《复杂经济学》是一本对经济学的传统观点进行了大胆挑战的书籍。作者以系统思考和复杂性科学的理论为基础，提出了新的经济学理论和模型，并对传统经济学的弊端进行了深入探讨。这本书对于理解现代经济现象和应对经济危机具有重要的启示和指导意义。
复杂经济学读后感第一篇
论文集。 1主流经济学关注市场的allocation而忽略了formation。复杂是人对外部的反应，Arthur的框架确切来说是非均衡经济学。关注历史，关注中观。 2El Farol Problem：归纳（类似于数值模拟）作为一种推理方式。 3圣塔菲人工股票市场：引入异质性预期，也就在演绎中引入不确定性。本文的预测器（遗传算法）比神经网络更透明（但是手搓策略毕竟太少了）。（我怀疑它能不能引入金融的自反性，打开随机的黑箱） 4收益递增和路径依赖。强调历史小事件，非常ssk，指出极大值的限度但不能超越这一限度。 5复杂经济：分散的交互，没有全局控制者，交叉分层组织，连续的适应，创新和新生态位（利基是什么鬼翻译），非均衡动力学。 6用“压力测试”找到政策的漏洞。但也就打打嘴炮。 经济演化归于技术演化归于排列显得庸常了。 后边都是讲故事没啥意思。
复杂经济学读后感第二篇
《技术的本质》售价80，本书售价100.。。
作者《技术的本质》5年后写了本书，然而全然失去了《技术的本质》中平易近人的写作风格跟诚恳的态度。《技术的本质》跟本书的译者不是同一位，也许有潜在的关系
书中多次反复提及“复杂经济学”是本人开创，从1987年开始研究巴拉巴拉，我是如何写出《技术的本质》这书的（感觉在推销）。。。
结果呢就是把各个论文放一起编辑了下，同义反复讲一个概念，举例也是用的“爱尔法鲁酒吧问题”和“圣塔菲人工股票市场”两个虚拟项目，1987年构思到21世纪还难以落地。。。
非经济学硕士博士且与自身相关不建议看了，费脑，书中提到的框架最后也没清晰表述给读者
易于访问且有些重复。不像亚瑟的第一本书那样具有革命性。 摘录几句： 像许多经济学家一样，我欣赏新古典经济的美妙之处；但对我来说，这个结构太纯粹、太脆弱——太脱离现实了。它生活在一个秩序、停滞、可知和完美的柏拉图世界中。没有它的是模棱两可的、混乱的、真实的。 观点中的市场是心理的、有机的和不完全有效的。从学术的角度来看，交易者——令人尴尬的是，理论认为理性的代理人——是非理性和迷信的。 重复的亚瑟，唉，仍然是可耻的原创思想。作者本人面相也不好
复杂经济学读后感第三篇
复杂经济学，简单说来，就是要打破古典经济学的重重羁绊：用异质的、非完全理性人替代同质的、完全理性人；研究方法是计算机模拟归纳来替代传统的数学演绎推导；复杂经济学专注于观察体系演变的过程以及“涌现”的现象，即注重考虑体系的非均衡过程而非体系的均衡解；为了能够体现经济模拟过程中的多样性，不得不考虑收益递增情况等等。
作者举了“爱尔法鲁酒吧”问题与圣塔菲人工股票市场两个问题来说明复杂经济学究竟是如何运作的。从认知的角度看，在这两个问题中，实验者给每个主体一堆不同的“解释器”，即数学模型，并给每个解释器一个分数作为评判的标准，主体根据这个分数选择在他看来最优的解释器，而当新的结果出现后，主体将更新自己对于解释器的分数，从而试图模拟复杂的认知。从结构的角度来看，不同主体之间可以相互“学习”，参考对方有效的“解释器”，为我所用，这样就建立了不同主体间的联系，加深了体系的结构。最后从“过程与涌现”的角度看，我们观察到了有趣的现象，如“泡沫与崩溃”，“集群波动”等等。
这种方法本质上是基于随机过程中的马尔可夫决策过程（MDP）。
收益递增与正反馈原理在作者看来这是复杂经济学的显著特征，因为只有基于正反馈，体系才会呈现复杂性与多样性，打破原有的结构，并建立新的结构。作者用正反馈来研究技术选择问题，发现基于正反馈逻辑的技术才可能发生路径依赖性，即人们从诸多目的相同的技术中选择了其中的一种。
“对一种经济学方法的描述，并不一定能构成一种研究纲领”。在我的理解中，基于“过程与涌现”的观点尽管提供了丰富的案例以及新颖的方法，但确实没有理论可以统领或联系一般现象，这便是复杂经济领域面临的最大问题。从新的角度去理解经济学，这条道路究竟能走多远，很大程度取决于这个问题是否能解决。
复杂经济学读后感第四篇
涌现（Emergence） 就是指系统中的个体遵循简单的规则，通过局部的相互作用构成一个整体的时候，一些新的属性或规律就会突然一下子在系统的层面诞生。 一个世纪以前，经济学家站在两座高耸山峰之间的底部，而山峰则隐藏在云层当中。他们想爬上高峰，但是不得不先决定要攀爬的是哪一座山峰。他们选择了有明确定义、遵循数学秩序的那座山峰。但是，当他们费尽千辛万苦登上了那座山峰，站到了云层上之后，才发现另外一座山峰要高得多。那就是过程和有机主义之峰。 该理论表明，这种事件会进一步引发其他事件，它们的传播有一些典型特征，如幂次法则（幂律，由很多小型且频繁的传播引起，只有极少数由大型且罕见的传播引起）、重尾概率分布（长程传播虽然罕见，但是仍然比正态分布所预测的更加频繁）[插图]，以及长程相关性（事件可以长距离、长时间传播）。
均衡经济学强调秩序、确定性、演绎推理和静态均衡，而复杂经济学强调偶然性、不确定性、意义构建（sense making）和一切变化皆有可能。
