洪灝：半导体泡沫与周期投资启示20260901

发布时间：2026-09-01 一、AI总结内容 一、核心要点 1. 本轮全球半导体板块（以韩国市场为代表）呈现冲顶后快速崩裂特征：从最高点到40天内腰斩，相关杠杆型ETF（如两倍做多海力士的7709）跌幅超九成，散户多在顶部接盘，15年A股创业板泡沫与本次泡沫均由无序降杠杆引发价格抛物线式波动。 2. 传统有效市场假说三大核心假设不成立：信息完全透明、参与者完全理性、交易无摩擦均与现实不符，巨量信息下投资者依赖拇指法则决策，极端市场中易出错，且大资金交易对市场冲击大，微盘股策略本质或为流动性溢价。 3. 市场出现背离历史规律的模式转换：2025年11月起黄金与股票（美股、欧股、新兴市场）同涨，仅70年代末80年代初出现过类似情况，传统投资组合分散配置因资产相关性变化，在风险爆发时失去对冲功能。 4. 2020年疫情后量宽导致资产价格扭曲：美国2022年通胀达40年最高，多数投资者未经历高通胀周期，照搬过去40年股债配置模型（如60/40模型）失效，知名全天候基金2022年亏损超20%。 二、投资线索与交易逻辑 1. 市场参与者特征影响泡沫形成：趋势型（动量）交易者、逆向型（均值回归）交易者、随机交易者合力放大泡沫，散户因无固定模式易从众，成交量集中在市场顶部，底部交投稀疏；量化策略每隔2-3年因趋势极端化触发均值回归，出现表现滑坡。 2. 机构行为与杠杆放大风险：2026年6月公募基金60%以上仓位在半导体相关板块，消费基金经理转向半导体投资，韩国在半导体高位批准杠杆型ETF上市，2026年成为散户爆仓重灾区。 3. 泡沫形成三大必要条件：科技进步带来的宏大叙事（如AI、半导体技术革命）、杠杆工具或监管放开（如2015年融资融券、2026年杠杆ETF）、投资者逐利且融资易得，三者共振催生泡沫，类似2015年创业板行情，板块占市场权重过高后必然下跌。三、风险与关注 1. 分散配置有效性存疑：投资组合内资产若均集中于半导体或AI相关板块，本质是单一风险暴露，虽个股数量多但无法降低整体波动率，反而增加亏损概率，如同相连大树遇山火易全军覆没。 2. 泡沫的双重影响：泡沫虽短期带来风险，但也会调动人力物力推动科技落地，AI等相关领域未来已具雏形，本次泡沫后会衍生新投资机会，不可因泡沫否定长期趋势；美股长期持有需注意择时，避免买在山顶，而2000年纳斯达克泡沫后二十多年才回到前期高点。 二、音频原文（转写） 全球的半导体板块冲顶，为什么散户往往是在顶部接盘？未来世界已经形成，它并不会因为一次AI股价泡沫的破灭而停止。这一波行情，它能够给我们带来一些什么样的启示啊？感谢各位，感谢开学给我机会呢跟大家分享一下。 那最近呢，我觉得资本市场上最重要的事情哈，就是这个半导体板块以及全球的半导体板块。冲顶泡沫见顶，然后呢崩裂啊。那么以韩国为首的半导体板块从最高点往下探，在短短的四十天里头，大概呢呃经历了一个腰 斩的这么一个过程。而且呢，现在市场还是大幅的 昨天跌停，今天涨停啊，大概是这么一个盘面啊。 所以呢，手上有仓位的朋友他一定会感到非常的煎熬，尤其是加了杠杆的朋友哈，每一天你都是在这个。强平与。与这个暴涨的边缘。所以呢。 这段时间，我相信是。呃，市场最难熬的时候。我们同样在啊。二零一五年的夏天，我们看到。 另外一场泡沫，它就是。我们的这个创业板。当时啊，我们A股的五千点的泡沫。那这两场泡沫，他们相似的地方呢在于 他们都是由于 投资者无序的降杠杆而导致的价格抛物线的上升。 但是我经常说一句话，就是。抛物线的上升必然。导致后弦的下降。而现在呢，我们看到的这个是。 抛物线的上升以及抛物线下降都没有过程。在我们呃预测这个泡沫见顶的时候，大概我们说九千点是顶哈，向下目标大概是五千点左右。那么这一轮。韩国的股票呢在九千点附近。 见顶之后，对啊，那么剧烈的下探到五千点左右，然后开始反弹。所以。