本报告从投资者资金流、套利限制、投资经验以及股票供给等角度，回顾互联网泡沫时期的既有研究；随后进一步讨论，如果当前 AI 与半导体行情发生逆转，日本股票市场中哪些数据最值得作为领先指标进行跟踪。
核心要点
探寻 AI 行情拐点：互联网泡沫的启示
当前 AI 与半导体行情，与互联网泡沫后期存在若干相似特征：市场对新兴技术长期增长潜力抱有强烈预期，资金集中流向高估值成长股，同时市场领导权高度依赖趋势与动量。相关讨论可参阅摩根士丹利日本量化策略报告《我们正在回到1999年吗？》（2026年5月14日）。不过，与互联网泡沫最后阶段相比，目前个人投资者参与度、公募基金资金流入，以及融资融券账户的杠杆程度，都尚未出现同等程度的过热。
本报告回顾有关互联网泡沫的学术文献，重点考察投资者资金流、套利限制、投资经验，以及股票供给动态。随后，我们评估：如果当前由 AI 与半导体主导的行情发生逆转，日本股票市场中哪些指标最适合作为潜在的早期预警信号。
1. 文献回顾：互联网泡沫期间到底发生了什么？
1.1 泡沫并非由散户单独推动
Griffin、Harris、Shu 与 Topaloglu 的论文《谁推动并刺破了科技泡沫？》（Who Drove and Burst the Tech Bubble?，2011）是一项实证研究，考察1997—2002年纳斯达克科技股互联网泡沫形成与崩溃过程中，不同投资者群体分别扮演了什么角色。作者结合纳斯达克专有清算数据、13F 机构持仓、公募基金资金流、内部人交易记录，以及 IPO/限售期数据，对各类投资者的交易行为进行了细致拆解。
研究的核心发现之一是：在泡沫上升阶段，主导买入的并不是散户，而是机构投资者。1997年1月至2000年3月，机构投资者贡献了科技股主动买入量的63.6%，高于个人投资者直接买入以及通过公募基金间接买入的规模。在机构投资者内部，对科技股敞口最激进的是对冲基金；但从投入资本总量看，独立投资顾问和公募基金的影响更大。
然而，2000年3月见顶后，推动泡沫的投资者结构发生了实质性变化。在峰值后的2000年4月至2001年3月期间，机构投资者只占科技股买入的36.4%；个人投资者则成为主要的边际买家，其中直接买入占49.0%，通过公募基金间接买入又占14.6%。在市场见顶后，机构投资者快速降低敞口，而散户，尤其是折扣券商客户，在价格动量已经恶化的情况下仍继续加仓。
这些证据也挑战了“机构投资者正确反映了未来基本面”的观点：在见顶前吸引机构资金流入最强的科技股，随后反而录得最差的回报。
关键启示是：“聪明钱”并不一定会主动纠正错误定价。相反，证据更支持这样一种泡沫框架：理性的套利者也会参与泡沫行情，并最终通过同步卖出来触发去杠杆与头寸出清。
映射到日本股票市场，这类研究中的“机构卖出”可能表现为海外投资者资金流方向反转；而散户与公募基金承接供给，则可能体现在个人投资者、投资信托资金流入，以及信用买入余额上升。
1.2 对冲基金并非纠正泡沫，而是参与泡沫
Brunnermeier 与 Nagel 在《对冲基金与科技泡沫》（Hedge Funds and the Technology Bubble，2004）中研究了互联网泡沫时期对冲基金的作用。结论显示，对冲基金并不是纠正错误定价的套利者，反而也是泡沫的参与者。作者利用 SEC 13F 申报资料，重建主要对冲基金经理的季度美股持仓，并分析他们对“科技板块”的暴露。该板块由高市销率（P/S）的纳斯达克股票构成。
研究的核心发现是：相对于市场组合，对冲基金长期超配科技股，并没有试图通过做空来刺破泡沫。与此同时，论文也强调，对冲基金在继续参与泡沫的同时，实际上已经在市场见顶前开始降低敞口。
到1999年9月，对冲基金组合中的科技股权重升至29%，显著高于市场组合的17%；但对冲基金相对于市场的超额科技敞口，大约在纳斯达克见顶前六个月就已经达到峰值。之后，虽然在2000年3月市场见顶时，对冲基金仍然超配科技股，但其相对市场组合的超配幅度已经开始收窄，并在2000年底逐步收敛至接近市场权重。
