截至25年,我们完整经历不到4轮四年周期。而统计学常识告诉我们,极小统计样本规模(有效样本数据只有3个)下得出任何结论,都需要谨慎验证,而不是简单迷信。
在小样本的大市场周期预测上,从贝叶斯概率方法推导出25Q4对标19Q4的刻学,比四年周期论更有参考价值。
将25Q4对标19Q4的刻学转换成贝叶斯公式的写法,即
P(熊市|美林时钟滞涨➡️衰退)=[P(熊市)/P(美林时钟滞涨➡️衰退)]*(P(美林时钟滞涨➡️衰退|熊市)
🧮 贝叶斯概率参数估算
1️⃣ P(熊市) - 先验概率
自1929年以来:S&P 500经历27次熊市
平均频率:每3.5年一次
年度概率:约28.6%
季度概率(Q4-Q1跨度):约15-20%
保守估计:P(熊市) ≈ 18%
2️⃣ P(滞涨→衰退) - 美林时钟转换概率
历史上"滞涨→衰退"的转换概率:
1970s滞涨:最终导致1973-74、1980、1981-82三次衰退
2000-2001:科技泡沫破裂,温和衰退
2007-2008:金融危机,深度衰退
2011-2012:欧债危机,未完全衰退(避免)
2018-2019:贸易战担忧,软着陆成功
统计估算:
过去50年约6次"滞涨→衰退"情景
其中4次转为衰退(66%)
2次软着陆(34%)
当前环境调整:
✅ 美联储主动降息(vs 1970s被动加息)
✅ 劳动力市场韧性(vs 2008金融系统性风险)
⚠️ 关税政策不确定性
⚠️ 全球去美元化压力
估计:P(滞涨→衰退) ≈ 40-50%(取中值45%)
3️⃣ P(滞涨→衰退|熊市) - 似然概率
在熊市发生的条件下,经历"滞涨→衰退"的概率:
历史熊市分类:
衰退型熊市(12次):1929、1937、1973-74、1980、1981-82、1990、2000-02、2007-09、2020、2022
非衰退型熊市(15次):其他技术性调整
在12次衰退型熊市中:
经历滞涨阶段的:1973-74、1980、1981-82、2007-08(约4次)
未经历滞涨的:1929(通缩)、2020(疫情冲击)、2022(纯通胀)
估计:P(滞涨→衰退|熊市) ≈ 33%
🎲 贝叶斯计算
标准公式:
P(熊市|滞涨→衰退) = P(滞涨→衰退|熊市) × P(熊市) / P(滞涨→衰退)
= 0.33 × 0.18 / 0.45
= 0.0594 / 0.45
= 0.132 = 13.2%
📈 情景分析矩阵
🔍 关键差异分析:为何概率较低?
📊 综合结论
P(25Q4-26Q1熊市) ≈ 15-20%
置信区间:
下限(乐观):12%
中值(基准):17%
上限(悲观):25%
💡 策略
需要战术性防御而非战略性撤退。


19,45 N
25
Nội dung trên trang này được cung cấp bởi các bên thứ ba. Trừ khi có quy định khác, OKX không phải là tác giả của bài viết được trích dẫn và không tuyên bố bất kỳ bản quyền nào trong các tài liệu. Nội dung được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin và không thể hiện quan điểm của OKX. Nội dung này không nhằm chứng thực dưới bất kỳ hình thức nào và không được coi là lời khuyên đầu tư hoặc lời chào mời mua bán tài sản kỹ thuật số. Việc sử dụng AI nhằm cung cấp nội dung tóm tắt hoặc thông tin khác, nội dung do AI tạo ra có thể không chính xác hoặc không nhất quán. Vui lòng đọc bài viết trong liên kết để biết thêm chi tiết và thông tin. OKX không chịu trách nhiệm về nội dung được lưu trữ trên trang web của bên thứ ba. Việc nắm giữ tài sản kỹ thuật số, bao gồm stablecoin và NFT, có độ rủi ro cao và có thể biến động rất lớn. Bạn phải cân nhắc kỹ lưỡng xem việc giao dịch hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp hay không dựa trên tình hình tài chính của bạn.


