问答｜高盛是怎么两头通吃的？

吴军

你好，欢迎来到我的《信息论40讲》。

这一讲是我为大家准备的加餐，通过集中回答大家的几个典型问题，再配合前面的复盘，帮大家消化、回顾和总结。我们第一模块的内容，确实是信息论中比较难的部分，但是大多数同学都跟下来了，祝贺大家。我也建议你抽空复习前面的内容，巩固基础知识。

好，开始我们今天的问答。

开不得：

吴老师，复杂金融产品背后的信息论应用我还没搞清楚。高盛首尾两头敲，对冲掉自己不想要的风险赚钱，这个我明白，可具体怎么实现，我还是搞不太清楚，希望老师再讲讲。

吴军

这是一个很专业的问题，详细讲解起来篇幅较长，我这里就简单说明一下，有些概念的定义和说明我就简单带过了。

设计这种两头通吃的金融产品，通常需要用到一种工具叫做期权。所谓期权，就是一种在未来能够以某个价格进行证券买卖的合约。比如说今天的石油是60美元一桶，在一年时间内买石油的期权可以这样定义：

• 乙方卖给甲方一种期权，有效期是一年，在这一年内甲方都可以按照60美元一桶的价格随时买进石油，不论当时的价格是多少。

• 如果一年内石油的价格没有达到60美元，甲方不需要对乙方尽任何义务。

• 一年过后，期权合同到期，乙方不再对甲方有任何义务。

这样的合约听起来是甲方稳赚不赔，因为如果石油价格上涨比60美元高，那么甲方就可以选择行使合约中的权利，还是以每桶60美元的价格购买石油，然后再转手在市场上卖出挣钱。如果石油的价格下跌，甲方什么都不用做，这个合约就当没有存在。

这么看来，好处都让甲方赚了，乙方当然不会免费为甲方提供这种合约，它会收取一个双方认为合适的价格，按照今天石油期权的价格，在油价每桶60美元时锁定一年的期权要买的话，需要花8.3美元左右。

当然，乙方还可以调整预期价格，比如把60美元的预期提高到65美元。这样一来，一方面，在未来的一年里石油价格上升到65美元的可能性要比60美元小，因为幅度太大了。另一方面，如果油价上涨，甲方按照65美元行权，利润也显然要比按60美元购买低。因此，甲方肯定不会再出8.3美元来买这个期权，根据石油市场实际期权的行情，65美元的期权价格大约是5.5美元左右。

因为甲方一开始花钱买了期权，它将来的买卖就有成本，不是无本万利的了。对于买了60美元期权的人来讲，在一年内，如果石油的价格不能超过68.3美元，即60美元行权价格加上8.3美元的成本，它就会赔钱。

在油价超过68.3美元之后，每涨1美元，它就赚1美元，涨10美元，就赚10美元。

假如你特别看好油价上涨，花8.3美元买了60美元行权价的期权，如果油价涨到了100美元，你就用8.3美元的投入，换得了100-68.3=31.7美元的利润，利润率接近400%。如果你直接买石油存着，投入60美元挣了40美元的利润，利润率只有67%。

因此你可以看出期权其实是一种投资杠杆，它可以在有限损失的情况下增加自己回报的比例。当然期权投资大概率也是会亏损的，如果行权的价格越高，一旦成功，利润率就越高，但是亏钱的可能性也就越大。

对于期权投资，你可以认为甲方在支付一定费用的情况下，希望以较小的概率获得很高的利润率。对于乙方来讲，如果一年的时间过去了，石油的价格控制在68.3美元以下，它就谢天谢地把对方的钱赚到手了。

好，你明白了期权是怎么一回事，那么问题来了。万一石油的价格疯涨，乙方赔不出那么多钱，是不是就会倾家荡产呢？那么你要是高盛，会怎么做呢？你就需要反过来想问题了。

我们不妨想想谁手上有大量的石油，不怕油价上涨，而且希望油价上涨呢？你可能会想到是石油公司。没错，就是它们。

假如你是石油公司的老板，今天60美元一桶的价格出售是可以接受的，如果油价下跌了，你就不得不降低产量，以免以过低的价格卖掉太多的原油。这样你就没有了收入，但是如果这时有人讲，以每桶8.3美元的价格白给你钱，不论将来的油价高与低，你自然会非常高兴。

当然，提供这样好条件的人加了一个附加条件，如果油价上涨，他需要从你手里以60美元的价钱买油，你为了维持利润的稳定，可能会答应。就这样，高盛就找到将来能够提供原油的一方。

