Strasmore Research
深度解析 Matt Connor作者： Matt Connor · 更新於 2026-07-25

2020年3月24日市場轉折點

逐分鐘重現2020年3月24日：崩跌與搶現金潮、聯準會不同以往的方案、類股廣度，以及從未發生的回測。

2020年3月23日，聯準會宣布無上限資產購買計畫——未設定規模上限的量化寬鬆——並首次推出購買公司債的融通機制。市場在2020年3月24日給出答案：新冠紓困行情，創下美國股市有紀錄以來最大單日漲幅之一，事後回顧，這一天也是新一輪多頭市場的第二天。真正的底部，其實在聯準會發布聲明的前一個下午就已收盤確立。

轉折前的崩跌

崩跌本身有獨立頁面；這裡是該頁面所依據的逐日紀錄——從歷史高點到底部的每一段交易，並附上10年期公債殖利率（基點）：

查詢SPY日收盤、回撤與10年期殖利率 — 2020年2月19日至3月23日
每個數據背後的精確 SQL 語法
WITH daily AS (
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
        round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS close_usd
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2020-02-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-24 04:00:00')
    GROUP BY et_date
    HAVING et_date >= toDate('2020-02-19') AND et_date <= toDate('2020-03-23') AND close_usd > 0
)
SELECT
    toString(d.et_date) AS session,
    d.close_usd,
    round((d.close_usd / (SELECT max(close_usd) FROM daily) - 1) * 100, 1) AS drawdown_pct,
    round(t.yield_10_year * 100) AS y10_bps
FROM daily AS d
LEFT JOIN global_markets.treasury_yields AS t ON t.date = d.et_date
ORDER BY d.et_date

自 2020-02-19 的歷史收盤高點 $338.31 起，SPY 至 2020-03-23 已跌至 $222.51——跌幅達 -34.2%，跌勢中的每一段交易都落在面板的 24 列內。

殖利率這一欄是關鍵線索。在 2020-03-09 期間，10年期殖利率從 156 個基點暴跌至當時的紀錄低點 54——典型的資金湧向安全資產，資金從股市撤出轉入債市。隨後這個模式瓦解：到了 2020-03-18，殖利率已翻倍不止，來到 118 個基點，而 SPY 的跌幅卻從 -18.9% 加深至 -28.8%。股票與公債同時下跌，這是強制拋售的特徵——持有者為了籌措現金，賣出任何還有人出價的資產。到了3月中旬，這場危機的核心已是信用體系本身的運作機制，而非股票價格。

聯準會實際宣布了什麼——以及哪些措施未能奏效

降息早已試過。按時間順序排列，每項措施皆可於上方面板查閱：

  • 2020-03-03 — 緊急降息兩碼，為2008年以來首次在會議間降息。SPY收於$300.34，自高點回落-11.2%，跌勢持續。
  • 3月15日，週日 — 利率降至零，外加7,000億美元資產購買計畫。下一個交易日，2020-03-16，收於2月高點下方-29.2%——為整波崩跌中表現最差的單日之一。
  • 3月23日，美東時間上午8點 — 聯準會取消上限：美國公債與房貸抵押證券的購買將「依所需金額」持續進行，不設上限。同時附帶推出初級市場公司信貸機制與次級市場公司信貸機制——聯準會史上首次購買公司債的工具——以及重啟用於支持消費者信貸的定期資產擔保證券貸款機制。SPY當日下午仍收於空頭低點。
  • 3月24日 — 即下文所述之交易時段。前一夜，國會就規模約2兆美元的《冠狀病毒援助、救濟與經濟安全法案》達成共識；該法案於3月27日簽署，落在下文記載的三日反彈區間內。

3月23日的方案與先前嘗試有兩項設計差異。固定規模的計畫有其終止日期，壓力市場能夠看穿這個期限；「依所需金額」則無此問題。而公司信貸機制則將公共買家直接置入已凍結的信用市場管道之中。這些差異是否為關鍵因素，屬於主觀判斷；市場記錄顯示了這個順序——兩次升級、持續下跌、第三次設計變更，隨後出現轉折。

一日行情，一列呈現

查詢SPY於2020年3月24日 — 轉折，逐筆記錄
每個數據背後的精確 SQL 語法
WITH
    (
        SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-23 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-24 04:00:00')
    ) AS prior_rth_close
SELECT
    round(prior_rth_close, 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_open,
    round((toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS gap_pct,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS rth_low,
    formatDateTime(toTimeZone(argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 'America/New_York'), '%H:%i') AS low_et,
    round(maxIf(toFloat64(high), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS rth_high,
    round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_close,
    round((toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS day_change_pct,
    round((minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS low_vs_prior_pct,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS day_shares_m,
    countIf((toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS rth_minute_bars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-24 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-24 23:59:00')

