不要陷入盲目信仰的陷阱：為何四年周期理論在統計分析下失敗

加密貨幣與傳統金融社群對於模式的迷戀已成為常態。一個特別受歡迎的說法是「四年循環理論」——認為市場運作遵循可預測的四年周期。但事實上，這個理論的根基是盲目信仰，而非嚴謹分析。由於歷史數據少於四個完整的循環，對市場行為做出有信心的結論並非科學——而是推測。

本分析重新檢視市場風險評估，採用更具辯護力的統計方法，超越循環教條，轉向概率推理。我們不應該問「四年循環是否會成立？」而是要問「根據實際歷史數據，2025年底至2026年初的熊市概率是多少？」

樣本數問題：為何三個數據點不足以支撐

核心問題很簡單：到2025年，我們經歷的四年循環不到四個完整週期。任何可信的統計學家都會立即指出這是個警訊。當你只從三個有效數據點得出結論時，你不是在建立理論——你只是在模式匹配巧合。

舉個比喻：如果有人連續擲三次硬幣都正面朝上，你會認為硬幣偏向正面嗎？當然不會。同理，觀察三個市場循環並不足以提供充分證據來做出鐵定的第四次預測。然而，這正是四年循環愛好者所做的。

金融市場中小樣本分析的問題在於，它特別容易受到存活偏差（survivorship bias）和確認偏差（confirmation bias）的影響。交易者記得「有效」的循環，忽略那些沒有效的。這種選擇性記憶會造成一種不存在的可預測性幻覺。

更嚴謹的替代方案：貝葉斯概率框架

我們可以不用循環模式，而採用貝葉斯概率方法——一種根據證據更新信念的數學框架。這提供了更堅實的風險評估基礎。

貝葉斯問題變成：根據我們對經濟歷史的了解，特定時間範圍內出現熊市的實際概率是多少？

為了回答這個問題，我們需要三個資訊：

1. 基準率：熊市實際發生的頻率？

自1929年以來，標普500經歷了27次熊市。這大約意味著每3.5年一次熊市，年化概率約28.6%。當我們聚焦於季度到季度的窗口(Q4進入Q1)時，概率降低到約15-20%。保守估計：P(熊市) ≈ 18%

2. 經濟觸發因素：滯脹到衰退的路徑

歷史經驗顯示，滯脹（同時存在通膨與經濟停滯）常常預示著衰退，而衰退通常伴隨熊市。過去50年：

• 1973-74、1980、1981-82：滯脹導致衰退
• 2000-01：科技泡沫破裂伴隨溫和滯脹
• 2007-08：金融危機源於滯脹條件
• 2011-12：歐洲危機造成滯脹但未完全衰退(軟著陸)
• 2018-19：貿易戰疑慮化解為軟著陸

在過去50年約六個滯脹轉衰退的情境中，有四個成為完整衰退(66%)，兩個則是軟著陸(34%)。考量當前狀況——聯準會積極降息、勞動市場韌性、政策不確定性，我們估計：P(滯脹→衰退) ≈ 45%

3. 條件概率：衰退發生時，伴隨熊市的頻率？

自1929年以來的27次熊市中，約12次與衰退相關。在這些衰退型熊市中，約4次出現滯脹條件。由此得出：P(滯脹→衰退 | 熊市) ≈ 33%

貝葉斯計算：數據顯示了什麼？

利用標準的貝葉斯公式：

P(熊市 | 滯脹→衰退) = P(滯脹→衰退 | 熊市) × P(熊市) / P(滯脹→衰退)

代入我們的估計值：

= 0.33 × 0.18 / 0.45 ≈ 13.2%

這表示在特定滯脹-衰退條件下，出現熊市的概率約為13.2%。若將分析範圍擴大，考慮不確定性與多重市場壓力途徑，整體風險評估如下：

風險概率評估：2025年底至2026年初的真實風險圖景

數據顯示一個範圍而非單一點估計：

• 樂觀情境：12%
• 中位預期：17%
• 悲觀情境：25%

整體共識： 15-20%的熊市概率

這告訴我們一個重要訊息：雖然熊市風險存在且值得關注，但在短期內並不高。這個概率足夠引起警覺，但不足以引發恐慌。

為何概率仍屬中等：關鍵差異

這個較為適中的概率反映了多個穩定因素，這些因素在過去危機時期並不存在：

• 聯準會積極降息(相較於1970年代滯脹時的被動緊縮)
• 勞動市場韌性高於2008年系統性金融風險
• 全球資產多元化與對沖工具的普及
• 政策工具與熔斷機制設計用以限制連鎖失效

這些結構性差異解釋了為何當代的滯脹情境不會自動演變成1970年代式的熊市。

策略應對：戰術性防禦，而非恐慌

概率評估指向一種特定的風險管理姿態：戰術性防禦而非策略性撤退。

「戰術性防禦」意味著：

• 保持成長資產的曝險，同時降低集中風險
• 在修正時積極準備現金，待機買入
• 對特定行業或地緣政治風險進行對沖
• 進行投資組合壓力測試

「策略性撤退」則是：

• 提前清空長期持倉
• 轉向防禦性現金配置
• 完全放棄成長資產

數據支持前者，不支持後者。15-20%的熊市概率並不足以全面重整投資組合——而是提醒我們採取謹慎的風險管理。

更廣泛的教訓：數據勝過教條

反對盲目信仰四年循環理論的論點不僅是學術問題。它反映了一個投資者的關鍵原則：對任何基於有限樣本聲稱確定性的說法都應保持懷疑。

不論是循環理論、技術圖形，或其他預測框架，問題始終是：有多少數據支持？誤差範圍是多少？還有哪些替代解釋？

貝葉斯推理迫使我們明確回答這些問題。它防止我們陷入盲目信仰的陷阱，把模式識別誤當成確定的因果關係。四年循環理論或許有些許真實，但在樣本不足且其他方法能提供更清晰見解時，它不應成為主要決策工具。

市場在2025年底至2026年初確實存在風險，但這些風險是可量化且可控的，靠的是紀律性分析，而非盲目信仰循環模式。