「困難不在於具有新思想，而在於放棄舊思想。」
約翰·梅納德·凱恩斯
1935年
無論是凱恩斯的乘數和貨幣主義對貨幣的量化方法，都有著理論和現實的缺點，儘管如此，它們仍然是經濟增長放緩時應用於公共政策的主導範例。只要看看歐巴馬的刺激計劃和伯南克的量化寬鬆計劃，就可以發現約翰·梅納德·凱恩斯和米爾頓·弗裡德曼的手在背後運作。舊學派的這種堅持也是新貨幣戰爭的一個驅動力，蓋因公共債務的擴張。只有在通貨膨脹和貶值的幫助下，這些債務才能被償還。當經濟增長減緩時，通過貨幣貶值從其他國家竊取增長具有難以抗拒的吸引力。然而我們需要更好的解決方案。
幸運的是，經濟科學並沒有完全停滯。過去的二十年裡，包括行為經濟學和複雜理論在內的幾個學派中，出現了一種新的範式。這種新的概念適度中庸——實踐者在許多情況下承認，手頭的工具有一個可能性的侷限。新學派避免了凱恩斯號稱「普遍理論」的必勝信念和弗裡德曼的格言：通脹「總是和到處都是」貨幣性的。
最有希望的新學派是複雜理論。儘管這樣取名，其實複雜理論基於幾條簡單的原則。首先，複雜系統不是自上而下設計的。複雜系統通過演化或不同自主部分的相互作用自我設計。第二個原則是，複雜系統具有湧現性，這是整體大於各部分總和的術語——整個系統的行為方式，無法通過觀察其各部分來推斷。第三個原則是，複雜系統需要指數級增長的能量來執行。能量可以採取多種不同的形式，但關鍵是，當你把系統規模增加十倍時，能量需求可能要增加一千倍。第四個原則是，複雜系統容易發生災難性的崩潰。第三個和第四個原則是相關的。當系統達到一定規模時，因為規模與能量的指數級關係，可用資源耗盡使得能量輸入枯竭。簡而言之，複雜系統是自發產生的，其行為是不可預測的，可能會耗盡資源併發生災難性崩潰。將這個範式應用於金融，你可以看到貨幣戰爭會產生什么樣的結局。
複雜理論具有很強的經驗基礎，廣泛應用於各種不同的自然和人造系統，包括氣候、地震學和網際網路。複雜理論在資本市場和貨幣市場方面的應用已經取得了重大進展。然而，其在人類行為和市場動力學的相互作用方面的應用，仍然是一個相當大的挑戰。複雜的人性就像是處於市場複雜性頂端的一臺渦輪增壓器。更廣泛地來看，人性、市場和文明都是相互巢狀在一起的複雜系統，就像是一組俄羅斯套娃。對行為經濟學的概述將提供一座橋樑，通向對複雜理論更廣泛的思考，相應的潛在動力學如何決定美元的命運，以及貨幣戰爭的最終結局。
行為經濟學和複雜性
當代行為經濟學起源於20世紀中期的社會科學。先驅者如社會學家斯坦利·米爾格拉姆和羅伯特·k·默頓進行了廣泛的實驗，並通過分析資料，發展了對人類行為的新見解。
羅伯特·k·默頓最著名的貢獻，是形式化了自我實現的預言。其要點是，如果一個命題被設定為真，那么即使它最初是假的，如果該命題本身能改變行為從而把假的前提變為真的，它就可以變為真的。有趣的是，為了說明他的觀點，默頓恰好以存款保險實施之前的銀行擠兌為例。有一家銀行在資金充裕的基礎上穩健地開始了一天的營業。然後出現了一個傳言說這家銀行有問題。雖然傳言是假的，但卻足以使儲戶們蜂擁而來試圖立刻取出存款。即便經營最好的銀行也不會在手頭保留100%的現金，因此一次真正的擠兌將使該銀行因無法滿足儲戶的要求而被迫關門。銀行在這一天結束時倒閉，從而證實了傳言為真，即使傳言在開始時是假的。傳言、由此產生的行為和最終銀行倒閉之間的相互作用，說明了資訊和行為間存在一種正反饋迴路。