自3月23日收盤價$222.51——該熊市最終收盤價——起，SPY跳空開高+5.4%，以$234.42開盤，在開盤後幾分鐘內（美東時間09:31）觸及盤中低點$233.8，此後便再也未回到該價位：收盤報$243.59，當日上漲+9.5%。一輪在首分鐘即印出低點的反彈，正是收於最低點的崩盤之鏡像。然而，一列數據便足以抹平路徑——下方半小時走勢圖顯示了該交易時段必須消化的回檔。

盤勢輪廓

查詢SPY半小時走勢 — 2020年3月24日常規交易時段
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT
    formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
    round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS bucket_close,
    round(min(toFloat64(low)), 2) AS bucket_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-24 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-24 23:59:00')
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_time
ORDER BY et_time

這張圖表很誠實：路徑確實轉折了。233.8 美元的低點在開盤第一分鐘就出現，且之後再也沒有回測——單邊走勢的這部分是真實的。但在中午時段觸及 242.24 美元後，盤勢回吐了兩個小時——13:30 時段收在 237.25 美元，14:00 時段打出午後最深低點 235.05 美元——這段走勢原本可能讓今天變成又一次失敗的反彈。然而，這波回吐穩穩守在開盤低點之上，最後半小時更交出全日最高時段收盤價 243.59 美元，成交量 34.7 萬股——是這 232.4 萬股交易日中最重的時段，甚至超越開盤的 27.3 萬股。盤中回檔找到買盤，接著在峰值成交量下收於高點。

廣泛反彈，還是集中拉抬？

指數可以被少數幾檔巨型股拉高。這次並非如此。十二檔基金——三檔主要指數追蹤基金加上九檔標普類股基金——在相同的兩個收盤日表現：

查詢2020年3月24日各指數與產業ETF — 全面上漲，週期股領先
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT
    ticker,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959 AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2020-03-23')), 2) AS mar23_close,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959 AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2020-03-24')), 2) AS mar24_close,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959 AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2020-03-24')) / argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959 AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2020-03-23')) - 1) * 100, 1) AS change_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'DIA', 'QQQ', 'IWM', 'XLE', 'XLI', 'XLF', 'XLK', 'XLY', 'XLV', 'XLU', 'XLP')
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-23 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-25 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY change_pct DESC

所有 12 均收高。能源（XLE）以 +16.4% 領漲，工業（XLI，+12.8%）與金融（XLF，+12.7%）緊追在後——這些是市場對經濟最敏感的角落，也是政府停擺最先威脅的領域。道瓊追蹤基金 DIA 上漲 11.3%——這是該週「1933年以來最佳單日表現」頭條背後的漲幅，這項最高級紀錄歸因於道瓊更長的價格歷史。最小漲幅落在典型的防禦性類股，必需消費品（XLP，+5.1%）與醫療保健（XLV，+7.4%），而那斯達克100的 QQQ（+7.7%）落後於 SPY 的 +9.5%。由週期性類股領漲、全面收紅的盤勢，與少數巨型股集中拉抬的格局恰恰相反——廣度是當日走勢的特徵。

這波漲勢到底有多歷史性？

「1933 年以來最大單日漲幅」是當週報紙上的道瓊統計數字。以下是我們自己的數據所能驗證的範圍，限定在它實際涵蓋的內容：

查詢2020年3月24日與SPY每分鐘逐筆紀錄的歷年排名
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT
    countIf(isFinite(day_pct)) AS sessions_measured,
    toString(min(et_date)) AS first_session,
    round(mar24_d, 1) AS mar24_gain_pct,
    countIf(isFinite(day_pct) AND day_pct > mar24_d) AS bigger_days,
    countIf(isFinite(day_pct) AND day_pct > mar24_d) + 1 AS mar24_rank,
    arrayStringConcat(arraySort(groupArrayIf(toString(et_date), isFinite(day_pct) AND day_pct > mar24_d)), ', ') AS bigger_day_dates,
    round(mar26_b, 1) AS burst3_gain_pct,
    countIf(isFinite(burst3_pct) AND burst3_pct > mar26_b) AS bigger_bursts,
    round(mar24_r30, 2) AS vol_vs_30d,
    round(mar24_r250, 2) AS vol_vs_250d,
    round(mar24_shares / 1e6, 0) AS mar24_shares_m
FROM (
    SELECT
        et_date, day_pct, burst3_pct,
        max(if(et_date = toDate('2020-03-24'), day_pct, -999)) OVER () AS mar24_d,
        max(if(et_date = toDate('2020-03-26'), burst3_pct, -999)) OVER () AS mar26_b,
        max(if(et_date = toDate('2020-03-24'), shares / vol_avg_30, -999)) OVER () AS mar24_r30,
        max(if(et_date = toDate('2020-03-24'), shares / vol_avg_250, -999)) OVER () AS mar24_r250,
        max(if(et_date = toDate('2020-03-24'), shares, -999)) OVER () AS mar24_shares
    FROM (
        SELECT
            et_date,
            (close_usd / lagInFrame(close_usd, 1) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1) * 100 AS day_pct,
            (close_usd / lagInFrame(close_usd, 3) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1) * 100 AS burst3_pct,
            shares,
            avg(shares) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 30 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS vol_avg_30,
            avg(shares) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 250 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS vol_avg_250
        FROM (
            SELECT
                toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd,
                toFloat64(sum(volume)) AS shares
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY' AND window_start < toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
            GROUP BY et_date
            HAVING close_usd > 0
        )
    )
)
GROUP BY mar24_d, mar26_b, mar24_r30, mar24_r250, mar24_shares

