文章核心观点 - 全球金融市场存在一种由“避险资产”替代现金所驱动的周期性流动性危机机制，金融机构通过黄金、BTC等资产超发“假现金”来扩张风险资产规模，当系统遭遇冲击需要真实流动性时，将迫使美联储进行量化宽松以填补现金缺口 [6][9][10][23][25][32][34][37] 避险资产对金融系统的扭曲 - “避险资产”概念具有危险性，其类似于安全带，可能因提供保护而鼓励鲁莽驾驶行为，真正的避险资产仅为现金、短债等高流动性资产 [7] - 在正常金融系统中，风险资产价格取决于现金规模和风险偏好，但当投资者使用避险资产替代现金时，系统风险资产定价框架发生变异，增加了对避险资产规模的敏感性 [9][10] - 风险资产价格公式变异为：现金规模 × 避险资产系数 × 风险偏好，示例中经典情况下避险资产系数为1，变异情况下系数为2，这使得风险资产价格与货币政策关系不再紧密 [10] 避险资产作为杠杆的机制与案例 - “用避险资产替代现金”的操作本质上是做空现金，桥水公司的全天候策略即利用复杂对冲手段避免持有过多现金，以提高组合回报，其核心是“cash is trash”理念 [15][16] - 在新冠疫情导致流动性偏好提升时，做空现金策略遭遇重创，但随后各国央行大规模货币投放又推动了股市和楼市的新一轮大牛市 [17][18] - 当大量投资者采用做空现金策略时，黄金、BTC等带有避险资产标签的资产价格会膨胀至离谱水平 [20] 系统流动性危机与美联储的困境 - 避险资产是金融机构超发的“假现金”，一旦遭遇外生冲击，整个体系可能垮塌，产生巨大的流动性需求，迫使美联储通过量化宽松来置换这些“假现金” [23][25][34] - 当前金融系统的“法不责众”模式已从2008年需要“假皇帝”（如AIG、雷曼兄弟）的粗糙倒逼手段，进化到整个金融体系共同构成的隐蔽网络，系统性道德风险更大 [27][29][31] - 尽管美联储维持紧缩货币政策（限制性利率+缩表），但金融机构通过避险资产绕开了限制，实质上是在争夺铸币权，并依靠阳谋逼迫货币当局就范 [32][34][35] - 间歇性全球流动性危机几乎必然发生，因为只有制造流动性危机，华尔街才能迫使美联储将“假钱”置换为“真钱”，这也是美股牛市的根本原因之一 [37]

2025年市场环境核心特征 - 全球流动性重启，市场热情升温，AI叙事持续发酵，从算力到应用、芯片到算法等细分赛道均被赋予高预期，全球股市屡创新高，呈现类似2021年的“水牛行情” [1] - 风险偏好急剧下降，机构资金疯狂涌入黄金等避险资产，不断提高了防御型仓位，导致金价在2025年内多次刷新历史新高 [2] - 市场呈现矛盾局面：投资者一手押注AI未来，一手紧握黄金现实，这种AI叙事狂热与避险需求升温并存的现象，与2000年互联网泡沫及2008年金融危机前的市场特征相似 [4][5][24] 李祥林教授专业背景与权威性 - 李祥林教授拥有南开大学经济学硕士、加拿大金融与精算学硕士，并于1995年获滑铁卢大学统计学博士学位 [11] - 曾任职于花旗银行和巴克莱资本，主导全球信用衍生品的数量分析与模型研究，2000年发表论文《On Default Correlation: A Copula Function Approach》，首次将高斯Copula函数引入信用违约相关性建模，该模型成为信用衍生品（如CDS、CDO）定价的数学基础，影响了数万亿美元规模的结构化信用产品定价 [11][22] - 职业生涯跨越全球金融体系三大核心领域：在中金公司担任首席风险官，为中国券商构建系统化风险控制框架；在AIG主导资产管理模型开发；在保德信金融集团完善资产负债管理（ALM）风险方法论 [15][16][23] - 曾参与巴塞尔协议的设计工作，并担任全球保险监管协会（IAIS）及国际金融协会（IIF）的专家顾问，为中国一行三会、国资委、中投公司等核心机构提供风险管理咨询 [13][14][23] Alpha闭门课程核心内容框架 - 课程开篇聚焦全球金融风险新格局，旨在帮助学员识别宏观波动背后的共振因子，洞察风险与机遇并存的市场环境 [27] - 第一章为风险因子模型构建，指导学员用量化视角理解市场脉动，搭建系统化的风险识别框架 [27] - 第二章为风险防范与预警，通过真实案例解析危机应对的核心思维与防范法则 [27] - 第三章关注动荡中的资产配置，帮助学员掌握趋势判断与组合优化，以提升逆周期投资能力 [27] - 第四章讲解衍生品的运用之道，指导学员借助模型与系统工具，利用衍生品捕捉风险与机会 [27] 课程核心价值与学习收获 - 课程旨在帮助学员理解金融风险的生成机制，掌握从宏观因子、衍生品价格与市场结构中提炼风险信号的方法，识别市场情绪的反转 [31][33][40] - 重点培养学员构建自身“风险免疫系统”的能力，包括从宏观看周期以理解风险因子相互作用及资产共振点，从微观看人性以理解市场行为背后的情绪与从众逻辑，从系统看投资以形成理性训练 [34] - 课程亮点包括：掌握识别宏观风险信号的方法以避免被市场表象误导；通过衍生品价格信号洞察市场预期变化与流动性风险；理解“理性泡沫”背后的从众逻辑，在群体错觉中保持独立判断 [28][29][30]

2025年市场环境 - 全球流动性重启，市场热情升温，AI叙事持续发酵，涵盖算力、应用、芯片、算法等细分赛道 [1] - 全球股市屡创新高，出现“水牛行情”，但同时风险偏好急剧下降，机构资金涌入黄金等避险资产，金价多次刷新历史新高 [1] - 当前市场存在微妙的不协调，AI叙事的狂热与避险需求升温并存，指数创纪录上涨的同时，风险资产的波动性在放大 [3] 历史周期对比 - 2000年互联网泡沫时期，纳斯达克市盈率高达百倍，市场沉迷于科技改变一切的幻觉，泡沫破裂后指数在两年内腰斩 [3] - 2008年金融危机源于对CDO、CDS等金融工程模型的过度信赖，雷曼兄弟倒闭引发全球连锁反应 [3] - 当前风险在于“聪明本身”，算法和模型让投资更精准，但也可能使市场在“集体聪明”表象下变得更脆弱 [5] - 随着美联储步入降息周期，全球流动性泛滥可能助推史无前例的金融泡沫，市场危险往往来自“被误判的确定性” [5] 风险框架与专家背景 - 投资者当前缺乏的是识别和应对风险的框架，而非行情判断力 [7] - 李祥林教授曾发明“高斯联结违约函数”，成为CDS和CDO等信用产品的数学基石，但于2006年因意识到模型在房贷上应用过度而离开华尔街 [10] - 其模型在2008年次贷危机中被视为“摧毁华尔街的公式”，但其本人已提前离开并出任中金公司首席风险官，参与建立中国早期风险限额体系及监管制度设计 [10] - 李祥林教授具有跨中资券商、美资保险、国际投行三大体系核心风控岗位的独特经验，能洞察不同金融文明下的文化分野 [12] - 其课程旨在帮助投资者理解风险产生机制、识别前瞻指标、掌握应对工具，并学习构建自身的“风险免疫系统” [11][14][18]