在當代金融市場中，投資人常常陷入一種困境：越是熱門的股票，越容易吸引更多資金湧入，但這種集體行為本身卻在改變這些資產的風險收益特徵。根據摩根士丹利的2025年報告，美國股市的集中度已達歷史高位，前十大股票佔S&P 500指數市值的32.5%，高於2000年互聯網泡沫時期的33%。這種資金傾斜提升了短期回報，但隱含了更高的系統性風險，因為當市場逆轉時，集體資金撤出可能放大價格波動。

2025年春季，貝萊德研究團隊在《Beta投資策略期刊》發表突破性研究，首次將「擁擠度」量化定義為可衡量的股票風險因子。這項發現不僅揭示了擁擠交易對股票報酬的系統性影響，也為投資人提供了一套識別和管理此風險的實用框架。該研究基於2014年至2023年9月的市場數據，涵蓋2,000檔美股，分析了SEC 13F報告中機構投資者的持股模式。

從市場現像到風險因子

傳統股票風險模型主要聚焦於公司基本面（如價值、品質）和市場特徵（如波動性、流動性），而忽略了投資人行為這個關鍵維度。擁擠的提出正是為了彌補這一缺口，它獨特地捕捉了需求側動態——即資本流動對資產價格的集體作用。根據Morningstar的分析，這種需求面現像在2025年尤其明顯，因為演算法交易已占美國股票交易量的60%，導致同類策略高度同步。

為實現量化測度，貝萊德團隊透過分析美國機構投資人13F報告數據，建構了一個創新的擁擠度架構。此框架基於三個核心維度對投資者進行分類：股權資產管理規模（區分機構大小）、主動份額（衡量主動管理程度）和換手率（評估交易活躍度）。例如，股權AUM中位數約10億美元的機構往往更活躍，而大型機構（如管理超1000億美元的退休基金）則傾向於被動追蹤指數。

研究進一步將投資人細分為「大型、被動、低換手」與「小型、主動、高換手」兩類群體。結果顯示，後者——包括小型機構、家庭投資者以及未在美國設立分支機構的外國投資者——的集體持倉最能代表擁擠交易的真實現象。這些「擁擠製造者」的持股佔比超過中位數的股票，通常表現出更高的價格敏感度。在2025年上半年，類似群體主導的科技股持股佔比達45%，遠高於整體市場平均。

擁擠度的系統性影響

在對2014年至2023年9月的市場數據進行實證檢驗後，研究團隊得出了明確結論：擁擠度是一個獨立的系統性風險因子。它與傳統風險因子相關性極低，卻在統計意義上顯著影響股票收益，並且在不同市場環境下表現穩健。具體來說，該因子與Fama-French五因子模型的相關係數低於0.05，獨立性突出。

高擁擠度股票普遍存在收益異常：負alpha、更高的波動率、更深的回檔以及正偏度分佈。此因子年化報酬率為-1.1%，資訊比率顯著為-0.91，意味著擁擠度風險需要補償。

換言之，投資人在追逐熱門資產時，實際上承擔了額外的脆弱性風險，一旦資金流出，價格可能會急劇反轉。數據顯示，以擁擠度五分位排序，高暴露組股票的年化波動率較基準高25%，最大回檔加深15%，這在2022年熊市中表現尤為明顯，當時高擁擠科技股平均回撤幅度達35%。

為什麼擁擠度產生風險？

要理解擁擠度為何成為風險因子，就需要從供需失衡著手。當眾多投資者同時追捧某些資產時，價格被推升至偏離基本面的水平，形成一種「人工溢價」。這種溢價並不牢固，因為一旦流入減緩或出現資金撤離，就可能引發價格的鍊式下跌。

歷史數據顯示，這種失衡在泡沫期特別常見：2000年網路泡沫中，那斯達克指數上漲500%後崩盤，市值蒸發近5兆美元，失業率升至近6%。

在目前市場中，這種風險更加突出。 ETF與指數基金將資金集中在少數大盤股；社群媒體放大了群體行為的傳播速度；演算法交易則使同類策略在市場中高度同步。這些因素共同放大了擁擠度的市場效應。

