扩展Samuelson模型(ESM)核心架构及理论基础 [page::3][page::4]

• ESM以市场需求与供给的净超额需求(NED)作为价格变动的因果驱动力，公式形式为：价格对数变化率与NED的函数叠加价格制造者行为影响。

- 六个价格方向信号覆盖上升趋势、下降趋势、逆转信号及买卖信号，可捕捉价格拐点和趋势转变。

• 市场八个状态(从极度悲观1到极度乐观8)结合NED在日、周、月不同时间尺度上的表现，为市场情绪量化提供结构。[page::4]

2025年S&P 500日内到长期市场动态预测实例 [page::6][page::7]

• 高点对应状态8，低点对应状态1。

- 2月市场尽管创历史高点，NED向下发出卖出信号，随后市场回落。

• 4月初信号强烈预示下跌，贸易战事件加剧卖压，市场快速下挫超过10%。

- 5月信号提示转向上升趋势，实际市场也由跌转升，印证信号有效性。

短期及高频市场波动预测：5分钟和1分钟粒度的表现 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 在波动较大的盘中行情，ESM能准确反映情绪转变与拐点，配合6信号预测价格趋势反转。

- 在盘面平稳波动期间，日常5分钟信号表现受限，利用1分钟数据细粒度捕捉多次拐点，显著提升预测准确性。

多时间尺度预测的时间兼容性及转折点识别 [page::10][page::11][page::12]

• 粗时间尺度信号重量级更大，反映市场长期趋势，如周线的状态1明显预示大跌底部。

- 新闻事件作为触发器激活潜在动态，影响市场情绪缓慢传导，而非即时反应价格。

• 市场闭市期间信息滞后积累，开市时以跳空等形态调整，区别于物理系统连续演化特点。

量化预测模型的广泛适用性及理论贡献 [page::14][page::15]

• ESM理论解释了短期价格波动内在机制及长期危机爆发过程，弥补传统统计预测的不足。

- 与顶尖量化基金（如Renaissance Medallion）多状态模型策略不谋而合，展示该方法可实现稳定高收益。

• 适用于其他股票市场及资产类别，有望结合异构数据完善风险监测和投资决策框架。

深度分析报告：《Equity Market Price Changes Are Predictable: A Natural Science Approach》

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1. 元数据与概览

• 标题：Equity Market Price Changes Are Predictable: A Natural Science Approach

- 作者：Qingyuan Han，University of Alabama in Huntsville

• 发布机构：作者所在大学（公开论文）

- 日期：未明确标注，内容涵盖数据至2025年

• 主题：股市价格变化的可预测性，提出基于自然科学方法的Extended Samuelson Model (ESM)，通过对股票市场价格波动的动态、因果机制建模，预测股市短期及长期走势及危机。

核心论点：
传统金融理论（如有效市场假说）视市场价格变化为不可预测的随机过程，而本报告基于自然科学理念提出，市场价格内在具有动态因果结构，能够被ESM模型捕捉并预测。ESM通过分析流动性需求者与提供者之间的实时交互行为，识别出不同时间尺度的市场峰谷与转折点，进而实现对股市价格走势及重大危机的有效预测。还提出了六种价格方向信号及八个市场状态，能够对应日内及长期行情，辅助实现稳健盈利。该模型兼具学术价值与实操意义，与文中提及的Renaissance Technologies旗下Medallion基金的做法高度契合。[page::0,1,3,14]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与引言

报告指出，尽管过去股市波动被视作随机噪声，缺乏可预测性，但市场危机对经济和社会有严重冲击，诸如资产价格暴跌、就业下降、政府财政压力增加等，因此早期预警系统（EWS）成为研究重点。然而，目前基于统计模式识别的EWS无法全面捕捉危机发生的动态转换过程，尤其面对机制变迁时预测准确率低。报告强调，自然科学学科（例如气象学）利用动态因果模型并实时观测关键变量进行预测，金融学应借鉴此方法以构建更有效的危机预警模型。[page::0,1]

推理依据主要基于经济学与自然科学方法论的对比，经济学多依赖统计相关性及假设独立随机性，而自然科学强调因果结构和动态方程的实证检验，模型变量可实时测量验证。金融经济学中价格受“理性或非理性”参与者行为影响且不可观测，难以形成动态因果模型，尤其在极端波动期间表现不佳。[page::1,2]

