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宏观数据外汇交易者指南
2021-04-08 14:05:24
 
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  宏观经济数据是外汇市场的命脉,无论您是基础交易员还是技术交易员,都是这些数据,交易同行之间的情绪变化和前景变化推动了价格走势。仅仅因为FX的核心是全局宏。

  什么是宏数据

  当我们谈论宏观数据时,通常是指来自特定国家或地区的高层,自上而下的经济数据。这样的数据可以告诉我们整个经济的发展。通过其就业水平,国际收支平衡,消费者支出或实际上的商业信心,它为观察者提供了经济的一个特定方面的所谓的“自顶向下”或鸟瞰图。数据通常涵盖特定时期,例如,报告月度,季度或年度数字的变化。

  该信息通常会拖欠发布,即,即使某些基于调查的数据(其变得越来越常用)在本质上是前瞻性的,也可以在前一时期向后看。对通货膨胀或经济活动的期望就是这类前瞻性数据的例子。

  为什么宏数据很重要

  生成有关一个国家的可靠,定期更新的统计信息和数据是该国家治理的关键组成部分。首先对这些数据和统计数据进行汇总,以使政府能够识别,量化并最终对其所在州的经济活动和财富创造征税。这种信息收集可以追溯到美索不达米亚,埃及和中国的古代文明。越是复杂的社会变得越多,需要更多的数据来了解它们的运作方式和管理方式。这种长期波动率的下降可归因于欧洲央行相对静态的货币和利率政策。

  现代统计技术于19世纪首次应用于此数据,为当今数据驱动的信息时代奠定了基础。自维多利亚时代以来,机构投资者就一直使用国家统计数据和经济数据来进行投资决策。但是,由于对数据的访问已实现民主化,因此在更广泛的市场中对该数据的兴趣也在增长。在二十世纪末期,尤其如此,因为数据变得可以更自由地在线获取,并在发布后实时更新。

  时间序列数据和日历

  如今,国家统计局,中央银行,政府部门和贸易机构收集并汇总了数百个单独的数据点。更不用说经纪人,投资银行,研究机构和其他数据提供者收集和汇编的专有数据了,这些数据是以所谓的时间序列收集,处理和显示的。它从字面上描述了观察期内数据的变化过程。例如,它提供了有关经济体中工资增长水平的连续月度数据。

  因为它是标准化的,所以在观察和数据收集的周期方面,可以定期发布或发布此类时间序列数据。导致创建全球宏观经济日历。实际上,某些数据点在数据采集和发布方面已经在主要发达经济体之间实现了协调。

  这些数据发布的规律性在市场中产生了某种节奏,几乎就像是一种波动模式。在有大量重要数据簇的高频率活动期间,这些数据紧密地一起发布。以及其他较平静的时期,其中活动水平随着发布较少的数据或实际上不太重要的数据而下降。

  上图显示了这些协调的数据发布的示例,其中包括在中国,欧元区(和部分成员国)以及英国和美国发布的服务业PMI数据。全部在同一个工作日发布。

  一些数据比其他数据更重要

  可用的宏数据如此之多,实际上每周甚至每天都有几十个版本。因此,市场已经学会对这些数据发布进行排名,并根据其预期的价格影响对列表进行过滤。这创建了一个独特的发行层次,市场最关注的项目位于顶部。较少的“重要”数据点在列表中排名较低。

  这棵树的顶部是来自中央银行的新闻项目和数据点,例如利率和货币政策决策。消费者和企业的通货膨胀数据与失业数据以及有关政府预算,支出和债务的详细信息一起,排在下一层。经济活动数据(如上图所示的PMI读数,新订单和贸易余额)形成了另一个层次。在发布频率方面也可以有一个层次结构,对于同一数据类型,每月数据通常被认为比每周数据更可靠。例如,与美国相应的每月失业数据相比,每周的失业人数没有得到很高的重视。

  宏数据之间也有趋势。例如,三十年前,控制一个国家的货币供应被视为控制通货膨胀的“方式”。因此,当时追踪市场的货币既有广泛的也有狭窄的货币创造量(M0,M1,M3等)增长数据。但是,在1990年代中期和90年代初期的信贷繁荣中,这一数据的重要性减弱了,通缩和量化宽松政策的出现彻底扼杀了该数据,将其作为重要的指标。