在个股层面，对冲基金也会在股价暴跌前减持部分持仓，并轮换到仍有进一步上涨空间的科技股。这样一来，它们既能继续参与上涨行情，也能避开相当一部分随后的下跌。
这项研究的关键启示是：理性且专业的投资者并不一定会纠正泡沫。在存在套利风险、同步风险和资金流约束时，暂时顺势参与泡沫、同时寻找退出窗口，而不是逆势对抗泡沫，本身可能是一种理性策略。
1.3 如果卖出无法同步，理性投资者也无法刺破泡沫
如前所述，实证证据显示，对冲基金等理性且专业的投资者，往往会参与泡沫，而不是与泡沫对抗。Abreu 与 Brunnermeier 在《泡沫与崩盘》（Bubbles and Crashes，2003）中提出了一个理论模型，说明仅仅存在理性套利者，并不必然导致泡沫立即被纠正。
关键在于“同步风险”（synchronization risk）：套利者在不同时间点认识到资产被高估，因此无法充分协调卖出时点。虽然所有投资者都预期泡沫最终会破裂，但退出太早意味着放弃后续上涨收益；退出太晚则可能被困在暴跌中。因此，投资者继续留在泡沫中，可能是理性的。
该研究提出，真正触发泡沫破裂的，并不是负面新闻本身，而是新闻事件或急剧的价格下跌，使投资者的卖出时点趋于一致。当套利者累计卖压超过行为交易者——即那些基于过度乐观或趋势跟随而支撑高估资产的有限理性投资者——所能承接的供给规模时，泡沫才会破裂。
1.4 经验不足的投资者更容易外推趋势
Greenwood 与 Nagel 的《缺乏经验的投资者与泡沫》（Inexperienced Investors and Bubbles，2009）研究了经验不足的投资者在资产价格泡沫形成中的作用。作者以公募基金经理的年龄作为投资经验的代理变量，并排除对冲基金。研究显示，年轻经理在1998年初期对科技股略微低配，但随着科技股持续跑赢，他们逐步提高持仓。
这种行为不应简单理解为传统意义上的动量投资——即机械地买入近期赢家——而更像是由适应性预期驱动的趋势跟随：投资者基于有限的市场经历，把近期价格上涨外推到未来。
实验资产市场研究表明，经验较少的参与者更容易依据过去价格趋势来预测未来价格；而曾经历泡沫和崩盘的参与者，再次制造类似泡沫的概率更低。该论文说明，这些在实验室环境中观察到的规律，同样适用于受过专业训练的基金经理。
具体而言，年轻经理倾向于在科技股录得强劲回报后提高科技敞口，在价格下跌后降低持仓；而在年长经理中，并未观察到类似模式。此外，年轻经理的影响还被流入其基金的大量新增资金进一步放大。
不过，几乎没有证据表明年轻经理在科技行业内部拥有更强的选股能力。他们在泡沫见顶前确实取得更好表现，但在泡沫破裂后显著跑输。因此，论文的结果更支持这样的解释：年轻经理基于较短的市场经验，过度外推近期价格上涨，而不是因为他们对新技术拥有更深理解。
作者还把分析扩展到“为什么泡沫会周期性重现”这一更广泛的问题。其观点是：经历过泡沫并遭遇崩盘的投资者，更少参与下一轮泡沫；但随着缺乏这些记忆的新一代投资者进入市场，购买高估资产的条件又会重新出现。
这一观点与 Galbraith（1993）的观察一致：“金融记忆最多只能持续大约20年。通常，这正是一次灾难的记忆被彻底抹去所需要的时间。”
2. 当前日本股票市场应跟踪哪些关键指标？
这就引出了两个问题：究竟是什么导致了互联网泡沫破裂？如果希望提前识别类似风险，应该观察哪些地方？
我们的最终结论是：对于导致互联网泡沫破裂的单一因素，学术界并没有一致结论。更合理的理解是，多个因素同时累积并相互强化，最终导致头寸解除。因此，未来需要并行监控多类潜在因素。
2.1 股票供给：限售期到期、IPO 与二次发行（主要在美国）
例如，Ofek 与 Richardson 在《互联网狂潮：互联网股价的上涨与下跌》（DotCom Mania: The Rise and Fall of Internet Stock Prices）中，将限售期到期和内部人卖出视为互联网泡沫破裂的触发因素。