收益递增（Increasing Returns） 是指这样一种趋势：如果一种技术处于领先地位，那么在“正反馈”机制的作用下，它就会拥有更进一步的优势，从而可以获得更加领先的位置。
复杂性随着系统的进化而增加的途径有三种。第一种途径是，在共生，即进化的系统中，复杂性可能会通过“物种”多样性的增加而增加：在某些情况下，新物种可以提供进一步的生态位，从而使得更多的新物种得以涌现出来，导致物种总数稳定地以螺旋向上的形态增加。第二种途径是，在单系统中，复杂性可以通过结构复杂性的增加而增加：系统的内部子系统或子功能或子组分的数量不断地稳定增加，以便突破系统性能限制，或者增强其运行范围，或者用于处理异常情况。第三种途径是，复杂性可能通过“捕获软件”机制而突然增加：系统捕获更简单的元素，并学会将它们编写为“软件”，以便用它们来实现自身的目的。
亚历山大·蒲柏（Alexander Pope）的《人论》总结了启蒙思想的精华： 整个自然都是艺术，只是你未曾领悟； 一切偶然都有方向，只是你没能看清； 一切不谐，都是你不理解的和谐； 一切局部的恶，都是整体的善。 高傲可鄙，只因它不近情理。 凡存在皆合理，这就是清楚的道理。
复杂经济学读后感第五篇
1.发自心底的喜欢看书，能丰富你的思想，拓展你的视野，带给你新的想法和新的视角，让你一点点拓展你的认知边界，满心欢喜 2.读书能丰富你的认知维度，世界是多维的，你只看到了几个维度而已，带给你新的世界观、人生观、自我观 3.吸收这本书的重要思想就行了，一些细节不必过于关注、不必过于计较 4.复杂经济学认为经济是一个复杂系统，不均衡的、不确定的、非线性的、永远在进化，经济是一个进化的复杂系统，要有复杂性思维。 4.1复杂系统 是由大量组分组成的网络，不存在中央控制，通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。 5.涌现（Emergence） 就是指系统中的个体遵循简单的规则，通过局部的相互作用构成一个整体的时候，一些新的属性或规律就会突然一下子在系统的层面诞生。 6.经济结构是不断变化的 7.经济主体，如企业、消费者、投资者，不断改变自己的行为和策略，以便对他们共同创造的结果做出反应，而且这种反应进一步改变了结果，这又需要他们重新进行调整 8.在复杂经济学看来，经济是运动着的、永远在“计算”自身的。或者说，经济无时无刻不在重新构建自身。均衡经济学强调秩序、确定性、演绎推理和静态分析，而复杂经济学则强调偶然性、不确定性、理解（即意义建构）和对变化的开放心态。 9.复杂性科学（Complexity Science） 一门研究系统中相互作用的要素如何生成整体模式，整体模式反过来又如何导致这些要素发生变化，或导致这些要素调整以适应整体模式的科学。 10.行为主体在不断的探索、学习、适应，经济永远处于破坏性运动中 11.经济是不断地通过创造新要素来实现自我创造和再自我创造的。这些新要素通常是新技术和新制度，随着经济的进化，它们会产生新的结构。 12.复杂经济学却可以告诉我们，经济系统永远对各种各样的反应开放，它的每个组成部分永远对各种各样的新行为开放，包括通过钻空子来谋利、结构上的突然变化等。 13.复杂经济学以一种不同的方式来思考经济。它从来不将经济视为一个均衡系统，而是把它看作一个动态系统，一个不断进行自我“计算”的系统，一个不断自我创建、自我更新的系统。均衡经济学强调秩序、确定性、演绎推理和静态均衡，而复杂经济学强调偶然性、不确定性、意义构建（sense making）和一切变化皆有可能。 14.复杂经济学告诉我们，经济永远都在发明自身，永远在利用机会创造可能性，永远在应对各种变化。经济不是死的、静止的、永恒的和完美的，恰恰相反，经济是活的、永远处于变化之中的、有机的和充满活力的。 15.归纳推理：我们形成各种各样的工作假设，并根据其中最可信的那个工作假设采取行动，如果不再有效，那么就用新的工作假设取而代之。 16.经济会随着技术的进化而改变它自己的结构 16.1经济不仅必须随着技术的进化而重新调整适应，而且还必定会随着技术的进化不断地形成和重构。这也意味着，经济的特征，即它的形式和结构必定会随着技术的变化而变化。 17.不断改变自己大脑中的思维结构、思维节点、思维模型 18.经济学是关于不确定性的理论，是一门艺术，和严谨逻辑的科学是不一样的
19.经济中自然会出现复杂系统。经济行为主体，不管是银行、消费者、企业，还是投资者，都会不断调整自己的市场行动、购买决策、价格，并做出预测，以便适应所有这些市场行动（或决策、或价格、或预测）所共同创造的市场形势。
复杂经济学读后感第六篇
人工股票市场 这本书中提到的人工股票市场实验非常有趣。市场参与者在其预测空间中的探索速度对市场体制的形成起到了重要的作用。当然，这是一个计算机实验，行为主体的探索速度通过改变程序来设定。在现实世界当中我认为行为主体改变预测模型的速度也应该看成是一个涌现的结果。我认为个体心理因素对于我们预测模型的改变速率是有影响的，但是在整体上对于大多数人的预测模型改变速率起到影响的应该是市场因素。我的意思是，市场中天然就存在着能够通过模型很好预测的分形市场也会存在着模型很难预测的分形市场。这两种状态的市场他们所涉及的信息披露以及投资者为了处理这些信息而要掌握的知识水平是不同的。这两类市场吸引子吸引了有着不同投资目标和投资策略的行为主体在分形市场上聚集。
