--- area: finance-wealth category: stock-investment companies_orgs: [] date: '2023-02-17' draft: true guest: '' insight: '' layout: post.njk products_models: [] project: [] series: '' source: https://www.youtube.com/watch?v=KmvO9ObQLOE speaker: 一口新飯 status: evergreen summary: 本文通过对美联储百年数据进行可视化分析，探讨“不要与美联储作对”这一投资格言的适用性。研究发现该原则并非普遍真理，仅在特定历史时期显著。文章强调长期投资中公司收益的重要性，并提出个体投资者应避免杠杆，保持韧性，简化策略以应对市场复杂性。 tags: - data - federal-reserve - financial-market title: 投资迷思：'不要与美联储作对'？历史数据分析与长期投资策略 --- ### “不要与美联储作对”：一个投资迷思 投资市场中流传着一句格言：“**不要与美联储作对**（Don’t fight the Fed: 指投资者应根据美联储的政策来制定投资决策）”。这句话强调美联储对经济和投资市场具有巨大影响力，投资者理应顺应其政策方向。许多人奉此为圭臬，认为遵循此原则投资从未失手。然而，如果这一说法是普适真理，那么投资将变得异常简单：在降息时买入，升息时卖出即可。直觉上，投资不可能如此简单。 为了验证这句话的正确性，本文作者进行了一场“数字之旅”，并借助**人工智能ChatGPT**（Generative Pre-trained Transformer: 一种基于人工智能的大型语言模型，能够生成人类般的文本）的协助，利用Excel对**美联储**（Federal Reserve: 美国的中央银行系统）百余年的数据进行了可视化分析。同时，作者还咨询了两位朋友——在读**数据科学**（Data Science: 结合统计学、计算机科学和领域知识，从数据中提取洞察和知识的跨学科领域）博士小马和硅谷大数据创业公司工程师白菜（其YouTube频道为“不说话的白菜”），共同探讨在宏观大环境下个体投资者应如何行动。相关分析文件已分享至评论区供下载。 ### 美联储利率与股市表现的初步观察 在探讨美联储利率政策对市场的影响时，首先想到的是将美联储自1913年成立以来的股价和利率数据进行线性图对比。数据来源于著名经济学家罗伯特·席勒（Robert Shiller）定期总结的股市历史数据。 图表展示了从1914年到2022年**标普500指数**（S&P 500 Index: 由标准普尔公司编制的，包含美国500家大型上市公司股票的市值加权指数）的表现。股价数据是每月去除通胀后的**真实价格**（Real Price: 剔除通货膨胀影响后的价格）加上去除通胀后的**真实分红**（Real Dividend: 剔除通货膨胀影响后的股息分红）。利率数据则采用每月**10年期国债利率**（10-Year Treasury Yield: 美国财政部发行的10年期国债的收益率，常被视为无风险利率和市场利率基准）。 理论上，如果市场表现主要由利率决定，我们应该能看到股价与利率呈现明显的负相关趋势：利率上升，股市下跌；利率下降，股市上升。然而，初步的线性图显示，这种趋势远比预想的复杂。例如，在20世纪60年代之前，股市和利率整体上没有明显的负相关性，但在某些放大后的细节时间段内又似乎存在负相关。这种图表无法提供精确的量化统计。 ### 利率变化与股市回报的量化分析 为了更精确地量化利率变化与股市回报之间的关系，我们构建了一个新的图表。该图表旨在展示某一段时间内利率变化率与股市回报率的关系。 以1982年1月为例，我们计算了该时间点相较于五年前（1977年1月）的利率变化和股价变化。