缺少认识，却勇于创新，读得太少，想得太多，胆子太大，这是很多 DeFi 和 Web3 项目崩溃的一个主观原因

Web3 是经济、金融、法律、机制设计等经济社会学科与 IT、数学、密码学等数字信息科技交叉整合的新领域，它如此之新，以至于不仅没有出现权威学者，甚至连一个基本知识体系都没有梳理出来，人们连该学什么都不知道。

大多数从业者不具备相关基础知识和基本观念，一边不着边际胡思乱想，一边赤手空拳乱打乱撞，导致很多肤浅荒谬的观念流行，搞出很多从根子上就是虚妄的项目。结果，一个好端端的未来数字科技，闻上去跟神拳教大师兄气味相仿。

另一方面，大多数学富五车的学者则居高临下，先入为主，生搬硬套一些来自传统世界的理论和模型，极少有人愿意躬身入局，亲自耕耘这野蛮而充满活力的新大陆，因此对于现实缺乏基本的解释能力，更谈不上预测和引领趋势。可以说，Web3 现在完全是一片理论的蛮荒之地。

在这种情况下，如果我跳出来提出一个 Web3 和数字资产的“知识体系”或者“学习路径”，那肯定是自不量力、别有用心了，读者大可以把我当成贩卖大力丸的江湖骗子叱责之。

但是，以我七年以来的区块链和 Web3 学习从业经验和所见所闻，在读了上百本书、研究跟踪了几十个项目，并且在海外亲自创业实践的经历，如果说功夫没有全然白花、还稍有点心得的话，倒是可以总结几点，比如：  

●整天去分析某个数字资产或者某个 NFT 为什么会火，试图总结其“基本面”规律，把握财富密码，是全然徒劳，而且通常是适得其反，乃插标卖首之学；

●各种交易秘籍、技术分析、历史模型，基本都是见光死，意义参考上一条。即使存在有效的技术分析模型，也不会放出来让你看到，能让你看到的肯定是无效的；

●一些投资理念、投资哲学的东西，似乎有帮助，又说不出具体有什么帮助，读之若有所思，用之则无从下手；

●大数据分析和数据可视化当然是各行各业都离不了的基本工具，Web3 也不例外，但人工智能、机器学习这些高级技术，对于预测 Web3 市场意义极其有限，却经常能给你虚假的自信，引导你做出错误决策；

●经济学的思维方式是有用的，帮助我们从市场经济的基本原理来理解和看待 Web3，判断总体发展趋势，但专业经济学者花费最多时间讲授和研究的那些宏观微观模型，则绝大多数毫无用处；

●奥地利学派的自由主义经济思想、货币和商业周期理论和对于理解 Web3 的价值主张以及行业中的市场周期颇有帮助，但其中也包含了大量艰深复杂而关系不大的思辨；

●新制度经济学有价值，里面很多理论对于我们理解网络协作、自治组织、合约关系等 Web3 的重要话题很有帮助；

●金融学中，资产组合理论在思维上是很有启发的，实践当中则难以应用；对于 DeFi 的读者来说，基本金融工具和衍生品的知识非常有用，但是那些估值模型、定价理论以及随机微分方程的各种公式，至少在现在这个阶段没有什么用处。不过，能够气定神闲地随口说出 “Alpha收益”、“Beta 收益”、“systematic risk”、“idiosyncratic risk”、CAPM 和 APT 模型，对于社交确有好处，国内外皆然。至于更高级的术语，多说则无益有害；

●如果亲自搞 Web3 创业，懂一点公司金融和财务报表是有必要的，尽管大多数 Web3 创业公司都没有严格的财务报表制度，但是这个知识技能确有价值，而且大概率将来能用上；

●在互联网时代发展起来的信息经济学，比如网络效应导致的自然垄断，结合经济学基础知识学习，对于理解行业格局，制定发展战略，非常有帮助；

●博弈论，理论上应该是本行业最有用的学问之一，不过实际上，博弈论现有的结论和工具远远解决不了 Web3 的真实问题，可以说相差甚远。学习博弈论的主要价值可能也是在社交中使用“囚徒困境”、“纳什均衡”等术语的时候更加自信。

以上这些，主要还是我自己的主观感受，也并不十分有把握，读者参考一下就好，如果反对，我也无意争论。

下面才是重点。有四门学问，我可以保证对于学习和理解数字资产和 Web3 确实有帮助，我自己学了以后受益确凿，推荐给朋友和同事以后，也反馈良好，基本上没有人说是白花功夫，故我可以非常自信地列举如下：

