忘掉企业财报、美联储会议和宏观经济数据吧。GMI创始人劳尔·帕尔认为，这些都不过是"噪音"，只会分散投资者对市场真正驱动因素的注意力。
帕尔声称，过去15年间，纳斯达克100指数与全球流动性的相关性高达惊人的97%。这意味着，股市几乎所有的波动都可以用全球货币供应量的变化来解释，而非公司基本面或政策决策。
这位分析师强调，将纳斯达克100指数与全球流动性进行对比的图表，才揭示了真实图景。当他第一次看到这种吻合时，对其精确性感到震惊。这一发现构成了"万物代码"概念的基础，帕尔自2023年起便在其分析公司GMI中发展这一理论。
给投资者的实用启示
这一论点引出了一个关键的实际结论：如果市场随流动性而动，那么对投资者而言，最重要的技能就是预测货币供应量的变化，而非分析个别的企业或政治新闻。
社区对帕尔声明的反应褒贬不一。分析师迈克尔·范·德·波普称赞这张图表"卓越"，并指出比特币虽然暂时打破了相关性，但迟早会回归，并可能迅速积聚动能。其他专家，如扎克·汉弗莱斯，则质疑流动性何时会重返加密货币市场，以及是否应预期大规模资本轮动。
然而，部分评论者对此持怀疑态度。批评者质疑其方法论，询问帕尔是否在无时间滞后的情况下得出0.97的相关系数，并称该分析"可疑"。另有人指出，流动性与市场的强关联早已为人所知，关键问题不在于相关性本身，而在于对未来全球货币供应量变化的预测精度——而这正是决定指数预期值的因素。
专家观点：帕尔的理论是一个强有力的呼吁，要求人们从宏观资金流而非微观经济细节的角度审视市场。然而，97%的相关性是一个统计上的"伪影"，并不能保证未来的结果。投资者面临的主要挑战，不仅仅是承认这种关联，而是学会可靠地预测全球流动性的变化——这本身就是一项极高难度的任务。