一个万物都遵循的神秘规律和复杂系统的涌现魔法
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- Опубликовано: 12 апр 2025
- 期权，期货，AI，蜂群算法，Conway生命游戏，大奖章基金，布莱克-舒尔兹模型。
从蜂群的算法到最著名的市场价格计算函数
视频前部分使用的蜂群算法模拟的python代码: pan.baidu.com/...
参考文献详见视频末尾
Video Sources:
Smart insects - The astonishing intelligence of bumblebees, wasps & co. | DW Documentary • Smart insects - The as... 22. Emergence and Complexity • 22. Emergence and Comp... What Is Emergence? • What Is Emergence? Swarm Intelligence: From Bees Feeding Bees, To Cars Charging Cars | Tim Landgraf | TEDxVicenza • Swarm Intelligence: Fr... Army Ants Build Bridge to Invade Wasp Nest || ViralHog • Army Ants Build Bridge... Using ChatGPT to Trade Stocks - Let's Talk • Using ChatGPT to Trade... The Biggest Gap in Science: Complexity • The Biggest Gap in Sci... Form Giant Ball to Scare Predators | Blue Planet | BBC Earth • Amazing Fish Form Gian... Chinese suicide drone swarm deployment demonstration • Chinese suicide drone ... Incredible Drone Display is World’s Biggest Ever - Guinness World Records • Incredible Drone Displ... Taming the swarm - Collective Artificial Intelligence | Radhika Nagpal | TEDxBermuda • Taming the swarm - Col... Five Principles of Swarm Intelligence • Five Principles of Swa... How a Typhoon Occurs / Mr. Denjiro's Happy Energy! • 台風のしくみ／How a Typhoon O... Functional information: Molecular messages | Nature www.nature.com... Jim Simons (full length interview) - Numberphile • Jim Simons (full lengt... Jim Simons interview • Jim Simons Destroys Ef... Wall Street’s Biggest Secret (The Medallion Fund) • Wall Street’s Biggest ... Warren Buffett & Charlie Munger On Jim Simons & Quant Investing • Warren Buffett & Charl... ANI_Black shole equation The Trillion Dollar Equation • The Trillion Dollar Eq... Optimizing Neural Computations • Brain Criticality - Op... emergency universe_sand dunes, grass lands，swarms,people • Could One Physics Theo... Veritasium -The Most Misunderstood Concept in Physics • The Most Misunderstood... Brain criticality predicts individual levels of inter-areal synchronization in human electrophysiological data | Nature Communications www.nature.com... Von Neumann universal constructor - Wikipedia en.wikipedia.o... Cellular Automaton -- from Wolfram MathWorld mathworld.wolf... Cellular Automata: Complexity From Simplicity • Cellular Automata: Com... Conway's Game of Life - Wikipedia en.wikipedia.o... How Particle Life emerges from simplicity • How Particle Life emer... conway game made by conway game • Life in life Lenia - Artificial Life from Algorithms • Lenia - Artificial Lif... ENTIRE UNIVERSE • TIMELAPSE OF THE ENTIR... I Gave My Goldfish $50,000 to Trade Stocks • I Gave My Goldfish $50... Swarm of Micro Flying Robots in the Wild [All] • Swarm of Micro Flying ... Jim Simons: A Short Story of My Life and Mathematics (2022) • Jim Simons: A Short St...