那么什么人最喜欢花钱买石油的期权呢？你可能会觉得是赌徒，其实还真不是，主要是那些需要大量使用能源的客户，比如航空公司，它们害怕油价暴涨，于是就愿意花钱买期权锁定油价。

好了，既然双方都有各自完全相反的需求，高盛就会做一种结构化的投资产品，同时卖给双方，它在定价时会略作小的调整，比如它把期权的价格从8.3美元提高到8.5美元，把付给石油公司的费用降到8.0美元，中间的差价就是它的了。

那么你会想，石油公司和航空公司能否直接进行这种交易，绕过高盛呢？几乎不可能，因为这种一对一谈判的成本比付给高盛利润更贵。更重要的是，石油公司和航空公司都未必能够对未来油价波动的风险达成一致的看法。

今天之所以花了很多的时间来讲结构化的投资产品，还是为了说明信息的作用。 高盛在这个游戏中是信息的提供者，只不过它没有直接卖信息，而是把它想办法和钱联系了起来，通过金融产品挣钱。

吴鹏：

吴老师，您好！有个问题希望您能解惑：辨识度和冗余度是同时消长的，它们是同一概念吗？

吴军

辨识度和冗余度是两个不同的概念。辨识度高必然要以提高冗余度为代价，但是反过来，冗余度高了，辨识度未必高。比如说，在生活中你可能会发现有的人讲东西，废话一大堆，半天没有讲清楚，这就是冗余度很高，但是对辨识度没有帮助的例子。

Alex（钟前）：

请教吴老师：压缩和过滤是两回事吧？压缩内容是可解压恢复的；但是过滤内容是不可恢复的，是被剔除的信息。请问老师，如何区分压缩和过滤呢？

吴军

压缩和过滤是两回事。压缩是指通过优化的信息编码，用更小的编码长度（或者存储空间）表达同样多的信息，而过滤是根据自己特定的需求，保留自己认为有用的信息，滤除自己用不到的。

为了便于你理解它们的区别，我们可以从这样几个角度来看：

首先，无损的压缩是没有过滤的，因为所有的信息都保留下来了。

其次，有损压缩时，肯定是过滤掉一些信息，这个过滤的原则是让信息量尽可能地不减少。但是一般性的信息过滤，原则就是保留自己要用到的，而非信息量。

比如大学里学生的档案信息，有很多维度，其中一个维度是性别，它对每个学生来讲只有一个比特，信息量并不大，如果要统计学生男女比例，所有其它信息量大的信息都可以过滤掉，只保留这个维度即可。

朱翌果：

吴军老师你好，初识信息论我很有收获，同时也有些疑问，请问老师：凭直觉来看，A.“婶婶的姨妈的外甥”和B.“父亲的弟弟的配偶”这两个字数一样的短句中，A包含的信息量，似乎较B更多是吧？因为要想半天，如果是的话，如何用信息论的方法验证以上结论呢？

吴军

你可能觉得第一句话关系比较复杂，信息量就大，但其实从信息论的角度讲，信息是用来消除不确定性的，比较确定的事情，提供的信息比较少。因此如果一定要比较一下这两句话，第一条是稍微多一点，但推导应该是下面这样的。

我们先看第二句话，每个人都有父亲，假如我们大部分家庭不是独生子女，父亲有弟弟的可能性是存在的，而弟弟有配偶是一个大概率事件，因此这句话没有提供太多信息。但是第一句话就多绕两层，即婶婶（相当于叔叔的配偶），有姨妈，姨妈有外甥，虽然每件事的概率并不小，但毕竟乘以了两个小于1的概率会让总的可能性变得更小。因此这件事一旦确定，信息量要大一些。

第7讲课后思考题

假定你有五天时间在巴黎度假，有些景点比较有名，你非常想去，但是可能比较拥挤。有些景点没有太大的名气，但是游人很少。你会如何安排这五天时间呢？

吴军

对于这个问题，大家的回答都利用到了哈夫曼编码的原理，每个人也有各自不同的倾向性，答得都很好。但我想提醒的是，除了可以把景点根据你的喜好，以及拥挤程度排个优先级，每一个方案要有一个备选。比如说，你打算去卢浮宫，如果发现那里出现了什么事故，暂时限制流量，那么就应该考虑马上去不远处的奥赛博物馆。备选方案通常是针对小概率事件的，但是对于小概率事件，我们也要分配资源。

