国外知名金融博客zerohedge撰稿称，我们身边到处都是复杂的系统。
根据定义，复杂系统是这样一个系统：其具有大量相互作用的组成部分(各种代理人、流程等)，系统的整体活动是非线性的(不是各单个组成部分活动的简单加总)，通常在选择性压力下表现出分层的自组织。
我们用积雪和即将到来的雪崩来举例说明复杂系统。但实际上，这样的系统到处都有。比如，天气也是一个复杂系统，另外人口的盛衰也是。
市场是一个复杂系统
Visual Capitalists的Jeff Desjardins指出，就像在雪崩的例子中，山顶上各种各样的因素(不断堆积的雪、天气、温度、地质状况、重力等)组成一个复杂的系统，很难预测，市场也同样复杂。
实际上，市场具备复杂系统的所有特征。正如科学家描述的，其具有:
1. 多样性
系统中的参与者持有不同的观点(即看多、看空、做多、做空、加杠杆、无杠杆等)。
2. 关联性
资本市场高度相互关联，且信息传播迅速(比如聊天室、电话、电子邮件、汤森路透、道琼斯、彭博、交易系统、买卖盘输入系统等)。
3. 相互作用
每天都有数万亿美元的证券在交易(即股票、债券、货币、衍生品等)。
4. 适应性行为
参与者根据他们收到的信号(即赚钱或赔钱，等等)改变行为。
正如雪崩的例子中，一片雪花可以引发更大的事件，越来越多的迹象表明，股市背后的复杂性也达到了临界状态。
市场处于临界状态
下面的例子说明了股市是怎样进入这样一个临界状态的:
波动性达史上最低：用于衡量市场波动性的VIX指数今年夏天触及历史低点。
牛市持续时间过长：与此同时，目前的牛市(2009年到现在)是现代史上第二大牛市，目前已持续3109天。唯一更久的一次牛市是从1987年股市暴跌到互联网泡沫破灭。
股市估值处于高位：根据罗伯特路席勒(Robert Schiller)的周期性调整市盈率，目前股市估值也接近历史最高纪录。现在，股市比历史均值的16.8高83.3%。其仅比1929年和2000年高，也就是大崩盘发生之前。
股市不断上涨
投资者过度自信，导致投资者认为市场只会上升，而不会下跌。事实上，在此次牛市中，股市已经上涨了67个月(平均涨幅达3.3%)，但只下跌了34个月(平均下跌2.6%)。
以下是股市已出现系统性风险的其他迹象，它们让复杂的股市变得更加不稳定:
银行债务构成密切关联的网络
自金融危机以来，美国债务增加了70万亿美元
衍生品的名义价值已超过1千万亿美元
通过对冲基金和证券化形成的非银行影子金融使风险无法衡量
部分市场的银行杠杆率提高
金融资产更加集中在少数公司
换句话说，完全有理由担心不断积累的“雪”，因为任何一片“雪花”都可能引发雪崩。
在达到临界状态的复杂动态系统中，最具毁灭性的事件是风险规模的指数式放大。这意味着如果你将系统放大一倍，风险并不会随之放大一倍，而是放大5倍或10倍
——《毁灭之路》的作者吉姆路瑞克兹(Jim Rickards)
下一片雪花
什么事件会引发下一场雪崩?这可以是任何事件，包括一家大银行破产、一场自然灾害、战争、网络金融攻击，或者任何其他重大事件。
每隔几年就会出现这样的“雪花”:
1987年:黑色星期一
——道琼斯指数在一天之内下跌了508点(跌幅达22.6%)。
1994-1995年:墨西哥比索危机
——当美国政府通过有争议的200亿美元“外汇稳定基金”救助墨西哥时，其系统性崩溃才勉强得以避免。
1997年：亚洲金融危机
——东亚的货币贬值达38%，同时国际股票市场下跌了60%。
1998年:长期资本管理公司事件
——对冲基金长期资本管理公司(LTCM)陷入极端困境，数小时内导致全球所有股市停摆。
2000年:互联网泡沫破灭
——在互联网公司股价崩盘后的30个月里，纳斯达克指数下跌了78%。
2008年雷曼兄弟破产
——在美国政府介入之前，摩根士丹利、高盛、美国银行和摩根大通再过几天就会像雷曼兄弟一样倒闭。
雪崩的避难所
美联储和主流经济学家使用均衡理论、回归分析和相关分析来定量研究股市。虽然他们口口声声称要避免“黑天鹅”事件，但他们并没有很好的方法来预测这些“黑天鹅”。
股市是复杂的，而且只有复杂性理论和预测分析可以帮助人们了解股市未来的发展趋势。
或者，投资者也可以投资那些不能被数字化冻结或不会贬值的资产来躲避风暴。这些资产包括土地、贵金属、艺术品和私募股权投资。可冻结的资产有银行账户、经纪账户等;会贬值的资产有现金、固定收益债券等。