第一，智能合约开发部署的基本知识和技能。若要真正理解区块链，懂一点智能合约开发、部署、触发执行等等基础知识，是必要的。反过来说，如果你真的懂了智能合约，也就具备了区块链的基础知识了。所以很多人要学习区块链，看一大堆理论书籍，可能总还是觉得隔着一层。这种情况下，如果有一点编程基础，倒不如直接学习智能合约技术，当心一剑，戳个通透，省得在旁边绕圈圈。

第二，系统思考。也就是基于系统论的观点，通过反馈回路、存量流量的分析，定性地认识系统的运动规则，加深理解，增强洞察力。这是一种非常通用的认识方法，自然对 Web3 也管用。不过，系统思考历史上是系统动力学的一部分，但系统动力学对于 Web3 来说则过犹不及，希望对复杂系统的发展变化进行数学建模和精确仿真。对于 Web3 这么复杂的社会经济系统来说，实用性不高，误导性不低。因此，只需要了解系统思考就足够了，不必深入系统动力学。

第三，货币和金融发展史，以及围绕货币的政治经济学议题。这一部分侧重于从货币的角度来看待各个国家的经济发展，以及全球政经格局演化，最近十多年来是全球中文圈的显学，相关图书资料可谓汗牛充栋，有不少书籍写得通俗生动，其中当然也有一些哗众取宠、煽风点火，近乎志怪演义，但诚意之作也不少，需要留心鉴别，交叉验证。读史使人智慧，Web3 本身也是货币金融体系发展到新阶段，与数字科技结合的产物，未来也必将被写入到历史当中，因此了解货币和金融是如何一路走过来的，对于理解 Web3 非常有益处。这种好处，未必是你能够直接拿出来当成工具使用，而是潜移默化地开阔你的视野，深化你的思考，特别是能够给你很多参考模型和故事，帮助你在面对选择和需要决策的时候更加明智。

第四，中央银行学、金融市场与金融机构。这可能是对于理解和应用 Web3、DeFi 和通证经济最为有用的单一学科，通常是货币经济学的一部分，比如这个领域的一部名著就是米什金的《货币、银行和金融市场经济学》，光看书名就知道是一门大学问，包含不少内容，广而言之就是从“钱”的流动角度来看现实世界的经济运行。不过其中的内容对于学习 Web3 来说有远近之分，比如商业银行相关的理论跟 Web3 就没有什么关系，因为像商业银行那样通过信贷创造流动性的方式，恐怕在可见的未来都不会见容于 Web3 世界。货币理论、特别是宏观经济学中涉及到货币需求量的几个模型，乍一听好像很有价值，其实只具有认识上的参考意义，实践当中完全用不上，找一本经济学入门书看看相关章节即可。

真正特别实用的部分，就是中央银行货币政策及工具，以及金融市场与金融机构。这一部分主要探讨中央银行、商业银行和其他非银金融机构如何基于市场机制相互配合，把货币从银行系统这个心脏中创造出来，然后再通过各种金融工具在市场上泵送给经济各部门，并调节优化，达成一系列政策目标。这些知识对于 Web3 行业运行机制的理解、周期的判断，以及具体到 Web3 通证经济机制的设计，都有非常直接的参考价值，因此我建议在这个方向上投入较多的时间。我对几个朋友和同事都给出了这样的建议，他们当中能够塌下心来认真学习一段时间的人，很快对于整个 Web3 和数字资产的认识就会得到一个升级。

我的主要建议就是这样。不过另一方面，也得提醒一下，所有前面提到的种种，全都是传统的知识，没有一个是为 Web3 创建的学问，更没有一个能“保送”你成为 Web3 高手。如何将这些旧酒装到 Web3 这个新瓶里，这正是你自己要去解决的问题。不过，另一方面，这也是机遇所在。

另外，如果要研究 Web3 的某一个具体的应用分支，比如游戏、电商、交易，肯定还有很多更专业东西需要掌握。但是依我看来，今天学习 Web3 的人，普遍缺少的是经济、货币、金融方面的正确认识，而不是其他，因此在上面的推荐中我重点覆盖了相关内容。缺少认识，却勇于创新，读得太少，想得太多，胆子太大，这是很多 DeFi 和 Web3 项目崩溃的一个主观原因。希望本文能帮助有心的读者稍探路径，在学习 Web3 时少走弯路，多些分寸。

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