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BSV模型

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BSV模型概述

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　　BSV模型是由Barberis、Shleffer和Vishny于1998提出的。BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：

　　其一是选择性偏差(representative　bias)，如投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够。

　　另一种是保守性偏差 (conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正增加的预测模型。

　　这两种偏差常常导致投资者产生两种错误决策：反应不足(under－ reaction)和反应过度(over－reaction)。

　　BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致市场价格变化偏离效率市场假说的。反应过度和反应不足是投资者对市场信息反应的两种情况。投资者在投资决策过程中，涉及与统计有关的投资行为时，人的心理会出现扭曲推理的过程。事件的典型性将导致反应过度，而“锚定”将引起反应不足。事件的典型性是指人们通常将事情快速地分类处理。人的大脑通常将某些表面上具有相同特征而实质内容不同的东西归为一类。当事件的典型性帮助人组织和处理大量的数据、资料的时候，就会引起投资者对某些旧的信息的过度反应。

　　比如说在大豆的期货市场上，从历史数据中分析季节性因素。再根据“老合约运行终止，最后往往都是跌”的经验（如S211和S301），得出“期价最终应是跌”的结论。但当基本面有较大变化的时候，人们往往会由于对上述概念反应过度而忽略基本面的新变化，从而产生价格的失真（如对S211和S301价格的长期压制上）。但是，并不是说投资者不会改变他们的观点，随着时间的推移，基本面的这种变化持续下去，投资者将最终改变错误的观点。

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型_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10BSV模型播报讨论上传视频Barberis,Shleffer和Vishny于1998提出的模型本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！BSV模型是由Barberis、Shleffer和Vishny于1998提出的，BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致市场价格变化偏离效率市场假说的。中文名BSV模型提出者Barberis、Shleffer和Vishny提出时间1998年危害导致投资者产生两种错误决策目录1模型简介2模型偏差3反应不足和反应过度的例子模型简介播报编辑BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：其一是选择性偏差(representative　bias)，如投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够。另一种是保守性偏差(conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正增加的预测模型。模型偏差播报编辑这两种偏差常常导致投资者产生两种错误决策：反应不足(under－reaction)和反应过度(over－reaction)BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致市场价格变化偏离效率市场假说的。反应过度和反应不足是投资者对市场信息反应的两种情况。投资者在投资决策过程中，涉及与统计有关的投资行为时，人的心理会出现扭曲推理的过程。事件的典型性将导致反应过度，而“锚定”将引起反应不足。事件的典型性是指人们通常将事情快速地分类处理。人的大脑通常将某些表面上具有相同特征而实质内容不同的东西归为一类。当事件的典型性帮助人组织和处理大量的数据、资料的时候，就会引起投资者对某些旧的信息的过度反应。反应不足和反应过度的例子播报编辑比如说在大豆的期货市场上，从历史数据中分析季节性因素。再根据“老合约运行终止，最后往往都是跌”的经验（如S211和S301），得出“期价最终应是跌”的结论。但当基本面有较大变化的时候，人们往往会由于对上述概念反应过度而忽略基本面的新变化，从而产生价格的失真（如对S211和S301价格的长期压制上）。但是，并不是说投资者不会改变他们的观点，随着时间的推移，基本面的这种变化持续下去，投资者将最终改变错误的观点。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

