SignalPlus波动率专栏(20240201):美债过山车,数字货币承压下跌

Odaily星球日报Publicado a 2024-02-01Actualizado a 2024-02-01

Resumen

数字货币作为风险资产同样承压下行,BTC跌至至42000美元附近,ETH则是在2270左右,前几日连涨刺激出的大比例买入看涨策略交易也在今天失去热情,过去24小时市场成交量走低。

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昨日(31 JAN)美联储召开新年第一次的 FOMC 会议,宣布维持当前利率不变,符合市场预期,接下来的访谈中美联储官员发出鹰派表态,认为在对通胀能够持续迈向 2% 更有信心之前不会降息,并在声明中删除了“可能进一步收紧政策”的措辞,鲍威尔主席在其后更是明确提到“三月份不太可能降息”,被视为美联储对市场日益增长的宽松政策预期的直接否定,当前互换市场对三月份的降息预期已经降至 36% 。

美债方面,尽管前有增幅不及预期的 ADP 就业人数(录得 10.7 万,预期 14.5 万)以及稍低于预期的劳工成本指数公布为收益率带来跌幅,但 FOMC 会议期间的鹰派言论推动收益率再一次跃升,但另一方面,美国财政部暗示明年之前不太可能再增加发行规模,促进了市场对美债的需求,使得收益率再度出现下滑,当前两年期/十年期分别为 4.231% /3.942% 。美国三大股指承压收跌,道指/标普/纳指分别下跌 0.83% /1.6% /2.2% ,短短几分钟内回吐了整整一周的涨幅,并创下今年以来最大单日跌幅。

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Source: SignalPlus, Economic Calendar

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Source: Binance & TradingView

数字货币作为风险资产同样承压下行,BTC 跌至至 42000 美元附近,ETH 则是在 2270 左右,前几日连涨刺激出的大比例买入看涨策略交易也在今天失去热情,过去 24 小时市场成交量走低, 2 月份买入 Put Spread 策略取而代之成为昨日市场的焦点,中前端刚刚涨起的 Vol Skew 回归零值附近,同时 BTC/ETH 两者的整体波动率水平也在 FOMC 结束后逐渐回落,大约下降 3-4% 个 Vol。

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Source: Deribit (截至 31 JAN 16: 00 UTC+ 8)

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Source: SignalPlus

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Data Source: Deribit

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Source: Deribit Block Trade

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En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

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