真是精采的製作，如果你是個學生，對於世界的感受索然無味，你應該看一看這支影片，這是我們為什麼喜愛這個複雜世界的原因。
太她媽精彩了，提醒我每年看，每個月看，每個禮拜看。
我知道這些都是很屌的東西 聽起來也合理 但是依我怠惰28年的腦袋還沒辦法真正的欣賞它
好羨慕頂尖的腦袋們，他們才有欣賞這世界的門票。
🥰🥰🥰谢谢鼓励
@@小陣雨-v8u 沒有必要 畢竟我們不是他們 推動世界就交給他們 我負責擺爛
還沒看，但看留言的混亂程度就知道這應該是個不錯的影片
我也這麼認為 哈~
你的内容虽然以股票开头，但是其实涉及到了所有学科的本质。非常高的质量！！！！！
很好的教材！ 簡單明白地介绍蜂群模型。 以往總是觀察影响價格的因素，從而推導公式。蜂群模型就更貼近歷史進程。先養10隻價格蜂，較多價格蜂選擇的方向，就是未來價格的方向
股市是一個正反饋系統，而並不是負反饋系統，（所以它其實是一失控的車，受控只是某些人想讓你看到的假象）
讲的非常好，这可能是我见到的，涉及的关于criticality 和emergence，内容最丰富的视频，用了很多心思，谢谢分享
I can't agree more~~~
谢谢！！🥰
这个视频的优点是覆盖面比较广，可以看作是一次比较有料的survey。缺点则是庞杂无序缺乏数学理性（注意：数学理性包括概率理性），有点像炼金术alchemy，即尚未发现门捷列夫Mendeleev元素周期表规律之前的古化学那样的碰运气式的表面现象分析。
另外，不同意你最后一段关于热力学第二定律的陈述。量子场是概率波的场，由其中的概率定义的Von Neumann熵并不遵守热力学第二定律，反而会在量子纠缠时造成熵减。至少可以这么说：目前没有证据证明热力学第二定律适用于量子场，反而有相反的证据证明 量子场是逆热力学第二定律的熵减场，几乎可以肯定量子坍塌和希格斯机制的结果不是熵增、而是熵减！
所以可以这么说：有生必有灭！Everything that has a beginning has an end.
量子场的规律是管那个“生”的。
热力学第二定律是管那个“死”的。
热力学第二定律就是理性意义上的死神，但是结构的诞生和这个死神没有半毛钱关系。
【对下面这位热力学爱好者@Dialectical-Logic的回复被删，只能修改原贴附在下面】
你的“测量”“观测”的观点是不太正确的、过时的，好像有个什么类人的主体意识 绝对精神 对着宇宙不停观测一样。
量子物理早已把“测不准原理”这种动作式的术语/概念 替换成 “不定性原理”这种非动作式的术语/概念。
没有什么测量不测量的，是量子之间的互动（interaction）造成坍塌，而不是冯诺伊曼那些人以为的由人或类人的主观意识的测量造成量子坍塌。
一个量子进入另一个量子的邻近区域，尤其是半径为普朗克长度的区域，就一定会发生坍塌。这是力学上的互动，而不必然是主体对宾体的观测（当然主体对宾体的观测 必然导致观测用的光子 与被观测的量子互动，也是量子互动的一例；但量子互动这个概念并没有限定互动的一方必然是光子，是比观测这个概念更广的更普适的定义）。
1. 量子互动是个在量子场里每时每刻都在发生的天文数字的天文数字次方的事件，按2^1000来估算已知宇宙中的量子数量、假设每个量子每秒至少要和其它量子互动一次，那么每秒有至少2^1000次坍塌。In a nutshell, it is anytime, anywhere business happening ubiquitously at global level in the entire universe. There is nothing local about it. (Nobody can localize it)
2. 每次坍塌都是熵减，这是由坍塌的数学描述确定的（对此我有制作专门视频详述，欢迎你去我相关主题下进行实质性数学讨论，而不是空对空泛泛而谈），根本不用去查热力学是怎么说的：量子坍塌必然熵减已经是数学定论 和热力学无关，你非要说有关得拿出证据，不要因为自己爱好热力学的就非要强行把热力学法则加入一切已自洽的物理学领域，这种做法在科学上是不成立的。
