量化的思维已经成为了普遍的认识方法。然而，当物理学家们在微观的量子世界里发现测不准原理，社会工作者们也发现宏观的人类社会现象的复杂性无法用确定的模型描述。
随机的概念被普遍接受。

这里，我们先要说明，随机的现象并不就是风险。因为，不一定带来灾害的发生。 另外，随机发生的灾害相互独立，也不一定就构成风险。

我们在这里定义的风险，就是随机发生的灾害事件，而且是有因果联系的时间序列事件。

风险是什么？
首先，是有不可预测的特性。
其次，是有灾害发生的可能。
最后，也是最重要的特征是灾害事件的因果关联。

简单的话说，就是一个看似随机发生的小概率事件，确可能带来巨大的
灾害，而灾害的结果又会极大可能构成其它灾害事件的直接原因。

前面的《资源论》中，我们已经非常清楚地知道了，在系统的资源耗尽
时，发生的时间空间不可估计的系统崩溃，其结果无法预测。
这就是我们所说的典型‘风险’。

 下面，我们给出几个简单的例子来说明‘风险’的概念
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股票为什么会暴跌？
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   在没有庄家控盘的股票行情中，单个散户的买卖操作可以看成是随机
独立的事件。其买卖的行为是不可预计的，某个客户可能会急要资金做别
的生意，或者是没有时间炒股票，或者是股票已经到了他自己设定的盈利
水平了，抛出股票完全是个人的行为和判断。
  然而，这时候的股票价格相对比较高，而且成交量稀少，多空双方都在无法把握方向。
这个散户的个人行为却引发了灾难：
没有买盘的交易，造成了空跌。
股票卖不出去？ 该客户一急，就用更低的价格卖出。
这种个人的操作，却引发了连锁反应：在关望的客户，本来有买入的愿望，现在也改变了。

本来要抛售的客户，更坚定了抛售的决心。然而，没有买盘的交易，
结果只能是引发更多的抛售，股票价格无量下跌。

这里，我们的风险三个要素再也清楚不过了：
１。在散户操作为主的行情中，散户的个人行为不可预测。
２。个人的抛售行为引发了“空跌”的灾难。
３。在成交量稀少的时空段，‘空跌”灾难造成了更多的抛售，打击了
    购买的愿望。（灾难事件的因果关联）。

我们可以看到，风险就是开始于“不可预测”， 形成于灾难事件的因果关联.
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赌徒们为什么总是在短时间内输光？
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    任何赌博的游戏，长时间的运作总是有利于赌场。长时间沉溺于赌博
输光是很正常的事。 然而，我们在现实中发现不是这么回事。 大多数
赌徒总是在短时间内输光：

   因为赌徒们知道，长期玩下去，肯定会输。所以，他们用了概率的知识，例如，资金的比例控制：
    １：２：３  
第一次押１倍金额。 输了，押２倍的金额，再输，押３倍的金额。
这就是说，三次中有一次机会，就能盈利。盈利了马上减少注，回到最低的注码。（回到原点）。

  很完美的方案？ 很完美的输钱方案。

  事实上，该赌博过程也是构成了典型的风险事件：
  １。赌博游戏的制定，其结果是不可完全预测的，这就是随机性。
  ２。赌博的一次输，引发了赌徒的心理扭曲，影响了下一次的判断。
     （灾难性事件发生）。
  ３。在判断力受干扰的时候，用了加倍资金方法，这就构成了灾难事件
的因果关联。（毕竟输得越多，心理压力越大，判断失误越多）。

在现实赌博中，连续输８，９次的经常发生。 
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 多年的股票分析和赌博问题研究中，我们会发现一种非常
普遍的现象：有时候无论我们用哪种方法，哪种理论，
都不能很好的描述预测对象。

