数据资本时代

在所有这些市场中，价格都是关键因素。我们以预测市场为例。当参与者分享他们对未来事件的预测时，他们会把所有信息汇集起来。但是我们怎么知道哪些信息是准确的，哪些是不准确的呢？我们即使把自己所掌握的全部信息进行平均，也不一定能离真相更近一些。我们询问更多的人，把他们的观点进行梳理和整合，也不一定会更接近真相。正如孔多塞侯爵在200多年前所提出的那样，只有当每个新来的人都有大于平均的机会来了解真相时，增加更多的人才会起作用。然而，当预测市场允许参与者用真正的货币进行交易时，总体的预测结果往往会得到改善。这是因为，那些对自己预测的信息的准确性有信心的人，会更愿意对他们的预测下更大的赌注，这样在预测正确时，他们才能获得最大回报。他们的嘴巴预测什么，他们的钱就会投到哪里。因此，他们的交易代表着自己对预测的信心，他们的观点也就更加重要。这样做虽然并不能确保所有的预测都是正确的（事实远非如此)，但是这比我们给予所有信息以同样的重视程度要好得多。

谷歌的预测市场试验就是一个现实世界中的例子，它将市场与金钱结合起来，从而能够对未来事件做出更准确的预测。自2005年以来，谷歌公司一直要求员工回答有关科技产业，甚至整个世界的潜能开发问题。例如，员工可能会被问道：“谷歌电子邮件应用Gmail在本季度末会拥有多少用户?”“谷歌会建立俄罗斯分部吗?”每个间题都有固定选项供员工选择。参与预测市场活动的员工会获得公司内部的代币，他们可以用这些代币来下注。他们如果选择了正确答案，就可以得到更多的代币Goobles，并用这些代币去换取奖励，而且在每个季度末，他们还可以用代币兑换彩票。这样一来，只有在感觉自己能正确回答问题时，市场参与者才会有动力花费他们自己的代币，因为这样做才能增加自己获得奖励的机会。价格激励机制在这里起了作用：市场不仅长于判断谷歌各项目的相关事件的发生概率，而且能够促进信息的流动与处理。

数据资本时代

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市场与货币的结合为协调人类活动提供了一种了不起的方式，这种观点获得了如上试验和其他类似试验的支持。所以，我们花费了许多时间和精力改善基于货币的市场，想使价格信息流动更迅速，使价格比较完成得更便捷。总之，我们就是要降低整个系统的总成本。当产品比较类杂志《消费者报告》的第一期在1936年发行时，整个世界正在努力从经济大萧条的困境中走出来。该杂志的创始人认为，人们需要更有力度的市场报告，也就是需要更多的信息流动。各类报纸和专业杂志紧随其后报道有关各种产品比较的内容，从最有效的洗衣粉到最好的汽车、照相机和各类电脑，各种报告无所不包。这些信息中介为读者提供了综合评论和各类表格，详细分解了各种产品的特性和构成部件，并对各种产品进行了比较。但是，尽管产品比较的细节如此丰富，所有评论还是几乎都出现在这样一个醒目的大标题下，这个标题非常简单：“巨划算”—他们会按价格列出最便宜的三五种产品。金钱和价格太明显了，读者也太过习惯于这种诱人的简单性，以致把其他标准抛到了一边。

第3章 市场与货币

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是选择互联网价格比较网站，还是选择像PriceGrabber那样的可以让用户找到绝对最优交易或相对较优交易的应用程序?Confused.com(汽车和保险网站)、Kayak(旅游网站),当然还有GoogleShopping(谷歌购物)，这些都是信息服务的数字化产物。同样，InvisibleHand和PriceBlink这样的浏览器插件和应用程序，也可以在你访问亚马逊、沃尔玛和其他零售商的网站时，为你进行后台搜索。当在网络上的任何地方找到更低价格的商品时，它们都会通知你。它们也注重价格，也相信找到和比较价格的成本越低，交易的总成本就越低，这样大家就都能获利。

冲破价格束缚

以货币为基础的市场是公认的主流，我们已经习惯了这样的市场，它们也尽职尽责地效力。但是，将无数个维度的信息压缩成单一数字，这似乎很难成为信息时代的正确选择。因为这个时代的特点，是我们的沟通能力和处理大量信息的能力已经有了惊人的提高。

这样一个基于金钱和价格的系统，解决了信息太多而处理能力不足的问题。但是在将信息提取到价格的过程中，很多细节丢失了。就像网络上的一张小小的格式为JPEG图像的缩略图，它只是原图的一个粗略表征，但是由于技术所限，它也是我们能给出的最好表征。我们热情地拥抱价格，因为我们还没有找到另一种方法，可以帮助我们降低处理海量信息流的成本和复杂度。价格是妥协的结果，因为它删减了市场信息。