第8讲课后思考题

如果你是一家公司的人事经理，年底时要设计一个对员工进行评估的方案，利用矢量化的原理，怎样设计方案比较好呢？

吴军

不同企业衡量人的标准不同。但是有三点是共同的：

• 这个人过去一年的绝对贡献的多少。当然在衡量贡献时，要考虑他的职级，贡献要和职级相一致。

• 这个人的成长，能力的提升。特别是在前一次考核中，希望他提高和改进的地方，他是否改进提高了。

• 完成贡献的过程，是否是通过团队合作完成的，还是通过抢同伴功劳完成的。在完成任务时，是帮助了其他人，还是对整个组织机构的发展没有帮助。

这些供你参考。欢迎大家继续提出好问题。

吴军

后面的课程，我还会在给大家留思考题，欢迎你写下自己的思考。从下个模块“信息传播”开始，如果你坚持写下自己精彩的留言，我会在模块结束后，选出20个留言精选次数多、留言质量高的同学，每人奖励100得到贝的奖学金。

下一讲，就是我们的第二模块“信息传播”了，难度会降低不少，我们下一讲见！

热门留言

我也你好：吴军老师信息论的笔记=重点总结+学习感想 大家好，简单介绍一些我学习的背景，目前是大一的学生，是个文科生，学的专业是市场营销。那你可能会问为什么一个文科生要去学习信息论呢？ 那我的回答是：第一，我是吴军老师的粉丝（简单说一下和吴老师的缘分，那时是在有志青年问吴军那次活动当中接触到吴军老师，之后就很受启发，成为吴军老师的粉丝啦。），吴军老师出的新课一定要学！。第二，是信息论是这个时代每个人必修的课程之一，因为我们身处信息时代，我们不知道如何更好的掌握有用信息，排除无用信息，获得正确认知，做出正确的决策，并且获得抓住新机遇的能力，帮助自己更好地理解这个世界。第三，我是一个科技迷，其中还有吴军老师对未来的一个分析，这个当然不能错过啦。

在此特别感谢吴军老师（提供了精彩的内容）和助教勇哥（提供了超级多的帮助与耐心的辅导），还有宁主编，在课程刚开始的时候收到了一本书，当时超级感动、超级开心，还有谢谢得到！下面开始我的笔记=重点总结+感想啦。（由于篇幅的原因，就跟课程一样分成不同模块了。）主要的目的是可以帮助大家更好的复盘。 （如有错误请多包涵）

01-03讲导论部分 由于这三讲是导论，当也很重要，这是我为了总结把它们放到了一起 知识点总结：1、不要为了钱而轻视信息，有效的信息的作用比钱会更重要。e.g：假设你突然知道了一个股票市场上一个重磅级的消息，那我想说恭喜你，你要发财了，但是事实是残酷的，后面我们还会提到。 2、我们公众所知到的信息，是没有信息量的，信息量适合不确定紧密相关的。 3、信息是有损失的，偏离得越多，损失的越大。（后面还会讲到如何避免损失过多的信息） 4、信息的可靠程度是有可信度的，有高低之分，但没有绝对的正错之分，这个是有信息的置信度去决定的。 5、信息量的大小，不是有多少字数决定的（我对信息量的理解原来有个误区），大部分的信息量大的，都是很精简的。 6、大数据思维很受启发，这个大家可以去第三讲查看。 感想 ：收到了很大的启发，我们所对信息的本身了解少之又少，也有很多误区，阅读完前三篇，突然觉得的要好好学习信息论了！ 正式第一部分：信息的产生（我跟勇哥的互动是开始于16讲的，有些我和勇哥交流问题才会放到上面跟大家分享。刚开始有点少，请谅解。）

一、信息产生最重要的词语或知识点用简单的一句话解释其大体意义。（大部分是一句话，其余没出现的不是不重要哦，也相同重要） 1、香农第一定律：只要编码设计的足够巧妙，就可以找到最短编码。 2、矢量化：会丢失一些信息，让问题变得更加简单。 3、冗余度：对信息“密集”和“稀疏”的程度进行的描述。冗余度三个好处：易理解、消歧义和容错性。太多了也有坏处，会造成信息在传输和存储当中的浪费过多资源。 4、等价性：信息具有等价性，我们如果有缺失的信息可以寻找等价信息破解。 5、压缩比和失真率：压缩比高，失真率变高，是一个正比的关系。虽然是有损压缩，我们要根据场景找到最合适的，有损压缩，丢失也是需要付出一些信息上的补偿的。 6、正交性：也叫垂直的，在信息上就是不同韦维度上的信息。 7、互信息；有关联的信息。相关度高互信息高。 8、置信度：判断信息的关联程度。能够重复检验的事情，置信度高。 9、条件熵和信息增益：条件熵是你对不确定的信息掌握的确定性条件的部分，信息增益是一个定量衡量每一条信息的尺度。这个信息被大众知道，条件熵和信息增益都是很低的。 10、交叉熵：误判带来的信息代价描述。 11、熵：就是不确定性。