如何理解投资决策时的心理认知偏差 - 知乎

如何理解投资决策时的心理认知偏差 - 知乎首发于散户的交易心态切换模式写文章登录/注册如何理解投资决策时的心理认知偏差小融从零开始学金融，相互学习，相互交流。微信公众号“华融学苑”。行为资产定价模型是谢弗林和斯塔曼在1994年挑战资本资产定价模型的基础上提出来的。行为金融学的诞生是与作为标准金融基石之一的资本资产定价模型（CAPM）不断受到质疑密不可分的。行为金融学在自己的学科发展当中，一方面通过借鉴心理学、行为学、社会学等其他学科，不断修正和完善传统金融学的基本预设和分析范本，另一方面也尝试者提出自己的解决问题的模型，针对资本资产定价模型，行为金融学家谢弗林和斯塔曼体处理行为资产定价模型（BAPM）。行为金融理论兴起于20世纪80年代，并在90年代得到较为迅速的发展，它是在对现代投资理论的挑战和质疑背景下形成的。该理论以心理学的研究成果为依据，认为投资者常常表现出不理性，因此会犯系统性的决策错误，而这些非理性行为和决策错误将会影响到证券的定价，投资者的实际投资决策行为往往与投资者“应该”（理性）的投资行为存在较大的不同。因此，建立在理性投资者假设和有效竞争市场的假设基础之上的现代投资理论，也就不能对证券市场的实际运行情况作出合理的解释。行为金融的研究表明，投资者在进行投资决策时常常会表现出以下心理特点：过分自信；重视当前和熟悉的事物；回避损失和“心理”会计；避免“后悔”心理；相互影响。行为金融模型包括：在进行投资决策时会存在的心理认知偏差（1）BSV模型。BSV模型认为，人们在进行投资决策时会存在两种心理认知偏差：一是选择性偏差，即投资者过分重视尽近期实际的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够；二是保守性偏差，即投资者不能根据变化了的情况修正曾经的预测模型。这两种偏差常常导致投资者产生两种错误决策：反应不足或反应过度。（2）DHS模型。DHS模型将投资者分为有信息与无信息两类。无信息的投资者不存在判断偏差，有信息的投资者则存在着过度自信和对自己所掌握信息过分偏爱两种判断偏差。证券价格由有信息的投资者决定。过度自信导致投资者不切实际得高估了自己对股票价值的判断的准确性；而过分偏爱自己所占有的私人信息往往使投资者对自己掌握的信息反应过度，而对公开信息反应不足。在这两种判断偏差作用下，就会导致股票价格短期过度反应和长期连续回调。在进行投资决策时会存在的心理认知偏差行为金融理论认为，投资者由于受信息处理能力的限制、信息不完全的限制、时间不足的限制以及心理偏差的限制，将不可能立即对全部公开信息做出反应。投资者常常会对非相关信息做出反应，其交易不是依据信息而是根据噪声作出的。在这种情况下，市场也就不可能完全有效。此外，行为金融理论从投资者行为入手对许多市场异常现象做出了解释，认为异常现象是一种普遍现象。这从另一个方面说明市场是无效的，而不是有效的。行为资产定价模型是行为金融理论的核心。行为金融理论的孕育及诞生与“新时代”的到来表明金融理论进入新的发展时期。但是，行为资产定价理论只能被视为是对“现代金融”的资本资产定价模型的补充而非所谓的“重建”。在进行投资决策时会存在的心理认知偏差BAPM是对现代资本资产定价模型（CAPM）的扩展。与CAPM不同，在BAPM模型中，投资者被划分为信息交易者和噪声交易者。信息交易者是“理性投资者”，他们通常支持现代金融理论的CAPM模型，避免出现认识性错误并且具有均值方差偏好。噪声交易者通常跳出CAPM模型，易犯认识性错误，没有严格的均值反差偏好。当信息交易者占据交易的主体时，市场是有效率的，而当后者占据交易的主体地位时，市场是无效率的。在BAPM模型中，证券的预期收益是由其“行为贝塔”决定的，行为资产组合（行为贝塔组合）较市场组合要人为调高成长型股票比例。因此，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，只是均值方差有效组合会随时间而改变。斯塔曼更进一步提出，决定供求的是人们的功利主义考虑（如产品成本，替代产品价格）和价值表达考虑（如个人品味，特殊偏好）。CAPM只包括了人们的功利主义考虑，而BAPM把两者都包括了进来。另外，BAPM还对在噪声交易者存在的条件下市场组合回报的分析、风险溢价、期限结构、期权定价等问题进行了全面研究。在BAPM模型中，由于既考虑了价值表现特征，又包含了效用主义特征，因此它一方面从无法战胜市场的意义上接受市场的有效性，另一方面从理性主义意义出发拒绝市场有效性，这对金融研究的未来发展有着深刻的启示。发布于 2019-07-05 15:37投资交易心理分析（书籍）交易心理科创板赞同 32 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录散户的交易心态有什么问题，你说呀。v：ailedou1