其实，这就是观测对象处于无序的混沌状态，没有稳定的
运动趋势，所以，在认识上是困难的（有时甚至是不可能的）。

在我们运用“一分为二”的辩证方法，用数学模型定量来描述
谋个观测对象时，通常把符合模型的时空段样本数据定义为
有效的模型作用区（定义域），而不符合模型描述的时空段样本数据
定义为模型的定义域之外。
这样，在定义域之内来定量研究分析观察对象，把预测结果再作用于
实际的操作。

这种认识的方法是我们从近两个多世纪来自然科学的系统化定量化
普遍通用的思维方法。

然而，在具有风险属性的观察对象中，这种“二分法”有其严重的局
限：正是由于对象没有稳定的可认识属性，复合与违背模型的事件
在时空上混杂交叉。我们模型得出的结论和反结论，都不能可靠地指导我们的预测。 换句话说， 事物的运动不是在我们划定的定义域（或定义域之外）， 而是在定义域的边界上来回随机振荡，穿越边界。这就是事物的随机变化特征。“没有规律”也是规律：

“数据信号被统计特征不稳定的噪声淹没”
“股票运动没有趋势特征”
“博弈对象的路数很乱” 

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风险控制的第一个原则： 不可预测，不可操作。

前面我们已经提到： 风险起于不可预测的随机事件，
造成于灾害事件发生，完成于“灾害事件的因果关联”。

针对投资，投机和博弈对象的高风险特征， 我们的
“ 不可预测，不可操作”含义就是：
我们总是在用一种模型去描述匹配该对象的运动，
如果我们的模型能很好预测它，我们才进行分析预测和操作。

相反，如果它的运动不符合任何（我们能知道的）模型，
就避免任何操作。

这实际上，我们放弃了过去的“连续操作”投资方法。
过去，我们总是用一种固定的理论方法，得出某种指标，
达到指标后就进行操作。这其实是，“确定模型”的思维方法。
完全忽略了研究对象的有不预测这一客观的事实。

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 风险控制的第二原则：分散组合投资。

这就是在投资领域人们常说的：不把鸡蛋放到一个篮子里。
用分散的投资策略，来破坏灾害事件之间的因果关系，从而达
到系统抗风险的目的。

我们这里的“不把鸡蛋放到一个篮子里”，是可在概念上推广的：
既是我们真正的分散投资策略，也可以看成是各个数学的分析方法
的综合。（在控制领域，我们通过多个传感器的数据融合来实现
系统的容错，系统不因为单个传感器的失效而产生灾害性的后果）。

无论是真正的资金分散，还是置信度的分散， 其根本目的还是
破坏灾害事件之间的因果关系。

在实际的运用中，我们把观察对象的可预测性与组合投资的策略结合起来，
在实际中不断观察估计，哪一种方法更能有效地描述被观察的对象。
（控制领域的卡尔曼滤波，自适应等有学习机制的方法是同样的道理）。

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风险控制的第三原则：短周期原则,  “不把鸡蛋长期放在篮子里”.

既然我们所言的风险，产生于“不可预测的随机事件”，
发展成“灾害事件”，完成于“灾害事件的因果关系”。

我们要防范风险，就必须针对风险形成的中间环节“灾害事件”的
产生进行处理。

这就是：投资操作的短周期。

这在认识论上很容易理解， 因为随机事件同灾害不一定有因果关系，
灾害事件的产生也是需要时空段的。如果我们的投资周期小于灾害
事件产生的时空周期，那么，我们的一个大的投资就变成了一个个
独立的小投资周期的累加，整个的风险就降低了。

这实际上还是分散组合投资的思想。

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 风险控制的第四原则：利用利润适当冒险。

灾害事件的对立面就是幸运事件。
我们通过破坏灾害事件的因果关系，来控制了风险的产生。

同样，我们可以通过放大幸运事件的因果关系，来扩大利润的产生，
长时间来看，也就提高了系统的抗风险。因为，从投资回报的角度看，
尽快的实现投资目标，就减少了投资的周期。

放大幸运事件的因果关系就是我们提倡的“利用利润适当冒险”。
“用利润产生新的利润”， 滚雪球式的发展，是积极的风险控制策略。