默頓和當時其他的主流社會學家並不是經濟學家。然而在某種意義上他們是，因為經濟學最終是對人類在商品稀缺條件下決策的研究。社會學家們加深了對這些決策過程的理解。前貝爾斯登的執行長阿蘭·施瓦茨證實了默頓有關自我實現預言的力量。2008年3月12日，施瓦茨告訴美國全國廣播公司財經頻道（cnbc）：「我們沒有看到對流動性的任何壓力，更不用說流動性危機。」四十八小時後，受到驚嚇的華爾街銀行撤回了數十億美元的信貸額度，隨後貝爾斯登走向破產。對於貝爾斯登，這就是默頓思想實驗的現實版本。
丹尼爾·卡尼曼、阿莫斯·特沃斯基、保羅·斯洛維奇和其他人在1950年代和1960年代進行的一系列實驗，在社會心理學對經濟學的影響上造成了突破。通過其中最有名的一組實驗，卡尼曼和特沃斯基說明，當受試物件在兩種收入方案之間選擇時，他們將選擇那種具有更大確定性的收入方案，即使它沒有更高的收益預期。以下是給予受試物件選擇的收益可能性的典型版本：a）$4000和80%的成功機率，或b）$3000和100%的成功機率。對於有效市場理論的支援者，這是一個很簡單的問題。80%的機率獲得$4000的預期值是$3200（即$4000×0.80）。因為$3200是大於$3000的一種選擇，理性追求財富最大化的參與者會選擇a。然而，在測試中，有80%的參與者選擇了b。顯然參與者對「確定的東西」更偏好，即使其理論收益值較低。在某種意義上，這只是諺語「二鳥在林，不如一鳥在手」的一個正式統計學版本。然而結果是革命性的——對金融經濟學基礎的直接威脅。
通過完美設計的貌似簡單的一系列其他實驗，卡尼曼和他的同事們發現，受試者對於某些選項因其展示方式不同而有明顯的偏好，即便替代的選項會產生完全相同的結果。這些實驗為經濟學引入了一套全新的語彙，包括確定性效應（規避損失的慾望，也稱為風險厭惡）、錨定效應（對於一系列事件中最初結果的過度重視）、孤立效應（相對於共有特性對於單一特性的過度強調）、框架效應（更偏重事物的表達而不是事物本身）和啟發法（拇指規則）。整套工作在「前景理論」的主題下進行，對金融經濟學家所採取的效用理論，它標誌著一種深入的批判。
不幸的是，行為經濟學已被政策制定者所採用，不是用來說明行為而是用來操縱行為。伯南克通過印製貨幣讓美元貶值，同時保持低利率來提高通貨膨脹「預期」，就是此類操作中最大膽的當代版本。當然還有別的。精心策劃的宣傳活動，其中涉及公司執行長和商業報道記者的非公開會議，要求後者以更有利前者的方式報道商業新聞。這些操縱企圖也有其荒謬的一面，例如2009年春天，當數百萬美國人失去工作時，拉拉隊在有線電視上令人作嘔地重複著「綠芽復甦」這個短語。蒂姆·蓋特納在2010年聲稱的「復甦之夏」則是另一個例子——夏天來而復去，對4400萬靠食品券生活的美國人，完全沒有復甦可言。這些都是卡尼曼稱之為「框架效應」的例子，傾向於偏愛某種結果。
伯南克、蓋特納和志同道合的行為主義者們在政策面未能看到的，可能很容易被默頓所抓住——來自宣傳表達而非事物本身的正反饋效應。如果經濟很好，資訊無須被宣傳，事實會自己說話，儘管有所滯後。相反，若現實由崩潰的貨幣、倒閉的銀行和破產的主權財富所構成，談論綠芽復甦充其量只有有限和暫時的效應。長期的效應是公眾完全喪失了信任。一旦宣傳牌打了很久卻沒有相稱的結果，人們會本能地不相信官員在經濟發展的主體增長上所說的一切，甚至會產生這樣一種心態，即便事情有所改善，人們仍會保持謹慎觀望。這並不代表行為經濟學的失敗，而是政策制定者的濫用所致。