资产配置（四）--经典资本资产定价理论浅解 - 知乎

资产配置（四）--经典资本资产定价理论浅解 - 知乎首发于财经时讯短评切换模式写文章登录/注册资产配置（四）--经典资本资产定价理论浅解喻言金融冷静、理智的资本市场参与者一、引言资本资产的定价问题一直深受金融市场领域乃至整个金融领域的关注。研究最早起源于20世界50年代，随着经济、金融的不断发展，如今如何有效的确定金融资产价格仍是很多经济学家所面临的重大问题。火箭专家马科威茨通过把收益、风险分别定义为均值和方差，第一次从数量上解决了收益与风险的关系问题，资本资产定价模型就是在这一理论的基础之上提出的。1970年，威廉·夏普率先提出资本资产定价模型：CAPM模型，成为资本资产定价的基础。它的结论非常简单：投资的收益只与风险有关。虽然CAPM模型的提出非常成功，但还是存在着很多理论上、实践上的局限性：首先，CAPM的假设前提难以实现；其次，CAPM中的β值难以确定；最后，与之相关的实证结果令人失望。因此，金融市场学家不断探求比CAPM更为有效的资本市场理论。经济学家们大致从三个方面进行了改进：第一、将单因素 CAPM拓展为多因素模型，如APT套利定价理论，Fama-French 三因素模型(提出SMB和HML因素)；第二、提出基于消费的 CCAPM模型，将资产回报率与宏观经济变量联系起来；第三、由行为金融学理论对资产定价问题进行解释。二、资本资产定价的多因素模型：(一)套利定价理论APT该模型由斯蒂芬·罗斯于1976年提出，与CAMP模型相比，其最大的特点是利用套利概念定义均衡，并且该模型的假设更加合理。套利定价理论的基本机制是：在均衡市场中，两种相同的商品必定以相同价格出售。套利定价理论假设证券的收益是由一系列特定行业因素、市场因素共同决定，如果当两证券的收益受到相同因素影响，那么这两种证券收益之间就存在相关关系。套利定价模型与资本资产定价模型一样，是证券价格的均衡模型，APT比CAPM需要更少的假设条件，可用于资本预算、证券估价或投资业绩评估。套利定价理论以收益率形成过程的多个因素为基础，是CAMP模型的拓展，为投资者理解市场中的风险与收益率间的均衡关系提供了新的思路。(二)Fama-French 三因素模型1992年，Fama和French使用美国市场数据，对收益进行了多变量回归，发现市值和账面市值比两因素表现出了很强的解释能力，而β解释能力非常弱。由此，Fama和French建立了三因子模型来解释股票回报率。该模型认为，资产的超额回报率主要由三个因素决定：市场资产组合、市值因子、账面市值比因子。该模型取得很大成功，在许多实证检验中得以证实。其中，我国学者也对该模型在我国市场上的有效性进行实证研究，包括吴世农和许年行(2004)，邓长荣(2005)、刘维奇和张信东(2010)。其研究均发现：A股呈现出显著的账面市值比效应、规模效应，并得出结论：三因子模型比CAPM模型能更好地阐述我国股票市场的收益变化。三、基于消费资本资产定价模型1973年，Fama和MacBcth提出基于消费资本资产定价模型：CCAPM。该模型建立在消费基础之上。CCAPM的思想在于：当期消费与未来消费之间是替代关系，每个居民都会进行金融资源的配置，通过选择一定量的消费和资产实现预期贴现效用最大化，消费者在边际效用作用下驱动资产价格的变化，从而影响资本市场价格。CCAPM最大特点是侧重长期动态分析。投资者不仅需要考虑金融资产的收益和风险，也要考虑金融资产以外的其他因素。用投资者的相对风险规避系数来刻画投资者行为，使得在消费和投资决策中，同时考虑产品市场、要素市场和金融市场上的各种变量，最终得到资产组合一般均衡。CCAPM模型的提出是金融学的有一大飞跃，使得在金融学中使用一般均衡成为可能。但是CCAPM无法解释1995年Mehra提出的股票溢价之谜，也无法解释1989年Weil发现的无风险利率之谜。在CCAPM模型的进一步深化中，逐步引入各种行为因素，比如财富偏好、损失厌恶等，来重新构造资本资产定价模型。研究学者还不断提出新的因子、新的理论，加入投资者的效用函数中，以期通过进一步的研究提出一个更为精准的资产定价模型。四、行为资产定价行为金融学始于上个世纪五十年代，1979年，心理学家丹尼尔·卡尼曼在其文章中提出了人类风险决策过程的心理学理论。八十年代行为金融学逐步走向成熟，九十年代得到迅猛发展，近年来也迅速发展，在投资实践中也取得了令人瞩目的成就。行为金融理论最大的特点是：指出人类存在的许多非理性行为，对理性人假设提出了质疑。从而利用心理学和其他社会科学工具来解释金融市场现象。心理学实验表明，人类在风险状态下的行为特征具有非理性。如在面对收益时人们普遍表现为风险厌恶，在面对损失时又表现为风险寻求；人们在处理概率问题时，常常存在系统性的错误估计等等。面对这些非理论的心理，传统的资产定价模型很难进行解释，所以行为金融学的理论直接从投资者的心理基础出发，研究投资者心理对资产价格的决定，对金融市场均衡的影响。行为金融模型中最为经典的模型有：DHS模型与BSV模型。DHS模型吸收了De Long等人对现实金融市场中噪声交易者的风险等研究成果，提出过度自信和有偏自我归因偏差，解释了A股的“股票溢价之谜”。BSV模型建立在保守主义和代表性启发式的心理学基础之上，提出投资者行为反常的原因，在一定程度上解释证券市场的波动。五、总结和建议经济学的核心在于资源的有效配置，而价格在配置中处于重要作用。因此，资本资产的定价问题一直是学者们研究的重点。纵观各种定价理论的兴起和发展，为以后的理论与实践的进一步完善提供了新的思路。尽管目前的理论已在最初的基础上有所发展，但是，面对现实金融领域的各种问题，现行的理论的解释力度仍然不足。因此，如何更好的对各种金融资产进行定价，将理论与实践更完美的结合起来仍然是摆在各位金融学者面前的重大问题，仍需进一步的发展与完善。发布于 2020-09-13 19:51资本资产定价模型（CAPM）套利证券投资赞同 6添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录财经时讯短评理智、冷静、客观的财经短评，敬请大