报告呼吁应用自然科学中“动态、因果”的方法论，通过实时观测可测变量构建模型，解读市场从稳定到危机的“相变”过程，为此，报告以Samuelson (1941)早期动态模型为理论基础，结合最新技术实现对超额需求（Normalized Excess Demand, NED）的实时计算，发展出拓展的ESM模型。[page::2,3]

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2.2 Extended Samuelson Model (ESM)框架

ESM基本表达式：

\[
\frac{d \ln(p)}{dt} = H\left[\frac{D(p) - S(p)}{D(p) + S(p)}\right] + M
\]

• 其中\(p\)为价格，\(D(p)\)与\(S(p)\)分别为需求与供应；

- \(\frac{D(p) - S(p)}{D(p) + S(p)}\)为标准化过的超额需求(NED)衡量流动性需求者的行为，范围 \([-1,1]\)；

• \(H(\cdot)\)为超额需求的单调递增函数（\(H(0)=0\)）；

- \(M\)为流动性提供者（做市商等）的影响，反映库存调整的市场微观结构作用。

通过计算不同时间尺度（5分、15分、1小时、每日、每周、每月）的NED，Han和Keen（2021）发现，流动性需求者贡献了约64%的每日收益波动，剩余由流动性提供者行为解释。此外，实证验证显示基于NED的价格反转预测准确率超过90%（进一步用5分钟频率提升至95%），体现模型对市场短期反转的强大预测力。[page::3]

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2.3 价格方向信号

本模型定义六种价格方向信号，构成捕捉市场情绪和价格动向的基石：

1. 上行趋势信号（NED与价格高低点同步上升）：普遍乐观氛围。

2. 下行趋势信号（NED与价格高低点同步下降）：主导悲观情绪。

1. 转向上行信号（在下跌行情中，NED创新低但价格止跌回升）：流动性提供者展现乐观。

4. 转向下行信号（上升行情中，NED创新高而价格创新低）：预示可能的下跌。

1. 信息型流动性需求者卖出信号（在高点NED下跌）：提示获利了结。

6. 信息型流动性需求者买入信号（在低点NED上升）：可能的反弹机会。

这六信号不仅能够对应市场情绪变化，也在历史重大危机（1987、2000、2008、2020）中表现出有效的预警作用。[page::4]

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2.4 市场状态与转折点

Han（2025）基于NED值将市场划分为8个状态，由1（极度悲观）至8（极度乐观）：

| 状态 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|-------|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日度NED | N | P | N | P | N | P | N | P |
| 周度NED | N | N | P | P | N | N | P | P |
| 月度NED | N | N | N | N | P | P | P | P |

（N: 负，P: 正）

• 实证数据显示，状态与S&P 500水平正相关，市场高点始终伴随状态8（极度乐观），低点对应状态1（极度悲观）。

- ESM不仅揭示市场状态，还能预测不同时间尺度上正负NED的转折点（T2为周转折，T4为月转折），用于监测市场趋势变化风险。

• 1987年10月9日，ESM成功预警市场将从状态7骤降到1，10天后“黑色星期一”崩盘爆发，显示卓越的预警能力。

转折点和方向信号结合提供了连续的市场风险评估和趋势引导。[page::4,5]

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2.5 预测价格走势和市场转折

通过应用ESM，2025年初的S&P 500走势图（见图1）验证了模型的实用性和预测能力：

• 1月20日进入状态8，乐观情绪因宏观经济疲软等因素逐渐衰退。

- 2月18-19日尽管新高，但NED下降（信号5）提示获利了结，紧接经济数据不佳导致市场回落。

• 随后通过信号和转折点预测的走势确认了3月初的市场底部（状态1）及其后的反弹（状态4）。

- 4月初持续看跌信号与特朗普宣布新关税政策引发剧烈波动，市场多次触发状态间的转变，表现出模型对不同事件灵敏反应。

• 同时模型示例显示信号可覆盖传统技术指标无法准确捕捉的复杂市场互动，如2025年5月23日和6月23日的意外上升。

结论强调，日度信号能识别关键峰谷与趋势，但对于日内波动和当日走势的强弱仍需更细粒度的数据支持。[page::6,7]

