对于“有效性”，系统论中“涨落有序律”讨论了类似的问题，对系统的“有序性”进行描述。
普里戈金耗散结构认为非线性系统在每一时刻的测量值都会落在某个均值的周围，形成一种动态“涨落”。
一个系统测量值的涨落会作用于系统的各个子系统，并引发子系统环境变化，从而引发子系统之间的竞争协同效应：这种涨落对子系统是一种扰动，一部分子系统“通过这个过程走向有序（竞争成功，生存，消耗能量，熵减）”，另一部分子系统则会“在涨落中崩溃（竞争失败，熵增，死亡，可能释放能量）”。
系统本身因为子系统变化也会发生整体变化，同时系统本身也是更高层系统的子系统，系统的变化和它的子系统一样，有可能趋向消亡也有可能趋于稳定，对于熵减系统，系统在下一个时刻“依然存在”，对于熵增系统，下一刻时刻系统有可能发生耗散而不在存在。因此，只要系统保持存在，就可以假象系统中存在一只“麦克斯韦妖”，它是系统的保卫者，负责保持系统稳定的工作。使得系统整体变化始终会保持“趋向”最终稳定的状态，整体消耗能量的同时熵减。
用牛顿力学形象的解释：一个物体会始终受到方向朝着稳定状态的力（稳定），否则随着时间推移，物体就不再是物体（耗散）。
“涨落”为非线性系统提供了“从一个状态向另一个状态变化”的可能性，让系统有了”活力“，使得系统会长期向某个稳定状态变化。
重点要讨论系统可测量性。一个线性系统，理论上能够被测量，只需要知道系统的初始状态，再描述出”麦克斯韦妖“的工作能力，就可以计算出下一个时刻的系统状态，类似S1 = S0 + v * t，然后通过积分就可以描述系统每个时刻的状态
但问题是如果一个系统本身始终在发生变化，且对系统进行测量所需的时间超过系统变化的所需时间，这时候系统实际上是不可测的，从外界观察来看，这就是一个非线性不连续的系统，非线性系统所处的这种状态就是“混沌状态”。
放到对股价的理解上，由于公司价值在不停的变化，这个力也在不停变化，于是公司的股价也无法被精确测量。但只要公司长期存在，股价就始终受到向公司价值的方向运动的力。
市场价格的“有效”指的是“最终有效”，在每一个时刻股价都不等于公司价值，但“最终”等于公司价值。
于是可以得到几个推论：
- 任何时刻（时间趋向于无穷短时）股价都不等于公司价值（市场一定无效）
- 某一时刻股价的变动的方向（确定的时间段），与趋向公司价值的方向可能相同也可能相反（确定时间段市场有效性不确定）
- 在足够长的时间尺度上，股价最终等于公司价值，股价变动方向与趋向公司价值的变动方向长期相同（长期市场有效）
- 时间尺度越长，股价变动趋势与公司价值变动趋势相同可能性越高
再进一步，信息论里面讨论分布式信息系统的”最终一致性“概念是一个意思，由于信息传输存在损耗，一个分布式信息系统（整个市场可以看做一个分布式信息系统，市场价格反映所有已知信息）各节点的信息在某一时刻一定不一致，在一段给定时间内有概率一致，在长期来看最终一致。
除此之外，还可以具体讨论在这种背景下，系统如何能利用不可靠信息进行决策的问题，参考：”拜占庭容错机制“(PBFT) https://blog.csdn.net/weixin_41926234/article/details/80622654
简单的理解就是利用信息源之间的相互作用，尽可能把信息广播给其他信息节点，再从其它节点收集反馈，反馈得到相同信息越多，越证明市场上各节点信息一致程度高。
收回来，放到股票市场来看，理解了这些，很容易理解“股票市场价格是不可预测的，但我们的工作是预测市场”
正如上面所提到的，股票市场可以看做一个分布式信息系统，这个系统提供安全性和活性，这两种性质使得一部分事情不会在这个系统中发生，一部分性质一定会在这个系统中发生。
当外部环境扰动发生时，股票的各个子系统（公司）和子系统之间发生竞争和淘汰，最终通过物以类聚形成差异化。差异化恰恰为系统创建更适合的外部环境，使得系统持续发展。
如上，系统本身性质和客观外部条件共同决定系统未来发展，客观规律和主观能动性共同决定事物发展，这导致事物发展现象的不可预测。
拆分来看，这种不可预测性表现在不能在时间，准确程度，共识三个维度同时准确。
我们能做的是放弃其中之一，即主动放弃时间准确性。或者说的更精确一些，我们主动放弃部分时间有效性，从而换取更高的预测准确性和市场一致性。
2021.7.5