18、可编程风险的区块链理论：黑天鹅智能合约

可编程风险的区块链理论：黑天鹅智能合约

1. 经典风险管理

1.1 哲学中的风险理论化

在哲学领域，风险主要被从分析角度视为概率这一数学概念。学者们对概率的数学公理及其解释进行分析。其中存在两个主要问题：
- 概率形式理论的定义 ：经典观点认为科尔莫戈罗夫（1903 年）提出的公理是正确的。这些公理将某一事件 E 的概率 P 形式化为 P(E)。不过，也有其他替代公理系统被提出，它们扩展了基本方法，例如运用博弈论而非测度论，以及随机模型。
- 概率陈述的解释 ：概率是否作为世界中的“真实”实体存在（如频率、倾向或现实的其他客观特征），还是仅存在于人的思维中（作为主观的置信度）并不明确。这两种观点分别对应频率主义/物理主义和贝叶斯主义/证据主义的解释。一方面，频率主义或物理概率是与物理系统相关的现实生活中的可观察事件，如掷骰子、赌博游戏和彩票。某一给定事件（如掷出六点）以一定的比率或频率发生。另一方面，贝叶斯主义或证据主义概率被赋予无法确定的事件，以表示其主观合理性以及现有证据对其的支持程度（如气候变化）。在实际情况中，这两种概率可能都需要额外的参考才能传达意义，例如在石油钻井平台安全的特定背景下，0.2 的概率与 0.3 的概率分别对应怎样的人员损失。

1.2 社会科学中的风险理论化

1.2.1 前景理论

社会风险理论关注与风险相关情境下的人类决策，涵盖市场、健康、军事和企业研发等领域的个人和集体行动。早期关于风险相关决策的思考方式是期望价值理论，这是一种整体市场理论，侧重于不同事件概率下的总收益。然而，这种整体市场理论无法解释实证结果，因此引入了更细致的模型来纳入个体决策者的决策过程。其中，伯努利在 1738 年提出的期望效用理论就是这样一种个人效用模型，该模型包含了个体对可能结果估值的统计期望。

但期望效用理论无法解释不对称损失现象，因此特沃斯基和卡尼曼在 1979 年提出了前景理论。在前景理论中，人们对正、负结果的预期体验是不对称的。例如，人们往往会觉得损失 10 美元非常痛苦，但意外获得 10 美元时只会感到轻微的高兴。前景理论将损失厌恶定义为个体认为损失带来的痛苦比收益带来的愉悦影响更大的不对称性。人们在面对收益时倾向于规避风险，但在避免损失时则更愿意冒险。风险偏好的不对称性和损失厌恶在框架效应中表现明显，即在呈现积极框架时人们倾向于规避风险，而在呈现消极框架时则会寻求风险。

1.2.2 其他社会科学理论

• 风险与不确定性的区别 ：吉仁泽从认知心理学的角度解释和预测与风险感知相关的判断。他区分了风险和不确定性，在风险情境中，结果是已知的（如彩票结果），而在不确定性情境中，结果是开放的。由于这两个领域不同，传统的风险管理规范策略不适用于不确定性情境，在这种情况下启发式方法更为有效。卡尼曼在《思考，快与慢》中也提到了类似观点，区分了基于启发式的即时快速思考（直觉反应）和长期的深思熟虑思考。
• 社会因素对风险偏好的影响 ：津恩探讨了社会理论对风险的研究方法，研究了随着现代化进程风险态度的变化，以及权力和社会群体形成的作用。希尔加特纳假设社会构建风险对象，定义和控制风险对象是一个政治过程，例如关于气候变化风险的争论。
• 市场交易员的实践 ：从从业者的角度来看，杰克·施瓦格在《市场奇才》系列书籍中采访了成功的交易员，总结出三个关键要点：
  1. 成功的交易员会不断关注市场条件的变化并保持灵活性，因为市场时刻在变化。
  2. 他们会提前确定退出交易的时机，通常会记录下来并在进入交易前计算潜在的盈亏点。
  3. 成功的交易员会发展自己的策略，而不是试图实施他人的“成功策略”，他们清楚什么策略适合自己的个性、目标和风险偏好。

