破解「有效市場」迷思

11/10/2025, 5:18:23 AM
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本文以 Coinbase 執行長 Brian Armstrong 的「預測市場實驗」為例,深入闡述 George Soros 的「反身性理論」:市場不僅被動反映現實,更會主動影響並塑造現實。文章回顧從 20 世紀 60 年代企業併購浪潮、2008 年金融危機,到當前 AI 投資泡沫的發展過程,揭示價格與信念之間的循環回饋機制如何推動市場,進而可能造成扭曲。

理性認知與親身感受之間有著深刻的差異——就像閱讀物理教科書與親眼見證《流言終結者》引爆熱水器的場景。

教科書會告訴你,在封閉系統中加熱水時,水的體積會膨脹,液壓壓力因此上升。

你理解了這些文字,掌握了相變物理的理論。

但《流言終結者》則讓你看到壓力如何把熱水器變成一枚能衝上500英尺高空的火箭。

你觀看了他們的YouTube 影片,真切體會到災難性蒸汽爆炸的現實衝擊。

「眼見為憑」往往勝過「耳聽為虛」。

上週,Brian Armstrong以一場現場實驗,直觀呈現了George Soros的反身性理論(Reflexivity),足以讓《流言終結者》都感到自豪。

在Coinbase財報電話會議上,Armstrong在回答分析師提問後,念出了預測市場參與者押注他可能會說的所有剩餘詞彙。

「我一直關注預測市場對Coinbase下一次財報電話會議可能會提到什麼,」他在會議尾聲補充說,「我這裡要加一句:Bitcoin、Ethereum、blockchain、staking 和 Web3。」

這個舉動引起各方評價,有人認為這是有趣的小花招,也有人批評是市場操縱。

我認為兩者皆非。

這正生動闡釋了George Soros反身性理論(Reflexivity)描述的大多數金融市場運作方式:市場價格會影響所要定價資產的價值。

Soros原本想成為哲學家,後來成為億萬對沖基金經理。他認為自己的成功在於識破了有效市場理論的致命缺陷:「市場價格總會扭曲基本面。」

金融市場並非如傳統觀點所說只是被動反映資產基本面,而是會主動塑造本該被衡量的現實。

Soros以1960年代併購狂潮為例:投資人相信這些公司透過收購更小、更廉價的公司可以創造價值,因此推高相關股票價格——而股價上漲又讓他們能以高市值收購小型企業,進一步創造價值。

簡言之,這形成了「持續且循環」的反饋機制,參與者想法影響他們下注的事件,而事件又反過來影響參與者的想法。

今天,Soros可能會以數位資產國庫公司Strategy為例,Michael Saylor用循環邏輯向投資人推銷:投資人應以市價淨值比(NAV multiple)評價Strategy股票,因為以市價淨值比交易本身就能讓股票變得有價值。

2009年,Soros運用反身性理論(Reflexivity)指出,全球金融危機的根本原因,在於對「[房地產]抵押品價值獨立於信貸可得性」的根本誤判。

主流觀點認為,銀行只是高估了貸款抵押的房地產價值,而投資人則為這些貸款支持的衍生品支付了過高溢價。

有時,這確實只是資產定價錯誤。

但Soros認為,只有反饋機制才能解釋2008年金融危機的巨大規模。投資人為信貸支付過高溢價,推升了抵押品價值:「當信貸變得便宜且易於取得,經濟活動加速,房地產價值隨之上漲。」

更高的房地產價值又激勵信貸投資人持續加碼買入。

理論上,擔保債務憑證(CDO,Collateralized Debt Obligation)等信貸衍生品價格應反映房地產價值;但實際上,它們卻推高了房地產價值。

至少,這是教科書對Soros金融反身性理論(Reflexivity)的解釋。

而Armstrong不僅僅是解釋理論,更以「流言終結者」的方式現場演示。

他說出人們押注他會說的詞,展現了參與者觀點(預測市場)能直接塑造結果(他說了什麼)——正如Soros所言,市場價格能扭曲底層基本面。

這堂課正好呼應時下的AI泡沫現象,目前Armstrong正在兆美元規模下的實驗:人們相信AGI即將來臨,因而投資OpenAI、Nvidia、資料中心等,進一步提升AGI實現的可能性,又吸引更多人投資OpenAI……

這正好詮釋了Soros對泡沫的經典見解:他之所以搶先買入,是因為買入會推升價格,而更高的價格又強化基本面,吸引更多買家。

但Soros會提醒投資人勿迷信自我實現預言,因為在泡沫極端階段,投資人推升價格的速度會超過價格帶動基本面的速度。

「正反饋過程若走完整個週期,起初是自我強化的,」Soros在全球金融危機背景下寫道,「但最後會達到頂點或反轉點,之後則會在相反方向自我強化。」

換言之,樹不會長到天上,泡沫也不可能永遠膨脹。

可惜的是,還沒有現實版「流言終結者」實驗可以證明這一點。

但至少,我們現在知道市場價格確實能讓某些事件發生,比如財報電話會議紀要中的詞彙。

至於AGI,未來是否也能如此,仍有待觀察。

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