技术的演进 这本书中提到的观点是，经济是它自身技术的一种表达，经济是其自身的生产方式的一个生态系统。也就是说，技术的演进推动了经济的演进。我觉得很多时候，我们做投资会把眼光集中在在对某一种技术的理解程度之上。这也就是说，现在做投资可能更多需要一些专业的人才。但是技术无时无刻不在变化。即便是专业的人才，可能也很难跟进这种变化的速度。我觉得更为紧要的是要掌握一种技术演进的视角。这种视角能够帮助你区分在各种各样的技术当中，哪些技术才是最本质，最重要的。可能由这些技术而衍生出来的其他技术最终就慢慢的推动了经济的演变。
以涌现的视角来看待经济系统
《复杂经济学》印象笔记
复杂经济学读后感第七篇
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收益递增现象是作者早期工作的重要成果之一，它是指如果一种技术处于领先地位，那么在“正反馈”机制的作用下，他就会拥有更进一步的优势，从而可以获得更加领先的位置。这在现在很容易理解，但在以前的传统经济学里似乎找不到解释这种机制的内容。
作者说收益递增的规律已经在硅谷为代表的互联网市场得到的充分的应用，现在每一项新技术、新的商业模式开始运营，市场就会疯狂的投钱，用早期的巨亏来换取竞争优势，占领更多的市场，从而让其他技术、其他玩家没有进化的可能。这种快速缩短商业周期的玩法，在以前几百年里是无法想象的。这其中，亚马逊就是最典型的案例。
“如果一个系统只存在负反馈（在经济学中，叫收益递减），那么系统很快就会收敛到均衡状态，表现出“死”的行为。如果一个系统只存在正反馈，那么系统会偏离均衡，表现出爆炸性行为。如果同时包括正反馈和负反馈，系统才会表现出“有趣的”或者“复杂的”行为。”
其中有三种典型的非均衡现象：
一、资产价格变动的自我强化，或者通俗的说是“泡沫和崩溃”。最简单的是：根据上一篇笔记中描述的，人群都在使用各种各样的预测模型。其中一群人发现：“如果股票在最近K日内连续上涨，则下一个交易其内会继续上涨X%”，我们暂时称他们“交易者”；另一群人发现：“如果当前股票价格是基础盈利或股息的Y倍，那么预期价格会下跌Z%”，我们暂时称他们“投资者”。
第一种预测行为会导致“泡沫”：如果价格上涨，则交易者发现自己的预测模型有效，进一步买进，导致价格继续上涨。到最后，当这种预测驱动价格上涨的一定高度后，会引发第二种预测。于是投资者开始卖出股票，股价下跌，这样终止了第一种模型的有效性，导致交易者动摇了对第一种模型的信心，也开始抛售，最后导致了股价的“崩溃”。
大家都想找这两种模式切换的时刻，这甚至成为左侧交易者的“圣杯”，但实际上这种切换的规模和持续时间各不相同，而且发生时间很随机。唯一可以预测的是，这种切换的现象肯定会发生，并且振动规模大小有一定概率分布。唐书房最近一篇文中有一句有意思的话：
其实内在逻辑就在于复杂系统中不同时间不同情况时，基于技术面的预测模型的预测能力是不确定的。
二、第二个暂时现象是集群波动，即低波动期和高波动期随机交替出现的现象。在现实金融市场数据中，这种随机的低波动期和高波动期交替的现象，被称为“广义自回归条件异方差行为”（GARCH）。
PS：高晓松经常说的“大师总是一波的来，一波的走，中间可能沉寂很长时间”，感觉也属于这种涌现的规律。
三、我们称为突然渗透的现象。如持有不良资产的银行出现流动性危机，会很快通过多米诺效应传遍整个银行体系。……而根据作者的研究表明：只有当模型中所刻画的调节强度或联系强度的基本参数阈值超过某个阈值或达到了某个临界水平时，一些现象才会出现。在这个关节点上，系统的整体行为会出现相变……该理论表明，这种事件会进一步引发其他事件，他们的传播有一些典型特征，如幂次法则（幂律，由很多小型且频繁的传播引起，只有极小数由大型且罕见的传播引起）、重尾概率分布（长程传播虽然罕见，但仍然比正态分布所预测的更加频繁）、以及长程相关性（事件可以长距离、长时间传播）。这些在现实的复杂系统中，这些特征都是显而易见的。
复杂经济学读后感第八篇
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《复杂经济学》的最后几章还提到了一个我感同身受的话题，即理性主义和经验主义的选择。作者把理论知识、逻辑推演等帮助理解世界而构建出的模型系统的教育成为理论教育，即我自己认为属于理性主义的范畴。而对于过去历史发展、经验总结等对真实世界的直觉上、感官上的接触，称为“经验”教育，即我自己认为属于经验主义的范畴。
（PS：其实我自己对这两个词的接触更多来自顾准的文集《从理想主义到经验主义》，而非来自各种哲学书籍。相比各种哲学理论分析总结，顾准自己亲身经历这种经验层面的细节描述带给我的震撼要大太多了。）
在作者看来，现代的经济学教育侧重于经济、金融学科的理论教育。“有两个途径用于我们构建不同类型的关联。这两种关联不是完全不同的，不过的确分别位于一个频谱的两端。我把其中一端成为“理论”，另一端成为“经验”。一段是“窄”的“准确性”，另一端是“宽”的“启发性”。”