这个是我们觉得，尤其是参与了半导体这一波行情的朋友啊，非常值得借鉴的一波行情啊，并不是说我们在这波赚了或亏了多少钱，或者说我们预测有多么的对，而是呢就是说这一波行情它能够给我们带来一些什么样的启示啊，以及这一波行情带来的启示怎么样去。运用到未来对于市场，尤其是对于周期和泡沫的运行。 这么一个预测里头去。我想这些。是我今天想。特别强调的重点。 对不对？传统经济学里头呢，有很多假设啊，我们都知道啊，我们在这个商学院里头。我们学了很多各种各样的模型啊，比如说这个有效市场的假说啦，这个随机数。随机的游走啊。 然后这个。这个预期的设定啊，预期的模型啊，等等，in the temporary model，等等等等。那么这些模型它。都有一些非常重要的假设。 一个呢就是说。整个市场的这个信息是完全透明的。所有的信息。对于。 这个普罗大众来说，哈，他都是垂手可得的，那么。很明显，这个假设是不成立的。那所以所有炒股票的人都知道，对吧？这个股票市场里头。 充满了各种各样的内幕消息。很多的时候，内幕消息是并没有被反映到。股票价格里头来。但是有必然有人先知道了这些内幕消息啊，因为呢。 在这些消息出来。之后我们往往会。出现这个呃见光死的这么一个现象。这就很明显，内幕消息提前被泄露。 第二呢，就是说。这个市场里头的这些所有的这个agent市场的参与者。他是。完全理性的。 什么意思呢？就是说这个这个理性的人哈，他对于这个单位的有策略家单位的这个收益啊，特别的敏感哈。当 单位的收益大于单位成本的时候，它自动的去。这种就经常有立场了。 那同时呢，这个人还是一个。这个。这个利益最。大化的一个这么一个agent。 他在心里头有一套。各种各样的量化的模型，还是可以随时随地的instantaneously。这个马上的把所有的信息。计算出来。 他的这个最佳的这个仓位是多少？等等等等。那这个呢，很明显更更加不可能哈。那么 这个事实证明，由于尤其是这个。 行为及文学证明啊，绝绝大部分人的这个思维。的。过程。他在。 巨量的海量的。information 的面前。他就会。他就会崩溃掉啊，因为。 这个大脑被overwhelm，它它被这个。巨量的星星呢所吞噬。所以。在巨量的信息面前。 人们总是用所谓的rule of thumb哈，就是木制法则来做这个决策的。根据。那么。这种母子法则呢？ 在市场走到最极端的时候，往往是错的。第三。对吧？假设这个市场没有摩擦。 审美我差，就是说。这个交易买卖啊，它都是无成本的进行的。假设这个这个市场完全的理想化了。我们都知道交易的成本。 非常大，尤其是当你手上管理的资金越大。你的每一次交易对于市场的冲击就会越大。香港一这票可能每天几百万，你就可以空盘。No. 内地这边A股这边呢，我相信有很多微盘股啊，所以 对于很多量化基金来说，哈是非常非常非常popular的一个策略，哈就是 做多一篮子的微盘，小盘微盘股，尤其是微盘股，因为微盘股没有流动性。 要呢同时呢做空这个指数，然后从中呢赚取这个所谓的Alpha，但是这个Alpha很可能只是流动性。提供出来的药方。所以。这一些所谓的有效市场定价的假说，哈，他 一眼看去都是不成立的，没有一个是成立的，不仅仅如此。 现代的。市场的经历啊。做过这个股票交易和研究的朋友啊，你都会发现哈，不仅仅 这些假设是不成立的，现实世界很可能是跟这些假设完全相反的。那么在我们去年十一月份哈，我们看到呢。 整个市场出现了一个。过去六十年 都没有。出现过的情况哈，就是黄金和 股票我一起找。很有意思啊，黄金不断的飙升，创历史新高以抛。 物件的。速度在往上涨。那么同时呢，我们看到的股票。无论是美股还是新市场。 还是欧股。他们都是。if 非常快的速度往上涨。那这个情况就很奇怪了哈，因为我们都知道哈，黄金本来是一个避险的资产，对吧？ 那所以呢？在一个投资组合里头，由于黄金。的。价格的走势跟其他的价格的走势不相关。 因此，黄金放在你的投资。组合里头它自动的就是在股票暴跌的时候，对吧？黄金不跌甚至上涨。