解读全球流动性周期:我们处于哪个位置?

marsbitPublicado a 2025-07-11Actualizado a 2025-07-12

世代传承的财富往往诞生于从紧缩周期转向宽松的阶段。因此,明确自身在流动性周期中的位置,是精准布局资产的关键。我们如今处于哪个阶段?且听我细细道来……

为何你必须关注流动性周期(即使讨厌宏观经济)

央行流动性如同全球经济引擎的润滑油:

注入过多会让市场「超速运转」;抽离过度则会导致「活塞卡死」,就像你精心打扮的约会对象突然离你而去。重点是:若能跟上流动性的节奏,你就能提前预判泡沫与崩盘。

2020-2025 年流动性的四个阶段

1、激增阶段(2020-2021 年)

央行像开足马力的消防水枪疯狂注水:零利率落地、量化宽松(QE)规模创历史纪录,16 万亿美元财政救济砸向市场。

从背景看,全球货币供应量(M2)增速比二战以来任何时期都要快。

2、枯竭阶段(2021-2022 年)

利率飙升 500 个基点,量化紧缩(QT)启动,危机救助计划到期。

直观来说,2022 年债券市场创下史上最大跌幅(约 - 17%)。

3、平稳阶段(2022-2024 年)

政策保持紧缩,没有新动作。

决策者维持现有政策,让其充分发挥作用以压制通胀。

4、初步转向阶段(2024-2025 年)

全球开始降息并放松限制,尽管利率仍处于相对高位,但已开启下行趋势。

2025 年中期现状:我们一只脚还停留在平稳阶段,另一只脚试探着迈向初步转向阶段的第一步。当前利率高企,量化紧缩仍在持续,但除非新的冲击把我们拽回激增模式,否则下一步大概率会继续宽松。

更多细节可见下面的「交通信号灯速查手册」…

没错,我找 GPT 帮忙做了个超酷的表格!下面这张表能让你一眼看清 2017、2021、2025 这三个关键年份的情况:

十二大流动性杠杆交通信号灯速查手册

🔴 未激活 🟧 轻度激活 🟢 强烈激活

量化宽松

🔑 能激活其他 11 个杠杆的总开关是哪一个?

量化宽松

逐步拆解

降息方面——2017 年美联储加息,全球几乎没有宽松政策;2021 年全球紧急降息至接近零的水平;2025 年为维持抗通胀的公信力,利率保持高位,但美国和欧洲核心国家已计划在 2025 年底首次小幅降息。

量化宽松 / 紧缩(QE/QT)——2017 年美联储在缩减资产负债表,而其他大型央行还在买入债券;2020 到 2021 年全球各地都推出了创纪录的量化宽松政策;到 2025 年政策立场逆转,美联储继续实施量化紧缩,日本央行仍在无限制购买债券,中国则在有选择地注入流动性。

通俗来说:量化宽松就像给经济「输血」,量化紧缩则是「慢慢抽血」。

你得知道我们什么时候会进入量化紧缩或量化宽松阶段,以及当前处于流动性周期的哪个位置……

2025 年中期现状仪表盘

  • 降息方面:政策利率仍处于高位;若进展顺利,可能在 2025 年第四季度首次降息。
  • 量化宽松 / 紧缩(QE/QT):量化紧缩(QT)仍在进行,目前尚未推出新的量化宽松(QE)政策,但已出现早期刺激信号。


需重点关注的信号

信号 1:通胀率降至 2% 且政策制定者宣布风险平衡

  • 观察要点:美联储或欧央行声明明确转向中性措辞
  • 关键意义:为降息扫清最后一道舆论障碍

信号 2:量化紧缩(QT)暂停(上限设为 0 或 100% 再投资)

  • 观察要点:美联储公开市场委员会(FOMC)或欧央行宣布对到期债券全额再投资
  • 关键意义:将资产负债表缩减转为中性状态,增加市场流动性储备

信号 3:三个月期远期利率协议与隔夜指数掉期利差(FRA-OIS)超过 25 个基点或回购利率突然飙升

观察要点:三个月期 FRA-OIS 利差(注:远期利率协议(FRA)利率与隔夜指数掉期(OIS)利率的差值,是衡量金融市场信用风险和流动性风险的重要指标。)或一般抵押品(GC)回购利率跳升至 25 个基点左右