二、学习信息的产生根据自己的生活，总结出来的感想： 1、首先最深的是信息的冗余度，最近要期末，突然想到，提取关键信息降低冗余度，虽然部分信息有损，但极大程度方便记忆。 2、在信息获取上知道了互信息，如果信息在一个方面有缺失，可以利用信息的等价性去获得相对更加完整的信息。 3、判断一件事情的时候，熵无法确定，但是可以根据信息的互信息去判断是否有因果关系，如果有多大在看信息之间的置信度。还有不要把因果性当作必然性，不要因果倒置。 4、之前自己在观察故事的时候，发现看了K线（也有相似的“股市内部消息”）也没太大用处，但是一直困惑，为啥还有这么多人在看K线，学完条件熵和信息增益知道了，这个K线的信息被太多人知道了，这个信息的条件熵和信息增益都很低了，真正的投资好方法实际上很少被太多人知道的。 5、也知道了在现代网上的信息纷纷杂乱，不知道如何去挑选对自己有用的信息，获得重复度少的信息，但是知道了的正交信息，我没可以从不同的角度去查找信息，这样既可以获得有用的信息还可以获得重复度少的信息。 6、最后是了解了交叉熵知道了不要“一边倒猜测”，预测或制定计划要学会有预留空间，这也想到了吴军老师说的当个“笨人”。 7、对信息是可以度量的，这个明白了不要随便去赌。 8、知道了霍夫曼编码的原理，我们可以把自身的资源，放到出现更频繁的事情上 9、吴军老师复盘当中的使用方法：如何识别误导人的信息 （1）引起你的注意，使用耸人听闻的信息。 如何避免：（3个）：放到更大的时空去考量、要看信息是否一致、看信息的失真率。 （2）没有出处特征的信息。 （3）缺乏上下文的文章

三、问题汇总： 1、我：勇哥好，开始学习了信息论感觉很棒。 勇哥：你好，如要系统学习的话，我建议抱着一年的目标去学习。 我：好的。 2、我：勇哥，我想问一个可能很简单的问题，T检验和Z检验主要是怎么检测置信度，这个都是能不断提高检测的样本数量确定置信度的嘛（达到95%以上）？ 勇哥：先查一下简单的概念 我：勇哥我看了T检验和Z检验的定义，我对这个个检验理解是T检验是基于样本含量较小，Z检验是基于样本含量较大的分析，两者都是通过计算获得p值，再根据比较p值的大小获得置信度的判断。 勇哥：理解正确，继续追问 p值如何计算 如何比较的呢？ 我：我有查了一下T检验p值是根据样本的总量进行抽取，在配对样本之后进行公式的计算，比较是固定的p值进行大小的比较，进行差异显著程度的筛选，Z检验，是计算样本的平均值和标准差然后在根据公式计算出Z值，在进行Z与P的比较，根据固定的P值在进行差异程度的选择。 勇哥：https://www.isixsigma.com/tools-templates/hypothesis-testing/making-sense-two-sample-t-test/ 刚给另一个用户找的 two sample T 检验的资料，可以看看。 我：好的【打开发现全英文（问号脸）这原来也考验我的英语水平，还好我大部分懂😎（开个内心小剧场的玩笑🤪，很多的资料第一手还是英文的更好。）】 3、我：勇哥，我想问一下，吴军老师在文章中说的交叉熵的算法之后相加的KL是等于1吗？谢谢勇哥。 勇哥：kl交叉熵 原来的概率分布之和是一 （q（x）之和一定是一 但交叉熵不是。 我：明白了，因为交叉熵是由不确定性存在信息误差导致可能不是1. 勇哥：交叉熵是误判带来的信息代价描述。 我：好的。 4、我：可以说减少冗余度，是把信息矢量化吗？（或着把信息矢量化减少了信息的冗余度？） 勇哥：矢量化目的不是为了减少冗余度 而是指导我们如何编码 。 减少冗余度的方式是通过好的编码设计促成的。 我：明白了。 上半部分的总结到这里，谢谢大家的观看。