也祝您万事如意。
【续贴】
我的原话：“一个量子进入另一个量子的邻近区域，尤其是半径为普朗克长度的区域，就一定会发生坍塌。”
关键字：“邻近区域”。
你对我的原话的理解很离谱，而且似乎是故意为之。
包括von Neumann熵在内的任何熵增，都是对【已诞生的】结构的破坏，和该结构的诞生是无关的。
一个人的死亡，是和这个人的诞生是无关的、相反的两件事。这个常识，不是很难理解吧。
至于霍金的黑洞理论，根本就不是定论，其讨论的熵增，包含各种未知因素的大杂烩，和“每次量子坍塌必熵减”不是直接的推导关系。就好像讨论一个人报2024年个人所得税表时，把他所在整个公司法人的财务牵扯进来胡搅蛮缠；当前者已是清楚的定论时，后者不清不楚是因为别的复杂原因。量子坍塌的理论已是清楚定论，黑洞理论不清不楚的原因和量子坍塌无关，也改变不了量子坍塌理论的正确性。
阁下逻辑比较混乱，也缺乏常识，我也没有和你继续讨论的欲望。好自为之吧。
您的觀點很有意思，特別是量子場與熱力學第二定律之間的關係確實是當前科學討論的熱點之一。量子場理論在某些情況下確實會出現「局部熵減少」的現象，例如量子糾纏（Quantum Entanglement）或特定的量子測量過程。然而，這並不意味著熱力學第二定律在量子層面上完全失效，而是說它適用的方式與經典物理有所不同。
熱力學第二定律適用於「封閉系統」，它描述的是總體熵的變化趨勢。在量子系統中，當一個子系統的熵減少時，通常會有另一個部分的熵增加，以保持整體的熵不減少。例如，在量子糾纏的過程中，當我們對一個糾纏態系統進行測量，某些局部熵可能減少，但這是因為信息被轉移到了其他部分，而不是整體熵違反了第二定律。
另外，關於「量子坍塌（Quantum Collapse）與希格斯機制（Higgs Mechanism）導致熵減」的說法，這仍然是一個開放問題。量子測量是否真正減少熵，取決於如何定義觀察者與環境的交互作用。而希格斯機制主要涉及場的對稱性破缺，這並不直接表示熵減少，而是系統進入了一個更穩定的低能量態。
總體來說，雖然量子場理論確實揭示了一些不同於經典熱力學的現象，但目前沒有確鑿證據表明熱力學第二定律在量子層面完全失效。相反，它仍然適用於更廣義的量子信息與統計力學框架之下。
最後，您最後用生與死的比喻真的非常生動，誠心佩服
祝平安順心
@ 1. 量子场是弥漫整个物理宇宙的全局性的客观存在，并非局部封闭现象。
2. 量子坍塌和希格斯机制都是从一个无穷维的数学本体的Hilbert Space产生（全部特性）有穷物质本体的创造事件，物理结构的创造就是熵减，就是诞生。死亡是一切结构诞生之后的归宿，但和诞生这个事件却是无关的。 tu dao和zi gong是两码事，难道不是吗？
@ 1. 量子场是弥漫整个物理宇宙的全局性客观存在，并非局部封闭现象？
量子場雖然遍佈宇宙，但這並不意味著它不受區域性影響。例如，測量量子場通常會導致局部熵增加（系統的純態轉變為混合態），如霍金輻射與黑洞資訊悖論所示。這些測量不會改變整個宇宙的總體熵趨勢，但局部測量會影響該區域的資訊分佈，使局部熵發生變化。
舉例來說，當對某個區域內的場模式進行測量，場的態會坍塌，導致該區域的熵變化。這表明，儘管量子場是全局性的，它的行為仍然受到局部測量與交互作用的影響，而非完全獨立於熱力學規則之外。
2. 量子坍塌與希格斯机制
量子坍塌是測量過程中的狀態確定化，它是由觀測行為導致的，而不是宇宙自發的創造過程。這與希格斯機制的性質不同。
希格斯機制則是標準模型內的對稱性自發破缺，它透過場的最低能量態轉變來賦予粒子質量。但這個過程並不是「熵減導致新結構產生」的典型案例，因為它並未涉及能量耗散或不可逆的熵變。相較之下，黑洞形成或恆星演化確實會改變熵的分佈--雖然局部可能有高度有序的結構，但整體熵仍然增加。