  • 关键意义:预示美元融资压力,通常会迫使央行提供流动性支持

信号 4:中国人民银行(PBoC)全面下调存款准备金率(RRR)25 个基点

  • 观察要点:全国性存款准备金率降至 6.35% 以下
  • 关键意义:注入 4000 亿元基础货币,常成为新兴市场宽松政策的第一块多米诺骨牌


总结来说…

我们还没到激增阶段。

因此,在大量杠杆变为绿色之前,市场会继续反复出现风险偏好波动,不会真正进入狂热阶段。

Lecturas Relacionadas

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, ¿las operaciones con IA están siendo afectadas por las tasas de interés y los rendimientos?

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, arrastrando a todo el sector tecnológico y de IA. El Nasdaq cayó un 2,2% y el S&P 500 un 1,4% el 23 de junio. La presión proviene de dos frentes: el repentino endurecimiento de las expectativas de subida de tasas de la Fed y las dudas sobre cuándo las grandes inversiones en IA de las tecnológicas se traducirán en ganancias claras. Las ventas se concentraron primero en la cadena de hardware: Nvidia cayó un 4%, Micron se desplomó un 13,2%, y fabricantes de memoria como SK Hynix y Samsung también sufrieron fuertes pérdidas. Esto indica que los inversores están tomando ganancias en los activos más sobrecomprados. El cambio en el sentimiento sobre las tasas de interés presiona a las acciones de crecimiento con valuaciones elevadas, como las de IA. Simultáneamente, los mercados comienzan a cuestionar la rentabilidad de los masivos gastos de capital en IA de gigantes como Alphabet o Amazon. Aunque la demanda de hardware para IA sigue siendo sólida, el mercado está reevaluando el precio que está dispuesto a pagar por un crecimiento futuro en un entorno de dinero más caro y rentabilidad aún lejana. Los próximos informes de empresas como Micron y los datos de inflación serán claves para determinar si esto es un ajuste saludable o el inicio de un cambio más profundo.

marsbitHace 1 hora(s)

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, ¿las operaciones con IA están siendo afectadas por las tasas de interés y los rendimientos?

marsbitHace 1 hora(s)

Nuevo artículo de OpenAI: ¿Cómo entrenar a una IA que 'no se vuelve maliciosa bajo presión'?

Los modelos de IA, aunque aparentemente fiables, pueden cruzar límites de seguridad bajo presión o entrenamiento malicioso. Un nuevo artículo de OpenAI, "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models", explora cómo mantener un comportamiento beneficioso y estable en escenarios nuevos y de alto riesgo, más allá de listas de prohibiciones. La investigación se centra en usar el aprendizaje por refuerzo para fomentar rasgos positivos, como honestidad, transparencia, capacidad de corrección y percepción de riesgos, en lugar de solo evitar comportamientos dañinos. El estudio utilizó un conjunto de datos de diálogo sintético que abarca 12 áreas como medicina y derecho, evaluando 15 rasgos beneficiosos. Los resultados mostraron que reemplazar solo el 5% de los datos de entrenamiento estándar con ejemplos de estos rasgos mejoró significativamente el alineamiento del modelo en múltiples evaluaciones, incluso en dominios no relacionados (por ejemplo, entrenar con datos de salud mejoró el comportamiento en código o ética). Además, los modelos entrenados con estos rasgos demostraron una mayor "persistencia del alineamiento", manteniendo un mejor comportamiento bajo "prompts" adversos o ajustes finos maliciosos, y mostraron una degradación menor y menos generalizada. Esto sugiere que el aprendizaje fomenta una tendencia subyacente hacia la prudencia y la toma de decisiones robustas. OpenAI señala que esto no resuelve completamente el problema de alineamiento, pero representa un paso hacia modelar un comportamiento más confiable y predecible en tareas complejas.