他说：
“在经济学教育中，接受研究生教育的人，必须在一两年内掌握至少20-30个经济学理论模型，即“薄”的关联。这些理论模型包括委托代理模型、囚徒困境模型等。……很长时间以来，经济学教学一直倾向于强化理论教学，而不惜牺牲经济史和案例教学。……带着这种偏爱理论、鄙视经验的倾向，我们取消了来自历史-经验的更广泛的隐喻，即“厚”的关联。这部分可以让学生将他们的模型置于一个适当的视野中，或者说理论提供了语法，他们则提供了词汇。他们所能提供的丰富的思想和广泛的关联，是理论不可能相比的。”
最终，在无数次这样的思考和权衡中，即从大量做梦般的联想中，会涌现出一系列假说或复合图景。只有到了这个阶段之后，才可以考虑如何应用理论的问题。
我觉得能很好说明这两者区别的一个例子，就是自己看书和收听”每天听本书“这类音频节目的差别。
现在很多知识付费平台都有“每天听本书”、“十五分钟一本书”类似这样的节目，通过其他人帮你总结一本书的梗概和精彩片段，然后号称这样就省去了自己读书的时间。我觉得这是非常大的误解。
因为自己看书时，除了整本书的逻辑脉络和故事梗概之外，你不得不去看各种书中的细节。而很多时候，真正能打动我们、彻底说服我们的是一些小细节，而且每个人都不尽相同。如果只去收听别的帮你总结的梗概脉络，就缺少了作者所说的“厚”的关联。
更重要的是，很多书中观点，第一次看时没感觉、甚至不认同。但当作者围绕观点展开时，会用无数个角度来阐明这个核心观点，经常是某一个小小的角度使你真正理解了作者想表达的内容，才起到了融会贯通、醍醐灌顶的目的。这是在听书时很难得到的体验。
前几天，跟同事讨论期权交易，我说我现在倾向于卖出认沽轻度虚值的期权（前提条件是我本来就想以比目前市场低一点的价格买入50ETF）。虽然我觉得这种策略还不错，可以增厚收益，但各种解释同事好像都没有太多感觉（这种情况我非常理解，因为我在别人说某个策略时也经常不感冒，因为双方了解的背景知识是不一样的）。
直到最后，我提了一个巴菲特也使用期权的例子（虽然动则提巴菲特，感觉很像伪价投的韭菜）：因为巴菲特虽然对滥用衍生品很谨慎，但不代表完全拒绝，合理使用衍生品是可以增厚收益的，例如他在投资可口可乐时一度觉得当前价格有点偏高，于是卖出行权价较低的认沽期权，如果跌倒这个价格就高高兴兴买入，如果没有跌倒行权价，至少还可以收一点期权费。举了这个例子，同事突然觉得好像有点意思的样子。
因此，如作者所述，只有经过大量历史的、经验的积累，才能对某个理论观点有感性认识，才可以合理掌握某些知识框架和体系。
另外，值得提醒的是，虽然作者只是在说经济学教育，但小到个人教育、大到国家治理，经验上的探索都是必不可少的，如小平同志说的“摸着石头过河”就是这类重视经验积累的至理名言，而反之凭空建立一个理想国的可怕威力，在历史上太多次造成了不可磨灭的伤害，这是后人不可不警惕的。
复杂经济学读后感第九篇
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最近看书巨慢，《复杂经济学》这本书阅读+整理笔记，前前后后快花了一个月。但从结果来看，很值得。如果去年的阅读中《人类简史》三部曲感觉很震撼的话，这本《复杂经济学》可以算是上半年阅读中触动比较大的一本了。
自己豆瓣想读的列表中有好多本《XX经济学》，比如《魔鬼经济学》、《疯狂经济学》、《小岛经济学》、《亲爱的卧底经济学家》等等。有的是将经济学基础知识通俗化的解释给大众，有的侧重于用经济学解释一些非经济学的现象，而市面上更多的是蹭经济学的热度，质量参差不齐。所以虽然很早就关注了这本《复杂经济学》，但一直没想着读。直到最近在“小肯龙门阵”和其他推荐书的列表中看见大家评级都比较高，因此才沉下心来读它。
哦。豆瓣评分肯定是五颗星了。而且由于摘录作者的精彩语句太多，我可能得分好几篇笔记来总结了。
总体说，《复杂经济学》是作者数十年来主要论文和学术成果的总结，还有很多在此基础上关于复杂系统、不确定性、技术进化和“他眼中的”经济学等等汇总而成的世界观的描述。
作者认为，传统经济学那种均衡的、通过联立数学方程可以得出解析解的世界观对于真实世界的解释力越来越差，“很多东西是现在经济学无法接纳进来的，如政治、权力、阶级、不确定性、创造生成和发展对经济的影响，全都被“关在了经济学殿堂的门外”。”（点评：如资本市场的泡沫与崩溃、次等技术却占据全部市场（键盘布局）等现象都非传统经济学能解释的）。所以作者得寻找新的、更好解释经济活动和技术进化中各种现象的世界观，而作者本来就是物理学家出身，加之60-70年代以后博弈论、计算机、生物学和量子物理等大发展，为作者借用这些学科来处理经济问题得到了可能。