1.3 金融中的风险理论化：传统方法

1.3.1 现代投资组合理论

在金融领域，现代投资组合理论（MPT）是经典风险管理方法的基石。MPT 涉及有效前沿这一假设概念，它表示一个最优的投资组合模型，投资沿着风险 - 回报曲线分布，使得无法通过增加额外投资来提高回报或降低风险。正式来说，对于相同的标准差，不存在预期回报更高的投资组合。不同风险偏好的个人可以使用该模型在有效前沿上选择不同风险水平的投资组合。相关的金融理论发展还包括默顿的资本资产定价模型（CAPM），它试图描述系统性风险（整体市场风险）与单个资产风险之间的关系，以及法博齐强调金融机构作用的全市场风险模型。

1.3.2 在险价值

在险价值（VaR）是经典金融风险管理方法的现代体现。它是由摩根大通等银行在 20 世纪 90 年代开发的一种广泛应用的风险管理方法。VaR 是一种基于概率的度量，用于估计在正常市场条件下，一个投资组合在一天内可能的最大损失。企业和监管机构使用 VaR 来计算覆盖可能短期损失所需的资产数量，并每天应用它来管理日内和隔夜风险。然而，VaR 的应用通常假设为正态概率分布，而金融市场并非总是如此。

1.4 金融中的风险理论化：黑天鹅方法

1.4.1 黑天鹅统计理论

“黑天鹅”一词指的是从有限数量的观察中得出普遍结论的统计问题。例如，仅仅因为一个人没有见过黑天鹅，并不意味着黑天鹅不存在。大卫·休谟、约翰·斯图尔特·密尔、卡尔·波普尔和纳西姆·塔勒布等思想家都描述过黑天鹅问题。历史上，这个词最初意味着罕见或不存在的事物。1697 年，荷兰探险家在西澳大利亚实际看到黑天鹅后，这个词的含义更接近现代用法，即被认为不可能但后来可能被证伪的事情。

1.4.2 黑天鹅金融理论

黑天鹅事件是指任何异常事件或不连续性，其发生的统计频率和影响比人类容易理解的程度要高。黑天鹅事件包括互联网的出现、个人电脑的诞生、第一次世界大战、苏联的解体以及 2001 年 9 月 11 日的恐怖袭击等。在金融市场中，黑天鹅异常事件的发生频率也比预期的要高。

统计分布有两种表示方式：事件分布和概率分布。事件分布是事件发生的频率（某一事件发生的次数），概率分布是事件发生的可能性（0 - 100%）。黑天鹅现象的事件分布看起来像“压扁的高斯”或曼德尔布罗特曲线（肥尾）。在正常的（高斯或泊松）曲线中，68%、95% 和 99% 的值往往整齐地落在均值的一、二、三个标准差范围内。而在黑天鹅分布中，分布曲线的中心较低，尾部较高（不像正常曲线那样逐渐变细）。肥尾的解释是，在黑天鹅现象中，异常事件的发生频率比高斯曲线预测的要高。

概率分布将分布数据转换为 0 到 1（即 0 - 100%）之间的 S 形曲线。标准的 S 形曲线开始时是凸的（向上弯曲），然后变为线性，最后变为凹的（向下弯曲）。曲线的凸性部分通常被认为是最优的，因为它表示对下行风险的可控暴露和对上行风险的无限暴露。例如，一项投资可能只会损失投入的初始资金，但有获得无限收益的可能性。相反，凹性部分则表示对上行收益的有限暴露和对下行风险的无限暴露。理想的做法是“凸化”暴露，即只在曲线的凸性部分进入交易或参与某一现象，这样投资者可以“收获随机性”，即利用风险的正非线性可能性，同时避免负的可能性。用于构建凸函数的数学工具是不等式，特别是詹森不等式，不过杨不等式或瓦格纳不等式也可能被使用。

