不要陷入盲目信仰的陷阱：為何四年周期理論失敗——以貝葉斯方法分析2026年市場風險

加密貨幣與金融市場充斥著各種流行的理論，其中許多迎合我們對簡單模式的渴望。「四年週期理論」就是其中一個故事——易於記憶，似乎受到歷史模式的支持，但本質上存在缺陷。本文揭示為何盲信此理論是危險的，並提出一個更嚴謹的統計框架：貝葉斯概率。透過分析歷史數據與條件概率，我們可以更好地理解2026年熊市來臨的實際風險。

致命缺陷：為何小樣本會孕育盲信

四年週期理論建立在一個不穩固的基礎上：僅有三個完整的市場週期。基本統計告訴我們，任何從如此有限的樣本（僅三個有效數據點）得出的結論本質上都不可靠。然而，投資者仍然將此理論視為聖經，這是對模式識別盲目信仰的典型例子。

自1929年以來，標普500經歷了27次熊市，平均約每3.5年一次。若放大到宏觀層面，我們會發現市場週期受到多種因素影響：貨幣政策、地緣政治事件、技術顛覆與結構性經濟變化。將這些複雜性簡化為「四年規則」是不誠實的。盲信此類理論的危險在於，它會產生錯誤的信心，導致投資者在關鍵時刻過度對沖或準備不足。

更科學的方法應該承認我們的歷史記錄有限，並採用考慮不確定性的概率框架。這正是貝葉斯概率的用武之地。

貝葉斯框架：更誠實的風險評估

我們不應該問「每四年會發生一次熊市嗎？」而應該提出更細緻的問題：「在當前經濟條件下，近期出現重大市場下跌的概率有多高？」貝葉斯概率允許我們透過結合三個關鍵資訊來回答這個問題：

1. 熊市的先驗概率（基準率）

從1929年至今的歷史分析顯示：

• 27次熊市，跨越近一個世紀
• 平均頻率：約每3.5年一次
• 在第四季到第一季過渡期的季度概率：約15-20%
• 保守估計：P(熊市) ≈ 18%

這個基準提供我們的起點——在考慮任何特定經濟情境之前。

2. stagflation轉向經濟衰退的概率

並非所有 stagflation（滯脹）時期都會導致經濟衰退。歷史顯示：

• 1970年代的滯脹：導致三次衰退（1973-74、1980、1981-82）
• 2000-2001：科技泡沫破裂，出現輕微衰退
• 2007-2008：金融危機，嚴重衰退
• 2011-2012：歐債危機，成功軟著陸
• 2018-2019：貿易戰擔憂，成功軟著陸

過去50年約出現六次滯脹轉衰退的情境，其中四次轉化為完整衰退（66%），兩次則達成軟著陸（34%）。考量當前狀況——聯準會積極降息（與1970年代被動緊縮相反）、勞動市場韌性、關稅政策的不確定性——我們估計：P(滯脹→衰退) ≈ 40-50%（中位數：45%）

3. 熊市中滯脹轉衰退的條件概率

這是關鍵的條件概率。分析過去27次熊市：

• 衰退型熊市（12次）： 1929、1937、1973-74、1980、1981-82、1990、2000-02、2007-09、2020、2022
• 非衰退型熊市（15次）： 各種技術性修正

在這12次衰退型熊市中，大約有4次伴隨滯脹（1973-74、1980、1981-82、2007-08）。其他則是通縮、疫情驅動的破壞或純粹的通脹而非滯脹。

P(滯脹→衰退 | 熊市) ≈ 33%

計算：在滯脹條件下的概率為13.2%

應用貝葉斯定理：

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

代入數值：

• P(熊市 | 滯脹→衰退) = 0.33 × 0.18 / 0.45 ≈ 0.132 = 13.2%

這表示：在滯脹轉衰退的情境下，同時出現熊市的概率約為13.2%——遠低於單純依照四年週期理論的粗略估計。

更廣泛的風險圖景：2026展望

我們不應盲目相信歷史週期，而是根據多種情境構建一個信心區間：

2026年第四季至2026年第一季出現熊市的整體概率：15-20%

• **樂觀情境：**12%
• **中位基準：**17%
• **悲觀情境：**25%

這個範圍考慮了關鍵變數的不確定性：經濟衰退概率、滯脹持續時間、貨幣政策反應與地緣政治發展。隨著2026年逐步逼近，實時市場信號將驗證或推翻這些概率。

策略：戰術防禦，而非戰略撤退

最終且最重要的見解是：15-20%的下行風險概率並不值得恐慌或完全退出市場。相反，應採取紀律性的戰術防禦：

• 資產配置調整： 減少周期性板塊的比重，同時維持核心長期持有
• 風險管理： 實施適度的對沖策略，而非全然放棄
• 機會布局： 為潛在的回調準備現金，但避免試圖精確掌握市場時機
• 持續監控： 追蹤經濟數據、聯準會溝通與市場廣度指標，隨時調整策略

關鍵在於：盲目信仰「四年週期保證崩盤」或「市場總是向上」都會導致錯誤決策。相反，採用概率思維——承認基準18%的熊市概率與滯脹轉衰退條件下約13.2%的條件概率——能建立一個理性行動的框架。

透過用嚴謹的貝葉斯分析取代天真的模式匹配，投資者能擺脫盲信，轉向證據為本的風險管理。目標不是預測未來的確定性，而是理解可能結果的真實分佈，並據此調整布局。