自 2003-09-10 —— 我們分鐘數據的第一個交易時段 —— 以來，SPY 共記錄了 5613 筆收盤對收盤的每日報酬。2020 年 3 月 24 日的 +9.5% 排名為 第 3：正好有 2 個交易時段擊敗它（2008-10-13, 2008-10-28），全都落在 2008 年 10 月恐慌期間。連續三天的走勢更為罕見：從 3 月 23 日收盤到 3 月 26 日收盤的 +17.5% 漲幅，在整個樣本中只有 0 次的三日漲幅比它更大。在這個資料庫能查驗的所有範圍內，沒有什麼能與這波爆發相匹配。

成交量則訴說著較為平靜的故事：232 百萬股 SPY 成交量，是過去一年日均量的 2.86 倍 —— 卻僅是前 30 個交易日日均量的 1.12 倍。相對於任何一段正常的歷史時期，這樣的交易活動都堪稱異常；但相對於它之前那幾週的崩跌，這不過是風暴中的又一個交易日。歷史性的轉折，並不會用歷史性的成交量來宣告自己的到來。

三日急彈

查詢SPY收盤價，2020年3月23日至26日 — 三日噴發
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT
    toString(et_date) AS session,
    close_usd,
    round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
    shares_m
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-20 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-26 23:59:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
WHERE et_date >= toDate('2020-03-23') AND et_date <= toDate('2020-03-26')
ORDER BY et_date

反轉立刻加劇：24日上漲9.5%，25日上漲1.3%，26日上漲5.9%——連續三個交易日，就抹去了數週的崩跌，在上述樣本中找不到更大的三日漲幅。2020年3月的走勢刻意呼應2009年3月：兩次都是決定性的政策回應在低點附近出現，第一波反彈猛烈，而機會最大的那一天，當天早上看起來與又一次熊市反彈無異。

反彈有守住嗎？

當時市場的共識解讀是「熊市反彈」，而質疑者手上也有自己的證據：十一個交易日之前，盤面才剛出現過一波規模幾乎相同的漲勢——從2020-03-12的$248.1漲到2020-03-13的$270.93——結果隔天就收在$239.41，創下整波崩盤最慘的一天。一根紅K什麼都證明不了。讓3月24日與眾不同的是後續走勢：

查詢守住了嗎？未曾到來的再測試，與兩段復甦時鐘
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT
    round(ath_close, 2) AS feb19_ath_close,
    round(bottom_close, 2) AS mar23_bottom_close,
    toString(rec_date) AS recovery_date,
    countIf(et_date > toDate('2020-03-23') AND et_date <= rec_date) AS sessions_to_new_high,
    dateDiff('day', toDate('2020-03-23'), rec_date) AS days_low_to_new_high,
    dateDiff('day', toDate('2020-02-19'), rec_date) AS round_trip_days,
    round(minIf(close_usd, et_date > toDate('2020-03-23') AND et_date <= rec_date), 2) AS lowest_close_after,
    toString(argMinIf(et_date, (close_usd, et_date), et_date > toDate('2020-03-23') AND et_date <= rec_date)) AS lowest_close_date,
    round((minIf(close_usd, et_date > toDate('2020-03-23') AND et_date <= rec_date) / bottom_close - 1) * 100, 1) AS closest_retest_pct,
    toString(peak07_date) AS peak_2007_date,
    toString(rec07_date) AS recovery_2013_date,
    dateDiff('day', peak07_date, rec07_date) AS round_trip_2008_days
FROM (
    SELECT
        et_date, close_usd, ath_close, bottom_close, peak07_date,
        min(if(et_date > toDate('2020-03-23') AND close_usd >= ath_close, et_date, toDate('2099-01-01'))) OVER () AS rec_date,
        min(if(et_date >= toDate('2008-01-01') AND close_usd >= peak07_close, et_date, toDate('2099-01-01'))) OVER () AS rec07_date
    FROM (
        SELECT
            et_date, close_usd,
            max(if(et_date = toDate('2020-02-19'), close_usd, -999)) OVER () AS ath_close,
            max(if(et_date = toDate('2020-03-23'), close_usd, -999)) OVER () AS bottom_close,
            max(if(et_date >= toDate('2007-01-01') AND et_date < toDate('2008-01-01'), (close_usd, et_date), (-999., toDate('1970-01-01')))) OVER () .1 AS peak07_close,
            max(if(et_date >= toDate('2007-01-01') AND et_date < toDate('2008-01-01'), (close_usd, et_date), (-999., toDate('1970-01-01')))) OVER () .2 AS peak07_date
        FROM (
            SELECT
                toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY' AND window_start < toDateTime('2021-01-01 00:00:00')
            GROUP BY et_date
            HAVING close_usd > 0
        )
    )
)
GROUP BY ath_close, bottom_close, rec_date, peak07_date, rec07_date

