高盛將量化金融的邏輯移植到綠茵場，用預測市場走勢的方法，預測2026年世界杯西班牙奪冠概率最高。

5月29日，追風交易臺消息，高盛Jan Hatzius團隊發布最新研究，基于蒙特卡洛模擬與Elo評級體系，給出西班牙26%的奪冠概率，法國19%居次，阿根廷14%列第三，巴西8%，英格蘭和荷蘭均約5%。

模型同時預測，德國將在16強賽被法國淘汰，英格蘭和巴西、阿根廷和葡萄牙將上演兩場備受矚目的四分之一決賽。

與此同時，高盛指出模型存在明顯局限，足球的內在不可預測性，使得統計顯著性始終有限，這與押注高波動資產時的處境如出一轍。

用金融建模拆解足球：Elo評級是"核心因子"

高盛的預測框架，與其構建宏觀經濟模型的思路高度相似：先確立核心定價因子，再疊加多維修正變量。

模型以1978年以來約2萬場國際正式比賽為樣本，采用泊松分布描述每支球隊的進球數，核心驅動變量是交戰雙方的Elo評級差值。

Elo系統最初用于給國際象棋棋手排名，目前的足球Elo評級將西班牙列為第一，阿根廷第二，法國第三，這與FIFA官方排名存在出入。

（FIFA官方男子國家隊排名）

在此基礎上，模型疊加了四類修正因子：

• 進攻天賦：統計各國隊員在頂級俱樂部聯賽中的進球排名，高盛以各隊進入歐洲頂級聯賽射手榜前50名的球員數量（上限4人）作為代理變量。
• 近期勢頭：以球隊近10場正式比賽進球數，以及對手近5場失球數衡量。
• 心理與制度因素：衛冕冠軍往往表現不及預期（"冠軍低谷"效應），唯一近期例外是法國2018-2022年；首次參加世界杯的球隊則傾向于超預期發揮；此外，除英格蘭外，主要足球強國普遍享有賽事加成。
• 地理因素：主場效應、首都與賽場距離、低海拔國家出戰高海拔賽場的劣勢，以及賽場氣溫與球隊本國氣溫之間的差異。

這一邏輯與金融定價并無本質區別：基本面估值（Elo）提供錨點，動量、情緒與外部環境因素則構成溢價或折價的來源。

路徑即命運：抽簽結果影響幾乎不亞于實力

在足球世界杯中，奪冠概率不僅取決于球隊實力，更取決于對陣路徑。這與投資回報不僅取決于資產質量、更取決于市場時機的邏輯，如出一轍。

高盛通過重新隨機化小組抽簽（保持各檔次球隊分布不變）并重跑模擬，量化了抽簽運氣的影響。結論顯示：

• 德國是本屆抽簽運氣最差的球隊，因為模型預測他們將在16強賽與法國相遇。
• 阿根廷則是運氣最好的球隊，因為他們很可能要到決賽才會面對排名第一的西班牙。

這一發現直接影響了各強隊的最終勝率：

• 法國雖然擁有頂級的進攻天賦，卻因大概率在半決賽提前撞上西班牙而被壓低賠率；
• 阿根廷雖背負"衛冕冠軍低谷"效應，但受益于較為順遂的晉級路徑，奪冠概率仍達14%。

英格蘭則面臨雙重拖累。一方面有歷史數據顯示英格蘭在大賽中系統性低于Elo評級所暗示的水平。

另一方面模型預測英格蘭大概率在墨西哥城面對東道主墨西哥，而高海拔、高溫的賽場環境對低海拔國家球隊構成明顯的地理劣勢。

模型的局限性，溫和49%的歷史相關性

高盛承認了模型的結構性盲區，這也是所有量化框架的共同局限。

歷史回測顯示，該模型預測進球差與實際進球差的相關性，在1978年以來所有世界杯比賽中為49%，2018年世界杯為43%，2022年世界杯為45%。

雖然較此前版本有所改善，但相關性整體仍屬溫和。高盛公布了模型盲區：

• 對非進攻端才能，例如法國和葡萄牙厚度極強的中場、守門員在點球大戰中的價值；
• 球員傷病狀態，如拉明·亞馬爾近期的傷病是否影響發揮；
• 個人賽季狀態，梅西和C羅離開頂級歐洲聯賽多年后競技水平幾何？巴黎圣日耳曼球員深度參與歐冠是否帶來額外紅利？
• 以及主教練因素，如安切洛蒂執教效應對巴西的潛在影響，均無法有效捕捉。

就預測結果與博彩市場的對比而言，高盛模型與主流賠率的主要分歧在于：模型超配西班牙和阿根廷，低配英格蘭和葡萄牙。

在2022年世界杯前，高盛該模型曾給出巴西24%、阿根廷21%、法國19%的奪冠概率預測，整體方向與博彩賠率吻合，但均未能預判阿根廷最終奪冠。

決賽劇本：從梅西"傳承"，到歷史輪回規律

高盛的模態預測半決賽對陣為法國對西班牙、巴西對阿根廷，兩支分別來自歐洲和南美的大陸冠軍。

西班牙（歐洲杯冠軍）與阿根廷（美洲杯冠軍），將在紐約上演"歐美超級杯（Finalissima）"式的決賽。

高盛預測西班牙將贏得其第二座世界杯獎杯，并援引了一條歷史規律。世界杯冠軍幾乎總是在歐洲隊與南美隊之間交替出現，唯一例外是巴西在1958年和1962年的連續奪冠。

報告還為這場決賽賦予了敘事色彩。屆時年滿39歲的梅西將出現在賽場，而亞馬爾將在紐約決賽前幾天迎來19歲生日，這將是一次象征性的"傳承時刻"。