开不得：原来是期权的运用，就是高盛在市场上寻找相反需求的差异，然后利用这个差异赚钱，如果没有高盛，航空公司和石油公司直接上牌桌，站自己的利益角度对赌。航空公司赢，石油公司就输。反之亦然。现在有了高盛在中间收了一个期权费，我理解是保险费，保这一年油价在60美元＋8.3美元＝68.3美元/桶。高盛控制不了油价上涨和下跌，但是他可以在这8.3美元/桶的保险费上做文章。

油价涨，卖石油的第一个高兴，但是油价跌，卖石油的也第一个难过，所以高盛就把这8.3美元/桶保险费送给卖石油的，补贴一部分下跌的损失，但是条件必须保证这一年给我提供60美元/桶。到这里，又进一层，可以体会高盛的聪明，因为把保险费8.3美元/桶换个手，高盛并没有捞到好处，所以高盛常识性的，多收航空公司0.2美元/桶，卖给石油公司还是8.3美元/桶，如果在狠一点，只补贴8美元/桶给石油公司也行。这就是首尾两头都敲了一下（敲到0.5美元/桶）。即使航空公司和卖石油的知道了也没办法。因为他们一个想让对方多掏钱，一个想让自己多省钱。天生矛盾体。

这让我想到一切有时间差带来波动，都可以利用买卖双方对于波动带来的损失和收益做文章，只要有相反的差异需求的地方，就有这种杆杠存活的空间。

感谢吴老师的解答。

古小千：未料胜，先虑败。

学了这么多道理，真的应该要过好这一生。巴黎度假的思考题，除了依喜好跟拥挤程度排优先级，每一个方案要有备选，这再次复习了留后路的重要性。尽管有十足把握，还是要假设意外，而这些准备，来自经验和想像。从未出国旅游者，自然无法想像观光景点发生意外该怎么解决；经验不多的外科医师，对于手术中的突发情况，可能没办法好好掌控，这些都是在事前，应该尽可能用资料来补充自己的不足。

这阵子应该有不少社会新鲜人求职、面试，对于职涯规划，也要先虑败。当然此处指的“败”不一定是工作上的失败，而是广义来说，一个职业的上限与下限。大学生们看到某些产品经理特别优秀，就一头热往这领域努力，但可能是该行的上限，那么处于行业下限的初阶产品经理，是符合自己期待的吗？这些都该先思考，否则容易眼高手低。

吴军老师的道理贯穿专栏，用人文历史、科技发展，甚至信息论和谷歌方法，从各个角度来深度介绍，真可谓『夫子之道，一以贯之』。

巴吉纳：第一模块学习总结：

1.方式方法上的收获。储存信息需要压缩，脑子才会记住事情。因此，我购买了“读书卡片”，将每一讲知识做成卡片。一方面，抓住了每一讲主线；另一方面，自己整理是信息处理的过程，加深了记忆和理解。

2.实践应用方面。最近，弟弟在应聘一家非常好的公司，他的一位师兄在此公司任职。师兄提供了一个信息，公司计划今年招收弟弟所学专业的人才3人，但1个名额已在校招定了。对此，弟弟问我怎么看。

从信息增益的角度我建议：师兄这条信息消除的不确定性极大，他应该是在公司有影响力的人，因此你应该重视师兄的建议。从交叉熵的角度建议：能力和精力允许的情况下，在寻找2～3家公司进行应聘准备，防止孤注一掷。现在我在处理信息和决策前，会使用信息论的知识进行思考。

3.融会贯通方面。学习金融知识时，了解到雷·达利奥的“全天候组合”。其中它的主要投资指标是：股票30%、长期国债40% 、中期国债 15% 、黄金7.5% 、大宗商品7.5% 。从交叉熵的角度，我会想到投资7.5%的黄金和大宗商品，就是防止孤注一掷，这样哪怕发生损失，也是有限的损失。

小小聖：那其实支付宝也是做同样的事啊。 买家和卖家之间是不信任的，买家和卖家一对一沟通成本太高了，支付宝就提供一个平台先把钱占时压在支付宝那，等买家收到货质量满意在重支付宝转钱给卖家，解决了他们沟通成本太高的问题，支付宝也收获金流。 那支付宝算是高盛一样吗？因为这也算一种信息提供者。

Jacky：高盛可以做到两头吃，是因为高盛占据了社会网络的结构洞（structural hole）的位置，这个位置可以为两边提供有效连接。这里就是石油的供给方和需求方。