bsv模型 - 搜狗百科

型 - 搜狗百科BSV模型是由Barberis、Shleffer和Vishny于1998提出的，BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致市场价格变化偏离效率市场假说的。网页微信知乎图片视频医疗汉语问问百科更多»登录帮助首页任务任务中心公益百科积分商城个人中心bsv模型编辑词条添加义项同义词收藏分享分享到QQ空间新浪微博BSV模型是由Barberis、Shleffer和Vishny于1998提出的，BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致市场价格变化偏离效率市场假说的。提出时间1998展开中文名称BSV模型展开危害导致投资者产生两种错误决策展开提出者Barberis、Shleffer、Vishny展开免责声明搜狗百科词条内容由用户共同创建和维护，不代表搜狗百科立场。如果您需要医学、法律、投资理财等专业领域的建议，我们强烈建议您独自对内容的可信性进行评估，并咨询相关专业人士。词条信息词条浏览：2238次最近更新：20.05.19编辑次数：5次创建者：搜搜百科突出贡献者：新手指引了解百科编辑规范用户体系商城兑换问题解答关于审核关于编辑关于创建常见问题意见反馈及投诉举报与质疑举报非法用户未通过申诉反馈侵权信息对外合作邮件合作任务领取官方微博微信公众号搜索词条编辑词条收藏查看我的收藏分享分享到QQ空间新浪微博投诉登录企业推广免责声明用户协议隐私政策编辑帮助意见反馈及投诉© SOGOU.COM 京ICP备11001839号-1 京公网安备110000020000