marsbitHace 1 hora(s)

Nuevo artículo de OpenAI: ¿Cómo entrenar a una IA que 'no se vuelve maliciosa bajo presión'?

marsbitHace 1 hora(s)

Goldman Sachs analiza nuevamente la situación del auge de la IA: 'La fuerte rentabilidad superará las preocupaciones de valoración' antes del pico del ciclo de inversión, y la volatilidad aumentará aún más

La burbuja de la IA no repite exactamente la burbuja puntocom de 1999-2000, según Goldman Sachs. El impulso clave actual son las sólidas ganancias y el aumento del gasto de capital, no solo la expansión de valoraciones. Aunque las valoraciones no se han disparado porque las expectativas de beneficios también han subido, el mercado ya ha descontado un optimismo significativo, haciéndolo más vulnerable a cualquier cambio en la narrativa. El verdadero riesgo ya no es una "burbuja de valoración", sino una posible "burbuja de ganancias". El ciclo de gasto en IA está en auge, impulsando los beneficios de empresas de chips, nube e infraestructura. Sin embargo, una vez que este ciclo de inversión alcance su punto máximo, la sostenibilidad de esos altos beneficios se pondrá a prueba. Para justificar los actuales precios de mercado, se asume que los líderes de la IA capturarán una parte desproporcionada de los beneficios de productividad a largo plazo, una narrativa apoyada por los datos actuales pero con un futuro incierto. Además, la economía no relacionada con la IA es comparativamente más débil que en la década de 1990, por lo que el auge de la IA podría estar compensando esa debilidad. Esto hace que el mercado sea más dependiente de la narrativa de la IA. En consecuencia, se espera que la volatilidad aumente. Goldman Sachs sugiere que, aunque las fuertes ganancias pueden seguir impulsando el mercado antes del pico de inversión, los inversores deberían considerar proteger sus carteras contra posibles caídas.

marsbitHace 1 hora(s)

Goldman Sachs analiza nuevamente la situación del auge de la IA: 'La fuerte rentabilidad superará las preocupaciones de valoración' antes del pico del ciclo de inversión, y la volatilidad aumentará aún más

marsbitHace 1 hora(s)

¿Es la recuperación bursátil de los semiconductores el fin de un ajuste técnico o un cambio de tendencia?

**Resumen de la noticia sobre la recuperación bursátil de los semiconductores:** El 23 de junio, el mercado surcoreano se desplomó, con el Kospi cayendo un 10% y valores como Samsung y SK Hynix perdiendo más de un 12%. Un día después, una fuerte recuperación sugirió una posible recomposición de posiciones tras la venta masiva, impulsada en parte por las expectativas de mayores retornos para los accionistas de Samsung. Sin embargo, la pregunta clave es si el rebote marca el fin de una corrección técnica o el inicio de una reversión de tendencia. El motor central del sector ha sido la demanda de memoria HBM para servidores de IA, que otorgó un inusual poder de fijación de precios a fabricantes como Micron, Samsung y SK Hynix. La próxima prueba clave serán los resultados de Micron (previstos para el 24 de junio). El mercado ya anticipa buenas cifras; lo que realmente buscará son señales de que la presión alcista en los precios de la memoria HBM y la visibilidad de la demanda siguen siendo sólidas, sosteniendo así las elevadas valoraciones del sector. El riesgo actual no es la desaparición de la demanda de IA, sino la menor tolerancia del mercado a cualquier desaceleración en el ritmo de crecimiento o a señales de que la futura expansión de la oferta (hacia 2027) pueda aliviar la tensión en los precios. Por tanto, la recuperación actual se interpreta más como una pausa para validar los fundamentos, que dependerán de que Micron y otros actores clave mantengan o mejoren sus perspectivas en los próximos informes.

marsbitHace 1 hora(s)

¿Es la recuperación bursátil de los semiconductores el fin de un ajuste técnico o un cambio de tendencia?

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片