當買贏家、賣輸家的動量交易演繹到極致 AI狂潮主導的股市狂歡來到「夢醒時刻」?

智通財經APP獲悉，股票市場最為經典的動量交易策略——即藉助諸多技術指標或者機構獨家定製化的量化模型來買入贏家、大規模賣出輸家的交易策略，在美股市場於本周初期開啟交易時就已經顯得炙手可熱，如今，伊朗戰爭暫休、美國非農就業數據超預期強勁以及風險偏好升溫之下圍繞AI算力交易的全球股市牛市行情愈發火熱，又為這一交易添了一把大火。所謂「動量交易」的核心即買入過去一段時間表現最強的資產/股票，賣出或做空表現最弱的資產/股票，也就是「buy winners, sell losers」。

截至周五美股市場收盤，強勁就業數據與圍繞AI算力主題的交易狂潮，共同推動標普500指數以及納斯達克100指數這兩大基準股指在周五再創歷史新高點位，標普500指數更是連續六周收漲。涵蓋英偉達、AMD、英特爾以及美光等全球AI算力產業鏈領軍者的堪稱全球芯片股風向標以及「AI算力投資風向標」的費城半導體指數，周五收漲超5.5%，本周上漲11%，同樣連續六周上漲，較4月份低點瘋狂漲近250%，以市銷率衡量，費城半導體指數估值已創歷史新高。

此外，類似的風險偏好交易策略手冊正在從垃圾債到加密貨幣等各類除股票市場之外的風險資產中奏效。在美國股市中，一個動量指數周五收於接近全球金融危機以來最高點位水平;與此同時，標普500指數再度衝上新高，費城半導體指數在五個交易日內大幅上漲11%，而國際油價則因市場預期中東地緣政治衝突基本結束而走低。

然而，圍繞AI算力交易的全球股市火熱牛市行情，似乎進入情緒和倉位快速升溫的「后段行情」。甚至有華爾街分析師警告稱，當油價回落、地緣緩和、企業盈利超預期、美聯儲緊縮擔憂消退等利好同時出現時，市場往往容易進入「好消息已經過度反映」的向下調整軌跡甚至熊市回調狀態。

來自華爾街金融巨頭巴克萊的策略師們表示，動量指標漲勢已達到歷史上曾多次預示短期劇烈拋售的極端水平。高盛集團的交易部門本周則寫道，基於主經紀業務數據，最高動量股票的估值已經過度拉伸，市場倉位甚至處於近年來最高水平之一。在華爾街機構語境下的動量交易不是那種依賴少數技術面指標的交易，而是使用相對強弱、過去6—12個月收益、排除最近1個月反轉效應、波動率調整、行業中性、風險模型、擁擠度、資金流和成交量信號等指標綜合打造出的定製量化模型來主導所謂的動量交易策略或者動量因子。

整體而言，AI驅動的美股乃至全球股市牛市基調與主趨勢尚未被證偽，但短線已經從「盈利上修行情」進入「動量交易過熱驅動的回調階段」。在這個階段，繼續追漲AI贏家股的勝率大幅下降，波動率上升;更合理的策略不是否定AI算力投資主線，而是降低擁擠暴露、提高質量篩選、關注盈利兑現和現金流，並用短期下行保護對衝半導體/AI龍頭的急跌風險。

圍繞AI算力的投資狂潮把動量交易推向極限

從歷史數據統計來看，動量交易愈發極端，暗示着AI投資狂潮驅動的美股牛市已進入「過熱/擁擠/高脆弱性」的后期狂熱階段;但它更準確地預示的是階段性向下回調行情或者市場劇烈輪動風險上升，而不是牛市必然終結。尤其是動量交易趨於極端和股票市場高估值的典型組合，通常來説意味着市場對基本面擴張預期過度定價——當基本面數據或宏觀環境出現顯著偏離預期(比如盈利下修、利率預期大幅變化、圍繞收益率曲線的融資成本上升等)，牛市行情更容易出現階段性回調。

