美股熊市歷史：美股近50年歷次熊市總結(jié)和啟示
美股盤前科技股全線下挫，“七巨頭”無一幸免，蘋果（AAPL.O）跌 5.4%，特斯拉（TSLA.O）一度跌 10%，英特爾（INTC.O）跌 4.8%，Meta Platforms（META.O）跌 6.1%。汽車制造商中通用汽車（GM.N）跌 4.9%，福特汽車（F.N）跌 3%。
特 朗普極端貿(mào)易政策下，羅素和納指相繼進入了熊市；
我梳理了美股自近 50 年經(jīng)歷了歷次熊市（ 從高點下跌超過 20% ）的原因、跌幅和熊牛轉(zhuǎn)折點。
1973-1974 熊市
時間： 1973 年 1 月 – 1974 年 10 月
跌幅：約 -48% （標普 500)
原因：
石油危機（第一次石油危機， 1973 年 OPEC 禁運）
高通脹 + 滯漲（Stagflation）
美聯(lián)儲緊縮貨幣政策
尼 克松政府丑聞（“水門事件”）
熊牛轉(zhuǎn)折點：
油價企穩(wěn)、美聯(lián)儲放松貨幣政策、福特總統(tǒng)上任
1980-1982 熊市
時間： 1980 年 11 月 – 1982 年 8 月
跌幅：約 -27%
原因：
保羅·沃爾克主席激進加息以遏制通脹，聯(lián)邦基金利率升至 20%
經(jīng)濟陷入深度衰退
高失業(yè)率和企業(yè)盈利下降
熊牛轉(zhuǎn)折點：
美聯(lián)儲開始降息、通脹見頂 ( 1982 年 8 月）
1987 年“黑色星期一”
時間： 1987 年 8 月 – 1987 年 12 月
跌幅：約 -34% （標普 500)
原因：
自動化程序化交易（portfolio insurance）引發(fā)的技術(shù)性拋售
利率上升和貿(mào)易赤字擔(dān)憂
美元波動與全球市場聯(lián)動
熊牛轉(zhuǎn)折點：
美聯(lián)儲快速注入流動性、再度干預(yù)市場
1990 年衰退熊市
時間： 1990 年 7 月 – 1990 年 10 月
跌幅：約 -20%
原因：
第一次海灣戰(zhàn)爭引發(fā)油價暴漲
美國進入溫和衰退
商業(yè)地產(chǎn)危機 + 銀行信貸緊縮
熊牛轉(zhuǎn)折點：
海灣戰(zhàn)爭爆發(fā)后市場預(yù)期轉(zhuǎn)樂觀（快速勝利）
2000-2002 科技泡沫破裂
時間： 2000 年 3 月 – 2002 年 10 月
跌幅：約 -49% （標普 500)，納指超 -78%
原因：
網(wǎng)絡(luò)科技股估值泡沫破裂
2001 年 911 恐襲帶來不確定性
企業(yè)盈利下滑、信心危機
熊牛轉(zhuǎn)折點：
納斯達克估值重設(shè)完成、美聯(lián)儲持續(xù)降息
2007-2009 全球金融危機
時間： 2007 年 10 月 – 2009 年 3 月
跌幅：約 -57% （標普 500)
原因：
房地產(chǎn)泡沫破裂
次貸危機 → 雷曼兄弟破產(chǎn)
全球信貸凍結(jié)、銀行危機、美聯(lián)儲被迫救市
熊牛轉(zhuǎn)折點：
2009 年 3 月美聯(lián)儲 QE 1 啟動 + 財政刺激
2018 年熊市
時間： 2018 年 10 月 – 2018 年 12 月（川普第一任期）
跌幅：約 -34%
原因：
特 朗普升級中美貿(mào)易戰(zhàn)，美聯(lián)儲當(dāng)年四次加息，白宮美聯(lián)儲矛盾
熊牛轉(zhuǎn)折點：
2019 年 1 月美聯(lián)儲轉(zhuǎn)向鴿 派，暫停加息并暗示更靈活的政策
2020 年疫情熊市
時間： 2020 年 2 月 – 2020 年 3 月（史上最快熊市）
跌幅：約 -34%
原因：
COVID-19 疫情引發(fā)全球經(jīng)濟封鎖
供應(yīng)鏈中斷 + 企業(yè)停擺
恐慌性拋售 + 初期政策滯后
熊牛轉(zhuǎn)折點：
2020 年 3 月 23 日美聯(lián)儲無限量 QE + 財政救助法案出臺
2022 年加息熊市
時間： 2022 年 1 月 – 2022 年 10 月
跌幅：標普約 -27%
原因：
高通脹（CPI 高達 9.1% ）
美聯(lián)儲大幅加息（基準利率從 0 升至 4.5% 以上）
科技股估值壓縮、債券收益率飆升
熊牛轉(zhuǎn)折點：
10 月 CPI 下降，美聯(lián)儲暗示放緩加息節(jié)奏 ( 2022 年 Q4），硅谷銀行倒閉
總結(jié)
1、本次熊市和特 朗普任期內(nèi)的兩次熊市，有相似度，都是快熊，上兩次熊市結(jié)束后，都是 V 反；
2、熊市見底需要轉(zhuǎn)勢的“事件”。
應(yīng)對
1、左側(cè)下跌中不要有杠桿；
