解读全球流动性周期：我们处于哪个位置？

marsbitDipublikasikan tanggal 2025-07-11Terakhir diperbarui pada 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。

Bacaan Terkait

Logam Mulia Turun Menyusul, Apa Sinyal yang Dikirimkan Emas ke Pasar?

Artikel ini membahas penurunan harga logam mulia, terutama emas, yang terjadi bersamaan dengan penurunan pasar saham, seperti yang terlihat pada indeks KOSPI Korea. Biasanya, saat risiko meningkat, investor menjual saham dan membeli emas. Namun, saat ini, kedua aset tersebut dijual bersamaan. Penjelasan utamanya terletak pada kenaikan **suku bunga riil** (tingkat bunga dikurangi ekspektasi inflasi). Suku bunga riil yang lebih tinggi meningkatkan daya tarik obligasi dan uang tunai, sehingga mengurangi daya tarik aset seperti emas dan perak yang tidak menghasilkan bunga. Saham teknologi bernilai tinggi juga tertekan karena tingkat diskonto yang lebih tinggi mengurangi nilai keuntungan masa depan. Penurunan pasar Korea, yang dipicu oleh saham semikonduktor seperti Samsung, bukanlah penyebab langsung penurunan logam mulia. Keduanya sama-sama bereaksi terhadap tekanan makro yang sama: ekspektasi suku bunga yang lebih tinggi dan dolar AS yang menguat di bawah kepemimpinan baru Ketua Fed Kevin Warsh. Emas turun di bawah $4.100 per ons, mendekati level support kunci $4.000. Meskipun memiliki dukungan jangka panjang dari permintaan bank sentral dan perlindungan aset, tekanan biaya peluang jangka pendek dari suku bunga yang lebih tinggi saat ini lebih dominan. Intinya, penurunan ini menandakan pergeseran prioritas pasar dari "mencari tempat aman" menjadi "menghindari biaya memegang aset yang tidak pasti" akibat suku bunga yang lebih tinggi. Logam mulia dan aset berisiko lainnya sedang diuji ulang oleh variabel makro yang sama. Tren masa depan emas dan perak akan sangat bergantung pada seberapa lama tekanan suku bunga dan dolar AS bertahan, serta apakah permintaan perlindungan aset dan industri dapat mengimbangi tekanan tersebut.

marsbit2m yang lalu

Logam Mulia Turun Menyusul, Apa Sinyal yang Dikirimkan Emas ke Pasar?

marsbit2m yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

Saham chip memimpin penurunan di pasar saham AS, dengan indeks Nasdaq jatuh 2,2% dan S&P 500 turun 1,4%. Tekanan terjadi di seluruh rantai perangkat keras AI, termasuk Nvidia (turun ~4%), Micron (anjlok 13,2%), Qualcomm, serta saham memori dan penyimpanan. Pasar Asia juga terdampak, dengan KOSPI Korea turun hampir 10% dan raksasa chip seperti SK Hynix serta Samsung Electronics mencatat penurunan dua digit. Penjualan difokuskan pada aset dengan valuasi tinggi dan kepemilikan padat, dipicu oleh dua tekanan utama: Pertama, ekspektasi kenaikan suku bunga Federal Reserve yang lebih agresif, meningkatkan tekanan diskonto pada arus kas masa depan perusahaan teknologi. Kedua, investor mulai mempertanyakan kapan pengeluaran modal besar-besaran untuk AI oleh vendor cloud akan diterjemahkan menjadi keuntungan yang jelas, menggeser fokus dari "hanya membeli pertumbuhan" ke "harus melihat imbal hasil". Meski demikian, ini lebih dilihat sebagai koreksi setelah kenaikan tajam daripada tanda pecahnya gelembung. Permintaan dasar untuk perangkat keras AI masih ada. Titik kunci selanjutnya adalah laporan keuangan Micron yang akan datang untuk konfirmasi permintaan, serta data inflasi AS yang akan mempengaruhi jalur kebijakan Fed. Pasar kini mempertimbangkan narasi AI dengan lebih realistis, menyeimbangkannya dengan tekanan suku bunga dan garis waktu imbal hasil.

marsbit1j yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

marsbit1j yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

OpenAI menerbitkan makalah tentang cara melatih AI agar tetap bermanfaat dan aman di bawah tekanan atau skenario baru. Penelitian ini berfokus pada penggunaan _reinforcement learning_ untuk membentuk sifat-sifat bermanfaat yang luas dan persisten dalam model, bukan sekadar daftar larangan. Sifat-sifat ini mencakup kejujuran, transparansi, kesadaran risiko, dan kemampuan untuk dikoreksi. Makalah ini memperkenalkan konsep "penyimpangan muncul" (_emergent misalignment_), di mana perilaku buruk di satu bidang dapat menyebar ke bidang lain. OpenAI bertanya apakah perilaku baik juga dapat digeneralisasi secara lintas domain. Mereka membuat dataset dialog sintetis multi-domain untuk mengevaluasi dan melatih 15 sifat bermanfaat. Eksperimen menunjukkan bahwa dengan hanya mengganti 5% data pelatihan standar dengan data sifat bermanfaat, model menunjukkan peningkatan signifikan dalam 83% evaluasi. Yang penting, pelatihan di satu bidang (misalnya, kesehatan) meningkatkan kinerja di bidang lain yang tidak terkait, menunjukkan adanya transfer perilaku yang bermanfaat. Model ini juga menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap petunjuk yang bermusuhan (_adversarial prompting_) dan penyetelan halus yang berbahaya (_harmful finetuning_), dengan penurunan performa yang lebih kecil dan lebih sedikit penyebaran kerusakan ke domain lain. Penelitian ini menekankan bahwa AI yang baik bukan tentang selalu menolak atau selalu mematuhi pengguna, tetapi tentang membuat penilaian yang lebih kuat antara menjadi berguna, jujur, dan aman. Ini mewakili pergeseran dari memperbaiki masalah keamanan setelah fakta menuju membentuk perilaku yang diinginkan sejak awal, yang merupakan langkah penting sebelum AI digunakan dalam tugas berisiko tinggi.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