追逐趨勢交易的主導地位，反映出美國經濟的強大韌性，以及市場堅定地全面押注史無前例AI大浪潮，其中與AI算力基礎設施密切相關聯的那些芯片巨頭們領漲。對華爾街一些資深策略人士而言，這種交易策略已經開始顯得具有自我強化特徵——一小批科技大盤股的上漲吸引更多資金流入持有這些相同股票的被動型ETF投資基金。不過，即便是那些參與這輪上漲的人也表示，目前基本面仍在支撐這一交易主題。

來自Liontrust Asset Management的全球股票交易主管Mark Hawtin表示：「估值因素暫時已經被拋到窗外，因為毫無疑問，AI算力基礎設施存在供應持續緊張。」該公司管理和提供諮詢的資產規模約為200億英鎊(約合270億美元)。「什麼時候會改變?這是一個價值至少百萬美元的問題，而且極難回答，因為我認為流動性非常充裕。」

在他看來，AI算力基礎設施的供需失衡終將在某個時點顯著緩解，從而壓低半導體等領域的高企支出。但在一個由動量交易主要驅動的市場中，過早押注輪動所帶來的傷害，幾乎和判斷錯誤一樣大。

微軟、谷歌以及亞馬遜這三家雲計算超級巨頭同一夜交出亮眼成績單，凸顯出受益於AI大浪潮的雲計算業務的超預期爆發速度讓華爾街重新定價AI的商業回報。摩根士丹利分析師團隊發佈的最新研報顯示，隨着這些巨頭們大幅上調AI算力相關開支，預計五大超大規模科技巨頭們(亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、甲骨文)2026年合計資本開支約8000億美元，2027年則有望突破1.1萬億美元，較此前預測的9500億美元再度上調。

摩根士丹利的分析師們強調，這些龐大資金投入背后的核心邏輯在於：先重投入、建產能，再靠基於AI算力資源的規模化商業營收和ROIC回收;雲計算積壓訂單的暴增，正是這套邏輯能跑通的最直接證據，這些巨頭們雲計算業務的超預期爆發速度讓華爾街重新定價AI的商業回報。

對於股票市場來説，一連串好消息讓本周的動物精神繼續高漲。美國4月就業增長超過預期，而伊朗協議方面出現的整體積極進展明顯拉低了油價。

在量化投資者們追蹤的所謂因子組合中，動量是一個顯著的變色龍，會適應市場中任何正在上漲的資產，通常以一年左右的周期來衡量。它有過在市場領導權突然轉移時全面崩盤的歷史，例如2008年全球金融危機期間，以及2020年新冠疫苗剛剛推出時。

巴克萊全球股票戰術策略主管Alexander Altmann本周在一份報告中警告稱，這種情況通常發生在更多投資者湧入贏家股票之際，而這一幕正現在可謂再次開始出現。交易員們在周四已經嚐到了這種輪動的不爽滋味，當時美伊衝突重新爆發，短暫衝擊了推動該交易的過度擁擠AI贏家股票。儘管標普500指數僅小幅下跌，動量交易主題指數卻錄得三個月來最糟糕的一天。到周五收盤時，這一交易又猛烈反彈，尤其是費城半導體指數再創歷史新高，並且創下2000年互聯網泡沫時期以來最佳六周漲勢。

來自瑞銀證券的對衝基金股票衍生品銷售主管Michael Romano表示：「在AI贏家股票們自3月底的階段性低點以來上漲超過50%之后，正如我們周四所看到的，AI算力投資主題以及因此而來的動量因子短期內都顯得脆弱。」「我認為可以考慮持有AI贏家股的短期下行期權保護來進行對衝。」

從量化因子的角度看，動量策略最新一輪上漲發生在多數其他投資風格失靈之際，標普全球指數顯示。買入便宜股票的價值投資因子在經歷強勁一季度后下跌。作為風險偏好的重要信號，買入更穩定增長股票的因子有望連續六個月下跌。