结果显示，利率从7.21%上升至14.59%，变化率为正102.36%；而股市从546.57点下降至389.55点，变化率为-27.83%。这组数据表明，在1982年1月，利率升高伴随着股市下跌。 我们将五年间利率的变化率设为X轴，股价的变化率设为Y轴，从而绘制出一个坐标系。这个坐标系将图表分为四个区域： * 左上角：利率降低，股市升高。 * 右上角：利率和股市同时上升。 * 左下角：利率和股市同时下跌。 * 右下角：利率升高，股市下跌。 将1914年1月至2022年12月期间1284个月的所有数据点（与五年前相比的XY坐标）绘制到这个坐标系上，我们发现数据点并未如预期般主要集中在左上角和右下角，暗示利率变化与股价变化并非总是呈明显的负相关。尽管Excel可以勉强画出一条从左上到右下的趋势线，但这并不具有说服力，因为有大量数据点分布在左下角和右上角，表明相关性较低。正如白菜所指出，这种相关性远低于0.5，且两极端的数据点较为集中。 ### “不要与美联储作对”的适用性：70-80年代的特殊性 尽管整体数据未能呈现明显规律，但通过调整参考数据的开始和结束时间，我们发现了一个特殊时期，其数据分布最符合利率与股价负相关的关系，甚至能划出一条几乎完美的趋势线——这就是上世纪70到80年代。 如果将70-80年代的数据与其他时代的数据进行对比，可以明显看出全部数据中最突出的左上角（利率降低，股市升高）和右下角（利率升高，股市下跌）的数据点都集中在这一时期。若将这些数据点删除，剩余的数据分布将更不具备利率变化与股价负相关的规律。 因此，我们可以总结：在70-80年代，利率的变化“似乎”是决定股市回报的主导因素。需要强调“似乎”二字，因为经济分析和统计学本质上是对现象的分析。经济系统极其复杂，很难建立绝对的因果关系，只能通过现象剖析本质，但需极其谨慎。统计学也提醒我们不能用历史来决定未来，因为我们只能获取过去的数据。 70-80年代的美国经历了**大通胀**（Great Inflation: 指美国在1965年至1982年间经历的持续高通货膨胀时期），美联储为了抗击通胀，采取了非常激进的利率政策。从最初的线性图中也可以观察到，这一时期利率变化最为疯狂和剧烈。因此，在这段时期，美联储的利率政策确实是影响股价的主导因素。 值得注意的是，我们这里使用的是五年期变化率。白菜提出，这个统计的是五年期间的变化率，算比较长期了，如果将比较时长缩短到两年或一年，市场是否更容易受到利率变化的影响呢？通过调整表格中的X数值，我们发现即使改为两年或一年，结论依然类似：70-80年代利率变化与股价的负相关性最为明显，而其他时期反而变得更加不明显。这进一步证实了“不要与美联储作对”并非放之四海皆准的真理，它只适用于某些经济和市场不稳定、宏观经济政策混乱，特别是美联储作为主导因素的特定时期，例如危机时期。 ### 当前2023年的展望与主要影响因子 在过去的一年（2022年），市场给人的感觉仿佛要重回70-80年代：通货膨胀似乎失控，而美联储也效仿当年**保罗·沃尔克**（Paul Volcker: 1979年至1987年担任美联储主席，以其激进的加息政策成功遏制了70年代末80年代初的美国高通胀而闻名）的激进加息政策来抗击通胀。回望这段时间，股市的主要影响因子确实是利率变化。 然而，在2023年初，我们看到事实并未如许多人预期的那样糟糕。通胀似乎可以得到控制，经济也尚未迎来普遍预测的大衰退。因此，本文作者个人认为，我们不会重蹈70-80年代的覆辙。短期内，美联储的利率政策将趋于稳定，可能不再是主要影响因子。此外，由于当前生产力水平、信息和市场反馈速度比过去高出几个数量级，作者不认为会再次出现像30年代那样的大萧条或长时间的经济衰退。 小马补充道，股市其实就是一个所谓的多变量系统。过去大家获取信息的速度变慢，能获取的信息的力度也变慢。现在信息量极其丰富，反馈周期会非常短，就不可能出现说一直跌，只要大家能看到希望市场马上就会上来。但是他的潜在问题是，因为大家的**杠杆**（Leverage: 利用借入资金进行投资以放大潜在回报或风险的金融策略）变大了之后，摆动幅度可能会变得很大，但是其周期会很短。 