链上运算：从 ETH 到 BSV - 知乎

链上运算：从 ETH 到 BSV - 知乎首发于Blockchain Thoughts切换模式写文章登录/注册链上运算：从 ETH 到 BSV顾露简短说明这是一篇较浅显的关于链上运算模型的文章，直接来源见：Blockchain Computing on Ethereum and Bitcoin SV 本文并非原文直译，为免误导之嫌，请读原文为宜本文 (出于个人需要) 若干处做了个人化的内容补充 (通常会标注「GL-Note」) 本文提纲链上运算模型 (ETH) 链上运算模型 (BSV) 新模型的关键点是什么？ ETH 与 BSV 的模型对比 (使用新模型) 构建去中心化超算个人化的一些零碎的思考 1. 以太坊的链上运算模型众所周知，以太坊设计目标是成为一台“世界计算机” (World Computer)，能够进行交易以外的运算。关于这一点，人们常这么去比喻——跟以太坊的计算能力相比，比特币就好像是个计算器，只有一些预定义的简单运算。那么以太坊是如何实现链上通用计算的呢？在以太坊上，人们使用 (不那么成熟的) Solidity 去实现计算逻辑，来保证与以太坊的共识相兼容。写好的代码通过一笔交易提交到链上，就成了一份所谓的“智能合约”。当这份合约被执行 (矿工将其写入区块) 时，所有的节点都需要执行并验证这份合约 (来确保有效性及一致性)。ETH 通过引入 Gas 来定义操作的运算量 (computing power) 与消耗费用 (fee) 之间的关系。很明显，这个思路的扩展性是有限的。整个网络的处理能力取决于网络中最弱的节点。 ( 「GL-Note」此处存疑，没有验证能力或验证效率过低的节点实际上并不会影响到全网的整体推进) 整个区块链上堆积着主网上线之后所有的运算，任何新加入网络的节点都需要从头同步，并 (仅出于历史原因) 完整地执行所有这些运算。以太坊的节点同步缓慢而且运算量巨大，全网的运算能力基本已达瓶颈，并且大大限制了可执行操作的范围。在这种情况下，不管是所谓“链上超算 (supercomputer onchain)” 还是 GB 级别的数据处理，目前看是不现实的。现有的方案有三： 1) 把复杂运算从合约挪到 DApps 的具体实现里，2) 寄望于 Plasma 这样的侧链， 3) 把操作及结果隐藏到状态通道 (State Channels, 类似闪电网络的支付通道) 里。即使有这些问题，以“智能合约”方式实现的链上运算仍然成为了事实上的主流方式。一些后来的区块链尝试模仿并改进，如改用成熟编程语言，多链协作，其他的共识算法 (DPOS) 等等。 (「GL-Note」在运算的同步执行这块，似无太大的变化) 2. BSV 的链上运算模型跟以太坊“拿区块链当CPU用”不同的是，BSV 的思路更倾向于把区块链当做一个数据库和操作系统。在 _unwriter 于 Bitcoin Cash 上开发 BitDB 时，他应该是头一个“真正”把区块链当数据库用的。后来分叉时 _unwriter 选择了 BSV 的路线并留下了一篇有价值的 Blog： The resolution of the Bitcoin Cash experiment 【中】 (黄酥酥@微博) 深度解析比特币现金实验紧接着在 Craig Wright 发布了 Metanet 之后，_unwriter 发布了一系列相关的工具，这些工具所共通的设计基础，都是将区块链当做一个数据库和操作系统 (更进一步，当做某种意义上的互联网) 来使用。 BitDB 去中心化数据库，将区块链写入 Mongodb，并让所有的操作更易于检索。 Genesis 一个 BSV 专属的 bitdb 节点 (于2018年11月分叉后) Babel 一个定制 bitdb 节点，只关心 OP_RETURN 内存储的数据，不关心典型的交易 Planaria（变形虫）一个更通用的 BitDB，支持自由定制规则，可以在链上存储和检索任意形态的数据 Bottle Bitcoin Browser 一个定制 bitdb 节点，比特币浏览器（注意这是真正意义上的浏览器，不是 block explorer），使用 B:// 和 C:// 定位所有的资源，真正的 serverless，完全容纳于 Bitcoin Blockchain 的边界内。 BitCom Bitcoin Computer 仿 Unix 文件系统，使用 Bitquery 加载目录，方便定义二级应用程序协议 DataPay 轻量级 js 库，最简洁的发送带有数据的 tx 库，没有之一 (MoneyButton 和 Bitpay 都在用)。 