行為經濟學具備有力的工具，並能提供極好的洞見，儘管偶爾會被濫用。當其用於回答問題而不是強制得到結果時，效果最好。探究凱恩斯主義的悖論是行為經濟研究最富成效的一個方面，並有可能緩和貨幣戰爭。凱恩斯主義部分是為了克服節約悖論而提出的。凱恩斯指出，在經濟困難時期，個人會通過減少開支和增加儲蓄來應對。然而，如果每個人都這樣做，境況只會變得更糟，因為總需求被破壞，而這將導致企業倒閉和失業率上升。凱恩斯主義式的政府開支曾被認為可以彌補私人開支的不足。但今天政府開支的增長如此驚人，主權債務負擔如此之大，人們無疑會預期，除了可用的付款手段，將需要通貨膨脹、高稅收和違約的某種組合來協調這種債務負擔。政府開支並未刺激多少私人開支，反而使債務負擔惡化，並可能增加私人儲蓄的傾向。這是一個看來很適合行為經濟學家探索的難題，結果可能是發現，政府的短期緊縮可以通過增加信心去開支來改善長期的經濟前景。
複雜性理論
我們對複雜系統的定義包括了自組織、不可預測、對能量輸入指數級增加的需求以及潛在的災難性崩潰等。另一種理解複雜性的方式是將它與複雜的東西相比較。一塊瑞士表可能很複雜，但並不等於複雜性。各種齒輪、彈簧、鑽石、軸和套的數量和大小使之顯得複雜。然而，各部分並不彼此交流。它們相互接觸，但不互動。一個齒輪不會因為其他齒輪認為這是一個好主意而擴大自己。彈簧也不會自組成一攤液態金屬。手錶是複雜的，但是，複雜性比複雜包含的內容要多得多。
複雜系統始於被稱為自主主體的個體，他們作出決定並在系統中產生結果。這些主體可以是海洋食物鏈中的物種或是貨幣市場中的個人投資者；他們的動力學是相同的。要成就複雜性，系統首先需要多樣化的主體型別。如果主體是相似的，就不會產生有趣的結果。如果他們是多樣化的，就會對各種輸入做出不同的反應，從而產生更多不同的結果。
第二個要素是連線性。這表明各個主體通過一些渠道相互連線。在電網中這就是電力線，在社交網路中這就是推特文，無論如何，各個主體間必須有一種相互接觸的方式。
第三個要素是相互依存，這意味著各主體相互影響。如果某人不知道外面有多冷，他向窗外望去看到每個人都穿著大衣，可能也會選擇穿大衣。但這個決定不是自發的，他也可以選擇只穿一件毛衣——在這種情況下，個人穿大衣的決定，部分地取決於他人的決定。
最後一個要素是適應性。在複雜系統中，自適應不僅僅是指改變，更多是指學習。例如採取「買入並持有」策略並多次在華爾街虧損的投資者，可能隨著時間的推移學習到，需要考慮另一種投資策略。這種學習可以是集體性的，因為人們會迅速分享經驗教訓，無須每個投資者都有直接體驗。主體多樣、連線、相互依存和適應性是複雜系統的基礎。
要了解一個複雜系統如何運作，必須瞭解這四種要素中每一種的程度。設想其中每一個都帶有數值為0到10的錶盤。數值為1時，系統是平淡的。它可能有複雜性元素，但除此之外沒有別的什么東西。多樣性低，連線性和相互依存性弱，幾乎沒有學習或適應性。數值為10時，系統是雜亂的。主體從太多不同的來源接收到太多資訊，因此在決策時被相互衝突和過多的訊號所阻撓。
其中最複雜的部分是密歇根大學的斯科特·佩奇所稱的「有趣的中間段」。這意味著當錶盤數值在3和7之間時，每個數值對應的狀態都與其他的不同。每個數值都允許不同主體間的資訊、互動和學習良好暢通，又不會太過分而使系統陷入雜亂。這是複雜性的核心——一個持續產生令人驚訝的結果但又不會崩潰的系統。
複雜系統有兩個進一步的特點，它們在貨幣市場和美元的應用中有著極端的重要性，即湧現性和相變。
