《经济学人》丨为何华尔街无法预见下一场崩盘

Why Wall Street won’t see the next crash coming

即便是最顶尖的交易员，也难以预测波动率的突然飙升

图片来源：路透社

2025年11月2日

杰米·戴蒙在10月中旬警告称，许多资产“看似正进入泡沫区间”。他的观点之所以有分量，不仅因为他执掌着美国最大银行摩根大通，还因为持类似看法的人正越来越多。高盛集团与戴蒙职位对等的戴维·所罗门提及“投资者狂热”，花旗集团CEO简·弗雷泽则谈到“估值泡沫”。英国央行近期警示“市场大幅回调的风险已上升”，国际货币基金组织（IMF）也担忧可能出现“无序”回调，原因是“风险资产价格远高于基本面水平”。

他们在一点上的判断完全正确：许多资产的估值高得令人眩晕。如今，投资者购买美国标普500股指成分股的价格，是其经周期调整后盈利的41倍——这一市盈率仅在互联网泡沫时期被超越过，且差距不大。投资级公司债的平均收益率，仅比同期美国国债高0.8个百分点。上一次信用利差如此之低，同样是在1998年的互联网泡沫时期。即便是通常作为避险资产的黄金，如今似乎也异常容易受交易员情绪波动影响：10月20日创下历史高点后，其价格仅两天内就下跌7%，目前较峰值已回落8%。

那么，或许一场回调早已开始。其他资产的回调何时会接踵而至？对于任何希望跑赢市场的人——包括那些承诺无论市场行情如何都能实现收益的量化交易公司和其他对冲基金——这都是最紧迫的问题之一。投资公司Elm Wealth的詹姆斯·怀特表示：“宏观交易的终极目标，就是预测这些转折点。”但问题在于，实现这个“终极目标”几乎是不可能的。

预测市场回调，本质上是预测波动率（简称“vol”）——即资产价格的波动倾向。试图预测股市波动率的交易员和量化分析师，会依赖一系列程式化事实；只要盯着股价指数图表看足够久，这些事实就会逐渐显现。其中一点是，波动率呈“双峰分布”：这意味着资产价格会长时间处于每日小幅波动的状态，期间穿插着短期的大幅波动。换句话说，波动率本身也存在“跳升”倾向：市场要么处于低波动区间，要么处于高波动区间，很少有中间状态。这些波动区间与资产价格的整体走势相关：低波动时期，价格往往稳定或上涨；高波动时期，价格则倾向于下跌。

波动率大多停留在某一个区间内，这意味着在大多数时候，预测次日波动率的最佳方式，就是参考当日波动率。这一观察结论，是银行和投资公司交易员日常用于评估风险的“自回归模型”的核心基础。这类模型还被用于期权定价——期权是一种能让交易员从价格大幅波动中获利的合约，而定价过程需要估算预期波动率。但尽管这类模型在日常使用中很有用，它们本质上无法预测区间切换时、伴随回调出现的波动率突然跳升。

因此，许多交易员会构建其他模型来补充自回归模型，这些补充模型的基础是可能导致波动率飙升的外部因素。目前最先进的方法，是利用机器学习分析所有已知经济变量的影响——企业盈利、GDP、通胀、就业数据等，任何一个或所有变量都可能导致市场情绪突然降温。与此同时，机器学习是识别“非直觉性风险组合”的理想工具，这类风险组合仅凭直觉难以察觉。全球最大对冲基金之一桥水基金，就以基于复杂经济变量组合的交易策略而闻名。

遗憾的是，这类策略中真正有效的寥寥无几。某竞争对手对冲基金的前交易员表示：“除了桥水，我不清楚还有哪家公司能靠这些宏观模型成功。”即便最顶尖的模型，也无法预测那些常引发回调的“纯粹冲击”——比如疫情或银行挤兑。宏观模型能锁定“此类冲击可能对市场造成过度影响”的场景，但无法预测冲击何时会发生。

交易员确实还有其他工具可用于识别市场反转信号。由于价格转向时波动率往往会跳升，动量交易员通常会在首次大幅下跌打破上涨趋势后，立即平仓离场。不同资产类别之间的相关性，也能为即将到来的回调提供早期预警。例如，投资者转向“避险模式”的典型信号是：股票价格下跌，而黄金、美国国债等避险资产价格上涨。

另一家大型对冲基金的量化策略主管表示，改进有缺陷模型预测结果的有效方法，是将多个独立模型组合使用。即便如此，对于没有“神启”的交易员而言，他们真正能期待的最好结果，也只是尽早识别回调并及时止损。华尔街的精英或许能预警崩盘风险，但别指望他们能说出崩盘何时会到来。■

说明：本号刊发来自各方的文章，是为了获得更全面的信息，不代表本号支持文章中的观点。由于微信公众号每天只能推送一次，无法即时更新，本站目前在腾讯新闻发布最新的文章，每天24小时不间断更新，请收藏以下地址（请完整复制），随时刷新：

https://news.qq.com/omn/author/8QIf3nxc64AYuDfe4wc%3D