Babel - A BitDB Node for Data-Only Bitcoin Applications (hqm@知乎) Bitcoin SV的开发哲学——变形虫框架 (hqm@知乎) BSV Planaria框架技术总结一节点搭建 (hqm@知乎) BSV Planaria框架技术总结二 Bitquery 简单说，Planaria 可被用来 (以数据库的形式) 存储和检索，DataPay可被用来写入，BitCom 可被用来定义访问协议 (类似文档后缀名的作用)，Bottle 用来连接不同类型的数据和资源并展现到用户面前。（「GL-Note」连起来看，这已经是一个事实上成型的冯诺依曼架构了） 2019年1月份时 nChain 挖出的块中包含了一条 100KB OP_RETURN 的交易，从那时起，220 字节的限制被打破。几个小时之后，_unwriter 就发布了一个网站，以 serverless 网站的形态展示了《爱丽丝梦游仙境》中的一章。（「GL-Note」这里得用 ZeroNet 杠一下，不过跟爱丽丝梦游比特仙境相比，ZeroNet 只是套了个 Bitcoin+Torrent 的壳） 3. 新模型的关键点是什么？从那时起，一种新的链上运算模型出现了。运算本身不在链上。只有指令 (类似一段脚本代码或一个程序库) 以“文件”形式在链上储存。区块链原来不是 CPU，而是文件系统。当用户执行一个链上运算时，实际上只是在本地运行需要的操作 (如在浏览器里执行一段 js 代码)。由于其他节点并不关心执行过程，对应的运算在链下执行，只有当产生有意义的结果时才上链，最终展现出来的成果，要么是一笔有意义的交易 (以 tx 形式)，要么是一份有意义的数据 (以 OP_RETURN 形式)。利用这台超级计算机，可以使用 (链上已经存在的) 任意语言及任意库，不需要担心“合约”与共识的兼容，也不需要 (过分地) 担心容量和尺寸。数据和脚本在链上，而运算在链下。这就是 ETH 和 BSV 在模型上的最大不同。但这样一来人们很自然会问，如果所谓“区块链运算模型”都不发生在链上，那么这个模型的意义何在呢？如果关键的操作没有所有节点同步执行，谁来保证这个运算是有效，合法，且符合预期的？这相比老一套的数据库和互联网又有啥优势呢？关键在于以下两点是不可变且已被认证的 (immutable and authentificated)：操作上链，保证了执行流程在需要时，可以随时被验证。(按需验证) 结果上链，保证了执行结果在需要时，可以随时被验证。(按需验证) 「GL-Note」不管代码是否开源，给定程序的执行流程和操作 (protocol/spec) 已经立此存照，全网见证；不管数据是否有加密，上链后就不会再被主动或被动地“丢失”。这两样都比自己维护一个服务器更健壮，成本也更低。「GL-Note」拿游戏举个例子：比如我现在写了个游戏，我把游戏的所有代码都上传到一个 tx (tx_sourcecode) 里。所有这个游戏的链上产出 tx_gamedata 都是跟 tx_sourcecode 关联的。矿工只是无脑地把 tx_sourcecode 和 tx_gamedata 提交上去（只要交够了矿工费）。注意：针对我这个游戏，矿工并不是利益攸关方，游戏是否盈利，对其并无直接的利害关系。而游戏运营方出于维护游戏的正常运营，则有强烈动机去运行从 source code -> game data 的运算。谁对这个行为有疑问，谁可以利用 tx_sourcecode 自己去运行逻辑验证。跟朋友讨论时，朋友提到，即使同一份 lua 代码，在不同机器不同运行环境上都不尽相同，如何能保证结果是 verifiable 呢？ ETH 那里不会有这个问题，是因为需要当即对结果达成一致。而我认为，这实际上不需要矿工来保证，因为他们不是利益相关方。游戏行为不一致，受损的是游戏厂商，矿工本质上是无所谓的，只要你给够交易费我就给你打包上链，并没有“验证所有逻辑一致性”这个义务 (就像矿工没有“验证所有链上的数据都是符合当地法律法规”的义务，同样的道理)。游戏和应用开发者才关心这一点。而且进一步讲， lua/python 这类语言本身的设计目的就是尽可能在不同环境下尽可能给出一致的执行结果，如果做不到，自然会有更 well-define 的语言去填补这个需求。实际产品里，弄个受限的运行时(沙盒)应该就可以了。 4. ETH 与 BSV 的模型对比 ETH 对于合约的强制链上执行，本质上是将“矿工验证交易”的过程通用化，并做了进一步扩展。客户端发起一笔 (与某个合约相关的) 交易，本质上相当于触发了一个全网执行的动作。而 BSV 的路径截然不同。