說系統有湧現性就等於說整體大於其部分之和。品嚐美味溫熱的蘋果派，比觀看麵糰、糖、蘋果和黃油這些原料更有趣。若系統是高度複雜的，湧現性要強勢得多，並且意想不到。氣候是人們研究過的最具複雜性的系統之一。建模極其困難，可靠的天氣預報，最多隻能大約提前四天作出。颶風就是氣候的湧現性。颶風的構成因素如低氣壓、暖水、對流和其他類似物，都很容易觀察到，但其產生的確切時間和地點卻無法預測。只有看到時我們才知道它出現了。
湧現性的最好例子可能是人類意識。人體由適當比例的氧、碳、氫與微量的銅和鋅組成。如果將這些成分加入大桶中，小心攪拌，甚至將混合物電攪拌，也不會發生什么。然而同樣的成分結合後通過dna編碼，卻會產生一個人。碳分子中沒有什么東西可以提升思想，氧分子中沒有什么東西會提示演講或寫作。然而複雜性的力量恰恰以這些成分產生了這些功能。思想從人類的心靈中湧現，就像氣候中的颶風一樣，採用的是相同的複雜性動力學方式。
相變，被用來描述當複雜的系統改變狀態時發生了什么。火山爆發，其狀態從休眠變為活躍。股市在一天中下跌20%，其狀態從良好有序變為雜亂無序。如果黃金的價格在一週內翻了一番，美元的狀態將從穩定變為自由下跌。這些都是複雜系統中相變的例子。
不是每一個複雜系統都可能出現相變，系統本身必須處於「臨界狀態」。這意味著系統中的各個主體是這樣組合的，其中一個的行動會觸發另一個行動，直到整個系統徹底改變。臨界狀態系統中一個很好的相變例子是雪崩。在平坦表面上的正常雪原是相當穩定的，然而，同樣數量的雪花在陡峭的斜坡上就可能處於臨界狀態。新的雪花會飄落一段時間，但最終一片雪花會擾動另幾片雪花。而那些雪花將會擾動更多相鄰的雪花，直到產生一次小滑坡，帶動更多的雪花。在此過程中雪球越來越大，直到整個山坡上的雪原鬆動。人們可以歸咎於最後一片雪花，但更應該歸咎的是山坡上不穩定的雪原。雪原處於臨界狀態，遲早會崩潰，如果這片雪花沒有造成雪崩，可能下一片就會。
同樣的過程發生在股市崩潰時。買單和賣單不斷地在市場上出現，就像山坡上的雪花。有時買方和賣方的匹配高度不平衡，於是一張賣單觸發了另一些賣單，這種情況由交易所公佈後，引發了更多投資者的賣單。滾雪球的過程很快失控，更多事先設定的「止損」規則觸發了賣單自動執行。這個過程是自我反饋的。有時整個過程會自行消亡，因為在雪中有許多小變動，但對雪原的傷害不大。有時整個過程呈指數級增長，直到系統以外的某種干預介入。這種干預可以是暫停交易，通過大的買手財團來逆轉買賣流向，甚至是關閉交易所。一旦滾雪球的過程停止，複雜系統就會返回穩定的非臨界狀態，直到下一次。
近期日本仙台附近的多個大災難，完美地說明了相變如何在大自然和社會中發生，以及崩潰如何從一個系統傳播到另一個系統，如果這些系統均處於臨界狀態。板塊、海洋、鈾和股票市場是互不相干的複雜系統。然而，它們可以像某種型別的元系統崩潰那樣互動。2011年3月11日，日本東海岸太平洋底的板塊構造移動造成了9.0級特大地震。太平洋底的推動把能量從一個系統（地殼），轉移到另一個系統（海洋），造成了10米高的海嘯。海嘯粉碎了幾個核反應堆，再次轉移能量並造成了另一場災難，這次是反應堆中的鈾和鈽燃料棒被部分熔燬。最後，反應堆熔燬造成的恐懼導致了東京股市崩潰，兩天內股價下跌超過20%。地震和海嘯是自然系統，核反應堆是天然鈾和人造工程的混合體，而證券交易所完全是人為的。然而，它們都受到嵌入複雜系統的臨界狀態動力學的支配。
