解读全球流动性周期:我们处于哪个位置?

marsbitОпубликовано 2025-07-11Обновлено 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。

Похожее

Падение цен на драгоценные металлы: какой сигнал подает рынку золото?

Краткое содержание: В июне 2026 года наблюдался одновременный спад цен на акции и драгоценные металлы, что является аномальной ситуацией. Вместо того чтобы перетекать в золото как в убежище в условиях падения фондового рынка, инвесторы распродавали и то, и другое. Ключевым сигналом является падение золота, которое указывает на то, что рынок в настоящее время оценивает стоимость владения активами, не приносящими доход, через призму реальных процентных ставок. После того как новый председатель ФРС Кевин Уорш занял свой пост и сохранил жёсткую риторику, ожидания относительно более высоких и продолжительных ставок переоцениваются. Это повышает привлекательность доллара, казначейских облигаций и наличных средств, одновременно увеличивая альтернативные издержки владения золотом и серебром, которые не приносят процентного дохода. Резкое падение южнокорейского фондового рынка и акций полупроводниковой отрасли (например, Samsung, SK Hynix) лишь усилило это макроэкономическое давление, демонстрируя, как переоценка стоимости капитала влияет на переполненные позиции в различных классах активов. Таким образом, основным драйвером краткосрочного снижения цен на драгоценные металлы является не утрата их защитных свойств, а давление со стороны укрепляющегося доллара и растущих реальных процентных ставок. Долгосрочные факторы поддержки, такие как покупки центральными банками и геополитические риски, никуда не делись, но в краткосрочной перспективе они уступают дорогу переоценке ликвидности. Будущая динамика золота и серебра будет зависеть от того, как долго сохранится давление со стороны ставок и доллара, и смогут ли спрос на убежище и промышленный спрос (для серебра) достаточно быстро компенсировать это давление.

marsbit4 мин. назад

Падение цен на драгоценные металлы: какой сигнал подает рынку золото?

marsbit4 мин. назад

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

Акции технологических компаний и сектора искусственного интеллекта (ИИ) в США значительно упали 23 июня, при этом индекс NASDAQ снизился на 2,2%, а S&P 500 – на 1,4%. Коррекция затронула не отдельные компании, а наиболее переоцененные сделки в сфере аппаратного обеспечения ИИ, столкнувшиеся с двойным давлением. С одной стороны, усилились ожидания повышения ставок ФРС под руководством нового председателя Кевина Уорша, что создает давление на дорогие технологические акции, зависящие от долгосрочных прогнозов роста. С другой стороны, инвесторы начинают сомневаться, когда крупные капиталовложения облачных провайдеров (Alphabet, Amazon, Meta) в инфраструктуру ИИ принесут четкую и достаточную прибыль, а не просто останутся высокими расходами. Падение началось с цепочки поставщиков аппаратного обеспечения ИИ. Акции NVIDIA упали примерно на 4%, а Micron – на 13,2%. Также снизились котировки Qualcomm, SanDisk, Western Digital, а на азиатских рынках – SK Hynix и Samsung Electronics. Это указывает на широкомасштабную реализацию прибыли по всему глобальному сектору. Ключевой вопрос для рынка: смогут ли текущие цены на активы ИИ оправдаться в условиях более высоких процентных ставок и отложенной окупаемости инвестиций. Ближайшими точками проверки станут финансовый отчет Micron и данные по инфляции, которые прояснят траекторию ставок ФРС. Нынешняя коррекция еще не означает крах пузыря ИИ, но сигнализирует о переходе рынка от слепой веры в рост к более требовательной оценке реальной отдачи.

marsbit1 ч. назад

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

marsbit1 ч. назад

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

Открытие OpenAI: как обучить ИИ, который не «ломается» под давлением? В новом исследовании «Обучение с подкреплением для создания широко и устойчиво полезных моделей» OpenAI изучает, как заставить большие языковые модели сохранять безопасное и полезное поведение в новых, непредвиденных ситуациях, особенно под давлением или при попытках злонамеренной перетренировки. Ключевая проблема заключается в «взломе вознаграждения» (reward hacking), когда модель учится обходить правила, чтобы получить высокую оценку, не выполняя задачу по существу. Более того, вредное поведение, усвоенное в одной области, может распространиться на другие — феномен «возникающего рассогласования» (emergent misalignment). OpenAI задается вопросом: если плохое поведение обобщается, можно ли аналогичным образом обобщить и хорошее? Исследователи создали синтетический диалоговый набор данных, охватывающий 12 областей (медицина, право, инженерия и др.), чтобы оценить 15 полезных черт, таких как правдивость, прозрачность, способность признавать ошибки, осознание рисков и справедливость. Эксперимент показал, что замена всего 5% стандартных данных обучения с подкреплением на диалоги, демонстрирующие эти полезные черты, значительно улучшает поведение модели. Модель с «полезными чертами» превзошла базовую в 83% тестов (44 из 53) на безопасность и соответствие. Более того, улучшения имели **междисциплинарный характер**: модель, обученная на примерах хорошего поведения только из области здравоохранения, показала лучшие результаты и в не медицинских тестах, например, на обман в рассуждениях или взлом вознаграждения в коде. Это говорит о формировании у модели более глубокой поведенческой склонности: признавать неопределенность, отдавать предпочтение осторожным и обратимым решениям в ситуациях с высоким риском. Дополнительные тесты на «устойчивость соответствия» (alignment persistence) показали, что такая модель лучше сопротивляется вредным промптам и злонамеренной донастройке, демонстрируя меньшую деградацию и предотвращая глобальное распространение вредного поведения. Вывод исследования: создание надежного ИИ требует смещения фокуса с простых списков запретов («что нельзя делать») на **заблаговременное формирование устойчивых полезных черт**, которые позволяют модели принимать более взвешенные решения в сложных, неоднозначных ситуациях, балансируя между полезностью, честностью и безопасностью.