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2.6 日内波动与高频预测

报告通过对比高波动日（4月7-9日）与平稳日（2月14-19日）的5分钟S&P 500数据（图2和图3），验证ESM在高频层面的预测能力：

• 在剧烈波动期（4月7日因关税传言等消息驱动，市场状态从1迅速到8，波动剧烈），ESM信号紧密捕捉市场反转与趋势，准确预测多次日内走势；

- 在平稳期，价格表现接近白噪声，但ESM仍通过信号捕捉侧向走势和小范围起伏，虽转折点预测不及高波动期精准，但依然揭示了价格内在节奏；

• 进而利用更高频率（1分钟）数据（图4）展示了NED信号灵敏度显著提升，精准预警了多个时点的价格反转，弥补了5分钟数据下的盲点和遗漏。

此部分体现了ESM的多时间尺度兼容性及其对市场微观结构动态的深入捕获能力。[page::8,9,10]

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2.7 时间尺度兼容性

模型核心特性之一是“时间尺度兼容性”：更细时间尺度的信号包含并细化了更粗时间尺度的信息，具体案例包括：

• 2025年4月，月度图捕捉了从状态8至状态5的变化，提示市场压力；

- 日度图验证4月3日市场跌至状态1并延续信号4至4月21日才出现反弹信号3；

• 5分钟及更短时间尺度图（图6）揭示了4月3至7日间多次信号4，以及4月7日应对关税传言引发的反转；

此外，较长时间尺度信号（周、月）通常信息含量更丰富，对趋势的引导作用更明确，如周图显示3月末S&P 500跌至临界转折点，暗示了潜在转弱，该压力量级超过日线的波动，提升了预警的权威性。

这些多时间尺度融合中，新闻往往作为触发机制激活已内生的动态，非单纯改变市场预期而瞬时定价，而是缓慢体现在价格趋势中。[page::10,11,12]

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2.8 新闻冲击对价格变化的影响

ESM指出，市场价格变动主要由内生力量驱动，即流动性需求者和提供者的交互及跨时间尺度的预期整合，但外部政治经济新闻同样深刻影响投资者预期，并通过调整这些内生动态间接驱动价格。例如：

• 2025年4月，特朗普宣布“Liberation Day”和征收关税导致市场剧烈波动；

- 2022年底至2023年间，人工智能革命（OpenAI发布ChatGPT）极大推动市场乐观情绪，关联科技股大涨，典型地表现为市场超出传统预期的持续乐观。

报告还强调了交易市场的“固有不连续性”——每日交易间隙、周末与节假日市场闭市期间消息积累，导致开盘时大量信息一次性反映，引发明显跳空和高波动，远非自然科学中连续演化系统所具有，这个结构性差异加大了预测难度，但ESM仍能较好解释和适应这类特征。[page::12,13]

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2.9 结论与未来研究方向

总结部分表明，ESM成功弥合传统统计预警缺陷与因果、动态模型间的鸿沟，体现了强调实证可观测性及多时间尺度一致性的方法优势：

• 能够预测重大市场崩盘（1987、2000、2008、2020），及日内微观波动，打破市场价格不可预测的传统认知；

- 解释了以Renaissance Technologies (Medallion基金)为代表的顶尖量化交易为何能在短期、市内频繁交易中获得持续稳定收益；

• 泛化适用于不同股票、国际市场，且有望拓展至商品、外汇及数字资产市场；

- 未来可结合社交媒体情绪、新闻文本分析、宏观变量，进一步丰富模型输入，打造更完整的市场动态监控体系；

报告彰显了经济学自然科学方法论的实用性前景，为金融风险管理和稳定性研究开辟新路径。[page::14,15]

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3. 图表深度解读

图1（第6页）

• 描述：2025年初S&P 500每日K线，叠加NED数值、市场状态（State）、以及两个转折点预测指标T2（周转折）和T4（月转折）。

- 数据趋势：市场高点与状态8对应，低点与状态1对应。2月中旬NED下降暗示获利回吐（信号5），随后大跌。3月初状态由1上升至4，恢复迹象清晰。4月初转折点和信号指示市场压力，特朗普消息出台后出现剧烈下跌和波动。5月下旬和6月出现信号3，即使技术指标预期下跌，市场仍转为上升。

• 联系文本：支撑了基于多时间尺度NED和市场状态组合的预测方法的有效性，强调信号与转折的协同解释力。对新闻事件控制的当天市场反应动态进行了生动印证。

- 潜在局限：如转折点仅代表预测转折趋势的远近，具体短线微观波动需更高频率数据支持。[page::6,7]