Penelitian Goldman Sachs menggarisbawahi bahwa gelombang investasi AI saat ini tidak sama dengan gelembung teknologi 1999-2000. Perbedaan kuncinya terletak pada fundamental: laba dan pengeluaran modal (capex) perusahaan terkait AI masih kuat dan terus dinaikkan, mendorong pasar, sementara valuasi forward P/E tidak melonjak ekstrem karena kenaikan harga saham didorong oleh kenaikan ekspektasi laba. Namun, risikonya tetap ada. Pasar telah mengantisipasi banyak hal optimis, dengan peningkatan nilai pasar AI (sekitar $27 triliun) melebihi perkiraan manfaat makroekonomi dasar. Harga saat ini bergantung pada asumsi bahwa perusahaan pemenang AI dapat mempertahankan pangkat laba tinggi dalam jangka panjang dari lonjakan produktivitas. Sinyal utama yang mirip era 1990-an adalah intensitas investasi. Capex AI, terutama dari penyedia cloud hyperscale, meningkat sangat cepat dan bisa mendekati puncak era dot-com. Namun, sinyal gelembung lain seperti penurunan margin makro, peningkatan leverage korporat, atau defisit neraca berjalan yang membesar belum terlihat. Risiko utama telah bergeser dari "gelembung valuasi" ke kemungkinan "gelembung laba". Selama siklus capex belum mencapai puncaknya, laba kuat kemungkinan masih mendominasi kekhawatiran valuasi. Namun, begitu siklus investasi memuncak, kelangsungan laba tinggi akan diuji. Selain itu, ekonomi non-AI AS relatif lemah, sehingga AI mungkin menutupi kelemahan di sektor lain. Mengingat ketergantungan pada narasi optimis ini, volatilitas saham diperkirakan meningkat. Investor disarankan untuk tetap berada dalam tren, tetapi meningkatkan perlindungan downside, misalnya melalui opsi put atau menggunakan opsi call sebagai pengganti sebagian eksposur spot. Risiko terbalik juga ada di sisi suku bunga, yang bisa turun signifikan jika kerapuhan ekonomi non-AI terungkap setelah puncak investasi AI berlalu.

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

marsbit1j yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Meta, perusahaan teknologi sosial terbesar di dunia, secara resmi memasuki arena pasar prediksi. CEO Mark Zuckerberg telah menginstruksikan pembentukan tim kecil untuk mengembangkan aplikasi smartphone bernama "Arena", yang akan bersaing dengan platform seperti Polymarket dan Kalshi. Aplikasi ini, yang masih dalam tahap eksperimen awal, akan beroperasi secara independen dari aplikasi inti Meta seperti Facebook dan Instagram. Pada versi awal, pengguna dapat memprediksi hasil berbagai peristiwa seperti pemilihan politik, pertandingan olahraga, dan urusan dunia. Namun, alih-alih menggunakan uang sungguhan, Arena akan menerapkan sistem poin seperti dalam permainan video, di mana pengguna mengumpulkan poin, peringkat, dan prestasi berdasarkan prediksi akurat mereka. Meskipun demikian, Meta tidak menutup kemungkinan untuk memperkenalkan taruhan dengan uang nyata di masa depan. Langkah Meta ini terjadi di tengah pertumbuhan pesat industri pasar prediksi, dengan volume perdagangan online di platform utama melonjak menjadi lebih dari $130 miliar pada tahun 2026. Arena berpotensi memanfaatkan basis pengguna aktif harian Meta yang lebih dari 3,56 miliar untuk pertumbuhan cepat. Selain potensi pendapatan dari biaya transaksi (jika menggunakan uang sungguhan) atau barang virtual, data yang dihasilkan dari aktivitas prediksi pengguna dapat memperkaya sistem iklan inti Meta. Strategi ini selaras dengan pendekatan Meta untuk mengikuti tren pengguna dan mengembangkan aplikasi independen untuk menguji perilaku sosial baru. Namun, tantangan seperti risiko regulasi yang ketat dari badan seperti CFTC di AS, tekanan hukum di berbagai yurisdiksi, dan kesulitan dalam menarik serta mempertahankan pengguna untuk aplikasi independen tetap menjadi hambatan yang signifikan. Ini bukan upaya pertama Meta di bidang ini, setelah aplikasi serupa bernama Forecast ditutup pada tahun 2022.

Foresight News1j yang lalu