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大型科技股财报冲击 × 资产历史表现

FAANG / NVDA / Meta 财报巨震后，科技板块 + 大盘 + 防御板块的连锁反应

单只大型科技股财报巨震时，QQQ + XLK 联动是常态，但持仓 SPY 的人也常常误判幅度。这一页用 7 次历史极端财报事件量化波及范围。

7 次历史样本
数据更新 2025-01-27
源 SEC · 央行 · Reuters · GDELT
方法 历史类比 + 蒙特卡洛
HISTORICAL ANALOGS · 历史类比

主要资产事件后表现分布

每行一个资产，三列分别为事件后 1 / 5 / 30 个交易日的中位数收益。括号内为样本量。绿色为正、红色为负。

资产 T+1 中位数 T+5 中位数 T+30 中位数
QQQ 纳指 100
+1.29%
区间 -3.5% / +3.9% · n=7
+2.46%
区间 -4.5% / +5.6% · n=7
+2.75%
区间 -7.6% / +7.5% · n=7
XLK 科技板块
+3.03%
区间 -4.0% / +5.7% · n=7
+2.91%
区间 -4.8% / +6.7% · n=7
+3.66%
区间 -9.0% / +8.8% · n=7
SPY 标普 500
+1.49%
区间 -1.8% / +2.2% · n=7
+0.81%
区间 -1.7% / +3.8% · n=7
+4.43%
区间 -4.7% / +5.7% · n=7
XLC 通信服务
+0.93%
区间 -3.6% / +1.7% · n=7
+1.58%
区间 -4.1% / +3.9% · n=7
-0.74%
区间 -4.9% / +5.7% · n=7
VIXY VIX 期货
-3.80%
区间 -6.0% / +9.3% · n=7
-7.39%
区间 -14.3% / +4.3% · n=7
-7.35%
区间 -24.3% / +27.5% · n=7
XLP 必需消费
-0.21%
区间 -0.8% / +1.3% · n=7
+0.43%
区间 -0.6% / +1.8% · n=7
+2.34%
区间 -0.2% / +6.8% · n=7
TLT 20+ 年长债
-0.18%
区间 -0.4% / +1.1% · n=7
+1.72%
区间 -1.5% / +3.0% · n=7
+0.71%
区间 -1.9% / +9.4% · n=7
GLD 黄金
-0.10%
区间 -1.5% / +0.8% · n=7
+1.43%
区间 -0.8% / +3.8% · n=7
+3.62%
区间 -2.0% / +11.4% · n=7
QQQ 纳指 100
T+1
+1.29%
-3.5 / +3.9
T+5
+2.46%
-4.5 / +5.6
T+30
+2.75%
-7.6 / +7.5
XLK 科技板块
T+1
+3.03%
-4.0 / +5.7
T+5
+2.91%
-4.8 / +6.7
T+30
+3.66%
-9.0 / +8.8
SPY 标普 500
T+1
+1.49%
-1.8 / +2.2
T+5
+0.81%
-1.7 / +3.8
T+30
+4.43%
-4.7 / +5.7
XLC 通信服务
T+1
+0.93%
-3.6 / +1.7
T+5
+1.58%
-4.1 / +3.9
T+30
-0.74%
-4.9 / +5.7
VIXY VIX 期货
T+1
-3.80%
-6.0 / +9.3
T+5
-7.39%
-14.3 / +4.3
T+30
-7.35%
-24.3 / +27.5
XLP 必需消费
T+1
-0.21%
-0.8 / +1.3
T+5
+0.43%
-0.6 / +1.8
T+30
+2.34%
-0.2 / +6.8
TLT 20+ 年长债
T+1
-0.18%
-0.4 / +1.1
T+5
+1.72%
-1.5 / +3.0
T+30
+0.71%
-1.9 / +9.4
GLD 黄金
T+1
-0.10%
-1.5 / +0.8
T+5
+1.43%
-0.8 / +3.8
T+30
+3.62%
-2.0 / +11.4

✓ 现场示例验证 · 最近一次事件

DeepSeek 冲击 NVDA -17%，AI 估值重构 (2025-01-27) 后 QQQ 的真实收盘价：
事件日 2025-01-27 QQQ 收 $510.97 30 个日历日后 2025-03-13 收 $465.39 计算： ($465.39 ÷ $510.97) − 1 = -8.92%
你可以用 yfinance.download("QQQ", start="2025-01-27", end="2025-03-13") 自己拉数据复算。
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EVENT TIMELINE · 历史事件

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方法说明：历史类比基于人工策划的事件清单 + yfinance 总回报数据。蒙特卡洛使用 joint sampling，从同一历史事件的资产收益向量整体抽样以保留资产间相关性。本页内容仅供参考，不构成投资建议。

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