其中关于我们的世界观逐步从“机械、可预见、静态的”逐步向“不断进化的、不可预见的、永远发展的”方向发展的描述非常精彩。作者说：“新古典经济学继承了启蒙运动的思想，即我们观察到的混乱无序的世界只是表面现象，背后隐藏着秩序、理性与完美。它还继承了19世纪末的物理学观念，尤其是这种观念：大量相互作用的同质元素，可以通过简单的联立数学方程式一次性地全部分析清楚。到了20世纪中叶，这种观念在经济学中导致了如下这种愿景：经济学理论的核心，可以简单的用数理方程表示的定律来刻画，从而实现公理化。”但到了今天，“任何学科都在经历重大转型：从将世界视为高度有序的、机械的、可预见的、在某种程度上静态的，转变为将世界视为不断进化的、有机的、不可预测的、处于永远发展中的。物理、化学、数学、地质学都是这样，经济学也不例外。虽然现在经济学相比其他学科稍微有点落在后面了，但它终究是要追随时代精神的。”
作者继续说到“任何学科的改变都需要一代人或更多的时间完成，博弈论花了大约四五十年的时间才算进入主流经济学殿堂。早在20世纪60年代就已经出现的行为经济学，也是到现在才开始登堂入室。”作者的解释正好回到了我的疑惑，即现在感觉有很多学者在从不同的角度分析解释现在金融市场的各种问题，如之前看了还木有看完的《市场的错误行为》、《股市为什么会崩盘》，感觉里面用了很多的分形理论，还有如罗伯特席勒的各种书（但感觉他更多的是从不同角度总结归纳市场表现，而没有触及到泡沫和崩溃内部的演化过程）等等，但都没有统一的理论，甚至连大家公认的学术名词都没有，大家都是各说各的、百花齐放。这就是作者所说的，关于复杂系统的知识体系还未建立，大家都处于攀爬的过程中，大家都在尝试描述和解释这个体系，但到目前还没有成型。
如书中一章结尾提到：1996年，研究经济思想史的专家David Colander说：一个世纪前，经济学家站在两座高耸山峰之间的地步，而山峰则隐藏在云层当中。他们想爬上高峰，但是不得不先决定要攀爬的是哪一座高峰。他们选择了有明确定义、遵循数学秩序的那座山峰。但当他们费尽千辛万苦登上那座高峰，站在云层上之后，才发现另一座山峰要高得多。那就是过程和有机主义之峰。
说了这么多，看这篇读书笔记的同学们可能都还不知道作者提出的这些复杂系统理论，到底要能解释哪些实际问题？太多了，我举一些例子，这其中有的是作者研究内容，有的是我自己想到也属于复杂系统的范畴。
1、作者提到的资本市场的各种表现，如为什么会有泡沫和崩溃？
2、为什么价格走势有时候保持长时间的平静，在一个区间震荡，而有时候则形成突破，开始剧烈波动？
3、技术是如何进化的，在某些领域为什么不是最优的技术会最后占领整个市场？
4、普通经济学教给我们的收益递减原理，但现在以互联网领域为代表市场更多出现的是收益递增、赢家通吃的局面，收益递增是如何形成的？
5、我自己还想到的，其实舆论和历史的形成，也属于复杂系统的形成过程。很多时候事实的形成过程非常复杂，而且可能一个结果并非有某一个原因导致。但在后续的舆论发酵中会愈演愈烈，最后给出的历史评价、舆论导向会非常意想不到，而且很有可能大幅度的偏离事实真实情况。我们经常提到的“众口铄金”、“墙倒众人推”都是这种过程世俗化的描述。
6、作者对技术进化的分析，其实也非常像各种技能进化的过程，如音乐技能、体育技能都是先从很小的细节入手，熟练掌握一定数量的基本技能，然后开始在此基础上堆叠、变化、迭代，从而演化出极其繁复的表现形式。
……可以说，随着科技的进步，人们正在慢慢告别机械思维的认知时代，而这个世界的复杂性和多样性也正在慢慢的展现在人们面前。还是作者的原话精彩：“世界是不可能被还原成纯逻辑的，也是不可能锁入纯逻辑的铁笼里的。或迟或早，世界总有一天会突破纯逻辑，将真实的混乱一面呈现在世人的面前。”
复杂经济学读后感第十篇
作者是经济学教授，本书是作者二三十年前的专业经济学论文集。
作为非经济学专业读者，我读后感觉大部分内容比较枯燥。也还有一些有点意思的信息。
作者基本的思想是：经济学类似于生态系统，可以描述规律，但是没法用方程式精确预测。
总体评价3星，有一些参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄，#号后面是kindle电子版中的页码，【】中是我根据上下文补充的信息：
1：有关复杂经济学的“杀手级应用”，我能想到的有两个。一个是我在20世纪80年代发展起来的收益递增经济学。它阐明了网络效应是如何导致“锁定”，或者说市场被一个或少数几个参与者统治的。#249
2：另一个“杀手级应用”是资产定价。复杂经济学从不假设存在一个（理性预期）均衡，也不打算去找到这样一个均衡。它假定，投资者并不知道市场是怎么运行的，必须自己去学会怎么做才是有效的，而这种学习本身就会改变市场。#252
3：复杂经济学（Complexity Economics）是一门超越了均衡层面的经济学理论，认为经济不是确定的、可预测的、机械的，而是依赖于过程的、有机的、永远在进化的。#383
4：复杂系统（Complex System）是由大量组分组成的网络，不存在中央控制，通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。#446
5：2009年，《经济学人》（The Economist）杂志的一篇文章严厉地指出，华尔街绝不是金融危机的唯一受害者，标准的新古典经济学也是，它已经随着金融的崩溃而崩溃了。#709
6：这些经济学家明确地告诉我们：均衡就是经济的自然状态。但是，我认为事实并非如此，绝对不会如此。我敢肯定，非均衡状态才是经济的自然状态，因此经济始终处于变化当中。#839