那么，如果未来短期内美联储的利率政策不是主要影响因子，那会是谁呢？ ### 公司收益：长期投资的核心驱动力 长期价值投资者普遍认为，**公司收益**（Earnings: 公司的净利润，是衡量公司盈利能力的关键指标）是股市长期表现的核心驱动力。 首先，通过线性图观察，我们能明显看到在长期内，公司收益确实与股价呈现正相关。这令人振奋，但该图依然只能提供长期趋势的定性分析，无法给出短期或中期的定量统计。 接下来，我们通过散点图进行验证。如果公司收益与股价呈正相关，那么数据点应更多集中在左下角（收益下降，股价下跌）和右上角（收益上升，股价上升）。通过切换对比选项，对比五年内的公司收益变化率和股价变化关系，在100多年里，数据点的分布规律非常明显，更容易划出一条从左下到右上的趋势线，这无疑会令长期投资者感到欣慰。 然而，如果分时段来看，情况会变得复杂。从50年代开始到80年代大通胀结束，公司收益与股价的正向相关性并不明显，这与之前关于利率分析的发现相似。在此期间，美国的财政和货币政策以及宏观经济都十分混乱。但在其他大多数中长期（5-10年）数据中，公司收益的变化与股价之间都可以划出这样一条从左下到右上的趋势线，尤其是在2008年之后，这一规律更为明显。 即便如此，我们仍然不能断言在大多数时期是收益增长导致了股价上升。这种统计分析得到的只是现象巧合，无法论证因果关系。例如，有人可能会争辩说，2008年之后的低利率和高流动性刺激了经济，使得公司收益和股价同时增高；也有人可能认为，全球化和长期的经济发展导致市场乐观，从而推动了股价的长期上升。 归根结底，正如之前所说，“在不同时期有不同的主要影响因子”，而公司收益只是众多影响因子中的一个。不难想象，当观测时间越短，影响因子就越多、越复杂。例如，一周内的股价变化可能受到各种新闻、情绪、大机构操作、特定公司表现以及宏观经济背景等多种因素影响。如果将观测时间缩短到一小时、一分钟甚至一秒钟，那么无数买家和卖家中的每个人都可能成为股票价格的影响因子。 ### 个体投资者的策略：长期主义与风险管理 当我们试图预测短期内什么会影响股价时，面临的变量异常繁多，预测成功的概率很低，尤其对于散户投资者而言。与机构投资者相比，我们掌握的信息和资金量都十分有限。机构能够左右市场，其买卖行为难以预测。从今天分析的一千多个数据点分布来看，所谓的规律只适用于一段时间内的数据集合。当你尝试预测某一个具体数据点的位置时，面临的更多的可能是一种随机性。 然而，当把时间拉长时，长期起到主导作用的影响因子就会变少，判断正确的概率相对就会变高。公司收益就是这样一种主要的长期影响因子。尤其在2023年，随着人工智能技术的真正起飞，社会生产力可能迎来指数级增长。因此，作者更倾向于选择“乐观主义”，认为未来经济将长期向好，公司收益增加，股市在长期内会有不错的回报。从概率上讲，当代人的寿命较长，“乐观主义”无论对投资还是身心健康都是一个更好的选择。 尽管如此，仍需提醒大家，投资绝非一个可以简单依靠单一理论就能成功的事情。个人的投资表现取决于所处的时代、运气、投资策略以及个人性格等无数因素。长期投资说起来简单，做起来却困难重重。 对于散户投资者，可以从中学到什么呢？小马提到一个词“**抗击打能力**（Resilience: 在投资领域指面对市场波动和风险时，投资者或投资组合承受冲击并恢复的能力）”，这意味着投资者需要有很强的承受市场波动的能力，尤其是短期波动。因此，不能加杠杆。在信息有限的情况下，散户做决策，最明显的结论就是：进行至少五年起步的长期投资，且千万不能使用杠杆。我们长期投资、不用杠杆的一大优势就是能够“活下来”。 尽早开始投资，做减法，减少对应的变量和风险，让游戏变得简单，并保持长时间待在游戏里，可能是我们个体投资者的最大机会。但如果你决心做一名短期投资者，试图预测短期数据点的走向，并非不可能成功，但你需要明白，与你作对的因素多到超出想象，你在投资游戏中存活的时间可能会非常有限。