2、確保自己即使標普跌 57% （現(xiàn)在點位再跌 40% ）不會爆倉；
3、左側(cè)不要上頭，分批買，只能買指數(shù)基金；
4、準備好可以調(diào)用的資金，準備右側(cè)加倉；
5、右側(cè)買入需要耐心等待轉(zhuǎn)勢“事件”和技術(shù)形態(tài)。
重要“事件”或“信號”
1、特 朗普推遲執(zhí)行額外對等關(guān)稅的可能性——下周內(nèi)， 30% 概率；
2、歐盟在對等關(guān)稅上的正式回應(yīng)——下周內(nèi)， 50% 概率會跟隨英國和東南亞的妥協(xié)；
3、中美關(guān)稅的進一步升級或緩和—— 4 月 7 日到 15 日之間，特 朗普對 Tiktok 垂涎欲滴，應(yīng)該有的談；
4、巴菲特的入市時機—— 5 月 3 日，奧馬哈股東大會應(yīng)該有信號；
5、美聯(lián)儲的救市態(tài)度——短期不可能，若繼續(xù)惡化， 5 月到 6 月有可能；
若出現(xiàn)利空“事件”，繼續(xù)等待；出現(xiàn)利好“事件”，可以加倉！
最后，
美國科技、軍事、美元霸權(quán)的底蘊，特 朗普 4 年糟蹋不完，
大熊市孕育著大機會，首先活下來，耐心等待全力一擊！
以上就是腳本之家小編給大家分享的美股熊市歷史：美股近50年歷次熊市總結(jié)和啟示的詳細介紹了，希望大家喜歡！
你可能感興趣的文章
-
熊市生存實用指南：如何避免陷入收益率陷阱？
在開始本文的內(nèi)容前，先看下面一則故事（亦或現(xiàn)實）,一份“無止境”的關(guān)稅清單被公布,隨后市場崩潰，山寨幣崩盤,您的原始低風(fēng)險“礦場”收益率從 30% 降至接近國庫券（注：…
2025-04-07 -
現(xiàn)在是幣圈熊市嗎？這場熊市很可能會比上一次更糟
我們現(xiàn)在就是在幣圈的熊市！比特幣熊市會是什么樣？下面我們將詳細介紹為什么我們現(xiàn)在正在處于熊市中，以及這次熊市為什么和以往的幣圈熊市一樣…
2025-04-02 -
加密市場熊市還未見底！加密貨幣還有希望嗎？
從大邏輯上來講，熊市結(jié)束的本質(zhì)，只有一個，就是集體躺平了,當(dāng)整個市場，沒有人愿意賣了，不就是見底了嗎？當(dāng)市場不斷下跌的時候，雖說會有恐慌盤溢出，但那些躺平的資金…
2025-04-01 -
一文解析“熊市之光”PENDLE幣的2025增長策略
PENDLE幣2025年怎么樣？未來PENDLE幣將如何發(fā)展？2025 年，Pendle 將擴展到 EVM 生態(tài)之外，演變?yōu)?DeFi 的全面固定收益層，瞄準新的市場、產(chǎn)品和用戶群體，覆蓋原生加密貨…
2025-06-07 -
熊市怎么應(yīng)對？如何在熊市中避免損失？
在熊市中，投資者需要采取一系列謹慎的操作策略以降低風(fēng)險并尋找潛在的機會,控制倉位至關(guān)重要,在熊市中，市場整體趨勢向下，不確定性增加,投資者應(yīng)適當(dāng)降低股票倉位，避免…
2025-03-31 -
加密貨幣熊市真的來了？CryptoQuant比特幣鏈上牛市指數(shù)跌至2年新低
鏈上分析平臺CryptoQuant昨日發(fā)布報告表示，CryptoQuant開發(fā)的牛市指數(shù)已經(jīng)跌至20，這是自2023年1月以來的最低點，這也顯示當(dāng)前市場狀況疲弱, 更多詳細資訊請看下面正文…
2025-03-21 -
加密貨幣熊市生存法則是什么？熊市擼毛，牛市炒幣
加密貨幣熊市生存法則是什么？在漫長的大熊市里面，80%的普通投資者會虧掉80%以上的本金,所以，熊市的第一原則是活下去，只要活下去，才有希望擁抱接下來的大牛市,熊市里面…
2025-03-16 -
比特幣進入熊市，會反彈還是會進一步崩盤
在撰寫本文時，比特幣（BTC）價格約為81,000 美元,沒有跡象表明比特幣的價格會再次上漲, 一些分析師認為，當(dāng)前的勢頭可能是比特幣反彈的催化劑，但這種觀點準確嗎？無論對…
2025-03-14 -
2025年第一季度比特幣的價格走勢：從創(chuàng)紀錄高位到熊市趨勢和未來展望
2025年第一季度,比特幣價格從1月的109,225美元下跌至3月的76,700美元,主要受到宏觀經(jīng)濟不確定性、機構(gòu)活動、地緣政治緊張局勢和市場情緒的影響,盡管出現(xiàn)了一些反彈跡象,但…
2025-03-13 -
加密貨幣牛市和熊市的歷史回顧：2025年才是真正的大牛市？
2025年會是加密貨幣的牛市年嗎？為什么那么多利好消息（總的來看，這些消息對未來來講都是利好的），我們的幣還是不停的跌呢？回顧歷史，讓我們在歷史中找到答案吧…
2025-03-13
