Đừng rơi vào bẫy niềm tin mù quáng: Tại sao lý thuyết chu kỳ bốn năm lại thất bại dưới sự kiểm tra thống kê

Các cộng đồng tiền mã hóa và tài chính truyền thống đều bị ám ảnh bởi các mô hình. Một câu chuyện phổ biến đặc biệt là “lý thuyết chu kỳ bốn năm”—ý tưởng rằng thị trường hoạt động theo các khoảng thời gian dự đoán được trong vòng bốn năm. Nhưng đây là sự thật không thoải mái: lý thuyết này dựa trên niềm tin mù quáng thay vì phân tích nghiêm túc. Với chưa đến bốn chu kỳ dữ liệu lịch sử hoàn chỉnh, việc rút ra kết luận tự tin về hành vi thị trường không phải là khoa học—đó là sự suy đoán.

Phân tích này xem xét lại đánh giá rủi ro thị trường bằng cách sử dụng phương pháp thống kê có thể biện hộ tốt hơn, vượt ra ngoài giáo điều chu kỳ để hướng tới lý luận xác suất. Thay vì hỏi “liệu chu kỳ bốn năm có giữ vững không?”, chúng ta nên hỏi “thực tế dữ liệu lịch sử nói gì về xác suất thị trường gấu vào cuối 2025 và đầu 2026?”

Vấn đề về kích thước mẫu: Tại sao Ba điểm dữ liệu chưa đủ

Vấn đề cốt lõi rất đơn giản: đến năm 2025, chúng ta đã trải qua chưa đến bốn chu kỳ bốn năm hoàn chỉnh. Bất kỳ nhà thống kê đáng tin cậy nào cũng sẽ ngay lập tức cảnh báo điều này như một dấu hiệu đỏ. Khi bạn rút ra kết luận chỉ từ ba điểm dữ liệu hợp lệ, bạn không xây dựng một lý thuyết—bạn chỉ đang ghép các mô hình trùng hợp lại với nhau.

Hãy xem một phép so sánh: nếu ai đó tung đồng xu ba lần và ra mặt cả ba lần, bạn có kết luận đồng xu thiên về mặt không? Dĩ nhiên là không. Tương tự, quan sát ba chu kỳ thị trường không đủ bằng chứng để đưa ra dự đoán chắc chắn về chu kỳ thứ tư. Tuy nhiên, chính điều này các người đam mê chu kỳ bốn năm đang làm.

Vấn đề với phân tích mẫu nhỏ trong thị trường tài chính là nó đặc biệt dễ bị ảnh hưởng bởi thành kiến tồn tại (survivorship bias) và thành kiến xác nhận (confirmation bias). Các nhà giao dịch nhớ các chu kỳ “hoạt động” và bỏ qua những chu kỳ không. Bộ nhớ chọn lọc này tạo ra ảo tưởng về khả năng dự đoán mà thực tế không tồn tại.

Một phương pháp chính xác hơn: Khung xác suất Bayesian

Thay vì dựa vào các mô hình chu kỳ, chúng ta có thể sử dụng phương pháp xác suất Bayesian—một khung toán học cho phép chúng ta cập nhật niềm tin dựa trên bằng chứng. Phương pháp này cung cấp nền tảng vững chắc hơn để đánh giá rủi ro.

Câu hỏi Bayesian trở thành: Dựa trên những gì chúng ta biết về lịch sử kinh tế, xác suất thực tế xảy ra thị trường gấu trong khoảng thời gian cụ thể này là bao nhiêu?

Để trả lời, chúng ta cần ba thông tin:

1. Tỷ lệ cơ bản: Thị trường gấu thực sự xảy ra bao nhiêu lần?

Chỉ số S&P 500 đã trải qua 27 thị trường gấu kể từ năm 1929. Điều này tương đương khoảng một thị trường gấu mỗi 3,5 năm, hay khoảng 28,6% mỗi năm. Khi thu hẹp phạm vi đến khoảng thời gian quý-đến-quý (Q4 vào Q1), xác suất giảm xuống còn khoảng 15-20%. Theo cách tiếp cận thận trọng: P(thị trường gấu) ≈ 18%

2. Nguyên nhân kinh tế: Con đường từ stagflation đến suy thoái

Tiền lệ lịch sử cho thấy stagflation (lạm phát và trì trệ kinh tế cùng lúc) thường dẫn đến suy thoái, vốn thường đi kèm với thị trường gấu. Xem xét 50 năm qua:

• 1973-74, 1980, 1981-82: stagflation dẫn đến suy thoái
• 2000-01: bong bóng công nghệ vỡ trong stagflation nhẹ
• 2007-08: khủng hoảng tài chính xuất phát từ stagflation
• 2011-12: khủng hoảng châu Âu tạo stagflation mà không hoàn toàn suy thoái (hạ cánh mềm)
• 2018-19: lo ngại chiến tranh thương mại chuyển thành hạ cánh mềm

Trong khoảng sáu kịch bản stagflation dẫn đến suy thoái trong 50 năm qua, có bốn trường hợp thành suy thoái toàn phần (66%) và hai trường hợp đạt hạ cánh mềm (34%). Với điều kiện hiện tại—cắt giảm lãi suất của Fed, thị trường lao động còn mạnh mẽ, và không chắc chắn chính sách—chúng ta ước lượng: P(stagflation → suy thoái) ≈ 45%

3. Xác suất có điều kiện: Khi xảy ra suy thoái, bao nhiêu lần trong số đó đi kèm thị trường gấu?

Trong 27 thị trường gấu kể từ 1929, khoảng 12 liên quan đến suy thoái. Trong số đó, khoảng 4 trường hợp có stagflation. Điều này cho chúng ta: P(stagflation → suy thoái | thị trường gấu) ≈ 33%

Tính toán Bayesian: Các con số cho thấy gì?