当一个网站以 severless 方式运行时，客户端可以随时去修改和操作某一部分数据，除了这部分数据作为结果保存到链上以外，其他不关心这个网站上的这部分数据的矿工和用户，基本是无感的。 ETH 的合约可以在满足特定情况时主动地创建交易，而 BSV 链上只有代码和结果，只能被动地接收用户发起的交易。（「GL-Note」但实践中问题不大，只需要用 bitdb 去监听特定的事件并触发交易，也可以达到一样的效果。注意：这个监听及响应的代码逻辑同样也上链，所以同样是 verifiable 的）这里原文顺带提了一下 BSV 日后的操作码恢复和扩展，及可能的图灵完备。这些等日后有了再谈吧，目前就不多说了。 5. (使用新模型) 构建去中心化超算一个思维实验：我们现在打算构造两个超算，分别位于 ETH 和 BSV 上，它们上面需要跑一个 60MB 的程序，来计算 1GB 的气候数据。先看看以太坊，在以太坊上存 1GB 数据是比较困难的，这差不多是一个礼拜的数据量。把 60MB 的程序放上去会相对容易点，但也会需要脚本做不小的改动，用掉不少 Gas，而且可能会造成安全隐患。接着，考虑实际的运行，从运算能力角度讲，这样的计算量级可能会消耗大量的 Gas。人们意识到，与其在以太坊上构造超算，不如构造一个链上的超算市场 (a marketplace for supercomputing) 更有意义，Golem 正是这么做的——用智能合约来满足去中心化算力交易 (supercomputer power) 的需求。 (「GL-Note」与 NiceHash 相比除了更 General-Purpose 一点外，并无太大不同) 再来看 Bitcoin SV，首先，1GB 算不上太大的数据量，Ryan X. Charles 就曾上传了 1.4GB 的图片。然后，是 60MB 的指令序列，二者都发到链上。这时候借助一个链上的交易网站，可以撮合提供计算能力的人和有需求的人。这样，区块链就成了一个共享的文件系统。 (「GL-Note」这思路感觉有点绕弯了。实事求是地讲，从实践上看，更简单的做法是运营者直接用算力去支撑运算需求，然后卖服务，毕竟 SaaS 还是比 dex 门槛低不少的) 6. 个人化的一些零碎的思考「GL-Note」原文的最后一节是作者的一些杂感，我就不逐句照搬了。这一节是我另加的，是我在形成本文时的一些个人化的杂感。上面对 ETH 和 BSV 做了不少的对比，这里我也来做一个对比。ETH 网络中，矿工，节点和其他参与者之间的关系是复杂的，没有良好定义的，整个网络缺乏自发地向更好方向进化的能力。而 BSV 的区块链网络中，矿工，服务提供者，服务参与者，他们从整个架构设计的角度讲，是良好定义的，从本质上都是可以只关心 self-interest 的。展开来说一下吧。譬如矿工，所有的运营动机，只是单纯地为了从长远看不断提高自身利润率，至于运算，爱谁算谁算，我把你们的数据存到链上，只是我打包赚钱的一个天然副产品而已。再譬如服务提供者，把区块链当商品用，我付矿工费，得到公开账本+永不丢失的数据+透明可验证的舆论效果，这么一算，比去阿里云上租个服务器更省钱省事更划算 (初期可能简陋点，没有商业云上那么多工具，当然这都是机会)。再譬如服务使用者，比较区块链上的 Twetch 跟中心化的微博，简直不好比的好吧。删帖封号，更别提什么大数据侵犯隐私了。拿着私钥，自己对自己的数据有足够的掌控权。说句题外话，也许日后有一天，一个人的数据，也许比这个人本身更值钱。我相信，关于链上运算的讨论只是刚刚开始。目前的现状其实很像 DOS 时代的 PC 产业， _unwriter 实现的一系列工具，正如 DOS 下，我们得以通过基本的手段，来朴素地控制 PC 的硬件资源。然而，从工具到操作系统，这种快速成长的可操作性，在当年反过来倒逼了硬件标准化，直至后来的只剩下 Win-tel，这里面有着深刻的历史必然性。同样的，区块链从无数不知所谓的创新项目，迅速收敛至最有扩展性，最有可操作性的链上，“书同文，车同轨”，才有机会活下来，创造更长远的价值，更深刻地改变人类社会。本文标题：链上运算：从 ETH 到 BSV 本文连接：https://gulu-dev.com/post/2019/2019-07-07-on-chain-computing-evolving-from-eth-to-bsv 「完」顾路 2019-07-07 编辑于 2019-07-08 20:35区块链(Blockchain)比特币 (Bitcoin)赞同 243 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Blockchain Thoughts区块链相关的思考