2025年，權益ETF淨流入達7,500億美元左右，推動了市場集中，但也導致部分股票擁擠度極高。摩根大通全球策略與量化團隊指出，目前高貝塔股票的擁擠程度已達100%分位，且高貝塔股票擁擠程度從25分位數飆升至100分位數僅用時3個月，創下30年來最快速度。

更複雜的是，擁擠度與其他風險因子之間存在動態交互作用：它有時會放大傳統因子的效果（如動量因子上行20%），有時則可能抵消其作用（如削弱價值因子修復30%），這也解釋了為何傳統風險模型在實證中常出現偏差。根據貝萊德的多因子模型，納入擁擠度後，整體解釋力提升20%以上。

擁擠度在投資管理中的價值

擁擠度並非只是一種學術概念，它在投資實務上具有廣泛的應用價值。

首先，在風險管理與組合建構方面，如果將擁擠因子納入風險模型，投資人能夠更好地識別潛在的脆弱環節，從而降低在市場調整過程中因集中風險而遭受的損失。例如，在2025年壓力測試中，納入擁擠度的組合回撤幅度降低15%，夏普比率提升0.2。

其次，在策略優化方面，量化投資策略往往會隨著市場參與者的廣泛採用而逐漸失效，監測擁擠能夠幫助管理者及時發現策略擁擠化的趨勢，並據此調整模型參數或探索新的替代方案。貝萊德建議，將擁擠度作為「元因子」嵌入模型，可防範alpha衰減30%。

最後，在資產配置方面，投資人透過在不同擁擠度等級的資產之間進行分散化配置，不僅能夠提升組合的穩健性，也有望獲得更永續的長期風險調整後收益。具體策略包括傾斜低擁擠小型價值股，年化回報可優於基準2-3%，或使用等權ETF來分散大盤集中風險－2025年此類ETF流入已翻倍。

重新認識團體行為的風險

貝萊德的研究為當下的市場提供了一個警覺。大型科技股權重過度集中、被動投資持續擴張、社群媒體驅動交易決策等現象，都使市場更加擁擠。對投資人而言，這意味著單純追逐熱門標的或策略，除了面臨傳統市場風險，還額外暴露在擁擠度風險之下。

而這種風險往往在市場壓力集中爆發之時才顯現，殺傷力更強。 2025年五大風險中，市場集中和AI泡沫位列前茅，根據BBH Capital Partners的分析，這些因素可能透過擁擠傳導放大波動。

不過，儘管擁擠度已被確立為新的系統性風險因子，但相關研究仍處於起步階段。未來值得探討的問題包括：在不同市場環境下擁擠度的表現差異、跨國市場之間的擁擠傳導機制，以及擁擠度與其他市場異象的交互作用。

隨著資料可得性提升與計算手段進步，擁擠度的測量與應用將更加精細化，相關投資工具與避險產品也有望逐步出現。 BlackRock的投資展望顯示，2025年下半年，流動性緩衝機制和擁擠掃描工具將成為標準配置。

結語

整體而言，貝萊德的研究代表了市場認知的重要進展：投資者行為本身已演變為系統性風險的來源。在一個高度互聯、演算法驅動的市場中，理解並管理擁擠度風險已不是可選項，而是必修課。

對投資者而言，這意味著投資思維需要從被動跟隨市場趨勢，轉向前瞻性地分析資本流動與群體行為。除了識別潛在機會，還要評估其背後的擁擠程度與風險暴露。 Goldman Sachs預測，2025年若獲利成長放緩至6.5%（低於8%預期），高擁擠部位將面臨額外壓力。

最終，真正成功的投資不僅在於進入什麼市場，還在於辨識何時市場過度擁擠。透過整合擁擠度指標，投資者或可實現從防禦到進攻的轉變，在不確定性中捕捉更穩健的回報。