事实证明，这些错误是后果性的，尽管给予一些人的巨额奖金并没有“追回”，甚至直接损失也可能被社会化。日本相关部门强调了超越单一快照视图的必要性：“时间点评估无法反映银行的安全和稳健”，并呼吁转向动态方法（Mori，2016），呼应了从静态风险价值方法过渡到动态风险时间方法的主张（Kovalenko和Sornette，2013）。进一步借鉴Embrechts：当过程的完整达尔文质量值得关注时，依赖单一风险指标确实是有问题的；良好的验证将依赖于全面的定性和定量标准和测试。此外，参与者和监管机构需要做出正确的选择，探索如何在反向内部模型和更严格但可比较的标准化模型之间取得平衡。正如英国银行执行董事安迪·霍尔丹（2012）所强调的那样，简单将是一种美德：“因为你不以火对抗火，你也不以复杂对抗复杂。

因为复杂性产生的是不确定性，而不是风险，所以它需要基于简单性而非复杂性的监管响应。“同样重要的是，在约翰·图基的世界里，“对正确的问题给出一个近似的答案，这通常是模糊的，比对错误的问题给出一个精确的答案要好得多，因为错误的问题总是可以变得精确的。”事实上，考虑金融市场的系统性方面，包括充分承认机会在市场中的作用，以及更好地调整激励措施，应该比基于历史数据和平稳性假设实施大型且昂贵的企业风险管理系统更好地支持稳定性，创造一种舒适方便的控制错觉。6.7文献中工具和系统的综合和审查原始结果、风险调整和前瞻性进化方法适用于统计学、博弈论、系统工程、心理学、经济学、金融学、军事、政治和商业战略等广泛学科。图10给出了图形概览（a.3中的详细信息和参考）。颜色代码是我们的评估：颜色绿色的学科很好地适应了环境条件。德梅斯基塔的《预言家的游戏》（2009）、索内特的《龙王》（2012）、泰特洛克的《超级预言家》（2015）或塞利格曼等人的《人类招股说明书》（2013、2016）就是很好的例子。红色示例不能充分说明环境中不存在平稳性。一个有争议的例子是资本资产定价模型。其他的例子还有鞅测度，它描述了一个过程，其中明天最可能的观测是实现今天、布莱克和斯科尔斯的复制投资组合方法（布莱克和斯科尔斯，1973）和多重测试/过度拟合。

上下经济学（Krugman，1990）是理论中的一种标准实践，CAPM包括所有代理人的所有未来期望，所有代理人都应该优化其投资组合，并且我们收敛到相同的“切线投资组合”，即市场投资组合。从这个意义上讲，这可以被视为是有前景的。在实践中，它在一个平稳的世界中假设平衡，并惨遭失败，数百个被提议用来补充/治愈它的因素就证明了这一点（Harvey et al.，2016）。这就是为什么我们将其归类为风险调整的基于结果的方法，即回顾性方法，因为它推断未来的统计特性将与过去一样。新闻业，如经济或金融市场等适应性、非平稳、复杂的系统被天真地报道为“上升”或“下降”，对风险（或重要性）的调整和前瞻性关注不足。图10：。从按观点分类的文献中对工具和系统的多学科观点。绿色与环境完全一致，红色没有考虑到足够的稳定性，灰色只是工具。更多信息和参考见附录A.3.7。总结性评论思考命运和偶然事件的作用与人类自身一样古老。在这一传统中提供了一个现代更新，我们注意到，如今，我们经常奖励运气而不是技能，在某些情况下还不够冒险。为了支持一个繁荣的精英社会，我们提出了悬赏问题，并提供了解决方法。介绍了由观察到的财富分配和未观察到的价值分配之间的差异引起的顶级技能成功差距问题的静态框架。

由于认识到生产力的巨大变化是由多方面的复杂任务驱动的，因此排除了纯粹的幸运解释。通过详述六种重要机制，即财富之轮，在生活和成功中产生随机性，排除了纯粹的精英统治边缘案例。需要仔细进行特定领域的分析，以确定运气在成功中的作用。采用系统方法，根据系统的可观察性和平稳性，定义了三种评估优点的指标：原始结果（默认）、风险调整和前瞻性。模拟研究对前两种方法的表现进行了表征，表明在原始结果评估下，风险调整措施比单纯的“等待趋势上升”更能快速地“将小麦与谷壳分离”。第三个指标与众不同，它吸收了我们进化的过去，为评估真实世界的非平稳系统提供了一个全面的框架。定义了一个典型的进化过程，包括五个过程和理解勘探开发周期，以完善并克服已耗尽的范式。事实上，动态是很重要的，因为可能会出现突变/转换的需要；必须考虑内部和外部因素。通过这些透镜，讨论了一系列重要的应用。精选发现包括：在很大程度上，我们在前瞻性视角下考虑了政治制度——例如，现代民族国家作为更广泛进化过程中的当前范式——证实了我们进化框架的充分丰富性。建议采用差别累进税率，对运气/风险较高的领域征收更高的税，尤其是亏损社会化的领域。

