8 月到底意味着什么？对普通人来说，可能只是去海边放松。但据 Acadian Asset Management 高级副总裁兼投资组合经理 Owen Lamont 的说法，对于金融市场而言，这是一年中的“恐慌季”。

Lamont 是这家规模达 1950 亿美元的量化对冲基金的投资组合经理——该机构依靠统计模型而非人工选股进行交易——并曾在 Harvard University、Yale School of Management、University of Chicago Graduate School of Business 和 Princeton University 任教。他回顾金融史后，识别出一个惊人的模式。

“即便系统性股票投资不是你的领域，”他在 2025 年 7 月于 Acadian 博客 Owenomics 上写道，“你也需要为接下来三个月内可能发生的一场史诗级金融灾难做好心理准备。”

他的研究将历史上许多最严重金融危机的发生时间，与一个延续数百年的模式直接联系起来：市场崩盘往往集中在所谓的收获季，也就是 8 月至 10 月。这个观点属于更广泛、长期被研究的市场季节性现象范畴——例如广为人知的“Sell in May”效应——学界对此争论已久，不过在真实交易中可靠利用这类模式一直并不容易。

历史模式

Lamont 写道：“对于经验丰富的系统性股票策略从业者来说，8 月是最残酷的月份。”他回忆起 2007 年 8 月的“quant quake”——当时许多量化股票基金因相似持仓同时解除而遭遇突发且严重的亏损——并指出，自那以后，分析师们每到 8 月就会“强迫性地盯着手机，梦见屏幕上满是发光的红色数字”。

在 2025 年 8 月接受采访时，Lamont 表示，每年这个时候，恐慌“肯定会在我脑海里”，对任何超过 50 岁的量化股票经理来说都是如此。

尽管 2008 年 9 月大金融危机的爆发掩盖了它，Lamont 仍认为 2007 年的量化崩盘是一个典型案例。他写道，那场危机发生在市场较为沉闷的时期，当时流动性偏薄，因为大量交易员不在工位上。Lamont 引用了现代研究，显示 8 月和 9 月通常是交易流动性异常低的时期，因为北半球的投资者和做市商会休暑假。更低的流动性意味着吸收大额、突发交易的能力更弱——一旦危机爆发，就更容易出现异常剧烈的波动。

回看过去 50 年，Lamont 强调，美国大多数重大市场危机都发生在 8 月至 10 月之间，因为更薄的市场放大了冲击。这些月份中的历史性崩盘包括 9 月的两次：1998 年长期资本管理公司（Long-Term Capital Management）的崩溃，以及 2008 年雷曼兄弟破产；还有 10 月的两次：1987 年“黑色星期一”股灾，以及 1997 年亚洲金融危机。若把时间追溯到美国建国之初，他也看到了类似模式。

收获季的深层根源

Lamont 写道，美国的第一个泡沫“Scriptomania”出现在 1791 年 7 月/8 月，而 1857 年和 1873 年的恐慌则分别发生在 8 月和 9 月。随后，1907 年恐慌发生在 10 月。

在 Lamont 看来，罪魁祸首很明确：暑期休假。但在“先有鸡还是先有蛋”的讨论中，他认为是美国的农业经济催生了夏季休假的需要，因为那正是收获季，资金需要从东海岸大城市流向西部农业地区。

Lamont 引用了 Oliver Mitchell Wentworth Sprague 在 1910 年《History of Crises Under the National Banking System》中对“恐慌季”的诊断：“除少数例外，我们所有的危机、恐慌以及较轻程度的货币紧缩时期，都发生在秋季；此时西部银行通过出售谷物作物，得以从东部提取大量资金。” 英国经济学家 William Stanley Jevons 早在 1884 年就发现了这一模式。Lamont 还援引 Jeffrey Miron 在 1986 年《American Economic Review》上的文章指出，美国联邦储备体系的建立，在一定程度上也是对这类恐慌的回应。

“如果粗略计算，今年 8 月至 10 月之间发生史诗级灾难的概率是 10%，而从 11 月到次年 7 月只有 2% 的概率，”Lamont 写道，并提醒投资者为下一个季度的异常风险“做好心理准备”。

Lamont 告诉 Fortune，市场崩盘仍然是“罕见事件”，而且他并不知道市场上有任何特别高杠杆的参与者可能引发崩盘。不过他补充说，2007 年 8 月量化崩盘发生时，他也同样没有察觉到类似迹象。

Lamont 的 2026 年夏天：实时上演的恐慌季

距离最初那次对话一年后，Lamont 在 2026 年夏天记录了一种奇特的恐慌季形态——并非崩盘，而是表面平静、内部却剧烈翻腾的市场。截至 8 月下旬，自 8 月 13 日创下纪录高点以来，标普 500 指数在单日内从未单向波动超过 1%。