7：破坏性运动的另一个动力是技术变革。大约在100年前的1912年，熊彼特提出了一个著名的观点，他指出“经济体系中存在着一种力量，这种力量能够破坏任何可能达至的均衡”。这种力量来源于“生产方式的新组合”，我们现在称之为技术的新组合。#874
8：正反馈可以说是复杂系统的定义特征，或者更确切地说，正反馈和负反馈同时存在、共同作用，是复杂系统的定义特征。#1117
9：事实上，它与生物学理论相类似。即便是在达尔文出版《物种起源》一书后的今天，也没有人能够成功地将新物种的产生、新物种生态系统的形成，以及进入某个特定物种主导时代的过程，归纳为一个方程组。#1231
10：因此，生物学理论是理论，但不是以数学形式表达的理论；它是以过程为基础的，而不是以数量为基础的。总之，生物学理论是程序性的。同理，一个关于形成和变化而又周详的经济学理论也将是程序性的。#1238
11：好在到了今天，经济学家们都非常清楚，关于资源配置的“数学分析”，不但远未包含所有经济问题，而且也不能很好地处理经济形成、探索、适应以及质变等问题。#1270
12：如果我们回头看看过去25年间发生的历次经济危机，就会发现：所有这些危机在很大程度上，都是由于少数处于有利地位的“大玩家”利用经济系统中的漏洞而造成的，或者说是由失控的市场所导致的。#1295
13：复杂经济学告诉我们，经济永远都在发明自身，永远在利用机会创造可能性，永远在应对各种变化。经济不是死的、静止的、永恒的和完美的，恰恰相反，经济是活的、永远处于变化之中的、有机的和充满活力的。#1337
14：在圣塔菲的峡谷路，有一家名为“爱尔法鲁”的酒吧。每个星期四晚上，酒吧都有表演。人们如果预期那里人不多，他们就会去；如果预期那里人很拥挤，他们就不去。我马上意识到，这是一个很有意思的决策问题。#1344
15：复杂经济的6大特征：分散的交互作用；没有全局性的控制者；交叉分层组织；连续适应；永恒的创新；非均衡的动力学。#2428
16：具有这些性质的系统，通常被称为“自适应非线性网络”。这个术语是约翰·霍兰德创造的。在自然界和人类社会中，这种自适应非线性网络随处可见：神经系统、免疫系统、生态系统，以及经济系统。#2447
17：社会和经济生活中有一个一般规则：给定任何一个系统，总会有人找到一种利用它、剥削它的方法。或者说得更简洁一些，所有系统都会被玩弄。我这样说，并不是因为我愤世嫉俗。恰恰相反，我在这里指出的是一个有普遍意义的观察结果，#2676
18：12年后【1977年】，美国向市场开放了医疗保健服务，目的是为了引入竞争和降低成本。但是事与愿违，结果却产生了这样一个系统：每个关键的参与者都能找到某种方法，来利用这个系统谋取自己的利益，从而有害于整个系统。#2732
19：第三种类型的剥削，发生在当由一些行为主体组成的小团伙控制了系统的部分重要资源，并将其用于满足自身的目的时。经济系统中的这种剥削，类似于计算机系统中病毒对计算资源的剥削。这个小团伙实际上接管了一部分系统，并且利用它来为自己谋取利益。#2791
20：经济是一系列活动、行为、商品和服务流，是以技术为中介或被技术所覆盖的。也就是说，我一直在讨论的那些方法、过程和组织形式构成了经济。经济是其技术的表达。#3268
21：使用碳基燃料的技术带来了全球变暖问题。使用原子能，即一种环保的清洁能源的技术，则带来了很难处理的核废物问题。而航空交通则意味着病毒在全球迅速蔓延的一种可能性。在经济中，解决方案导致问题，而问题又指向进一步的解决方案。#3410
22：在他笔记的第422页，达尔文这样写道：世界上，动物的极大数量取决于它们的结构和复杂性……因此当形式变得很复杂时，它们也就打开了增加自身复杂性的手段的大门。#3550
23：复杂性在一个系统的“根基”附近坍塌这种现象，在一个大相径庭的情境下也可以观察到。科学发展史上，当新的理论突然取代精心构筑且得到了详细阐述的旧理论时，这种情况就出现了。其中一个很好的例子是，经开普勒-牛顿改进过的哥白尼理论造成了托勒密天文学的崩溃。#3606
24：突然涌现的简单性，往往会切断原先的复杂性增长之路，并建立一个全新的基础，让复杂性再次增长。总的来说，在这种复杂性与简单性之间的“拉锯战”中，在更多时间内占据上风的通常是复杂性。#3612
25：事实上，澳大利亚本土出生的画家，整整花了一代人的时间，才画出了看上去真正像澳大利亚的树的画。在此之前，来自欧洲的画家会在不知不觉间进行“欧式”联想，并“强加”给澳大利亚。#3996
26：已经有好几位经济学家，如布洛克、拉克尼肖克（Lakonishok）和勒巴伦等证明，技术交易在统计上确实是有利可图的。#4163
27：不过很快我就开始意识到，许多投资者之所以在900的位置卖出股票，只是因为它是一个整数。但是，这将使价格触及900后会出现回落这种预期成为一个自我实现的预期。#4204
28：复杂体制的另一个涌现性质是GARCH行为，即在股票价格的若干个高波动期与若干个“静止期”交替出现。这也是标准资产定价理论无法解释的一个现象。#4256
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复杂经济学读后感第十一篇