Amy&Frank算法的引入，是为了在日益互联的控制论世界中恢复群体的一些智慧，在这个世界中，病毒内容的成功与价值几乎没有关系，按质量对信息进行排名和聚合是非常高效的。此外，还讨论了科学和学术界，确定了市场机制有利于精英管理和知识发展。致谢：我们感谢海因里希·纳克斯和保罗·恩布雷奇斯的激励反馈。参考文献：Akerlof，G.《柠檬市场：质量不确定性和市场机制》，《经济学季刊》84485-5001970年。Arthur，B.W.，《技术竞争、收益递增和历史事件锁定》，《经济学杂志》，99116-1311989年3月。Bailey，D.H.、Borwein，J.M.、de Prado M.L.和Zhu，Q.J.，《后验过度拟合的概率》，计算金融杂志20（4），39-692015年，内政部：10.21314/JCF。2016.322Bak，P.、Tang，C.和Wiesenfeld，K.，《自组织临界性：一层噪声的解释》，Phys。修订版。利特。5938119987年7月，生物技术巨头贝克尔出版了《未能证实引人注目的科学》，自然杂志5301412016年2月11日。Baker，M.，统计学家发布P值警告，Nature 531512016年3月10日。Banks，J.S.和R.K.Sundaram。转换成本和Gittins指数。《计量经济学：经济社会杂志》（Journal of the EconomicalSociety），62687–694（1994）Barabási，A.-L.，《一切与其他一切的联系及其对商业、科学和日常生活的意义》，《基础图书》，2014年（Perseus Publishing于2002年首次出版）Barras，L.，O.Scaillet和R。

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最后，我们根据时间步长ka后个体成功的实现情况，将人群划分为十分之一，每个个体包含N/10个代理，并且不使用每个代理的“真实”uIAndival值，这些值被假定为不可直接观察。我们计算每十分之一的技能和运气的平均值。本次模拟的目的是观察在什么条件下，根据对成功的一次观察，可以将“真正”的技能与“真正”的运气区分开来，从而模拟何时可以有效地使用基于结果的奖励。模拟将在不同的周期SKA中重复，我们称之为“审查周期”，即评估代理质量或“审查”代理的周期。图A.1显示了四个异质性增加的不同群体的结果。如上所述，每个群体都有四个不同的参数，这些参数在最上面的子批次中给出。下面的两个子图给出了相同人群的结果。这里，不重复这些参数，以免使图形太忙。每个子批次显示八个不同审查期的结果：一天（1D）、一周（1W）、一个月（1M）、一个季度（1Q）、半年（1H）、一年（1Y）、两年（2Y）和四年（4Y）。在这方面，在GBM过程中，表征人口特征的四个参数应视为年化数。x轴范围从1到10，区分不同的十分位数，1是最成功的，10是审查期后最成功的十分位数。y轴给出了每十分位中N/10个代理的平均技能、运气和夏普比率。

黑色虚线显示了该群体的样本外值，这意味着与十分位数或审查周期无关。就像等式（1）中的生产力一样，我们也将技能视为不同因素的乘积，如天赋、毅力、技能、分析智力、沟通能力、魅力、情商、社交技能。。。如果这些独立因子中的每一个都是正态分布的，则通过乘法组合将得到对数正态分布的聚合。请注意，每十分位技能定义为十分位代理的uiof算术平均值，luck是十分位代理的算术平均值的平方根，Sharpe比率是每十分位技能除以每十分位运气。夏普比率是衡量金融投资质量的标准指标，因为它提供了一个理论上有根据的风险调整绩效指标。图A.1：不同审查期后一年内每十分位数的技能、运气和夏普比率（定义为技能除以运气）T（1天、1周、1个月、1季度、半年、1年、2年和4年）和两个不同的人群，每列一个。黑色虚线显示了整个人群的样本外值。为了减少人物拥挤，图例仅添加到上部子地块。上地块下方的两个子地块具有相同的种群特征。A、 2模拟中间观察的效果我们遵循附录A.1中相同的基本模型，但我们没有使用过程的直接结果作为成功的衡量标准，而是将其除以估计的已实现波动率。

这个夏普比率将成为我们成功的新指标。同样，我们按照时间步长ka后他们实现的个人夏普比率，将人群分成十分之一，每一个都包含N/10个代理，并计算每十分之一的技能和运气的平均值。图a.2给出了增加中间步骤数量和一年审查期的结果。这些可以与图A中相同人群的绿线进行比较。1.图A.2：一年审查期后每十分位数的技能、运气和夏普比率（定义为技能除以运气）T、 夏普比率被用作成功的衡量标准，将不同的代理按十分位数排序。不同的曲线显示了用于估计已实现波动率的不同中间步骤数的结果。这些应与图A.1中相同人群的绿线进行比较。黑色虚线显示了整个人群的样本外值。为了减少图形的阴影，图例仅添加到上部子图中。上图下方的两个子地块具有相同的总体特征。A、 3文献中的工具和系统表A.1：文献综述：基于结果回报和风险调整后结果回报的工具和系统表A.2：文献综述：基于前瞻性回报的工具和系统。