在一篇题为“Crazy days in the stock market”的专栏中，他列举了一些单日波动，这些波动放在他原先关于恐慌季的文章中也毫不突兀：7 月 30 日，Microsoft 的市值增加了 4500 亿美元（按 Lamont 自己的衡量标准，相当于“1.04 Houstons”，即以得克萨斯州 Houston 的全部应税财产基础作为参照），而 Apple 在第二天则蒸发了 3600 亿美元。那一周的日度分化程度在 2015 年以来排名第三，仅次于 2020 年 11 月的“vaccine Monday”和 2025 年 1 月的 DeepSeek 冲击。Lamont 告诉 Fortune，这是一种“小规模的危机式机制”，并指出一些高杠杆对冲基金因此损失了数百亿美元。

整个夏天，Lamont 还用来提示另外两种他认为与市场后期狂热相关的迹象。在“Hynix Hijinks”中，他提到 SK Hynix 的 Nasdaq ADR 上市——这是美国历史上规模最大的外国股票出售——其价格在几天内相对于韩国本土股票高出 49%，他将其称为“单一价格法则”的违背，属于“股市泡沫期间”才会出现的现象。6 月，Lamont 还警告称“the whirlwind is upon us”，并计算出 2026 年 4 月和 5 月是自 1995 年以来全球股票分化程度排名第四和第三高的月份，仅次于 1999 年 12 月和 2000 年 2 月，即互联网泡沫的高点。

“分化之室已经开启，”他写道，“波动之兽已经苏醒，混乱的季节已经到来。”

这些内容并不完全是 Lamont 在 2025 年提出的日历季节性论点；它更像是一个补充性判断，基于分化和相关性，而不是日历本身。但其中的核心直觉是一致的：看似平静的市场往往并非如此，而表面的平静本身也可能恰恰是最需要警惕的东西。如今收获季已正式开始，而 Lamont 自己的分化数据又闪烁着接近互联网泡沫时期的读数，他在 2025 年提出的“be mentally prepared”听起来不再像季节性的提醒，而更像是一份实时诊断。

截至 2025 年 8 月，Lamont 告诉 Fortune，他并没有改变看法——他的“back-of-the-envelope math”显示，8 月至 10 月发生重大灾难的概率为 10%。

“所以我们在 2025 年没有看到灾难，2026 年到目前为止也没有（愿上天保佑），”这大致符合两年的预期。2026 年 8 月较低的交易量也体现出夏季流动性偏弱，其中某个最近交易日的成交量甚至是全年第三低。

远程收获季？

Fortune 在 2025 年问 Lamont，收获/恐慌季理论是否与“flash crashes”有共同之处——后者往往发生在夜间，也就是美国市场收盘之后、亚洲市场开盘之前。他表示，这有点像一个流动性不足市场的极端“休假”，就像“如果大家都睡着了会发生什么”。他重申自己相信，流动性不足的市场里“怪事会发生”，随后又从哲学角度谈到，经济学要求我们每个人都要对“怪事”抱有某种胃口。

那欧洲呢？欧洲传统上在 8 月休假时间更长，有时甚至整个月都休，而美国人的休假政策则相对克制。Lamont 表示认同，但指出，美国是世界全球金融中心，市场规模更大，因此流动性变薄的影响会更强烈。他还提到，其他学者研究过别国的季节性，例如澳大利亚似乎呈现相反模式，或者研究寒冷地区季节性情绪失调对交易的影响。

最终，他告诉 Fortune，现行体系的好处大于风险。他说，传统而强硬的做法是直接让市场停摆，干脆把 8 月交易全部取消。

Lamont 谈到自己的经济学背景时表示，他同时受两大学派影响：强调重监管的学派和自由意志主义学派。他在 MIT 接受的东海岸“saltwater”传统对他影响很大，之后又在自由意志主义的“freshwater”学派——University of Chicago——任教八年。

“经济学的一个基本原则就是应该让人们交易，”他说，随后补充说他也相信行为金融学，即“人会犯错，市场也会犯错”。他还补充说，政府也会犯错。

他认为，随着远程工作的兴起，这个问题有可能随着时间推移而得到缓解。

“一个理论是，如今我们都可以远程工作，因此休假对[交易]成交量的影响较小，”他说。事实上，Lamont 还提到，在 2025 年和 2026 年 8 月，他都在缅因州的夏季别墅远程工作。

他补充说，眼下我们仍被一种源自农业经济的传统悖论所困住。人们在 8 月休假，因为人们就是在 8 月休假。

“尤其是在家庭聚会的时候，”他说，“你会希望和亲戚一起在同一时间休假。”

这算不算行为金融学？

本报道中，Fortune 记者使用生成式 AI 作为研究工具。编辑在发布前核实了信息准确性。

本文原始版本于 2025 年 8 月 10 日发布于 Fortune.com。

本文最初刊载于 Fortune.com。