重要的是，相變可以因很小的原因而產生災難性的影響——單片雪花導致雪崩從而毀滅了一個村莊。這就是所謂的黑天鵝背後的秘密。納西姆·尼古拉斯·塔勒布在他的《黑天鵝》中普及了這個概念。在書中，塔勒布正確地否定了用正態分佈——鐘形曲線——作為理解風險的模式。問題是他推翻了一個範式，卻沒有構造另一個來取代它。塔勒布對數學建模似乎有些不屑，寧可擺出哲學家的姿態。他稱所有可能的災難事件為「黑天鵝」，就好像說，「事情會發生」，然後置之不顧。這個術語被分析家和決策者們廣泛採納，他們瞭解到「事情會發生」，但卻不理解隱藏其後的動力學和複雜性。然而，人們本來是有可能做得更好的。
雷擊引起的森林火災是一個很有教育意義的例子。無論火災破壞了一棵樹還是100萬英畝的森林，都是一道閃電引起的。簡單的直覺可能會認為，大閃電會引起大火災，小閃電則引起小火災，但這不是事實。同樣的閃電也可以不引起火災或是引起災難性的大火災，一切取決於臨界狀態。這就是為什么黑天鵝使我們驚訝的原因。它們被稱為極端事件，但它們可以更精確地被稱為日常事件的極端結果。極端結果會以某種頻率發生；正是我們未能發現的日常事件（因為它如此平凡）觸發了它們。對系統的研究向我們展示了日常事件是如何變成黑天鵝的。就像雪崩，真正重要的不是最後一片雪花而是整片雪原。
我們還需要兩個概念來充實對複雜性的理解。一個是程度分佈，涉及複雜系統中從溫和事件向極端事件變化時的頻率改變。一個是規模概念。
應用於金融經濟學中的鐘形程度分佈曲線表明，溫和事件總是發生，而高度極端事件幾乎從未會發生。但鐘形曲線只是一種型別的程度分佈；還有許多其他的，也常用冪律來描述複雜系統中許多事件的程度分佈。冪律分佈的示性曲線如圖2所示。
在這個程度分佈中，與前面一樣，事件的出現頻率用豎直座標記錄，事件的嚴重程度用水平座標記錄。在鐘形曲線中，極端事件的發生遠少於溫和事件。這就是為什么向右端（更極端的事件）移動時曲線向下傾斜（較不頻繁的事件）。然而，在冪律和鐘形曲線之間有一些關鍵的差別。一方面，鐘形曲線（見圖1）在靠近豎直軸的區域是「胖」的。這意味著溫和事件在鐘形曲線分佈中更頻繁地發生，而在冪律分佈中則相對較少。至關重要的是，冪律曲線不會像鐘形曲線那樣接近水平軸。這條曲線的「尾巴」繼續向右側遠處延伸，與水平軸隔開一段距離。這就是著名的冪律「肥尾」，它與鐘形曲線的尾巴形成對比，後者幾乎觸及了水平軸，而冪律曲線的尾巴顯得好像不會觸及水平軸。這意味著在冪律分佈中，極端事件更頻繁地發生。
b圖2：冪律程度分佈曲線/b
電視和部落格中充斥著關於冪律肥尾的討論，儘管常常更像是陳詞濫調而不是對其實質的理解。更少被理解的是規模的作用。為了方便起見，圖2中所繪的曲線，在某一點結束。然而理論上，它可以永遠向右延伸而不會觸及水平軸。這種延伸會使災難的可能程度，達至無法想象的領域，比如十級地震這類從未記錄過的某種東西。
尾巴的長度會有限制嗎？有的，在某一點，肥尾會豎直下降到水平軸。這一截點標識了系統的界限。系統中的最大災難，不會超過系統本身的規模。一個例子是偏遠島嶼上的活火山。火山與島嶼構成一個處於臨界狀態的複雜動力學系統。火山爆發可能發生了幾個世紀，造成各種程度的破壞。最後火山完全爆炸，島嶼下沉，什么也沒有留下。該事件是極端的，但受限於系統的規模——一個島嶼。災難不可能大於它在其中發生的系統本身。
這是一個好訊息。壞訊息是，人造系統的規模正不斷擴大。電網越來越大並且相互連線更多，道路系統擴充套件，網際網路的節點和交換不斷增加。更壞的訊息是，災難性風險和規模的關係是指數級的。這意味著，如果系統的規模加倍，風險不僅是加倍，更可能是十倍。如果系統規模再次加倍，風險增加為一百倍。再次加倍，風險增加為一千倍，以此類推。