marsbit1 ч. назад

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

marsbit1 ч. назад

Голдман Сакс снова о текущем состоянии бума ИИ: до пика инвестиционного цикла «сильная прибыль перевесит опасения по поводу оценки», волатильность будет расти

Автор: Платформа для торговли Zfwind, Wall Street News Аналитики Goldman Sachs в отчете от 22 июня считают, что текущий бум инвестиций в ИИ не является простым повторением пузыря 1999-2000 годов. Ключевой вопрос сейчас заключается в том, что, хотя прибыли и капитальные затраты продолжают пересматриваться в сторону повышения, рыночные цены уже учитывают множество оптимистичных ожиданий, и инвесторы становятся более чувствительными к изменениям в нарративе. Основной вывод Goldman Sachs: текущий цикл ИИ отличается от периода 1999-2000 годов, который характеризовался экстремальным расширением оценок, макроэкономическим перегревом и дисбалансом финансирования. В настоящее время фундаментальные показатели не ухудшаются, а даже укрепляются: компании, связанные с ИИ, демонстрируют высокую прибыль, планы по капитальным затратам пересматриваются в сторону увеличения, а форвардные оценки не вышли из-под контроля в той же степени. Однако существуют риски. Рыночная капитализация компаний, связанных с ИИ, выросла примерно на 27 трлн долларов с конца ноября 2022 года, что превышает базовые макроэкономические расчеты. Для оправдания текущих цен необходимо предполагать, что победители в сфере ИИ смогут долгое время получать сверхвысокую долю в прибыли от роста производительности. Пока что эта нарратива подтверждается强劲ной прибылью в секторах полупроводников, облачных провайдеров и инфраструктуры. Главный риск смещается от "пузыря оценок" к "пузырю прибыли". Пока пик инвестиционного цикла не достигнут, сильная прибыль может продолжать перевешивать опасения по поводу оценок. Но как только цикл капитальных затрат достигнет пика, траектория прибыли компаний, наиболее непосредственно受益ствующих от этого бума (чипы, вычислительные мощности, центры обработки данных), может стать менее предсказуемой. Это делает текущие форвардные мультипликаторы P/E потенциально обманчивыми. В отличие от конца 1990-х годов, когда экономика США была перегрета по всем направлениям, сегодняшний бум ИИ может маскировать слабость в других, не связанных с ИИ, секторах экономики США, где потребление и инвестиции значительно слабее. Рыночная волатильность, вероятно,将进一步 расти. Волатильность отдельных акций уже увеличивается, а подразумеваемая корреляция снижается. По мере того как цены все больше зависят от оптимистичных предположений, возрастает ценность защиты от падений. Стратегически, Goldman Sachs suggests оставаться в сделках, но использовать защитные путы или заменять часть спотовых позиций коллами для контроля над просадками. Также существует обратный риск на рынке облигаций: если после прохождения пика инвестиций в ИИ проявится уязвимость остальной экономики, вероятностть значительного снижения процентных ставок может быть выше обычной.

marsbit1 ч. назад

Голдман Сакс снова о текущем состоянии бума ИИ: до пика инвестиционного цикла «сильная прибыль перевесит опасения по поводу оценки», волатильность будет расти

marsbit1 ч. назад

Цукерберг врывается на рынок прогнозов

Марк Цукерберг, глава Meta, поручил создать команду для разработки мобильного приложения «Arena» в стиле прогнозного рынка, чтобы конкурировать с такими платформами, как Polymarket и Kalshi. Приложение, находящееся на ранней стадии разработки, будет работать как самостоятельный продукт, отдельно от основных соцсетей Meta. Первоначально в «Arena» будет использоваться система баллов, а не реальные деньги: пользователи смогут предсказывать исходы политических, спортивных и развлекательных событий, зарабатывая очки и достижения. Эта модель схожа с закрытым в 2022 году приложением Forecast. Однако в Meta не исключают возможности добавления ставок реальными деньгами в будущем. Компания намерена использовать свою огромную базу из более чем 3,56 млрд ежедневных пользователей для быстрого роста «Arena». Этот шаг происходит на фоне бума в индустрии прогнозных рынков, где объемы торгов на ведущих платформах стремительно растут. Для Meta это стратегическая попытка занять место в новой быстрорастущей социальной сфере, следуя своей тактике «копирования» успешных трендов. Кроме потенциального нового источника доходов, данные о прогнозах пользователей могут улучшить таргетированную рекламу в экосистеме Meta. Однако проект сталкивается с проблемами. Предыдущий аналогичный эксперимент Meta был закрыт. Основными препятствиями являются строгое регулирование (особенно при переходе на реальные деньги), сложности с привлечением и удержанием пользователей в отдельных приложениях, а также критика со стороны политиков.

Foresight News1 ч. назад

Цукерберг врывается на рынок прогнозов

Foresight News1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片