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第一个是麦金农效应。麦金农的基本观点是金融抑制会降低金融资源配置效率，会遏制金融发展，所以对经济增长与金融稳定是不利的。第二个是斯蒂格利茨效应。斯蒂格利茨发现，在上个世纪的最后二十年，一方面各国积极推进金融的市场化、国际化改革，另一方面金融的频率越来越高，对经济增长与金融能够稳定造成很大的伤害。他进而指出，如果一个经济体还没有形成完善的市场机制和监管框架，完全的市场化可能对经济和金融稳定不利。政府适度的干预反而可能更加有益。

前面讲到中国金融体系的两大特征是银行主导和政府干预比较多，这个金融体系比较擅长于服务大企业、制造业和粗放式经济发展。对于受政府干预比较多的银行来说，做风控的传统办法，一是看历史数据，主要是三张表，即资产负债率、利润损益表和现金流表；二是看抵押资产，有抵押，银行的信贷风险就比较容易控制；三是看政府担保，有的银行直接拿政府产业目录来决定信贷配置，原因就在于万一贷款出现问题，指望政府出面承担责任。正因为这样，大企业比较容易获得融资支持，因为大企业往往历史较长、数据完整、规范。而制造业大多都有固定资产，银行做风控也比较容易。另外，粗放式扩张意味着不确定性相对低一些，原来已经有一家服装厂，再开一家服装厂，还是使用原来的技术是甚至营销渠道。这也从另一个角度证明了过去高度扭曲的金融政策，并未妨碍中国经济实现良好的表现。但这个体系对于民营企业或者中小企业来说，则存在一些人天生的歧视，除了在双轨制改革的策略框架下，金融政策偏好国有企业，硬币的另一面就是这些政策歧视民营企业，更进一步讲，当前的这些很难有效地服务民营企业或者中小企业，因为它们缺乏历史数据、没有抵押资产、也没有政府担保。而中小企业本身的不稳定性比较高，中国地民营企业的平均寿命不到五年，创新型中小企业的风险更高。为它们提供金融服务就难上加难了。

美国中西部农场主们纷纷表示对白宫决策者的愤怒。他们认为，特朗普政府的贸易决策缺乏深思熟虑，既没有计划性，也没有连贯性。经济账本已然明晰，但是特朗普政府仍然选择在中期选举年大搞贸易“边缘政策”，无非是因为其相信，这一策略将在选举中赢得更多政治得分，这场政治赌博的好处将超过部分美国人即将承受的经济痛楚。

有了这些数据的加持后，我们需要对自己绝对诚实，哪怕这有些残忍。在很长一段时间内都输钱，几乎不可能完全是运气不好的缘故，而是打法有问题，至少你的打法不够好，无法击败抽水。还有一些问题的原因可能是不会选择合适的游戏。不过其中一些问题肯定跟玩每一手牌时错误的决策有关。知道自己的玩法是错的以后，我们就可以进入下一个主题，搞清楚我们的决策错在哪里。

Farhi透露，现在AI在训练环境中自我对战，平均每局要打上将近50分钟，比以前慢了不少。前两天的比赛也表明，想要和人类职业选手抗衡，AI需要适应这个设置，培养新的战术和节奏。不跟人类学习这两天，AI的操作收获了各路网友的吐槽：“是不是昨天跟w33学的？”“是不是刚才被rOtk教坏了？”甚至有网友想要故意带坏AI。

上面的分析其实就引出了回答第四个问题的逻辑“为什么数字金融在中国成了气候？当然，原因是多重的，但其中一条最为直接的逻辑链条，是因为正规金融部门没有提供令人满意的金融服务，数字金融、影子银行甚至民间借贷，在相当程度上都是填补了正规金融市场服务的空白。举个最简单的例子，今天已经有数亿活跃用户的支付宝，最初的产生就是为了解决网购中的信任问题，一个西安人要在网商买一位在日留学生的二手相机。今天绝大多数的支付宝用户都没有信用卡，支付宝的产生为他们提供了支付工具。这里所说的数字金融是指利用数字技术提供支付、贷款、保险、投资等方面的金融工具与金融模式，也包括一些金融基础设施，提供服务的主体既可以是新型的互联网公司，比如京东、腾讯和阿里等，也可以是传统的金融机构，像工行、人保和中金等。