金融市場是一個無可比擬的複雜系統。數以百萬計的交易者、投資者和投機者是自主主體。這些主體在其資源、偏好和風險承受度方面各不相同。他們或看好牛市，或看衰熊市，或是長線操作，或是短線炒作。有些人投入幾十億美元，有些人則只有幾百塊。這些主體緊密連線。他們在交易所、經紀人、自動執行系統和資訊流網路中進行交易和投資。
相互依存也是市場的特徵。當2007年8月初次貸危機來襲時，東京股市大幅下跌。一些日本分析家最初對美國次貸危機為什么會影響日本股市感到十分困惑。原因在於，日本的股票是流動的，可以出售回籠現金，以滿足美國次貸倉位的保證金要求。這種型別的金融傳染，是帶有報復性的相互依存關係。
最後，交易者和投資者如果沒有適應性，就什么都做不成。他們觀察交易流和群體反應，通過資訊服務、電視、市場價格、聊天室、社交媒體和麵對面的交談在持續的基礎上學習，並作出相應的反應。
資本和貨幣市場呈現出複雜系統的其他標識。在技術分析人員鍾愛的一再出現的價格模式中可以觀察到湧現性。峰和谷、「雙頂」、「頭和肩」以及其他技術圖線模式是所有系統因複雜性而產生湧現性的例項。相變——快速極端變化——則以市場泡沫和崩潰的形式出現。
把資本市場作為複雜系統的大部分工作還只是理論性的。然而，首先由伯努瓦·曼德爾布羅特指出，存在著強有力的經驗證據證明，某些市場價格的變動幅度和頻率呈冪律程度分佈。曼德爾布羅特說明，這些價格變動的時間序列具有所謂的「分形維數」。分形維數是大於1和小於2的一個數，可以表示為一個分數，比如1½；「分形」與「分數的」在詞的形態上有相似之處。一條普通的曲線有一個維度（長度），正方形有兩個維度（長度和寬度）。而分形維數1½代表介於兩者之間的一種東西。
一個熟悉的例子是日報和財經網站上無處不在的股票價格圖。圖本身包含多於一條線（有數百條線），但小於整個方形（有大量未被這些線填充的空間）。因此，它具有介於1和2之間的分形維數。股價上下的不規則起伏是一種湧現性，股價崩潰則是相變。
無論把圖線放大為以小時、天、月或年來計，都會出現類似的分形模式。觀察貨幣、債券和衍生品市場的其他圖形，也會得到類似的結論。這類圖形顯示價格的變動，因此風險按照冪律分佈，而圖線的分形維數明顯大於1。這些特徵與風險正態分佈相左，而與複雜系統中事件程度的冪律分佈相一致。雖然在這方面還有更多工作要做，但是把資本市場看作具有冪律程度分佈的複雜系統是很有說服力的。
這就使分析回到規模問題。什么是貨幣和資本市場的規模，它又如何影響風險？如果災難性崩潰是規模的一個指數函式，那么規模的每次擴大都會導致風險的大幅度增加。如今資本市場的規模不斷擴大，這就是為什么黑天鵝會持續以更多的數量和更大的力度到來。
對今天資本市場規模的考慮就像試圖在英尺、碼或米等單位發明以前測量一塊場地的大小一樣。使用複雜性和臨界狀態動力學計算市場風險的公認尺度尚未出現。地震在歷史上廣為人知，但用來測量地震強度和頻率的里氏震級直到1935年才被建立。地震是複雜性地質板塊系統中的相變，用里氏震級測量到的頻率與強度間的關係也對應於冪律。股票市場圖與地震儀讀數的相似（在下面的圖3中看得很清楚）並非巧合。
b圖3：地震儀讀數示例/b
需要一段時間使實證工作趕上這一領域的理論工作。諾貝爾經濟學獎正等待某人來發現最佳尺度並計算出冪律曲線的精確引數。但無須等待這項工作完成，就可以從理論上得出合理的推論。即使在里氏震級提出之前，將建築物建在已知的地質斷層帶上也不是一個好主意。同樣，即使在缺乏完美實證的今天，忽略資本市場的複雜性和冪律也不是一個好主意。資本主義的大廈可能就會在此期間塌陷崩潰。
