如何判断经济数据对于货币走势的影响以及其时效性?
市面上的交易者,除了小部分用其他分析方法交易的,普遍分两派,最多人的方法就是技术分析,除此之外还有喜欢根据消息、数据公布的信息交易的人,他们有的喜欢做短时间的消息行情,有的喜欢做长线的基本面行情。

这次就说说关于数据判断方面的内容,由于美元是在分析和交易的过程中几乎无法忽略的因素,所以主要还是以美元作为例子分析,而其它货币的分析方法也是可以用同样的方法。

首先说说经济数据是什么,简单来说经济数据就是一个国家或地区对于过去一段时间里面把经济量化成一个数字,然后人们通过分析这个数字,看看之前经济发展的怎么样了,还有对于之后的经济发展进行预期。以美国为例子,大大小小的经济数据至少数百种,普通投资者要都看全甚至都研究全简直是不可能,而我们可以查看比如OECD公布的经济情况和预期,或者一些巨无霸数据比如非农、利率决议、GDP、CPI等为首的一般常规数据和一些美联储将会实施的政策作为参考。

在很多情况下,这里有一个连锁效应:非农就业人口增多,说明就业率提高,人人都有工作,那么每个人收入增多了,消费支出也会增多,市场需求同样增多的情况下,物价(CPI)自然会上升。市场上的每个人收入和支出都增多了,经济活跃起来,银行看到经济前景可期,每个人的收入增多那么还款能力更强,所以更愿意贷款给人们消费。在这样的情况下,美联储看到经济开始扩张,为防止经济过热,在利率决议的时候也开始了加息,而只要人们贷款的时候觉得未来的收入能够还的上,那么即使将来还款的时候要还多一点利息也愿意进行贷款,银行也一样愿意有多少贷多少钱出去,这时候市场欣欣向荣。所以,非农、利率决议、GDP、CPI等数据上比前值甚至预期要高的话,会利好美元的上涨,反之下跌。

所以,在公布数据的那一刻,如果数据公布值是高于预期则是立刻利好美元上涨,至于这个利好持续多久?这样就要分时间周期了,如果是做消息行情本身的话,这个数值跟市场预期有差距的时候,这个利好会持续一整天甚至一周以上的时间。当然也有反转的时候,交易更多的时候是交易预期本身,也就是说很多数据出来之前,市场已经对其数据有自己的预期,比如市场是利好,这时候已经累积了非常多的多头头寸,美元也是节节上升,当数据公布出来之后是符合预期但不是大幅好于预期,这时候就会出现“买消息,卖事实”,可能公布那一刻美元有个拉升,但是之后迅速回落下跌,跌到这个市场预期的起点甚至跌破这个价位都有可能。所以交易消息行情还是需要一定的经验在里面,这些经验需要在一次又一次的数据公布的时候观察市场变化,甚至在数据公布之前就要开始留意走势。

但是如果把周期放大一点去看,比如数周甚至数月,就可以看到无论如何,只要美国进入加息周期,那么美元在那段时间里面总体都是上涨,刚刚所说的“买消息,卖事实”,在这段时间里面只是上涨周期的一个小小的回调。

你能从这个图里面立刻认出2018年初到现在每一个利率决议和非农数据的行情吗?

在刚刚说到连锁反应的时候说到:一个数据的变化,会在某一些时段里面影响其它数据。那么会在多久影响到另一个数据甚至是行情呢?刚刚所说的连锁反应,影响到每个环节大概是两个月到三个月时间,就是非农就业多了(最好伴随薪资增速提高),两三个月后的CPI会有所提高,再过两三个月提振当季GDP,大概按这个节奏影响之后的数据。在这里注意一下,比如CPI的提高也会受到PPI和PMI等影响,因为工厂等商业成本提升之后,其成本必然转嫁到消费者身上,同样也是当月的PPI、PMI会导致两个月后的CPI上涨,其中所以也可以看出一个数据可能同时受几个数据影响。

在一些货币政策上也是如此,比如现在美国出现严重的财政赤字,政府需要更多的钱去填补多出来的支出,最直接的方法就是采用量化宽松,严重一些可以叫“直升机撒钱”。美联储直接大量印钱购买美国政府的低息甚至无息债券,然后政府就有钱继续各种财政支出或者购买资产。一般走到这一步的时候,都是联邦利率已经降到0%附近,没有足够的降息空间调节经济而采用的货币政策。当货币供应量增大的消息一出的瞬间,美元也有可能走高,因为市场看到美联储要印钱救市,就像看到希望一样。而实际上,当月的货币供应量如果是在增多,那么会影响到两个月后美元的走向,尤其是量化宽松是在利率降到0%的前提下进行的,那么造成实际利率很低甚至是负利率的情况,我之前日记就说过国际热钱第一个考虑的就是这个该国家的实际利率问题,那么美国的实际利率为负,很多热钱都会抽资转投其它国家的资产,造成美元下跌。所以即使在平时,研究美国每个月的货币供应量变化,是有助于分析之后两三个月美元的大方向的。

由于关于经济数据方面内容量巨大,所以不能详尽讲述,把本篇日记总结起来,就是无论是一个货币的牛市还是熊市开始,最先能够看到的是投资领域和商业领域的经济数据转好或者转差,之后再到就业数据最后到消费数据,而一系列消费数据会螺旋式加强反作用于商业和投资领域的数据。

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