2010年5月6日，美国东部时间下午2点，美国证券市场上演了一次大骚乱。开始，股市指数大跌5%至6%，10多分钟以后，市场暂停交易5秒钟，股市指数又奇迹般反弹。而指数海啸还在席卷整个股市，一些被看好的股票，股价离谱地跌到了很低的价格，比如埃森哲的股价就从每股40美元跌到了1美分，而苹果公司的股价却从每股250美元涨到了10万美元。这场骚乱持续了近半小时，然后恢复正常。

13年前的那场“闪电崩盘”，并没有很直接的外部原因，比如战争、灾害、企业并购，或者是银行等金融机构出现了重大问题，而是复杂金融系统在运转中发生了BUG。起因是美国一家管理共同基金的公司打算将当年6月到期的7.5万张电子迷你期货合约卖掉，而每一张合约的价值是标准普尔指数的50倍，所以这笔交易相当于2010年美国股市日均交易量的3.4%。

其实，这种操作很常见，但是这笔交易的问题在于，一口气抛出如此多的股票，必然起到压低整体股票价格的作用。当时美国很多投资机构引入了自动化交易算法，自动追踪市场关键信息，包括当前交易量、价格和交易时间，由此来寻求最佳买卖时间。所以，交易机构以及其他做市机构，由于都使用了自动化交易算法和高频交易技术，从而产生了一连串的复杂联动，最终令人惊讶地触发了市场骚乱。

长期致力于研究复杂系统理论的美国卡内基梅隆大学社会与决策科学系经济与社会科学教授约翰·米勒在其所著的《直视全貌：商业、生命和社会生活中的复杂系统科学》一书中谈到，自动化交易算法、高频交易技术在被采用时曾经被指出拥有很多优点，但“闪电崩盘”事件充分显现了其致命瑕疵：在极短的时间内处理大量的交易，对拥有相同算法、技术、模型而作出趋同选择的交易者、机构而言，看上去是最明智的选择，最终却被证明出现严重偏离。

约翰·米勒指出，虽然监管者会试图去抑制高频交易商所诱发的反馈回路，通过根据交易次数和金额征收交易税，重新设计市场机制来适当控制交易速度，但复杂金融系统一经产生，其应用便会变得十分广泛。

类似的冲击其实此前也曾经出现过，如2008年美国次贷危机的爆发，就源于正反馈机制将小事扩大。最初，房价一路走高，使得美国的银行乐意批准房贷甚至是零首付房贷，因为不断提高的房价本身可以确保房贷担保品有足够的价值，所以起初这类贷款业务还被认为是优质业务。此后，这类房贷业务刺激了更多的投机者、投机业务的出现，而银行顺带会发展更多的“优质业务”，各项因素之间都起到的相互强化的作用，即这些业务如此优质，可以通过反复打包转售的方式，发展为进一步高度复杂的金融产品。

本书融合了经济学、政治学、生物学、物理学、计算机科学等多学科的思想，列举了金融、商业、生命、社会生活中蕴含的复杂系统理论原理，打破了传统意义上将风险划分为确定性与不确定性的两分法，为读者理解复杂系统理论、复杂系统提供了指导。

正如本书作者所指出的那样，复杂性挑战了我们看待、分析、预期事物的方法和思路。一般情况下，我们简化事物，提取本质要素、重要因素进行分析，建立模型纳入计算。这其中不可避免要舍弃很多所谓的干扰因素和“噪声”，但在复杂系统中，看起来毫无关联的事物和因素往往会对事情进展造成非常大的影响。

在书中，作者详细介绍了复杂性的核心原则。

首先是反馈。系统运转正常或者失常时，都会产生各自不同的反馈。忽视这方面的原则，只看到这些技术、应用的正反馈，仅从技术计算或者概率计算的角度去研判衍生性证券、高频计算机、自动交易算法的风险，而忽视了负反馈的可能，这本身就埋下了引发风险和震荡的因子。

其次是异质性。一个相对健康、平稳运行的复杂系统，需要具备异质性，使系统、体系本身变得稳固。相对而言，如果一个系统由同质因素构成，就更容易引发震荡，更可能因为随机性产生无法控制的错误。从这个意义上讲，金融市场上不同机构的产品、服务走向趋同化，用同样的价值标准、监管要求进行衡量，可能从表面上看风险较低，但其背后很可能隐藏着体系的不稳定性。同样，在商业领域，如果很多城市的商业地产都趋同化，全都变成了一致的购物中心、购物小镇，反而会降低这些城市对购买者的吸引力。

作者还在书中提到，在互联网时代，社交媒体为用户提供所谓的“定制”内容，其实促成了相似用户的相同程度不断提高，异质性不断下降，会更为频繁地呈现群体迷思和群体盲从。这在社会、金融等很多领域意味着极大的危险。

与“异质性”相关的一项原则是“噪声”。也就是我们在看待社会、金融等复杂系统的问题时，要重视“噪声”，也就是与模型、定律不相符的一些误差和额外因素。

再其次是标度定律。这一定律最早产生于19世纪晚期，生物学家注意到，只要依照比例排列，各种生物不同的躯体与生理特征基本上都符合某种简单的序列方式，也就是说，了解这方面的关联规则，就能够从老鼠等较小的动物的心律和体重，推导出诸如牛这样的“大家伙”的心律。作者指出，不同国家和地区的金融市场的发展规模，不同城市的建成区、人口规模，也各自符合类似