比如，你愿意以特定的价格买一双鞋，这说明你可能正需要一双鞋，也可能说明你觉得这双鞋做得不错，还可能说明你（或同去的人）喜欢这双鞋的款式。从某种程度上讲，这也说明你现在有钱可以用来买鞋，是现在有钱，而不是一个星期或一个月后有钱。从理论上讲，这些细微差别都能反映在你愿意为这双鞋支付的费用上。但是没有哪个卖家能够仅凭直觉就能从你所接受的那个特定价格中，了解到每一个因素在你心中的分量。通常情况下，卖家所能做的，就是通过价格和数量来对巨大而又无规则可循的销售总额进行分析，并且对价格进行调整，以满足需求，调配库存。

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假如你透过商店的橱窗看到了一双鞋，它的款式完全适合你，但是它的颜色你不是特别喜欢。如果价格再稍微低一点儿，你就会愿意买它。但是如果可以买到你喜欢的颜色的鞋，你就愿意支付比标价更多的钱！你走开了，感觉很沮丧。你不知道在你从没去过的某家店里，就有你想要的颜色的同款鞋。生活中还有可能会出现这样的情形：也许你看到的一双鞋在款式、颜色和尺寸上都相当完美，但你没有足够的钱立刻买下它。两周后，你的现金充裕了，你再回到那家店，却发现因为滞销，这款鞋已经降价了，而且现在这款鞋已经没有适合你的鞋号了。如果商店的女老板非常了解你，她也许会愿意在你第一次来店时就把鞋卖给你，只要你答应两周之内付款。因为从你那里，她可以得到比其他买家更高的价格。在这两个案例中，市场的效率都是低下的，因为关于买方和卖方的优先选择和个人偏好，价格并没有充分地传达出足够的信息。

几个世纪以来，我们已经研究出一些方法，来处理由于价格中缺少某些详细信息而造成的后果。例如，你如果想马上买东西，但又没有现金，就可以选择使用信用卡(如果你的信用没问题)。或者，在智能手机的帮助下，你可以搜索并找到另一家商店，你想要的东西的尺寸和颜色都符合，而且店里有现货。同样地，生产者和销售者也会进行调查，以确定某款鞋的哪些方面品牌、颜色、形状、尺寸等——是最吸引他们的主要目标客户的，并相应地调整生产和价格。但是，虽然这些方法可以帮助我们弄明白价格的不同组成因素，但是它们也增加了市场交易的成本。

第3章 市场与货币

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更糟糕的是，这种信息简化主义并不能显著地减少每个市场参与者所面临的选择困难。减少需要处理的信息，不一定代表我们就会做出更好的决策。实际上，将信息浓缩成单一数字后，我们反而更容易受到一些偏见的影响。这些偏见有据可查，常常会令我们做出糟糕的决策。聪明的营销人员会利用这一点，来干扰我们的理性评估，并使我们把注意力再次放在价格上。以数字9结尾的标价就是一个很好的例子，这种定价方式会让我们产生某东西的价格比其实际价格低的错觉。

2010年1月的一天，史蒂夫·乔布斯穿着大家熟悉的黑色高领毛衣登上了演讲台，宣布了iPad（苹果平板电脑）的面世。他问大家：“我们应该给它定多高的价格呢？按照专家的意见，我们将会把价格定到1000美元以下，也就是999美元。”这时，这个价格在他身后的屏幕上闪动起来。但是，乔布斯继续说，苹果公司为iPad设定了一个极具挑战的成本目标，而且公司也实现了这个目标。伴随着玻璃破碎的声音，大屏幕上的999美元，被替换为499美元—这就是第一代iPad的零售价。这不仅是乔布斯个人的一个辉煌时刻，而且它将iPad在人们心目中的实际价值“锚定”在了一个刻意为之的高价位上。人们会觉得，无论iPad的功能与同类产品相比如何，它的价格都是相对实惠的，它是物超所值的。

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我们总认为，价格会让我们拿苹果与苹果做比较，但是沃卡特斯咨询公司的行为定价专家弗洛里安·鲍尔认为，卖家往往会利用价格，来故意模糊那些本可以提高市场效率的信息。当卖家让我们比较苹果与香蕉或橘子时，他们却让我们感觉自己是在比较苹果与苹果。史蒂夫·乔布斯在介绍iPad时，使用的就是这样的技巧。

因此，对价格的依赖会降低我们的合作能力，最终导致市场效率低下。当公司设计出不同类型的产品时，每个产品都被分配一个单一的价格，供我们比较和选择。我们习惯于关注价格，却很少关注或者没有关注这些不同类型产品之间的潜在差异。这很糟糕，因为这将导致我们的决策出现漏洞：在本可以选择一件更便宜的商品时，我们却同意购买一件价格昂贵的商品。在这里，价格的简单性没有起到正面作用我们的错误决定却源于这种简单性，以及由此产生的偏见。

这种价格操纵是要付出代价的。新平板电脑的定价虽然对于苹果公司来说至关重要，但是人们可能因此做出了错误选择，只是做错选择的人数及其负面影响对于整个经济体来说还是有限的。然而，当大多数市场参与者成为同一种决策缺陷的牺牲品时，经济灾难可能就会随之而来。2007—2009年的次贷危机经常被描述成这样：不道德的银行家与信用评级机构的腐败分析师勾结，将高风险的投资产品卖给无知的投资者，而监管机构却假装什么都没看见。这一观点背后肯定有很多证据。但是，也许还有另一种方式可以解释这种前所未有的资本灾难它是信息不透明与明显决策错误组合的结果。