簡言之，關鍵問題在於如何定義「封閉系統」，量子系統的熵行為確實在某些情境下更加複雜。
祝平安順心
你老是“测量”“观测”个没完，好像有个什么类人的主体意识 绝对精神 对着宇宙不停观测一样。
量子物理早已把“测不准原理”这种动作式的术语/概念 替换成 “不定性原理”这种非动作式的术语/概念。
没有什么测量不测量的，是量子之间的互动（interaction）造成坍塌，而不是冯诺伊曼那些人以为的由人或类人的主观意识的测量造成量子坍塌。
一个量子进入另一个量子的邻近区域，尤其是半径为普朗克长度的区域，就一定会发生坍塌。这是力学上的互动，而不必然是主体对宾体的观测（当然主体对宾体的观测 必然导致观测用的光子 与被观测的量子互动，也是量子互动的一例；但量子互动这个概念并没有限定互动的一方必然是光子，是比观测这个概念更广的更普适的定义）。
量子互动是个在量子场里每时每刻都在发生的天文数字的天文数字次方的事件，按2^1000来估算已知宇宙中的量子数量、假设每个量子每秒至少要和其它量子互动一次，那么每秒有至少2^1000次坍塌。每次坍塌都是熵减，这是由坍塌的数学描述确定的（对此我有制作专门视频详述，欢迎你去我相关主题下进行实质性数学讨论，而不是空对空泛泛而谈），不用去查热力学是怎么说的，量子坍塌必然熵减是数学定论 和热力学无关，你非要说有关得拿出证据，不要因为自己是研究热力学的就非要强行把热力学法则加入一切物理领域。
也祝您万事如意。
@@Dialectical-Logic 回复被删，只能修改原贴加入附注。Reread the top floor post pls.
很棒的一集，掌声鼓励
关键词：细胞自动机，MCMC算法，偏微分方程，邏輯斯諦函數，混沌理论，纳什均衡。
一直强调一堆表象不可取，这一对都是微分方程和偏微分方程的混沌解。用细胞自动机和MCMC或者SGD类似的算法可以有效稳定地平行计算这类方程的解。这些问题的本质是找到关键变量和他们之间的规律而不是神话所谓的“涌现”。
Black Scholes 用到的根本理念是纳什均衡，它本身就是建立在市场有效假说之上的。 就是期权会平衡在双方都不能继续获利的点上。 然后用两方的得失平衡得到PDE，然后解。
各种所谓临界点、相变之类叫分叉理论，就是一个非线性函数的普通特性。这个函数还是解ODE或者PDE得出来的。
有趣
牛
best video on youtube
希望这个视频永远不要消失
2024 年最佳视频 信息量巨大 非常有趣！！！！
共识产生了涌现，涌现展现出集体的意识形态。但是随着时间的推移，这种涌现又会慢慢冷却，大家又重新分散，并等待下一次共识的发生。
講到蜂群那邊的時候我就覺得跟熱力學有關，概念有關的是整體無法預測(熵增)，但是某時間內是可以的(湧現)，而為什麼某些交易策略卻能長期獲利，也是找到了市場的湧現現象，今天學到滿多! 另外我也想到一個有趣的觀點，比如0-1中有無窮多個小數，你找到某個數但你總能在找到比他更小的數，就像市場上有無窮種方法能獲利也有無窮多種方法能賠錢，所以沒有策略能夠百分之百的預測市場
好像什么都说了,又好像什么都没有说
只是你未能參透😅
不是好像，而是确切
一般来，说听不懂就是这样😂
他说话前言不搭后语
流量到手😂
👍，太酷啦
這種秩序與混亂的關係其實在統計入門課中央極限理論也能窺見一二，隨機看似混亂卻又總是能畫出漂亮的常態分佈
逻辑学一个简单的模型就可以推导出来为什么没有人能预测市场走势：因为如果有这样的人或者机器，可以预见下一秒的市场行情，那么他早就是世界首富，市场也早就关门大吉了。
那個湧現就是辯證法中說的量變到質變的過程，那個方程式最重要的是能計算出量變到了怎樣的程度才會出現質變。
某东大的股市，是认为操纵的，所以统计数据，函数都变得毫无意义
两个蜂巢那个部分没听懂. 不是还在一个平面上吗? 为什么增加一个维度? 两个蜂巢的热点图是什么?