Sử dụng công thức Bayesian tiêu chuẩn:

P(Thị trường gấu | stagflation → suy thoái) = P(Stagflation → suy thoái | thị trường gấu) × P(Thị trường gấu) / P(Stagflation → suy thoái)

Thay các ước lượng của chúng ta vào:

= 0.33 × 0.18 / 0.45 = 13.2%

Điều này cho ra xác suất khoảng 13.2% xảy ra thị trường gấu trong điều kiện stagflation-suy thoái cụ thể. Khi mở rộng phân tích để tính đến độ không chắc chắn và nhiều con đường dẫn tới căng thẳng thị trường, đánh giá rủi ro tổng thể trông như sau:

Đánh giá xác suất: Bức tranh rủi ro thực tế cuối 2025 - đầu 2026

Dữ liệu gợi ý một phạm vi hơn là một điểm ước lượng duy nhất:

• Kịch bản lạc quan: xác suất 12%
• Kỳ vọng trung bình: xác suất 17%
• Kịch bản bi quan: xác suất 25%

Tổng thể, đồng thuận chung: xác suất thị trường gấu 15-20%

Điều này cho chúng ta thấy điều quan trọng: mặc dù rủi ro thị trường gấu tồn tại và đáng để chú ý, nhưng nó vẫn khá thấp trong ngắn hạn. Xác suất đủ lớn để cần thận trọng, nhưng không đủ cao để gây hoảng loạn.

Tại sao xác suất vẫn ở mức trung bình: Những điểm khác biệt chính

Ước lượng xác suất trung bình phản ánh một số yếu tố ổn định không có trong các giai đoạn khủng hoảng trước:

• Cục Dự trữ Liên bang đang tích cực cắt giảm lãi suất (khác với việc thắt chặt thụ động trong stagflation những năm 1970)
• Thị trường lao động còn mạnh mẽ so với các rủi ro tài chính hệ thống trong 2008
• Các loại tài sản toàn cầu đa dạng và công cụ phòng hộ danh mục không có trong các thập niên trước
• Các công cụ chính sách và circuit breaker được thiết kế để hạn chế các thất bại dây chuyền

Những khác biệt cấu trúc này giải thích tại sao các kịch bản stagflation hiện tại không tự nhiên dẫn đến các thị trường gấu kiểu năm 1970.

Phản ứng chiến lược: Phòng thủ chiến thuật, không hoảng loạn

Đánh giá xác suất hướng tới một thái độ quản lý rủi ro cụ thể: phòng thủ chiến thuật thay vì rút lui chiến lược.

“Phòng thủ chiến thuật” nghĩa là:

• Giữ tiếp xúc với các tài sản tăng trưởng trong khi giảm rủi ro tập trung
• Xây dựng dự trữ tiền mặt để mua vào khi có điều chỉnh
• Phòng hộ các ngành hoặc địa bàn chiến lược cụ thể
• Thử nghiệm các vị trí danh mục

“Rút lui chiến lược” nghĩa là:

• Thanh lý các vị trí dài hạn sớm
• Chuyển sang các vị trí tiền mặt phòng thủ
• Bỏ hoàn toàn tiếp xúc tăng trưởng

Dữ liệu ủng hộ phương án đầu hơn phương án sau. Xác suất 15-20% thị trường gấu không đủ để yêu cầu thay đổi toàn bộ danh mục—nó chỉ cần quản lý rủi ro thận trọng.

Bài học rộng hơn: Dữ liệu hơn giáo điều

Lập luận chống lại niềm tin mù quáng vào lý thuyết chu kỳ bốn năm không chỉ mang tính học thuật. Nó phản ánh một nguyên tắc quan trọng cho nhà đầu tư: hãy hoài nghi bất kỳ câu chuyện nào tuyên bố chắc chắn dựa trên mẫu dữ liệu hạn chế.

Dù là lý thuyết chu kỳ, mẫu kỹ thuật, hay bất kỳ khung dự đoán nào khác, câu hỏi luôn là: Có bao nhiêu dữ liệu hỗ trợ? Sai số là bao nhiêu? Các giải thích thay thế tồn tại như thế nào?

Sử dụng lý luận Bayesian buộc chúng ta phải trả lời rõ ràng những câu hỏi này. Nó ngăn chúng ta rơi vào bẫy niềm tin mù quáng, nơi chúng ta nhầm lẫn nhận dạng mô hình với nguyên nhân đã được chứng minh. Lý thuyết chu kỳ bốn năm có thể chứa đựng phần chân lý, nhưng không nên là công cụ quyết định chính khi mẫu dữ liệu chưa đủ lớn và các phương pháp khác cho ra các hiểu biết rõ ràng hơn.

Thị trường mang theo những rủi ro thực sự cho cuối 2025 và đầu 2026, nhưng những rủi ro đó có thể định lượng và kiểm soát được bằng phân tích kỷ luật—không phải niềm tin mù quáng vào các mô hình chu kỳ.