回測始終沒有出現。3月23日之後，SPY的最低收盤價是$243.59——落在2020-03-24，也就是紓困案帶動反彈的那一天。此後市場收盤價再也沒有回到距底部9.5%以內的位置。疫情前高點$338.31在2020-08-18收復——距低點103個交易日，從歷史高點回到歷史高點，一趟來回花了181天。用同樣方式計算的2008年對照組：SPY的2007-10-09高點，直到2013-03-14才見到新的收盤高點，相隔1983天。兩次危機，兩種速度，一個已經改變自身代謝節奏的市場。

這一天教會我們的事

三張值得內化的收據。第一，跳空缺口完成了大部分工作：當日漲幅有很大一部分在開盤前就已存在——任何等待正規交易時段才進場的人，整天都在追高——隔夜跳空缺口的機制以最大振幅展現。第二，底部出現在確認之前：3月23日的收盤價就是低點，唯有在像今天這樣拒絕再次回測該低點的交易日之後，才能看出這一點。第三，速度是雙向的：同樣的市場結構，既將-34.2%的跌幅壓縮進上方24的欄位中，也將初步反彈壓縮進三個交易日之內。速度是這個時代市場管線的特性，與好消息或壞消息無關。

那一週的懷疑論者並非傻瓜：廣度、爆發力、從未出現的回測——每一張將3月24日與失敗反彈區分開來的收據，都只能在事後回顧時衡量。熊市反彈與新牛市的差別，在第一天是看不見的，但在幾個月內就會變得毫無疑問。

新冠反彈常見問答

2020年3月24日發生了什麼事？

聯準會宣布無限量化寬鬆後的第一個完整交易日：SPY 開盤跳空上漲 +5.4%，收盤上漲 +9.5% — 在我們分鐘數據涵蓋的 5613 個交易日中，這是第 3 大單日漲幅，僅次於2008年10月的兩個交易日。

聯準會在2020年3月23日宣布了什麼？

無限量購買國債與房貸抵押證券——「以所需數量」——同時推出初級市場與次級市場公司信貸機制，這是聯準會首次設立購買公司債的工具，並重啟用於消費者信貸的定期資產擔保證券貸款機制。聲明在美東時間上午8點、開盤前發布；SPY 當天仍收在熊市低點。

2020年3月23日是新冠崩盤的最低點嗎？

是的，就收盤價而言：SPY 的低收盤價 $222.51 出現在3月23日，聯準會宣布後數小時。此後從未再觸及——之後的最低收盤價出現在 2020-03-24，比底部高出 9.5%。

股市何時收復新冠前的高點？

SPY 首次收盤突破2020年2月19日的歷史收盤高點是在 2020-08-18，即觸底後 103 個交易日——一趟 181 天的往返，相較之下，2008年崩盤的同等旅程用了 1983 天。

在新聞發布後買入，仍能獲得不錯的回報嗎？

常規交易開始前，開盤已跳空上漲 +5.4%，當天持續攀升——之後每個進場點的成本都高於前一個收盤價，且仍遠低於2020年8月復甦時的市場水準。

數據說明
  • 收盤價為常規交易時段（美東時間上午9:30至下午4:00）分鐘數據的最後一筆成交價；可能與官方拍賣收盤價相差幾分錢。
  • 復甦日期僅計價格；總回報指標（股息再投資）在計算上會更早收復。
  • 10年期公債殖利率採用財政部每日序列的交易日數據；基點為百分點的百分之一。
  • 排名面板的樣本始於 2003-09-10——本頁所稱「自2003年起」即指此時間範圍，而非所有記錄的市場歷史。

上方每個面板都是對歷史數據的已儲存、已版本化查詢——展開 SQL 即可查看各項衡量方式。想親身體驗這一天，而不只是閱讀嗎？這是 Strasmore Labs 交易模擬器中可遊玩的場景之一。

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