好棒的视频，学到好多东西。
给作者一个建议，科普类的视频不要放太多重复意思的排比句，这不但拉长了视频时间减少了观看，还容易让观众被无意义的重复分散注意力。
是, 但是你需要依赖类型函数, 而不只是普通函数.
Up主将海量的材料, 如期权，期货，AI，蜂群算法，Conway生命游戏，大奖章基金，布莱克-舒尔兹模型等等等等, 杂乱无章地搀和在一起... 然后, 这一切材料经过无数小时的自我演化, 一段精彩绝伦的视频就突然"涌现"在Up主的频道上...!!
事实当然不是这样。这视频的每一个部分都是Up主精心策划, 呕心沥血地编辑设计而成的。大自然的一切奇妙也是匠心独运的智慧设计。
請問36:40開始的BGM出處
2077 cyberpunk BGM
ruclips.net/video/yvlP4KYW7BE/видео.htmlsi=heNrgL5gO6t__Wfx
非常好看好看好看！！！！！！
一句“复杂性”就可以概括的事啰嗦水了个把小时，除了堆砌，啥都不是
个股与公司内部运作外部环境关系太大没法预测。算一下Bitcoin可能大点吧？
股票的成交 本来就需要有人买 同时另外有人卖，是冲突性的主观预测， 这点与自然领域的客观预测不一样。公认最好的预测 也就没有成交了。
Jim Simons 才是真正的股神。
我就提一个，斐波那契数列的衍生（斐波那契回撤）在多方存量博弈市场中的精准度
在交易市场中如果都是机器在交易那是有可能通过算法获得优势（edge），然而真正需要对投资负责的是人，人作为变量存在时会导致真正的随机性。
问题是你无法准确搜集所有人活动的參数，人互动的參数，所以预测也就无从谈起
感谢您的分享
太棒了
我覺得把問題複雜化了 ，股票的本質沒那麼複雜
内容真好，受教了。😀
真的乾貨滿滿
很喜歡這樣腦洞大開的講法
沒腦的人有較大機率喜歡
讲得很好……宝贝太棒了
若股票市場走勢，可以用電腦、AI、數學函數來預測時，股票市場就沒有存在價值。
我只能说标题取错了，如果标题是想做的。就有些跑题了。在学校是会被扣分你知道吗
精彩的视频，高质量！
哇，满满的干货
審判廷聞到了混沌的味道
这个世界那么多邪恶的事，请问函数如何表达？
如果要估得準確，必要條件是要有能力按自己的估計推進。就是所謂英雄造時勢。
好厉害👍
问一个最简单的问题，如果一个完美无缺的算法，全世界的人都在用，那么最后的结论是什么？我不是在抬杠，只是用一个最简单的逻辑去思考问题。
那就不要告訴全世界
这和打德州一样，不存在收敛均衡状态，永远在博弈。
AI算出來的終究是概率事件，任何交易策略都需要停損停利。
股價漲跌的唯一真因只在他的機制，以台股來說就是五檔報價，
而市場其實就是買跟賣而已，有人拿錢進來狂尻就會漲，
有人拿著貨來砸盤就會跌，台股可以分看點，清晰明瞭。
主力是哪個分點、手上有幾張、成本是多少，都查得到。
函數只是一個評估方式，【真正的預測】是不可能的，
你怎麼知道明天誰要拿多少錢來買？
你怎麼知道主力什麼情況下決定出貨？
更何況任何情報面的殺盤你都無法進行預測，
就像再怎麼算也算不到新冠疫情，
你再怎麼算也算不到美國升息會影響多大，
現在換日本升息要影響多大(多少資金抽離市場，誰抽？抽哪檔？)？
還有平倉造成的推量或殺盤，所謂的借力使力，也是主力籌碼不足時很常用的手法
超棒的頻道!!!