  今天,除了利率决定和货币政策公告外,美国失业数据以每月非农就业数据的形式使市场陷入困境。但是,有趣的是,研究表明,尽管NFP发行引起了媒体和市场的广泛关注,但数据对价格形成并没有任何持久的影响。而诸如“费城联储”之类的信息丰富的调查数据发布对价格的长期影响可能要大得多,可能长达6个月。但是在发布当天,它们通常不会引起太多关注。

  领先或落后的指标

  在大多数情况下,宏数据是向后看的,因为它报告已发生的事情而不是即将发生的事情。那就是说,一些数据可以告诉我们在一个经济体内未来可能发生的情况。这仅仅是因为所测项目位于业务周期内的什么位置。这些就是所谓的领先指标。领先指标的一个例子是耐用品订单;这些是他们的客户向硬质产品和设备制造商下的新订单。订单数量的增加表明经济活动和需求的增长。尽管订单下降可能表明未来将放缓或收缩。消费者信心是另一个领先指标,因为它阐明了消费者的思想,动机,态度以及他们未来在支出等方面的行为。

  企业内的库存水平也被视为需求变化的预测。如果发现库存正在增加,则需求可能会下降。零部件或原材料的商业库存下降可能意味着需求已经开始增长。

  国内生产总值数据和通货膨胀率衡量指标(CPI)等滞后指标的很好例子,仅仅是因为这两个项目衡量的是已经发生的变化。也就是说,历史性的经济活动和价格变动已经发生。但是,落后指标并不能简单地被市场所忽视。相反,它们用于确认给定经济体内特定趋势和模式的存在。

  谎言和统计数据

  马克·吐温(Mark Twain)关于滥用数据来支持观点或假设的著名语录是经典之作,但今天它仍然适用。当今一些宏数据点的有效性引起了激烈的争论。仅在涉及通货膨胀措施的地方。例如,核心通货膨胀措施通常不包括食品和燃料价格,并且可能无法准确反映住宿费用–这是大多数人日常生活中最重要的三个项目。诸如CPI或消费者价格指数之类的更广泛的通货膨胀衡量标准是基于一篮子商品价格的变化。

  篮子里的东西数量有限,并且成分会随着时间而变化。质疑其有效性有两个方面。GDP数据因随后的修订而臭名昭著。当然,尝试衡量一个经济体中的所有经济活动是一项艰巨的任务。因此,预计将进行一些追溯调整。但是在这两种情况下,技术和共享经济都应该能够在不久的将来为我们提供对这些数据项和其他数据项的更准确的度量。

  关于来自中国的许多经济数据的准确性和有效性,也存在着持续的争论。中国许多国营企业实际上已经破产,但受到政府补贴的挽救。除了欺诈,腐败和影子银行,所有这些都有助于扭曲数据。在这里,领先的指标,例如电力生产,货运量和其他主要来源,例如国民账户的数据,在估算中华人民共和国的实际增长水平和经济活动方面发挥着作用。当我们查看数据发布时,我们需要在上下文中查看数字并能够判断对市场真正重要的是什么,因为这将影响外汇价格。

  数据趋势

  由于世界发达和发展中经济体产生的许多宏观经济数据都是按时间序列和国际标准编制的,因此我们可以对当前数据和历史数据与来自两个或更多国家的数据集进行直接比较。实际上,正是这种数据分析使模型成为了外汇价格形成不可或缺的一部分。感知到的关键数据点之间的差异变窄或变大是投资者情绪以及外汇价格走势的主要驱动力。因此,能够发现宏数据中的发展趋势是非常需要的属性。而且由于此类数据通常按时间序列提供,因此我们可以做到这一点。

  下图显示了过去十年中意大利和德国的失业趋势。我们可以清楚地看到绿色箭头表示的差异。但也可能更重要的是,尽管数据高得令人无法接受,但意大利数据的趋势仍在改善。跌破水平支撑线(蓝色虚线表示)和失业率上升趋势(红色趋势线表示)。在基本数据图表上使用技术分析技术并不常见。但是我发现,就可视化实际发生的情况而言,它对我来说非常有效。

  

  市场是前瞻性的,他们更关注即将发生的事情,而不是之前已发生的事情。因此,引起市场关注的是数据的边际变化和数据的偏离。对于影响较大的数据点,与共识预测的较大偏差可能会导致相关外汇对和交叉货币的大幅价格波动。同样,在数据点(例如制造业PMI)中的每月变化(证实或使趋势付酬)也将在价格行为方面引起巨大反响。

  交易者应熟悉主要的宏观数据点及其所衡量的项目。该数据的变化对于市场及其发布频率意味着重要。

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