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其实这部分内容是作者另外一本《技术的本质：技术是什么，它是如何进化的》要讲的主要内容，准备找时间也把它读了。
经济是技术的表达
根据作者的观点，经济的表现形式是从技术进化中涌现出来的，经济是技术的表达，技术是经济运行的骨架。可以说技术并不是造成经济改变的唯一因素，但很显然是最主要的一个因素。
作者对于技术和经济关系的描述，非常类似马克思理论中经济基础和上层建筑相互影响的关系（当时学政治经济学时，觉得马列主义这部分是最能理解、最接近现实的部分了）。只不过，之前被称为“政治经济学”的理论体系，由于属于文字描述型，不属于能够被一般化的理论推理而只能被边缘化。虽然被公认为符合现实、有用，但却得不到大家的一贯尊重（作者说的地位应该指在西方国家吧）。而现在，包括作者在内的复杂系统学者则是希望具体研究技术的进化路径具体是什么样的，以及如何推动经济发展的。如作者所说：“利用复杂经济学，我们能够从理论上系统地研究世界的形成；利用政治经济学，我们能够通过直觉方法和经验方法来研究世界的形成。政治经济学的一个主要优势，就是它的历史感和时间感。”
技术是怎么进化的
作者总结的过程大致如下：
“1、新技术作为一个新元素进入了活跃技术集合；
2、该新元素可用于替换现有技术或现有技术组件；
3、该技术作为支持技术和制度安排，建立了进一步的“需求”和机会利基。特别是，这种需求可能源于新技术导致的新的技术、经济和社会问题。因此新技术带来了对能解决这些问题的进一步的技术需求。
4、如果旧的、被替换掉的技术从技术集合中退出，那么他们的随附需求也会消失，当然他们提供的机会利基也会消失，因此填补这些利基的元素和创新也会不再活跃。
5、新元素作为未来进一步的技术会变得活跃起来。这意味着，新元素会带动使用它和容纳它的其他技术。特别是，它可能导致包含它的新组织的产生。
6、经济会重新调整以适应这些步骤。成本和价格也会相应的发生变化。”
如果结合各种技术进化和产业变革的历史来看，以上的过程会变得有趣一些。作者提到了很多案例如键盘的布局、交流电、机械纺织替代手工纺织、汽车替代马车等等。以汽车替换马车为例，以前，不同类型的马车车厢制造者、马具制造商、铁匠铺和马种繁殖场等形成了一个共生进化的生态。汽车出现后，所有这一切都崩溃了。与之相反，以燃油汽车技术、石油勘探和精炼技术和内燃动力技术等为基础的一系列相互连接的新“利基制造者”，则组成了一个新的网络。
作者强调：“随着它（旧技术如马车）的消失，他的一些组件技术也可能不再被使用。于是这些技术也从活跃技术集合中消失。这样一来，大量技术可能会雪崩式的从活跃技术集合中“扫地出门”。这种或大或小的雪崩，就是熊彼特所说的“创新性毁灭的风潮”。”
更精彩的是，“如果新实体对旧实体的替换发生在等级体系的基底附近，那么系统复杂性坍塌的概率就会非常高，因为这种等级体系的每个层级都依赖更基础的层级。而如果发生在等级体系的端点附近，那么复杂性坍塌的概率就会很低。因此，在一个共生进化系统中，多元化是拓展还是坍塌，很大程度上取决于等级体系的依赖机构。”关于这个观点，我觉得最佳的案例就是“日心说代替地心说”，属于典型的复杂性的坍塌。
技术进化史的借鉴意义
了解以上过程有什么用呢？以键盘的布局和交流电的进化史为例，它充分说明了这种进化筛选出来的并非当时最优的技术，整个进化的进程存在大量的随机性。“动力学分析允许技术被采用期间发生“随机事件”的可能性，因此通过动力学分析可以研究这种随机事件是如何影响对结果的“选择”的，即一系列随机的“历史事件”是怎么累计起来的，并推动了一个趋向某种结果（即特定市场份额）的过程。同时，别的一系列随机的“历史事件”也会积累起来，并推动另一个趋向另一个结果的过程。这种分析还可以解释人们熟知的收益递增的两大属性，即不可预测行和潜在低效率性是如何出现的。”
因此，“当我们观察到一种技术或一种经济结果压倒了它的竞争对手时，对那种执着于通过寻找赢家的“先天优越性”来解释它被采用的原因的做法，我们应该保持警惕。”（这不像极了爱情，哦不，历史么。成王败寇，赢者注史，都会说自己是天选的统治者，然而历史哪有这么“天注定”？）
对于政府而言，了解技术的进化过程对政策制定也有很大帮助。因为在新技术诞生早期，真正好的技术未必能竞争过其他技术，很有可能出现“列币驱逐良币”的现象（如等离子和液晶，或WIFI和WiMax等等）。“在这种情况下，就缺乏一个行为主体间的市场，能够诱使人们去探索有前途但更昂贵的“不成熟技术”。标准的补救措施是让早期开发者拥有获得一定补偿的权利，即专利制度。另一个替代方案是，由某个政府权利机构根据某个有希望但不太受欢迎的技术路径，去对采用和开发进行担保。”
从这种角度来看，西方世界责难中国政府采取不正当竞争，或者羡慕中国的制度优势，不是没有道理的。但从长期来，政府的选择也充满了不确定性，而投入成本也不低，很难评价这双“无形的手”该不该有。但可以借鉴的是，“政策要想成功，应该去通过影响经济结构形成的自然过程，而不能通过强行实现某种静态结果。”这是作者想要告诉我们的。
复杂经济学读后感第十二篇