新千年刚开始时，一些勇于“创新”的金融机构开始将次级抵押贷款——那些承担更高违约风险的抵押贷款——与其他普通抵押贷款一起，打包成证券。由此产生的新产品所带来的高风险并不完全是秘密，但是这些高风险在公开的文件中被技术语言用一种极其繁复的方式包裹起来了，它读起来让人难以理解，而且无人问津。评级机构的任务是阅读细则，评估风险，但是它们没能像“煤矿中的金丝雀”那样，起到预报瓦斯浓度的作用。如果没有便捷的渠道、现有的信息就无法被充分反映在证券的价格上。与此同时，那些渴望从貌似强劲的房地产市场上获得可观利润的投资者，也没有明显的理由为此感到担忧。当越来越多的房主开始拖延还款时，市场就开始形成多米诺骨牌效应。最终，数万亿美元的价值蒸发了，这样的结果至少在一定程度上是由信息获取障碍和信息使用错误造成的。次贷危机也是对传统货币市场的一种控诉，控诉它未能促进适当的信息流动，未能帮助人们将信息转化为理性决策。

第3章市场与货币

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许多世纪以来，货币以市场价格的形式，使市场信息的交流和评估变得更加便捷。但是，这些令人垂涎的美元却在很大程度上掩盖了一个基本问题，那就是如何获取高度浓缩的信息，并将其转化为交易决策。以货币为基础的市场充斥着效率低下的问题，在市场如何协调人类活动，以及如何使每个人的利益最大化方面，我们可以感受到这一点。今天，几项创新做法的出现，已经使市场做好了进一步发展的准备，货币与价格的束缚、信息流动的限制、决策选择的失误等都将成为历史，一去不复返。

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第4章

市场的复兴

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“没有什么人能做出比这更疯狂的事情了。”杰森·莱斯就是这样描述他与Libratus（卡内基-梅隆大学开发的人工智能产品）的扑克对决的。

杰森·莱斯是世界顶尖的“一对一不限注德州扑克”玩家之一。这是一种没有赌注限制的游戏，它让一些人变得很富有，也让更多人变得很贫穷。和许多职业扑克玩家一样，莱斯是一个分析能力很强的人，说起话来却很温和。2017年1月的某天，他和另外三名扑克职业玩家一起，在匹兹堡大河赌场的高风险赌桌旁坐了下来，与扑克的新一代“奇才少年”Libratus一决胜负。在三周的时间里，他们与Libratus进行了12万手一对一的较量。像最优秀的职业扑克选手一样，尽管有压力，Libratus却仍然保持着冷静：无论是“flop”、“turn'还是“river”，都不会让这个新手感到慌乱。①但与典型的扑克名人不同的是，Libratus并不那么光彩照人，因为这一条并不在他的机器学习系统菜单里。这个拥有大量数据的学习系统，就安装在卡内基-梅隆大学的一台超级计算机上。

①flop、turn和river分别是发头三张公牌、发第四张公牌和发第五张公牌。因为选手看了公牌后就了解公牌能和自己的手牌组成的最终牌型，并且这三轮都要下注，所以人类选手容易出现情绪波动。—译者注

Libratus的人类对手们拼尽全力，来探查计算机大脑的习惯与模式。2015年，包括莱斯在内的4名职业玩家曾与Libratus的前身Claudico比赛，并取得了胜利。Claudico是由卡内基-梅隆大学的托马斯·桑德霍姆团队制造的(Libratus也是)。Claudico很难推算出职业玩家是否在虚张声势，这导致它在很多牌局中进行了次优的押注选择。每天晚上，看过打印出来的牌局信息后，莱斯和他的同伴们就会找到Claudico的策略弱点。第二天，他们会积极利用这些弱点。

然而，对于Libratus来说，他们的方法失效了。随着比赛的推进，Libratus变得越来越好。正如莱斯所说的：“我们确实有这样的印象，那就是Libratus正在适应我们在比赛过程中的玩法。”Libratus一直在努力了解我们所尝试的那些不同寻常的大小赌注，并且在比赛中的每个晚上，它都会填补好自己的漏洞。

计算机的决策不会受到人类认知的约束

在为2017年的这场比赛做准备的几个月里，Libratus已经和自己玩了上万亿手的牌。随着系统的不断学习，在识破人类玩家的虚张声势方面，它的能力已大大提高，这就使得它能够找到最优赌注，赢得任何一手牌因为它的对手要么弃牌，要么手里拿着的牌不好。对Libratus的做法，莱斯进行了反思：“Libratus完全不受结果的影响，并且总是在策略上保持一致。如果要描述具有这种行事风格的一个人，我们就会叫他机器’。当然，Libratus没有感情，即使拿了一手烂牌，它也会毫不犹豫地押下巨额赌注。”2017年，人类终于遇到了他们的对手：Libratus获得了超过170万美元的筹码，并最终赢得了比赛。

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