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🇺🇸美聯儲主席換屆=美股大跌？
請珍惜下週的時間？
並在中期選舉之前找到那個黃金坑，全部梭哈進去？

最近這張圖和上述言論在推特和各大美股羣裏傳瘋了。

但仔細看了後，明顯這圖和抄底言論有問題，不止數據錯了這麼簡單。

1、1、我不知道這裏所謂的 6 個月的最大回撤是用：
A）上任 6 個月內最低點減上任時點的 SP500，還是
B）用 6 個月內最低點減 6 個月內最高點。。

2、以鮑威爾為例。他是 2018 年 2 月 5 日宣誓就任，2018 年初的閃崩發生在 1 月 26 號。按 A 算法，鮑威爾上任 6 個月內最大回撤為 2.56%。按 B 算法，最大回撤為 9.45%。都遠低於圖內所示。

3、其次，無論用哪種回撤統計方法，聯儲主席上台後 6 個月內的最大回撤，和標普 500 歷史上任選 6 個月內的最大回撤，都沒有顯著性差異。

4、按回撤定義 A，最近 7 個主席上任後 6 個月內的最大回撤如下：
Burns（1970-02-01），19.20%
Miller（1978-03-08），0.00%
Volcker（1979-08-06），4.25%
Greenspan（1987-08-11），32.82%
Bernanke（2006-02-01），4.58%
Yellen（2014-02-03），0.00%
Powell（2018-02-05），2.56%
中位數為 4.25%

5、而標普 500 在任意 6 個月內的最大回撤分佈為：
10% 分位數，0.09%
25% 分位數，1.44%
75% 分位數，8.98%
90% 分位數，16.24%
中位數，4.12%

兩者中位數幾乎一樣。t 檢驗 p=0.2870，Wilcoxon 檢驗 p=0.3438。無顯著性差異。

6、按回撤定義 B，最近 7 個主席的上任 6 個月內最大回撤如下：
Burns（1970-02-01），23.21%
Miller（1978-03-08），17.12%
Volcker（1979-08-06），13.31%
Greenspan（1987-08-11），33.51%
Bernanke（2006-02-01），7.70%
Yellen（2014-02-03），12.38%
Powell（2018-02-05），9.45%
中位數為 13.31%

7、歷史上標普 500 在任意 6 個月內的最大回撤分佈為：
10% 分位數，7.80%
25% 分位數，9.97%
75% 分位數，17.74%
90% 分位數，22.12%
中位數，12.99%

兩者中位數又幾乎一樣。p=0.5516，p=0.8854。同樣無顯著性差異。

8、綜上，按照歷史規律，任意 6 個月內美股幾乎一定會出現顯著回撤，這是歷史常態，未來 6 個月也不意外。甚至可以推測，由於美股估值處於歷史極高水平，未來的回撤幅度可能要比歷史中位數更高。

9、比如，目前標普 500 的 CAPE 高達 39.58 倍，處於歷史 95%+ 分位。按過去 100 年的回測看，當 CAPE 處於歷史 80-100% 分位的高位時，未來 60 個月的標普 500 中位回報（年化 +4.32%）要顯著更低，最大回撤（-19.40%）將顯著更高。但中短期內（3-24 個月）的差異並不明顯。

10、換言之，Kevin Warsh 的上台——如果超預期鷹派——可能成為美股調整的導火索，但它不意味着主席換屆這件事天然具有任何資產含義。

這幅圖——無論是數據還是邏輯——都是 AI 生成的垃圾。

不是想嘲笑那張圖，也不是想證明有多懂統計。

只是覺得，在 AI 可以批量生成「看起來很專業的圖表」的時代，我們每個人都更需要一種能力：看到一張圖，先問一句，這數據對嗎。

聽到一個結論，先想一步，這邏輯通嗎。

這種能力不性感，不能幫你暴富，甚至可能讓你錯過一些看起來很有道理的機會。

但它能幫你避開很多看起來很有道理的坑。

畢竟，在信息爆炸的時代，不虧錢比賺錢更重要。