其实市场、平台都是类似的概念。主要是要提供有效连接，也就是双方在这个过程中减少了交易成本。

换一个角度看，市场的存在是因为企业存在边界（boundary），就是说内化自己做效率不如市场高。有些大集团会慢慢的拓宽边界，有时候会发现效率严重损害了，例如GE曾经拓展财务公司做自己的保险，失败的尝试。

目受心识：听完吴军老师说的高盛赚钱方法，我想自己做个精练小结。 ✳️ 高盛其实是在做中间商赚差价，它有两个对手方，A-航空公司，P-石油公司。 ✳️ A 向高盛买看涨期权，高盛再向 P 买看涨期权；或者说，P 卖给高盛看涨期权，高盛再卖给 A 看涨期权。 ✳️ 差价怎么来？ 有两个途径： (1) A 向高盛交的保费(期权费)比较高，高盛向 P 交的期权费比较低。 (2) A 向高盛的行权价格比较高，高盛向 P 的行权价格比较低。

吴军老师将高盛的赚差价行为说得跟吃饼一样，一转手就能赚，好像高盛是稳赚不赔的，请问高盛自身就真的一点风险都没有吗？

应该还是有的吧。至少我想到一点，期限错配的风险。意即，高盛也许很难碰巧在同一天找到满足差价要求的 A,P 双方。A, P 两方期望的行权日期很可能是不一样的，在两个行权日期之间如果油价有波动，高盛就有亏钱的可能。

所罗门铃：似乎“没有中间商赚差价”这个词已经被用烂了，但是中间商是有好处的，中间商可以克服双方的信息不对称，我们买东西不可能直接在工厂买，得需要有经销商。马斯克采用网上销售的模式，看上去是颠覆传统的汽车销售模式，其实他所付出的代价远比传统车企要高，尤其是售后服务方面的成本。如果真的没有中间商，那么交易就很难达成，或者是达成的成本非常高。

斜阳：仔细想想，高盛做的结构性投资产品和银行没有本质区别，只是在于对金融工具的使用不同，银行用利率差来赚钱，高盛用期权价差赚钱。所谓结构，就是背后有相反相成的供需匹配关系做支撑，比如银行面对的存贷关系。在期权工具运作中，买方在一定成本下，以较小的概率获得很高的利润率，卖方在一定成本下，以较大的概率获得价格的稳定性，买卖方期权价差就高盛的利润。

岳山：吴军老师讲到高盛通过期权两头通吃的原理，联想到之前讲过的球赛博彩庄家通过概率稳赚不赔的案例。

不由感慨数学和信息在现实世界中应用的美妙，一些基本的原理，如果能够和不同情景结合，并且通过组合巧妙解决现实的问题。这也给我一个启发，要对某个领域的基本概念和原理精通（比如能推导和举一反三），另外能够能够模块化和系统化地应用。

二是感慨还有具数学知识的聪明人可以在解决现实问题的前提下实现自己的获利。比如作为可靠第三方解决了航空公司和石油公司的不信任。

三是学会求助，比如航空公司通过高盛间接地与石油公司达成某种互赢地协议。

佛祖门徒：从老师的释疑解惑中收获两点启示： 第一、信息可以实现多赢。航空公司付出有限的代价控制了风险，石油公司提前确保了稳定的利润，高盛从交易中获得了收益，信息让三方同时获益，信息高效运用的价值得到了充分体现。 第二、冗余度之于辨识度的“双刃剑”作用。有时，我们为了准确向对方传达一个观点或解释一个概念，必须加上很多辅助理解的信息，冗余度提高或许对有效传递有帮助，但有时候会让对方抓不到重点或是更加疑惑，所以增加冗余信息时要注意选择。

山峰：为什么高盛公司能两头通吃？我想到了社会网络中的结构洞概念，结合高盛公司在这场游戏中的表现，得出高盛公司实质是石油需求方与石油供给方这两个领域不可绕开的搭桥者，占据了这两个领域的结构洞位置。占据结构洞位置有何好处？1、信息优势；2、多样化信息来源；3、带来控制优势，提升不同领域的权力和地位。

麦克斯韦：中国的金融市场还在健全当中，参与市场的交易者有很多都是散户，他们在对于市场的信息获取中处于绝对的劣势，而那些真正的大户，包括基金（无论公墓还是私募）在获取市场信息有绝对优势，大户就是靠着信息不对等挣了散户的钱，而且大户还可以在期货市场买股指期货对冲风险（散户不行），所以很多人才会呼吁中国建立期权制度