那么起到一个这个对冲的作用。 但是呢。嗯，没有想到的就是他从 去年十一月份开始。不仅是黄金啊，黄金白银还有其他的贵金属。跟股票一起涨。 那么这个情况呢，只有在七十年代末、八十年代初的时候才发现。那么七十年代末八十年代初呢，我们出现了的一个非常 大的一个模式的转换。就是这个。只有美元的形成。 日本基本位置都是消失。人类的这个信用货币体系的成立，啊，以美元。为储备货币核心的这么一个货币体系形成。那么很明显。 当黄金和。股票一起上涨的时候。那么这个时候。由于模式转换啊，那么你的投资组合里头就没有任何的。 对冲的工具的。所以。这就导致了。在风险到来的时候，但你的 你的这个投资组合是非常。 非常容易受伤的，非常。但是呢，在传统的这个portfolio management投资组合管理的这个 经典的理论里头。我们都是假设哈，就是说。我们找几个这个。 相关性 毫不相关的这么几个资产。那么把它组合在一起啊，那么我们这个这个组合呢，就可以抵御这个波动。但是呢。这样的。 这样的投资组合，它是假设呢？以前的correlation，它以前我们在市场上。观察到的。风险资产。 价格。的资金的相关性哈，它是一成不变的。啊，因此根据 这个不同的这个相关性，我们在这个投资组合里头配置不同比例的。这个资产里边。 都达到了一个风险对冲的作用。或者说。达到了一个。在单位风险上，我们的收益最高，或者说单位的收益上，我们的风险最低哈，这么一个所谓的。 叫做maxization. 啊，这个。这个效应。但是呢，由于 correlation啊，就是这个。价格的相关性，它在市场拐点或者在 模式变化的时候，它必然产生变化，尤其是在风险集中爆发的时候。 那么因此。在传统意义上，你看到的所谓的这些。分散投资。对吧？ 因为所谓分散投资，是因为他们 的相关性并不是以 但是呢。到了模式转换，到了风险爆发的时候，所有资产那边。的相关性都变成一。那这个时候。 你的这个投资的组合呢，就没有所谓的传统的对冲风险的效应了。那么在过去四十年哈，由于中国加入WTO，对吧？那导致呢，我们的全球的这个通胀呢，在不断的下行。美联储控制了这个美国国债税率的长端的利率，到零零年之后，就是我们中国进入WTO，然后呢，中国的这个出口以及中国几亿农民从这个农活的解放出来，劳动生产力爆发，导致了全球的这个 这个通胀通胀率呢，系统性的下移，这是我们过去四十年看到的情况。 因此，每一次暴跌都是买入的机会。因为通胀的下行哈，可以给这个美联储和其他的央行创造了不断把利息降下来的空间。所以利息啊，从八十年代的十几啊，十二十五哈，降到了最后零零年是一个点哈，到了零八年啊，这个量宽的时候就变了，变成了零。百分之零。 那么欧洲那边呢，变成了负利率。所以呢，过去是过去四十年里头，我们可以。可以非常安全的假设哈，这个。相关性。 就是这个资产价格之间的相关性。它是大致不变的，或者说它并没有出现一个region change，并没有出现一个模式的转换，一直到 2020年疫情之后，这个量宽进一步的升级。不仅仅是美联储放水哈，然后美国的这个财政部哈，这个印钞票哈，把这个钞票值。送给。 寄给了这个美国的家庭。所以呢导致了整体。货币供应的泛滥。所以这个时候你再看一下美国二二年的通胀，还一度达到百分之九点一。 那么这个百分之九点一通胀的这个高度哈，是我们 四十多年里头。从来没有见到过的。高度。市场的分析师啊，我们这个投行。 金融业啊，特别的消耗人啊，一般。三十多岁，已经已经算是做了挺久的。四十岁。以上的分析师非常非常少。 能够熬。然后到MB level的分析是非常非常少。那么你想象一下啊，在 在 22年的时候。我们看到每 国的通胀率哈达到了。 百分之八以上的时候啊，这个市场上基本上绝大部分的分析师都没有见过这样的通胀。因此。在这个模式转换的时候，你恰恰来了这么一波人啊，他根本就没有见过不同的。市场的运行的模式。 因此。它的portfolio的allocation就是