该研究认为，泡沫之所以能够持续，并不是因为没有人意识到价格被高估，而是因为那些认为价格过高的投资者，受制于制度与现实层面的卖空约束，无法获得足够的定价权。论文指出，2000年春季大量 IPO 后限售期集中到期，导致卖方突然大量涌入市场，包括内部人和风险投资者；这些群体的乐观程度低于原有投资者，因此构成了泡沫破裂的重要触发因素。
不过，这一观点也存在争议。前述 Griffin、Harris、Shu 与 Topaloglu（2011）认为，IPO 和限售期到期等股票供给因素，并不足以解释泡沫破裂的精确时点，因此难以将其视为价格反转的主要原因。
目前，越来越多 AI 相关公司——尤其是 AI 模型、云计算、数据中心和存储等领域——已经宣布或预计将宣布 IPO、普通股增发以及可转债发行，尤其集中在美国市场。
现阶段，直接认定这些新增股票供给会成为类似互联网泡沫时期限售股解禁那样的全市场反转催化剂，可能仍为时尚早。但 AI 生态系统内部的潜在股票供给压力，确实正在积累。
2.2 利率：成长股久期与外部融资环境
利率是另一个重要因素。利率上升会降低未来现金流的现值，而这种影响对成长股尤其明显。此外，利率上升会抑制资本开支，恶化外部融资条件，并加重企业利息负担。
互联网泡沫时期，美国经济强劲扩张，美联储在1999年6月至2000年5月期间，将联邦基金目标利率从4.75%上调至6.50%。泡沫在2000年3月见顶，正处于紧缩周期中段。由此可以认为，利率上升削弱了高估值成长股、亏损企业，以及依赖外部融资企业的韧性。
随后，到2000年底，美联储的风险评估转向经济走弱；2001年开始进入大幅降息阶段。
与之相比，当前环境与2000年前后的美联储加息周期有明显差异。2026年7月初美国就业数据弱于预期后，摩根士丹利美国经济团队仍预计2026年内不会再次加息，并将在2027年3月恢复降息。
此外，中东紧张局势缓和后油价下降，也帮助减轻了市场对持续高通胀的担忧。不过，如果利率走势明显高于当前预期，那么对 AI 与半导体相关股票的影响仍可能十分显著。
2.3 投资者资金流：海外投资者转向卖出，投资信托与散户承接
我们还需要密切观察投资者资金流。Griffin、Harris、Shu 与 Topaloglu（2011）指出，在互联网泡沫见顶后，买入科技股的往往是散户，而不是机构投资者。日本交易所按投资者类别统计的数据，也能看到类似图景。
2000年4月起，海外投资者转为净卖出；但即使市场见顶后，投资信托仍持续买入。在这里，海外投资者可以视为机构投资者的代理变量；投资信托则代表国内股票需求，其中也包含个人投资者通过基金渠道投入的资金。
个人投资者在当时总体仍为净卖出，但这种现象并不限于该阶段。由于“个人投资者”类别还包含公司创始人和大股东减持，以及居民家庭组合再平衡，因此这一指标反映的并不只是短期散户情绪。
回到当前，海外投资者同样保持旺盛买盘，但投资信托目前并没有明显的净资金流趋势。一种可能是个人投资者正在 AI 相关股票内部进行轮动；另一种可能是个人资金更多流向海外市场，而不是日本股票。
与此同时，也不能排除未来散户资金逐步累积的可能性。总体而言，我们仍需要把海外投资者资金流，视为决定日本股票长期趋势的重要变量。
从信用买入余额也可以看出，目前个人投资者杠杆买入的过热程度仍然有限。信用买入余额虽然已经达到2002年8月有数据以来的最高水平，但其占整体市场市值的比例并未出现特别明显的抬升。
旧金山联邦储备银行在2000年的一封经济简报中曾指出，1999年底至2000年初融资交易快速增长；目前尚未看到同样的迹象。
不过，即使全市场层面的信用买入余额/市值比率仍较平稳，也不排除在 AI、半导体和数据中心等特定主题内部，融资买盘已经局部积累。
2.4 盈利：修正趋势比修正水平更重要