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行为金融学投资决策BSV模型综述

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阅读量：

486

作者：

欧阳刘琳，苏诚

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摘要：

BSV模型是由Barberis,Shleifer和Vishny于1998年提出的基于心态的投资者行为模型.本文介绍了行为金融学投资决策理论当中的BSV模型,从模型的假定前提,到模型介绍,详细阐述了BSV模开进的使用方法和策略.

展开

关键词：

行为金融学

BSV模型

投资决策

DOI：

CNKI:SUN:SHNG.0.2013-16-127

年份：

2013

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BHS模型

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

(重定向自Barberis，Huang and Santos)

　　BHS模型是Barberis，Huang and Santos于1999年提出的，简称BHS模型。

BSV模型、DHS模型、HS模型三个模型假设投资者在做出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即，直觉偏差（heuristic bias）。heuristic 的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。(process by which people find things out for themselves， usually by trial and error)。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。

　　投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在景框依赖偏差(frame dependence bias)。后者正是BHS 模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于景框依赖的研究成果：Kahneman and 阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）(1979)提出的“前景理论（prospect theory）”以及Thaler and Johnson(1990)提出的“前期结果影响（influence of prior outcomes）”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大（约为2.25 倍）。前期结果影响是指，投资的前期结果对风险选择的具有影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动（反应过度和反应不足）以及“股权之迷”。

来自"https://wiki.mbalib.com/wiki/BHS%E6%A8%A1%E5%9E%8B"

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