1.4.3 黑天鹅金融理论对传统金融理论的挑战

经典金融理论在 1952 年对于形式化风险与回报之间的关系具有创新性和重要性，“风险 - 回报权衡”概念至今仍在多个领域广泛使用。然而，现代投资组合理论（MPT）是一个纯粹的理论模型，其实证有效性受到了挑战，主要有以下三个方面：
1. 回报分布假设不符实际 ：MPT 假设市场回报比实际情况更集中在平均预期回报周围。超常回报（上行和下行）的发生频率比 MPT 预测的要高，且回报并非正态分布，也不会回归均值。
2. 回报独立性假设不成立 ：MPT 假设回报相互独立，但实际上它们往往会聚集在一起。
3. 投资者理性假设错误 ：MPT 假设投资者是理性的行为者，但实际上投资者受到不同的风险偏好以及恐惧和贪婪等心理因素的驱动。

由于市场问题没有解析解，因此提出了不同的解释性理论。例如，乔治·索罗斯提出的反身性理论认为，主体建模的反馈循环创造了市场动态。参与者会模拟其他主体的行为并相应行动，使得预测具有因果性。鉴于 MPT 的这些缺点，人们提出了替代方案，包括对资产和资产类别进行个体而非投资组合层面的风险评估，以及通过黑天鹅金融理论进行更严格的统计风险分析。

此外，在在险价值（VaR）的应用中，黑天鹅金融理论也对传统金融理论提出了挑战。VaR 通常使用高斯分布，虽然它在预测高概率的小日常损失时可能相当准确，但在预测分布肥尾中的大灾难性损失（黑天鹅事件）时会失效。当出现显著偏差时，曼德尔布罗特分布可以是估计灾难性后果中风险和损失影响的更好工具。因此，黑天鹅金融理论的倡导者建议在应用 VaR 时同时使用高斯分布和曼德尔布罗特分布。

1.5 黑天鹅风险管理：从市场到医学

数据科学时代发现，金融领域中发现的 S 形风险曲线也存在于其他各种现象中。在医疗干预中，如药物剂量、肺通气、间歇性禁食周期中的心血管强度和营养分布等方面都观察到了黑天鹅特征。药物剂量具有非线性特征，特别是 U 形和 J 形的剂量 - 反应曲线。此外，在 S 形曲线函数中还发现了双相药物剂量反应，即低剂量可能有轻微的有益效果，而高剂量可能有有毒效果。药物剂量技术试图找到数学上最优的非线性给药方案。值得注意的是，医疗伤害（产生伤害的医疗治疗）的一个重要原因是在治疗方案中未能使用 S 形风险曲线。S 形曲线特征也出现在其他生物现象中，例如神经递质释放本质上是随机的，并表现出詹森不等式类型的性质（即凸性）。

1.6 基于区块链智能合约的风险管理

1.6.1 黑天鹅风险管理

黑天鹅金融理论的启示是，潜在现象的风险概况可以映射到 S 形曲线格式（0 - 100% 的事件概率分布），从而可以主动管理风险暴露。从金融市场到医学等多个领域都已证明，风险暴露可以用 S 形曲线表示，并通过选择曲线的凸性部分进行风险管理。为特定情境选择和管理所需的风险暴露水平是一种可以应用于更广泛情况的方法，并且由于其计算性质，适合基于区块链的实现。

S 形曲线公式使得定制风险暴露成为可能，将曲线分为风险厌恶、风险中性和风险偏好部分。将现实生活中的函数绘制为具有凸性、线性和凹性区间的 S 形曲线意味着用户可以选择在曲线的哪个部分参与，以获得所需的风险暴露水平。S 形曲线的三个区域（凸性、线性和凹性）在逻辑上对应低、中、高风险。

