动态概率视角下的市场周期预测新解

2025年11月11日 11:28:13 更新于： 2025年11月11日 11:28:14 加密货币投稿：互联网

撰文：NingNing

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

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%

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%）

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。

动态概率视角下的市场周期预测新解

贝叶斯概率参数估算

贝叶斯计算

综合结论

策略

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