互联网泡沫与当前环境之间，一个关键差异在于企业基本面。1990年代末，很多市场领涨公司并不盈利；而今天，大量 AI 相关公司已经创造可观的利润与现金流。
此外，实际公布的盈利和公司指引持续高于分析师预期。日本高 AI Beta 股票的盈利修正——以盈利上调与下调的净平衡衡量——自去年年中以来一直呈上行趋势。强劲的盈利增长，帮助投资者为“这一次不一样”提供依据，并继续坚守 AI 与半导体主题。
但投资者应该密切关注这一修正趋势是否失去动能。历史上，AI 相关股票价格与盈利预期高度同步。关键不只是修正水平本身，还包括修正趋势的方向。
即便盈利修正仍为正，只要上调幅度开始放缓，也可能拖累已经包含高预期的 AI 相关股票。考虑到当前估值中已经嵌入较高乐观程度，即使只是温和的盈利下修，也可能引发不成比例的大幅抛售。
2.5 新闻流：市场是否会从“追逐好消息”转向“放大坏消息”？
最后一个观察维度是新闻流。互联网泡沫时期，市场对新闻的反应方式也发生了显著变化。见顶前，销售增长、商业联盟、IPO、网站流量等主题通常被积极解读；但越接近市场顶部，投资者越开始敏感地关注同一家科技公司的负面风险，例如现金消耗、会计质量、监管和限售期到期。
例如，Barron’s 在2000年3月发表的《Burning Up》文章指出，大量互联网公司可能会在短时间内耗尽可用现金。这里最重要的并不是某一条新闻单独解释了泡沫为何破裂，而是这些新闻在同步投资者卖出时点方面发挥了作用。
当前由 AI 与半导体推动的市场中，股价同样会对多类新闻剧烈波动，包括相关公司 IPO 的猜测、监管机构表态、超大规模云厂商的资本开支计划，以及成本能否向终端产品价格传导等。我们已经看到，市场对负面消息的反应似乎正逐渐变得更强烈。
3. 结论：海外投资者资金流反转，是最重要的信号
互联网泡沫给出的关键经验是：泡沫拐点并不会由某一个单独的负面催化剂产生，而是在多个因素同时出现、并使机构投资者卖出行为趋于同步时形成。
在当前 AI 与半导体行情中，从公募基金资金流、信用交易余额占市值比例等指标看，尚未出现明确的、由散户主导的全面过热。相反，当前行情的核心推动力仍是海外投资者现货买盘和趋势动量。
因此，在跟踪利率、盈利预期、IPO 与二次发行，以及市场对新闻反应方式变化的同时，我们最关注的是：这些因素是否会触发 Abreu 与 Brunnermeier（2003）所描述的“卖出时点同步”，并推动 Griffin、Harris、Shu 与 Topaloglu（2011）所记录的机构投资者从买入转向卖出。
如果海外投资者转为净卖出，而个人投资者、公募基金和融资交易者成为主要承接方，我们会把这视为市场结构正在变得更加脆弱的证据，其脆弱性可能逐渐接近互联网泡沫时期。
从因子角度看，只要 AI 与半导体行情持续，当前市场风格——偏好成长、高动量、大盘和高波动股票——可能继续维持。相关讨论参见《我们正在回到1999年吗？》（2026年5月14日）。
另一方面，如果 AI 与半导体行情反转，上述因子可能面临显著的均值回归压力。
在这一背景下，我们认为特别值得关注的并不是纯粹的价格动量，而是由基本面支撑的动量，也就是“盈利修正因子”（Revision factor）。
在互联网泡沫时期，市场见顶后，12×1个月价格动量因子发生剧烈回撤，而盈利修正因子则相对有韧性。我们认为，这一次也可能出现类似模式。
如果 AI 与半导体行情继续，盈利修正因子仍可参与上涨；即使行情反转，它也可能表现得更具防御性。另一个值得关注的候选因子是“盈利窗口动量”（Earnings Window Momentum），该因子与盈利修正因子高度相关，而且历史上回撤小于传统价格动量。
此外，Earnings Window Momentum 由于与 Revision 因子具有较高相关性、且历史回撤幅度相对传统价格动量更小，也可能成为另一种具有吸引力的替代选择。
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