當下，我們可以對資本與貨幣市場風險屬性的統計作出有價值的推論。無論用什么標準，市場的規模在過去十年裡無疑是急劇增加了。一系列的交易所併購建立了全球性的超級交易所。放松管制，使商業銀行得以與投資銀行聯合運作。失衡的資產負債表運作和分離的中轉渠道建立了一個次級的影子銀行系統，它已經與可見系統一樣大了。2000年6月到2007年6月間，恰好在市場崩潰之前，外匯衍生品的場外交易金額從15.7萬億美元增加到57.6萬億美元，增至367%。同期，利率衍生品的場外交易金額從64.7萬億美元增加到381.4萬億美元，增至589%。而在同樣的七年裡，股票衍生品的場外交易金額從1.9萬億美元增加到9.5萬億美元，增至503%。
根據華爾街通常的風險評估方法，這些增幅並不令人擔憂。因為它們的組成既包括長線倉位也包括短線倉位，按照風險價值法，這些金額會相互抵消。對於華爾街來說，風險總是在淨倉位。如果有10億美元的長線股票倉位和10億美元高度相似的短線股票倉位，那么根據風險價值法，將從長線倉位中減去短線倉位，得出的結論是風險相當低，有時接近於零。
在複雜性分析中，觀點則完全不同。不是從長線倉位中減去短線倉位，而是將它們疊加在一起。每1美元的名義價值代表了系統中一些主體間的聯絡。每1美元的概念價值創立了某種相互依存的關係。如果相連的一方失敗，開始時銀行的某淨倉位，將立即成為總倉位，因為「對沖」已經消失。從根本上講，風險在總倉位，而不在淨倉位。當總倉位增加至500%時，由於規模與災難事件大小的指數級關係，理論風險增加至5000%甚至更多。
這就是2008年金融系統如此驚人崩潰的原因。次級抵押貸款就像是引發雪崩開始的那片雪花。次貸損失實際上低於3000億美元，與恐慌的總損失相比，只是一個小數目。然而，雪崩開始後，一切都被捲入其中，整個銀行系統處於危險之中。將衍生品和其他工具包括在內，總損失達到6萬億美元以上，比次貸的實際虧損高出了一個數量級。監管者因為忽視了動力學和尺度的臨界狀態，「沒有看到它正到來」，而銀行家們則因此不斷為問題的規模而感到「驚訝」。監管者和銀行家們使用了錯誤的工具和錯誤的度量標準。不幸的是，今天他們仍無寸進。
當一個自然系統到達臨界點並通過相變崩潰時，它自動經歷了一個簡化過程，系統規模大大減小，從而降低了出現另一個超極端事件的風險。然而這在所有的人造複雜系統中均不成立。政府以救援和印鈔的形式干預，可以暫時阻止一連串失敗，但不能使風險消失。風險潛伏在系統中，等待下一個導致不穩定的事件。
解決因系統發展到超大型而造成風險的一種方法，是使系統變小，即為除垢。高山滑雪巡邏隊會在每天滑雪前向不穩定的積雪斜坡投擲炸藥，就是通過除垢即減少雪的總量來降低雪崩的危險。在今天的全球金融界，相反的事情正在發生。中央銀行家們的金融滑雪巡邏隊把更多的雪堆上山坡，現在的金融體系比2007年初市場崩潰前更大更集中。
除了全球金融除垢，複雜性風險的另一個解決方案是保持系統的規模不變，但不讓任何一個元件增長太大以使系統本身更魯棒。這相當於將有更多的規模較小的銀行，但資產總額不變。幾年前，摩根大通銀行還是四家獨立的銀行：jp摩根銀行、大通曼哈頓銀行、漢華銀行和紐約化學銀行。今天若把它再次分割可能使金融體系變得更加魯棒。事實則相反，與2008年相比，今天美國的銀行變得更大，衍生品更多。這使得一場新的崩潰，比2008年更大的崩潰，不只是一種可能，而是一種確定。到了下一次，它真的會大不相同。基於理論，政府將無法制止下一次崩潰，因為下一次崩潰會比政府更大。5米的海堤將面臨10米的海嘯，堤壩將會倒塌。
複雜性、能量和貨幣