我是做机器学习的 一味增加维度和参数会导致过拟合😂机器学习的建模和避免过拟合重要性各占一半😂
只有人為干預勝率才會高,內線😂
有些腩音真好可怕。是零檬是檸檬真講不丁楚😅
我tm深度懷疑這個視頻的文案是ai生成的，像模像樣的在講一堆信息，實際它並不知道在講什麼😅。因為邏輯上聯繫的不準確。😅😅😅
期货和期权你混着用啊
天呐 这不就是我一直在思考的问题吗 你竟然都说出来了😂 想认识你！
看完之后忍不住起立鼓掌！这是继《经济机器是怎样运行的》之后另一个简中领域神级投资“科普”视频，其中充满了一些对于我来说有些生涩难懂的数学知识，需要我去扩展更多的知识来去填坑，补足认知。就如同评论区的另一位朋友所说，这视频值得反复看、每周看、每月看，直到某一刻在叠加我们不断增长的个人认知之后，涌现或者说顿悟出“真正的投资秘诀”，而其他一切对于股市言之凿凿的“预测”，皆为“胡扯”。
笑死蜂群算法都可以預測股價了，我要轉貼給我教授一起笑😂
西蒙斯才是真正的股神
想戰勝交易市場，與期研究函數，不如研究大自然
好有料！
牛逼！這得搜集多少數據和理論來做這視頻？可以寫出一篇論文了😂😂😂
很多年前的一本书上内容罢了，凯文凯利的失控
賺錢就好了何必每天都正確
我曾经给gpt4o比特币的价格数据进行分析，让它给出价格预测，3次分析有2次都方向错误，目前的预测模型还远远达不到预测价格走势的水平
举例，数据世界是二维的，而现实世界是三维的。二维世界将受到三维世界的约束，最简单的例子拔网线。 怎么可能用数据来预测现实的市场呢？现实对于数据而言几乎是无限 ，人永远在用有限，预估无限
Free will 就是湧現。與決定論並不矛盾。
纯粹理性
既然他知道那么多?为什么没见过他跟巴菲特吃过午餐?😂哈哈哈哈哈😂，这就一个标题的流量到手😂
我怎看不到你一開始提的股票預測的解答? 探討的維度也擴太大了吧
国会山股神了解一下
大部分内容看不明白，有点牛
那叫作盤中飧(音"孫")
第一次听到人类的大脑工作在临界点上。震撼
投資不需要復雜，簡單唯美。
這個人，有料
原来如此，正因它无法预测，才能成为体量庞大的金融体系。
其實是因為零和遊戲
你買的時候是誰在賣？除非市場上總有那麼一些人一輩子都在輸錢，不然投機交易就只能打平，亦不能賺錢
欸這不就是散戶嗎
买好BTC忘记它，十年后你们会感谢我的。
多謝 十分硬刻
如果市场是有效的，还怎么割韭菜？ 。。。涌现的前提是极大的数量和一个局限的空间，股票市场似乎满足这两个前提，但股票市场的参与者之间的差异太大了，结果变成了鲸鱼和南极磷虾之间的博弈，结果是注定的，涌现永远不会是赢家！
講了很多，但沒有連貫起來
可以啊
如果AI能预测股票的话，那么，应该有很多人可以以此暴富，很可惜，并没有！
謝謝 講太好了
世界線的收束，你玩不過
整個視頻都是老生常談拾人牙慧的幾十年前的過時信息。沒有自己的主見
笑点解析：所有现象都能用函数描述，一看就连概率论都没学好
搬運矩陣號從對岸打來油管了？
可悲
股市永远没有预测模型，因为人类的情绪千奇百怪乌合之众样本太大，目前LLM都还做不到。
茅塞顿开啊
太貪心了，變得毫無重點。只集中提Mandelbrot或Taleb 已足夠回答市場能否被預測
讲的太好 infj吗博主
不能说更好了
假装看懂了
巴拉巴西 爆發
你很聰明嗎 油管主？
👍
好像我高中时候的思考🤔。等大点了发现自己当年是sb.
有料