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理性假设缺陷多
在作者最知名的论文-“爱尔法鲁酒吧”问题里面，他希望研究的是作为一个并非全知全能的人是如何做出自己认为最好的选择的。
PS：爱尔法鲁是圣塔菲一个小酒吧，每个星期四都有表演。如果人们预期晚上酒吧人不会多，他们就去；如果人们预期那里人很拥挤，他们就不去。作者认为，这是一个有意思的决策问题，“如果认为人多”，这种预期会导致没人去；“如果认为人不会多”，这种语气会导致非常拥挤。也就是说，预期所导致的结果，恰恰否定了预期。
作为非学术的读书笔记，我更在乎作者的结论以及衍生的世界观，具体研究过程不再展开了。
作者认为：“完美理性或演绎理性，在面对复杂情况时必定会“力不从心”，原因有二：
第一个原因显而易见：当复杂性超过一定程度时，人类的逻辑思维能力就无法应付了，这就是说，人类的理性是有限的。
第二个原因是：在多个行为主体相互作用的复杂环境下，任何一个行为主体都不能假设与自己互动的其他行为主体的行为是完全理性的，因此每个行为主体都不得不猜测其他行为主体将如何行动。这就是说，他们必须依据主观信念以及关于主观信念的主观信念来做决策。因此也就不存在客观的、明确的、共同的假设了。问题本身将变的晦暗不明。”
对于复杂性超过一定程度，人类的逻辑思维能力就无法应付。作为“愚蠢的人类”，我深有体会……我经常想这样一个问题：
我们特别喜欢用一个X轴、一个Y轴和一个原点组成的四象限的坐标体系来分析各种问题，你仔细想想会发现好多模型都用的坐标轴，如excel上几乎全部的平面图表（曲线、点、柱状、气泡等等）、管理学的SWOT分析和BGC矩阵、经济学的供求曲线等等，为什么呢？
我觉得可能是因为我们是三维空间的人，我们很容易理解平面的环境。但问题是平面的坐标体系一般只能包含两、三个分析因素（要么X当自变量、Y当因变量；要么X和Y都是自变量，用气泡面积等别的表达方式当因变量）。
如果分析因素再多一点，怎么办呢？我们还能再加一个Z轴，通常表示时间或者其他影响因素。（估计在没有计算机之前，三轴坐标的立体图使用频率更少）。但如果更多维，应该用什么形式展现呢？抱歉，没有办法，因为我们基本都不能靠理性想象是什么样子。我努力看过一些关于多维宇宙的视频啥的，智商不够，看不太懂。因此，最后只能用表格、数据透视表等平面图表来总结，需要分析哪个维度时，调整表格分类汇总来处理。
每个人都有一套“缓慢周转的假说库存”
那碰到问题该怎么办呢？
作者说：“在碰到复杂和不确定性的情况下，我们只能适度的演绎推理逻辑能力，但我们特别擅长观察、识别和匹配模式。
因此，我们碰到复杂问题时：
1、我们会先搜寻模式，并利用找到的模式来简化问题，
然后2、构造临时的内部模型或假说。
接着，3、我们会根据当前的假说来进行局部演绎推理，并采取行动。
4、当我们接到来自环境的反馈后，我们对当前加强假说的信念可能会强化，也可能会弱化；
5、那些没有用的假说将被抛弃，
并6、在需要时用新的假说来替代。换句话说，当我们不能完全依靠演绎推理时，我们就用简单的模型，来填补我们理解中的空白。这种行为是归纳性的。”
以上即为人们思考问题的常规路径。
基于此，作者建立了一个对于这个过程的模型。“这是一个会“学习”的系统。通过“学习”，行为主体知道他们的假说当中哪些是有效的，他们会不时舍弃“表现不佳”的假说，并生成新的“想法”以便取而代之。行为主体坚持当前最可信的假说或信念模型，但一旦它不再有效，他们就会放弃它，转而采用一个更好的。当然，这会导致一种内置的滞后。一个信念模型之所以被坚持，不是因为它是“正确的”，行为主体没有办法知道它是否正确，而是因为它在过去是有效的，因此在认定他应该被舍弃之前，必须先积累一些关于它的“失败”记录。一般而言，每个行为主体都可以说，有一个据此采取行动的“缓慢周转的假说库存”。”
看上面的描述会非常枯燥，但如果结合我们自己的实际经验，则会容易理解。以炒股为例，很多人决定买卖股票所依据的模型（即买卖的理由）会有很多，有的基于股票基本面，有的基于历史走势的技术分析，有的甚至来自小道消息。在某一个时点，你会选择哪个模型呢？一般你会选择“最近一段时间以来，你觉得最有效”的那个。如前几次股票遇到60日均线就开始反弹了，你据此成功抄底，那这一次再次出现跌至60日均线时，你对这个理由很有信心，因此你会选择这个模型作为你买入的依据。而如果这一次买入后股票反弹失败，甚至继续暴跌，你可能对这个模型失望，从而开始寻找别的决策理由。
那为什么不能选择“正确的”模型了，因为现实中金融市场是典型的复杂系统，不存在所谓“正确的”模型，每个决策者的决策会再次改变现实走势。所以很多关于复杂系统的说教告诉我们，如果一个系统属于复杂系统，则很难找到“因为A，所以B”的因果关系，即使有也是阶段性不稳定的，复杂系统中的逻辑关系更多通过概率来体现，且是实时动态变化的。
当然，以上只是作者研究的出发点，作者更关注的是基于以上微观层面的“缓慢周转的假说库存”，每个人做出自己的决策依据，最后在宏观层面上这个复杂系统的表现会成怎样的，有哪些特点，如何对这些特点做出解释。
PS：你看，这套假设是不是接近我们的真实感受，而非把我们假设成一个完全理性的人。