图2（第8页）

• 描述：2025年4月7-9日S&P 500 5分钟级别K线图，叠加NED、市场状态及15、30分钟的转折点。

- 数据趋势：波动剧烈，市场状态多次由极端悲观（1）跳至极端乐观（8），反映了消息驱动的剧烈情绪波动。信号3与4频繁交替，准确标识了价格的多次短暂反弹与回落。

• 联系文本：验证ESM对高频波动的预测灵敏度，展现新闻影响放大效应与市场内部结构性动态交互。

- 方法优势：基于流动性需求和供给的动态捕捉，远超单纯价格技术指标的预测能力。[page::8]

图3（第9页）

• 描述：2025年2月14-19日S&P 500 5分钟K线，视作低波动稳定期，叠加相同指标。

- 数据趋势：价格趋于横盘震荡，NED波动幅度小，信号频率下降。虽然市场状态切换频繁，但总体表现为收敛态势。

• 联系文本：说明在低波动白噪声般市场中，ESM仍识别有效的小尺度模式和短暂价格转折，但转折点预测不够精准，需更高频数据支持。

- 潜在限制：平稳期信号可能出现噪音，需要结合更丰富数据进行过滤。
[page::9]

图4（第10页）

• 描述：2025年2月14日上午S&P 500 1分钟K线，NED和状态由1、5、15分钟数据计算，转折点基于更长期5和15分钟数据。

- 数据趋势：相比5分钟图，NED波动更剧烈，信号明显提前预警多次价格反转，捕获得更细微市场变化。

• 联系文本：进一步展现时间分辨率细化提升预测准确性的“时间尺度兼容性”原则，验证高频数据对捕捉微观市场动态的重要性。

- 技术洞察：NED具备较强的价格行为因果解释能力，能够有效分辨价格反转信号和卖买盘行为。
[page::10]

图5（第10页）

• 描述：2015-2025年S&P 500月度图，标记月、季、年尺度的NED状态与转折点。

- 数据趋势：明显显示市场历次宏观周期状态跳变，2025年初状态由8下滑至5，伴随转折点信号。

• 联系文本：验证模型的长期视角，结合短期图案实现全时域的动态分析。新闻等外部因素对长期态势的渐进影响清晰可见。

[page::10]

图6（第11页）

• 描述：2025年4月3-7日S&P 500 5分钟图，延续图2风格，与图5月度走势相映。

- 数据趋势：持续的Signal 4（下行信号）反映市场持续承压直至4月7日消息带来的短暂反转。

• 联系文本：说明不同时间尺度信号的结合帮助确认趋势强度，且突出了新闻多为激活内生动态的触发器。

[page::11]

图7（第12页）

• 描述：2022-2025年S&P 500周线图，包含周、月、季NED状态及转折点。

- 数据趋势：2023年末迹象明确显示从状态6跌至1的转折风险，在关键消息推动下市场预期发生重大调整。

• 联系文本：进一步说明中长期视角下的市场风险预警价值，及新闻的二次传导效应机制。

[page::12]

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4. 估值分析

报告重点为市场状态和价格走势的预测，未涉及公司层面的具体估值模型（如DCF或市盈率倍数法），故不包括传统意义的估值分析。ESM更多关注市场流动性结构和行为动态对价格变动的影响，估值隐含于状态转换和价格趋势的解释中，而非直接数值计算。

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5. 风险因素评估

报告未专门设「风险因素」章节，但隐含风险可归纳如下：

• 市场交易中断：市场固有“闭市”间隙导致信息积压，开市时价格跳空，难以实时预测。该不连续特性是自然科学系统无可比拟的结构性风险。

- 模型适用性的市场条件：在极度低波动或极端波动下，信号可能出现误判，尤其低波动期转折点预警能力下降。

• 新闻事件触发的不确定性：新闻虽然非直接决定价格，但可能成为触发器，带来瞬时市场情绪剧烈波动，增加短期交易风险。

- 跨市场及资产类别应用验证：报告虽初步验证其他市场，完整跨市场验证及各种资产的模型适应性尚未发布，有潜在不确定性。

• 模型依赖数据质量与时效：精细时间尺度应用需要高质量的实时流动性数据，数据滞后或错误可能影响预测准确度。

缓解策略隐含在模型对多时间尺度同步监测及多信号联合使用，辅以动态修正的设计，增强鲁棒性。[page::13,14,15]

