文章核心观点 - 现代金融的基石源于对不确定性的数学化定价 埃德蒙·哈雷通过结合概率与复利 首次为年金等金融产品计算出公允价值 开创了金融数学化的时代[8][9][10] - 金融创新的核心路径是使用数学工具定价未来的可能性 从保险精算到期权定价均沿袭此逻辑[13] - 当前人工智能驱动的计算狂热是金融数学化进程的延续 但需警惕过度依赖模型可能导致的风险 工具应辅助而非替代人类决策[14] 历史背景与数据起源 - 1687年至1691年间 德国牧师卡斯帕·诺依曼持续记录教区出生与死亡数据 创造了欧洲最早的连续人口数据库[2][4] - 诺依曼将整理后的《布雷斯劳死亡记录》寄给数学家莱布尼茨 后转至伦敦皇家学会 最终由天文学家埃德蒙·哈雷接手研究[4][5][6] 埃德蒙·哈雷的突破性研究 - 哈雷对数据重新整理分类 计算出各年龄段生存概率 发现大样本下死亡分布呈现规律性 首次将生死转化为数字[8] - 研究揭示了人口生存规律 每一千名新生儿中约六百八十多人活到三十岁 三百六十人活到六十岁 八十岁时仅剩不到三十人[9] - 哈雷将概率与6%的复利折现率结合 首次计算出年金的公允价值 例如六十岁老人购买年金的合理价格[9][10] 金融数学化的开创与影响 - 哈雷的寿命表为当时依靠经验直觉定价的保险业带来理性基础 使风险从命运赌博转变为可计算概率[11] - 该方法证明了价格应由数学与统计决定而非权力或情绪 核心创新在于结合概率（衡量不确定性）与复利（衡量时间价值）[10][11] - 此后保险保费计算、债券票息定价、期权定价等金融创新均沿袭此路径 形成现代金融体系的基础逻辑[13] 当代启示与行业展望 - 当前人工智能与量化交易代表了新一轮计算狂热 企图通过算力与算法预测并掌控一切风险[14] - 需认识到模型的局限性 机器可计算风险但无法量化人类情感如恐惧与信任崩塌 需避免过度依赖导致物极必反[14] - 行业应吸取历史教训 确保人工智能作为辅助工具而非决策主体 防止盲信模型而丧失人类判断的主动权[14]