市场风险认知 - 市场对当前多重不确定性来源（如关税政策、美国国内反科学浪潮、移民问题、持续战争）带来的风险可能低估，并存在一种可能基于错觉的乐观情绪，认为这些问题能妥善应对[3] - 诺贝尔经济学奖得主罗伯特·恩格尔认为，市场并不认为这些事件会持续发酵，但这些问题未必会以增强经济韧性、保持增长的方式解决[3] ARCH模型与波动率 - ARCH模型是波动率研究的开创性工具，旨在预测波动率，尤其在短期预测上表现更好[5] - 该模型及其演进工具主要用于衡量和监测市场波动（如地缘冲突、AI交易、气候风险、政策突变引发的波动），而非准确预测市场涨跌方向[5] - 模型揭示了金融市场中的“波动率聚集”现象，即高波动之后往往跟随高波动[5] 主要波动性来源分析 - 关税政策被与1930年代的《斯穆特－霍利关税法》相提并论，认为关税让双方都受损，且因其在经济逻辑和法律层面的争议而很难持久[7] - 人工智能（AI）本身是概率模型，其“幻觉”或不同答案输出被视为技术特性，与直接引发市场波动是两回事，决策主体仍应是人[7] - 在自动化交易中，一次“算法失误”可能引发类似“胖手指交易”的市场震荡[7] - 政策制定需要重视“风险自身带来的风险”，即风险会促使人们减少投资和推迟消费，从而拖慢经济，因此政策调整应避免突然冲击，采取渐进、可预期的方式[7] 个人投资者应对策略 - 对于非专业投资者，不建议尝试高难度的“市场择时”[9] - 可考虑使用波动率控制指数这类工具，它能根据市场波动水平自动调整仓位（波动高时减仓，波动低时加仓），帮助在最大冲击到来前逐步退出[9] - 此类策略适合生命周期投资，即年轻时承受较高风险，随着年龄增长逐步转向稳健[9] - 建议构建一个分散的投资组合，并为其设定一个波动率目标，强调纪律化的风险管理比猜测市场方向更可靠[9] 未来主要风险与期望 - 对2026年最深的忧虑包括战争升级、滞胀重现以及气候行动停滞[11] - 对中美关系抱有期待，认为若中美能更好协作，美国的需求可弥补中国的不足，帮助缓解通胀与通缩[11] - 认为中美两国若能携手，或许能推动解决冲突、应对气候危机，这对两国及全世界是双赢[11]