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6. 批判性视角与细微差别

• 方法论创新但数据需求高：ESM依赖可实时观测的超额需求数据，现实中流动性数据的完整性与准确性受限，模型推广存在挑战。

- 市场非连续交易的结构性限制：尽管模型对闭市跳空风险有所认识，但无法完全消除或预测此类突发性事件。

• 统计模型与动态模型的整合问题：报告强调自然科学动态模型优越性，但未深入阐释如何有效结合传统统计学习方法，这可能是未来完善空间。

- 信号解释复杂性：六类价格信号与八市场状态组合虽详尽，实操中判读复杂，尤其面对多个信号同时出现时，策略执行难度较大。

• 新闻影响机制尚不完善：对新闻如何缓慢被纳入价格预期的动态及其传播路径的机制描述较笼统，未来需更细化量化研究。

- 假设与局限：模型假定市场价格主要由流动性供需动态驱动，忽视自发性泡沫、极端非理性行为等异质性因素，可能在某些极端状况下失效。

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7. 结论性综合

本文通过引入基于自然科学视角的Extended Samuelson Model（ESM），成功突破了传统金融经济学中市场价格随机及无法预测的思维框架，提出了一种基于超额需求（NED）多时间尺度动态监测及因果机制建模的创新方案。ESM能将市场绘制在八个情绪状态之间，通过六种方向信号捕捉价格动能与转折点，实现了对市场波动、趋势转变及危机爆发的高准确率预警。

报告通过详实的图表展示，验证了ESM从宏观（月度、周度）到微观（日内5分、1分钟）多层级数据的时间兼容性原则。

• 2025年案例清晰展示了模型如何在关键时刻准确识别市场乐观与悲观极端，预示价格峰谷，领先运动趋势，反映出市场内部流动性供需力量的深度变化。

- 高频数据与低频数据共同作用，丰富了对价格动态的解读，突破了传统理论中“价格走势不可预测”的枷锁。

• 结合政策事件、突发新闻与技术革命影响，模型不仅在理论上解释了价格形成机制，更在实务中揭示了新闻事件如何逐步影响投资者集体预期，进而驱动价格动态。

相较于现有统计预警系统，ESM通过动态、因果的系统视角，将市场危机从抽象的统计异常转换为具体的市场状态转移，可实现实时、可追踪的风险监控和盈利策略支持。

此外，ESM为解释量化基金的持续超额收益提供了理论支撑，尤其是对应已知的市场状态划分与日内高频交易机制，说明模型具备广泛的应用潜力。

在未来，ESM的推广将进一步依赖于更广泛的数据采集能力和跨市场验证，同时可结合人工智能、大数据等技术深化对市场动态的科学理解和预测能力。整体而言，ESM为金融市场价格动态的科学预测提供了坚实基础，是金融科学化、系统化发展的里程碑。[page::14,15]

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参考图表汇总

| 图表编号 | 内容简述 | 关键洞察 | 页码 |
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| 图1 | 2025年S&P 500日K线、NED及转折点 | 识别市场峰谷，信号与转折点预测趋势动态 | 6–7 |
| 图2 | 2025年4月7-9日5分钟K线多尺度状态 | 高波动期间信号精准预测价格反转，验证日内可操作性 | 8 |
| 图3 | 2025年2月14-19日5分钟K线 | 低波动期间信号捕获微幅波动，转折点预测能力弱 | 9 |
| 图4 | 2025年2月14日1分钟K线 | 高频率提升预测灵敏度，成功提前预警价格反转 | 10 |
| 图5 | 2015-2025年S&P 500月度图 | 长期市场状态与转折趋势反映宏观周期 | 10 |
| 图6 | 2025年4月3-7日5分钟图 | 细节捕捉短期压力和消息驱动的动态反转 | 11 |
| 图7 | 2022-2025年S&P 500周线图 | 周度视角展示历史罕见的底部信号与新闻激发 | 12 |

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以上即为对该报告的全面精细分析，详细解读了报告的理论依据、实证证据、方法论创新、图表数据和预测应用，并指出局限及未来改进方向。实现了从模型构建到市场实操的完整知识链条，展现了金融市场动态模型的科学进步。

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