1.6.2 黑天鹅智能合约

在金融市场中，风险管理策略通常通过期权来实施。期权是一种金融工具，赋予所有者在特定日期以特定价格买卖资产的权利。金融市场中的任何长或短暴露都可以用期权来实现。在区块链环境中，风险管理策略可以通过智能合约来实施。智能合约是一种更灵活的期权，它是可编程的合约，可以用于赋予在未来某个时刻（无论是区块链时间还是常规时间）以特定条款买卖任何基于区块链的资产或负债的权利。

1.6.2.1 可编程风险智能合约

为了通过 S 形曲线实施主动风险管理策略，可以使用智能合约来形式化和控制风险暴露。黑天鹅 S 形曲线功能可以自动实例化为智能合约的可选功能。可编程风险意味着能够指定智能合约的风险参数，风险程度可以是用户选择的智能合约参数。标准选择可以是低、中、高风险。就像用户无需法律背景就可以从下拉菜单中为 YouTube 视频选择知识共享许可证一样，用户也无需金融专业知识就可以为智能合约选择所需的风险水平。低、中、高风险合约可以作为默认设置，但也可以指定更复杂的可编程风险参数（例如 12% 的动态自调整波动率），特别是当不同类型的金融智能合约迁移到基于区块链的执行时，如抵押贷款和其他长期融资协议。

1.6.2.2 黑天鹅智能合约的监管

将黑天鹅 S 形曲线风险管理功能添加到智能合约中的结果是，风险可以在比以前更多的领域中得到有效且不引人注意的最小化。可编程风险智能合约可以通过使用金融市场中现有的期货和期权产品（如芝加哥期权交易所和芝加哥商品交易所的加密货币期货以及 LedgerX 期权）或直接使用智能合约来执行。如果智能合约更广泛地用作金融期权，预计美国商品期货交易委员会（CFTC）将像美国证券交易委员会（SEC）将首次代币发行（ICO）纳入其监管范围一样，将其作为金融市场期权进行监管。同样，智能合约博彩可能会受到博彩和赌场法律的约束。

1.7 黑天鹅智能合约的应用

分析市场波动性的交易员或针对患者药物剂量进行特定区间调整的医生可能会使用与个人在日常决策中相同的黑天鹅 S 形曲线工具，例如计算何时上班、是否涂抹防晒霜以及是否接受新工作等。日常生活中有许多风险 - 回报权衡，大多数决策都是非正式做出的。自动化风险分析可以在日常生活中发挥更大的作用，例如作为个人数字助理的标准功能。例如，Siri 可能会提示：“如果你现在出发，你有 10% 的可能性上班迟到。”

考虑到具有可编程风险（即可选风险水平）的黑天鹅智能合约的潜在应用，主要有两个层次：
1. 复制现有风险管理产品和服务 ：在区块链环境中复制现有的风险管理产品和服务，以实现更高效的执行，这类似于新技术的“更好的马”式应用。
2. 开拓新应用领域 ：探索在新的领域中应用黑天鹅智能合约，创造全新的风险管理解决方案。

综上所述，黑天鹅智能合约结合了黑天鹅金融理论和区块链技术，为风险管理提供了新的思路和方法，有望在多个领域发挥重要作用。

下面用 mermaid 绘制一个简单的流程图，展示黑天鹅智能合约在风险管理中的应用流程：

graph LR
    A[识别风险现象] --> B[将风险映射到S形曲线]
    B --> C{选择曲线部分}
    C -- 凸性部分 --> D[通过智能合约管理风险]
    C -- 线性部分 --> E[评估风险与回报]
    C -- 凹性部分 --> F[谨慎决策或避免]
    D --> G[实现风险可控与收益最大化]
    E --> H[根据评估调整策略]
    F --> I[降低潜在损失]

