贝叶斯概率视角下的市场周期预测新解

数字货币趋势狂人2025-11-10

撰文:NingNing

截至2025年,我们完整经历不到4轮四年周期。然而,统计学常识提醒我们,在极小样本规模(有效数据仅3个)下得出任何结论都需要谨慎验证,而非简单迷信。

在小样本的大市场周期预测中,基于贝叶斯概率方法推导出2025年第四季度对标2019年第四季度的刻学分析,比传统的四年周期论更具参考价值。

将2025年第四季度对标2019年第四季度的刻学转换为贝叶斯公式表达:

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经历了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:

1970年代滞涨: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

贝叶斯概率视角下的市场周期预测新解

关键差异分析:为何概率较低?

贝叶斯概率视角下的市场周期预测新解

综合结论

P(2025Q4-2026Q1 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。

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