金融中的從眾行為理解市場泡沫與風險

從我作為一名擁有超過十年經驗的金融專業人士的角度來看，從量化分析到行為金融，羊群行為現象是市場異常和風險的重要驅動因素。它描述了一種情況，個體的決策受到更大群體行為的影響，往往忽視了他們自己的私人信息或理性分析。這種集體模仿可能導致快速的價格變動、市場泡沫和崩潰，偏離了有效市場假說，即所有可用信息會立即反映在價格中。理解這種普遍的人類傾向對於在複雜的金融環境中導航的投資者、分析師和政策制定者至關重要。

在金融市場中，從眾行為不僅僅是跟隨人群；它源於心理偏見和結構性激勵的交匯。我對市場數據和參與者心理的廣泛分析工作反覆突顯了幾個核心機制。

• 資訊級聯: 投資者，特別是那些經驗較少或資訊有限的人，可能會理性地推斷其他人擁有更優越的知識。與其在獨立研究上花費資源，他們會複製觀察到的行為，造成級聯效應，即使最初的行為是基於錯誤或不完整的資訊。

• 聲譽與職業風險: 基金經理和機構投資者經常面臨績效基準和審查。即使獨立分析證明偏離同行行為是合理的，顯著偏離也可能帶來專業上的懲罰，如果反向立場被證明是錯誤的。這促使經理們與共識"隨大流"，以避免表現不佳或顯得無能，這種動態在專業圈子中經常被討論。

• 行為偏差: 認知捷徑如 確認偏差(尋找確認現有信念的信息)和 社會證明(假設他人的行為反映正確的行為)會加劇從眾傾向。在狂喜或恐慌的時期，這些偏差可能會壓倒邏輯推理，導致不理性的過度興奮或不必要的拋售。

雖然對於羊群行為的定性觀察很常見，但最近在金融計量經濟學方面的進展提供了一個更穩健的定量視角。我參與的前沿研究，例如 László Márkus 在《Creating Tail Dependence by Rough Stochastic Correlation…》(2025: Tail Dependence)中提出的工作，為羊群行為在極端市場波動中的表現提供了新的視角。

在市場壓力期間，羊群行為特別強烈，導致一種現象稱為 尾部依賴。這指的是資產之間極端共同運動的概率增加，意味著當一項資產經歷大幅的正回報或負回報時，其他資產很可能會隨之而來。與捕捉平均共同運動的傳統相關性不同，尾部依賴特別關注在極端事件期間的同步行為——正是羊群行為最具破壞性的時候。

László Márkus 的研究(2025:尾部依賴)引入了涉及 粗糙隨機相關性 的複雜方法論，滿足分數隨機微分方程(SDE)，以建模這種複雜的依賴性。這種方法超越了標準模型，考慮了在金融時間序列中經常觀察到的粗糙性或不光滑性，提供了資產相關性如何演變的更準確表徵，特別是在壓力市場條件下。

• 逐分鐘數據洞察: 一個引人注目的例子是他們對 AAPL 和 MSFT 的逐分鐘收盤價格及對數收益 在兩週期間的分析(László Márkus , 2025: 尾部依賴，圖 2)。這些高解析度數據揭示了可能被每日或每週數據掩蓋的複雜共同運動。在市場波動顯著的時期，這些看似無關的科技巨頭之間放大的尾部依賴表明，廣泛的市場情緒或特定的催化劑可以觸發同步的買入或賣出壓力，顯示出羊群行為。能夠建模這些微妙、快速的相關性變化提供了潛在傳染效應的早期警告。

• 分數隨機微分方程的動態相關性: 在建模粗糙隨機相關性中應用分數隨機微分方程可以捕捉到長期依賴性和記憶效應，這對於理解過去市場行為如何影響當前的跟風模式至關重要(László Márkus，2025:尾部依賴)。這種細緻的分析對於制定穩健的風險管理策略以及識別當特有風險因跟風而轉變為系統性風險的時機至關重要。

羊群行為深刻影響市場效率，並對金融穩定構成重大風險。我的市場結構評估經驗始終指向其普遍影響。

• 降低市場效率: 當投資者忽視私人信息而偏向群體行動時，相關數據可能無法完全納入資產價格中。這可能導致 錯誤定價，創造套利機會，但也增加了不穩定資產泡沫或不合理崩盤的可能性。這削弱了市場總是反映基本價值的觀念。

• 系統性風險擴大: 群聚行為可以加速市場下跌或擴大資產泡沫。在危機期間，集體的撤退行為可能會觸發流動性危機，即使是基本面良好的資產也因為廣泛的拋售壓力而變得無法流通。這可能會在不同的資產類別和地理區域之間產生連鎖反應，導致系統性的金融不穩定。由László Márkus所做的研究(2025年:尾部依賴)所強調的相互關聯性，突顯了地方性群聚行為如何迅速演變為全球性傳染。

• 增加的波動性: 形成羊群效應的同步買入或賣出直接導致市場波動性加劇。快速的價格波動創造了一個不確定的環境，使投資者難以做出明智的決策，並增加了重大損失的潛在風險。

作為一名從業者，承認並策略性地應對跟風行為至關重要。這涉及到穩健的定量分析、嚴謹的投資原則以及對市場心理的深刻理解。

• 擁抱逆向思維(謹慎為之): 雖然具有挑戰性，但發展獨立的信念並願意對抗主流潮流採取逆向立場可以帶來顯著的回報。然而，這需要徹底的基本面分析和強大的風險管理框架，因為逆勢而行也可能導致暫時的表現不佳。

• 利用先進分析: 採用複雜的定量模型，例如捕捉粗略隨機相關性和尾部依賴的模型(László Márkus , 2025: Tail Dependence)，可以在壓力期間提供對市場相互依賴的細緻理解。這使得主動識別風險和構建更具韌性的投資組合成為可能。致力於前沿研究的機構，例如在 “建模多變量金融時間序列和計算” 領域培養專業知識的機構(László Márkus , 2025: Tail Dependence)，在開發這些關鍵工具方面處於最前沿。

• 專注於長期基本面: 群聚行為常常驅動短期價格偏離基本價值。保持長期投資視野並將決策基於健全的基本面分析，有助於投資者避免受到瞬時市場狂熱或恐慌的影響。我的經驗，呼應了許多頂尖金融學院的教授所強調的原則，包括像 JAGSoM(JAGSoM 教授簡介:普賈·古普塔教授)這樣的機構，強調了這種方法的持久重要性。

• 多樣化與投資組合韌性: 雖然不是完美的解藥，但在不相關資產之間進行深思熟慮的多樣化可以減輕因羊群效應引起的波動影響。理解和建模尾部依賴性，如近期研究所示，在市場下跌時確保真正的多樣化變得至關重要。

羊群行為是金融市場中一個不可磨滅的特徵，根植於人類心理並因互聯性而加劇。這不僅僅是一個簡單的軼事，而是一種可量化的力量，特別在資產的極端共同運動中表現得尤為明顯。通過理解其機制，利用先進的分析工具，如粗隨機相關性和尾部依賴性，並保持紀律性和長期的視角，投資者和市場參與者可以更好地應對其普遍影響，並建立更具韌性的金融策略。