同时，为了更清晰地对比不同理论对风险的处理方式，我们列出以下表格：
|理论领域|理论名称|主要观点|对风险的处理方式|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|哲学|频率主义/物理主义|概率是现实中的客观频率|通过观察现实事件频率计算概率|
|哲学|贝叶斯主义/证据主义|概率是主观置信度|根据现有证据赋予事件主观概率|
|社会科学|期望价值理论|关注不同事件概率下的总收益|整体评估市场收益|
|社会科学|期望效用理论|包含个体对可能结果估值的统计期望|考虑个体对结果的主观估值|
|社会科学|前景理论|对正、负结果的预期体验不对称|考虑人类心理因素对决策的影响|
|金融|现代投资组合理论|通过有效前沿构建最优投资组合|平衡风险与回报，选择合适投资组合|
|金融|在险价值|估计正常市场条件下投资组合一天内可能的最大损失|计算所需资产覆盖短期损失|
|金融|黑天鹅金融理论|考虑异常事件的高频率和影响|用肥尾曲线和S形曲线管理风险|

2. 黑天鹅智能合约应用的具体场景与优势

2.1 金融市场中的应用

在金融市场里，黑天鹅智能合约有着广泛的应用空间。以股票市场为例，投资者可以利用可编程风险智能合约来管理投资组合的风险。具体操作步骤如下：
1. 风险识别 ：投资者首先需要分析市场情况，识别可能面临的风险，如市场波动、行业竞争等。
2. 风险映射 ：将识别出的风险映射到黑天鹅 S 形曲线，确定风险在曲线上的位置。
3. 选择风险区间 ：根据自身的风险偏好，选择曲线的凸性、线性或凹性部分。例如，风险偏好较低的投资者可以选择凸性部分，以实现风险可控和收益稳定。
4. 创建智能合约 ：根据选择的风险区间，创建相应的智能合约。合约中明确规定交易的资产、价格、时间等条款。
5. 执行与监控 ：智能合约自动执行交易，并实时监控市场情况。当市场出现异常波动时，合约可以根据预设的规则进行调整，以降低风险。

在期货市场中，黑天鹅智能合约同样可以发挥重要作用。期货交易具有高风险性，价格波动较大。通过使用智能合约，投资者可以在合约中设置止损和止盈点，实现对风险的有效控制。例如，当期货价格达到止损点时，智能合约自动平仓，避免进一步的损失。

2.2 医疗领域的应用

在医疗领域，黑天鹅智能合约可以用于优化药物剂量和医疗干预方案。以药物治疗为例，具体操作流程如下：
1. 数据收集 ：收集患者的病史、基因信息、当前症状等相关数据。
2. 风险评估 ：利用这些数据评估患者对不同药物剂量的反应风险，将风险映射到 S 形曲线。
3. 确定最佳剂量区间 ：医生根据曲线的凸性部分，确定对患者最有利的药物剂量区间。
4. 创建智能合约 ：将最佳剂量区间和治疗方案写入智能合约。合约可以与医疗设备或药房系统连接，确保患者按照正确的剂量和时间服药。
5. 监测与调整 ：在治疗过程中，实时监测患者的反应和病情变化。如果出现异常情况，智能合约可以自动调整药物剂量或通知医生进行干预。

此外，在医疗资源分配方面，黑天鹅智能合约也可以提高效率和公平性。例如，在器官移植中，智能合约可以根据患者的病情严重程度、匹配度等因素，自动分配器官，避免人为因素的干扰。

2.3 日常生活中的应用

在日常生活中，黑天鹅智能合约也能为我们提供便利和保障。以下是一些常见的应用场景：
1. 出行决策 ：在决定何时出门上班时，我们可以利用智能合约分析交通状况、天气等因素，计算出最佳的出发时间。例如，智能合约可以根据实时交通数据，预测不同时间出发到达公司的概率，并提供建议。
2. 健康管理 ：在选择是否进行某项运动或饮食时，智能合约可以根据我们的身体状况、目标等因素，评估风险和收益。例如，对于患有糖尿病的人，智能合约可以分析某种食物对血糖的影响，并给出是否适合食用的建议。
3. 职业选择 ：在考虑是否接受一份新工作时，智能合约可以综合分析工作的稳定性、发展前景、薪资待遇等因素，帮助我们做出更明智的决策。