偏好盈利能力強且槓桿率低公司的質量因子本周再次下跌，其與動量因子的60日相關性處於約一年以來最負水平附近。其中一部分是風險偏好輪動的典型特徵——當投機性因子上漲時，防禦性因子大幅走弱。另一部分則與行業基本面預期層面有關——比如長期以來一直是市場中盈利能力最高股票之一的軟件類型龍頭，近期因「AI顛覆一切」邏輯導致基本面增長前景惡化，承受了尤為明顯的拋售壓力。

Robeco量化股票首席研究員David Blitz表示：「軟件公司基本上是輕資產公司，並且長期以來一直擁有非常強勁的盈利能力。」「但投資者擔心，這一點可能會被Anthropic主導的AI智能體工作流徹底顛覆，因為AI可能讓大量軟件知識產權變得冗余。」

儘管市場看起來已經過度拉伸，但基本面仍在支撐這輪由動量主導的上漲。據Bloomberg Intelligence統計數據，財報季迄今，標普500成分股中約85%的公司盈利超過預期，為五年來最高比例，同時利潤預期也一直傾向上調。

從AI狂歡到擁擠動量交易，華爾街警告動量狂潮已進入「賭場模式」

其中也夾雜着一部分投機性質的過度亢奮。摩根大通資深策略師Arun Jain領銜的量化策略師團隊本周寫道，散户投資者們呈現非理性，他們買入力度已經回到2月底開啟的中東地緣政治衝突前水平，AI GPU/ASIC、數據中心電力鏈條、HBM、先進封裝、存儲芯片等與AI算力基礎設施密切相關的半導體股票仍是他們最青睞的投資主題。

對Liontrust的Hawtin而言，近幾年動量交易策略的強勢已經重塑了其團隊的市場操作方式。他們依靠技術指標跟隨交易趨勢，即便其他指標可能給出相反信號。「對於一些半導體股票來説，確實感覺有點像所謂的賭場高潮時刻，」他表示。「從長期投資時間維度看，這些股票處在當前水平並不理性，但正如我們所知，市場可以在一段時間內保持非理性交易。」

標普500再創新高、芯片指數五個交易日上漲11%、AI贏家股自3月底低點上漲超過50%，動量指數接近全球金融危機以來最高位;巴克萊認為這類極端動量水平歷史上常常預示后續拋售，高盛交易臺也警告高動量股票估值拉伸、倉位處於近年高位。不過，動量交易愈發極端，確實凸顯AI投資狂潮驅動的美股牛市已進入「過熱/擁擠/高脆弱性」階段;但它更準確地預示的是階段性回調或劇烈輪動風險上升，而不是牛市必然終結。

從量化角度看，動量因子最怕的不是「基本面差」，而是市場領導權突然切換。當資金高度集中在AI芯片、數據中心CPU、存儲、數據中心電力以及少數大型科技股時，漲勢會自我強化：股價上漲帶來指數權重上升，指數權重上升帶來被動資金繼續買入，進一步推高贏家股。但這種結構也意味着，一旦出現油價/地緣反覆、AI資本開支預期降温、盈利指引不及預期，或資金從AI贏家轉向落后板塊，擁擠交易會被迫去槓桿，回調速度往往比普通估值修正更快。

這並不等同於「AI泡沫馬上破裂」或者AI狂潮主導的牛市立即終結。比如當前美股上漲仍有基本面支撐：財報季盈利超預期比例很高，AI基礎設施存在真實供需緊張，雲巨頭愈發升級的資本開支、HBM/存儲、AI GPU和數據中心電力鏈條仍在兑現利潤。但問題在於，市場已經把「AI需求持續緊缺、盈利持續上修、宏觀持續友好」同時進行「完美定價」;當估值、倉位、情緒和技術指標都處於高位時，即便基本面沒有反轉，單純的預期降温也足以觸發10%上下的指數級回撤或25%—30%的半導體板塊技術性修正。