3. 黑天鹅智能合约面临的挑战与解决方案

3.1 技术挑战

• 性能问题 ：随着智能合约的应用范围不断扩大，对区块链的性能提出了更高的要求。目前，区块链的处理速度和吞吐量有限，可能导致智能合约的执行延迟。解决方案包括采用更高效的共识算法、优化区块链架构等。例如，一些区块链项目正在研究和应用分片技术，将区块链网络划分为多个分片，并行处理交易，提高性能。
• 安全性问题 ：智能合约的安全性至关重要，一旦出现漏洞，可能导致用户资产损失。为了提高安全性，需要加强代码审计、采用多重签名等技术。例如，在智能合约开发过程中，进行严格的代码审查和测试，确保代码的正确性和安全性。同时，使用多重签名技术，只有在多个签名授权的情况下，智能合约才能执行，增加了交易的安全性。

3.2 法律与监管挑战

• 监管不确定性 ：由于智能合约是一种新兴技术，相关的法律和监管框架还不完善。不同国家和地区对智能合约的态度和监管政策存在差异，这给智能合约的推广和应用带来了一定的困难。解决方案是加强国际合作，制定统一的监管标准。例如，国际组织可以牵头组织各国监管机构进行交流和合作，共同制定智能合约的监管规则。
• 法律适用性问题 ：智能合约的代码和条款可能与传统法律存在冲突。在处理智能合约纠纷时，需要明确法律的适用范围和解释方法。可以通过制定专门的智能合约法律，明确智能合约的法律效力和责任认定。

3.3 市场认知挑战

• 用户教育不足 ：许多用户对智能合约和黑天鹅理论的了解有限，缺乏使用智能合约的意识和能力。为了提高市场认知度，需要加强用户教育和培训。例如，举办线上线下的培训课程、发布科普文章等，向用户介绍智能合约的原理、优势和使用方法。
• 市场信任问题 ：由于智能合约涉及到用户的资产和隐私，市场对其信任度还不够高。可以通过建立第三方认证机构、加强信息披露等方式，提高市场信任度。例如，第三方认证机构可以对智能合约进行评估和认证，向市场证明其安全性和可靠性。

4. 未来展望

随着技术的不断发展和市场的逐渐成熟，黑天鹅智能合约有望在更多领域得到广泛应用。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：
1. 跨领域融合 ：黑天鹅智能合约将与物联网、人工智能等技术深度融合，创造出更多创新的应用场景。例如，在智能家居领域，智能合约可以与物联网设备连接，实现设备的自动控制和能源管理。
2. 标准化与规范化 ：随着监管政策的完善，黑天鹅智能合约将逐渐实现标准化和规范化。这将有助于降低开发成本、提高市场效率，促进智能合约行业的健康发展。
3. 普及化应用 ：随着用户教育的加强和市场信任度的提高，黑天鹅智能合约将逐渐普及到日常生活的各个方面。人们将更加依赖智能合约来管理风险、提高效率和保障权益。

为了更清晰地展示黑天鹅智能合约的发展路径，我们用 mermaid 绘制以下流程图：

graph LR
    A[当前状态] --> B[解决技术挑战]
    B --> C[完善法律监管]
    C --> D[提高市场认知]
    D --> E[跨领域融合]
    E --> F[标准化规范化]
    F --> G[普及化应用]

同时，我们列出以下表格，总结黑天鹅智能合约的优势和挑战：
|方面|优势|挑战|解决方案|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|技术|灵活可编程，可实现自动化风险管理|性能和安全性问题|采用高效算法，加强代码审计|
|法律监管|可提高监管效率|监管不确定性和法律适用性问题|国际合作，制定专门法律|
|市场认知|能为用户提供准确风险评估|用户教育不足和市场信任问题|加强培训，建立认证机构|

总之，黑天鹅智能合约作为一种创新的风险管理工具，具有巨大的潜力和发展前景。虽然面临着一些挑战，但通过不断地技术创新、完善法律监管和提高市场认知，相信黑天鹅智能合约将为我们的生活和社会带来更多的便利和价值。