为什么每轮美联储降息市场都会动荡?

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-16Terakhir diperbarui pada 2024-08-16

币界网报道:

近期,加密市场表现出极大的谨慎态度,甚至连ETF资金流动都显得十分冷清,圈内资金状况更为不佳,二级市场的表现也因此非常疲软。StarEx认为,这种现象主要源于对美联储降息前景的担忧。理论上,降息意味着流动性改善,通常会推动资本市场上涨。但为什么每次美联储进入降息周期的初期,市场却往往出现大幅下跌,甚至引发金融危机呢?

这可以从市场结构的角度进行分析。经历了一轮美元加息后,由于美元收益率高于其他地区,且美元资产的风险较低,全球资金自然会大量流入美国。在正常情况下,资金存放在任何地方都会产生利息,而借贷资金则会产生成本。因此,单纯依靠利率差获取收益相对有限。为了追求更高收益,资本往往会扩大规模,这就需要通过加杠杆进行借贷。换句话说,每次美元加息后,市场中的杠杆率都会大幅提高。

资本运作的核心在于安全性和收益率。自2022年以来,美联储的加息速度和幅度达到近几十年来的最高水平,且全球局势动荡不安,各类争端和冲突不断,因此资本涌入美国的动力异常强劲。这也解释了过去一年多来,在加息和缩表的背景下,美股和加密市场依然持续上涨的原因。

进入降息周期后,套利结构的利润空间逐渐缩小,资本不得不抛售资产以偿还债务,这便导致了资产价格的下跌。如果此时经济出现衰退,市场进一步陷入恐慌性抛售,可能会演变成一场金融危机。2000年的互联网泡沫和2008年的次贷危机,都是在美联储开始降息后发生的。在这种情况下,美联储降息越快,市场杠杆的崩溃速度也就越快,危机的程度也就越深。

前段时间,市场的剧烈波动一度引发了华尔街的恐慌,金融市场正在释放经济衰退风险上升的信号。尽管这一风险仍然较小,但根据高盛集团和摩根大通的模型预测,从美国债券市场的表现以及对商业周期高度敏感的股票走势来看,市场隐含的经济衰退概率已经显著上升。高盛指出,股票和债券市场预计美国经济衰退的可能性已从4月份的29%上升至41%。这一增幅主要源于市场预期美联储将更为激进地降息,以及商业周期敏感型股票表现不佳。摩根大通的模型也显示,由于美国国债大幅重新定价,经济衰退的可能性已从3月底的20%上升至31%。

日元加息以及美国发布低于预期的失业率数据,都引发市场的极度恐慌,美股、日股和加密市场因此大幅下挫,市场担心美国经济可能陷入衰退甚至萧条。鉴于2000年和2008年的教训,美联储在应对危机时已经更加有经验:直接启动印钞机购买资产,这就是所谓的量化宽松政策。2008年和2020年市场暴跌也是通过这种方式应对的。

然而,这种策略会导致一个严重的问题,即债务规模迅速膨胀,严重侵蚀法币的信用。如今,美联储的债务规模已超过35万亿美元。如果每次危机都通过印钞救市,债务规模终有一天会达到无法承受的地步,进而引发超级通胀。随着美元降息的临近,流动性很可能开始收紧。接下来,市场需要观察美国是否会陷入经济衰退。如果衰退发生,美联储是否会再次开启印钞机救市?

StarEx认为降息的第一阶段可能会带来“温和”的市场下跌;如果经济确认进入衰退,市场可能会出现危机式下跌;而在美联储大规模注入流动性后,市场又可能出现强劲反弹。本质上,根源还是法币的持续贬值。

Bacaan Terkait

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

**Ringkasan:** Platform Prediksi Posisi (PPP), sebuah bot Telegram, membantu pengguna baru di pasar prediksi Polymarket mengurangi hambatan perdagangan dengan menyediakan alat penemuan sinyal dan eksekusi copy trading. Dengan mengamati bahwa banyak trader pemula terjebak dalam perdagangan emosional dan kurang strategi, PPP menawarkan serangkaian fitur berbasis langganan (awalnya diskon menjadi 1.99 USDC). Fitur utamanya termasuk: * **Pemantauan Sinyal:** Melacak perubahan probabilitas pasar, perdagangan "uang pintar" (*smart money*), dan diskusi panas untuk memberi tahu pengguna tentang peluang potensial. * **Analisis Alamat AI:** Menganalisis performa historis suatu alamat dompet (laba/rugi, rasio kemenangan, dll.) untuk membantu penilaian. * **Algoritma Seleksi:** Menggunakan database alamat internal dan algoritma untuk menyaring trader berdasarkan berbagai metrik (laba, rasio kemenangan, penarikan maksimum, aktivitas, dll.), lalu menampilkannya di dua bagian: * **Plaza Strategi:** Untuk menemukan akun dengan strategi yang layak diikuti dalam jangka panjang. * **Papan Peringkat Transaksi:** Untuk mengidentifikasi alamat dengan kinerja kuat baru-baru ini. * **Copy Trading Otomatis & Manajemen:** Memungkinkan pengguna mengikuti strategi yang dipilih dengan parameter yang dapat disesuaikan (jumlah, batas posisi, dll.) dan mengelola/melacak semua posisi yang diikuti dalam satu antarmuka. PPP beroperasi dengan model dompet non-kustodian, artinya aset pengguna tetap berada di dompet pribadi mereka di rantai, hanya memberikan izin transaksi terbatas kepada bot untuk eksekusi. Dengan menyederhanakan penemuan peluang, analisis trader, dan eksekusi perdagangan, PPP bertujuan untuk membantu pemula memanfaatkan keahlian trader yang lebih berpengalaman di Polymarket, sehingga mengurangi biaya pembelajaran dan meningkatkan efisiensi.

Odaily星球日报5m yang lalu

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

Odaily星球日报5m yang lalu

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedia chip dan cloud, untuk bersaing di bidang infrastruktur AI generasi berikutnya.

marsbit17m yang lalu

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbit17m yang lalu

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

Dari "Dewa Saham Berambut Putih" hingga bos dana miliaran dolar, orang-orang cerdas yang melakukan shorting terhadap NVIDIA menggunakan kerangka investasi yang sama: berfokus pada **kemacetan fisik (bottleneck) infrastruktur AI**. Artikel ini menguraikan sembilan kemacetan kritis dalam rantai pasok perangkat keras AI, dijelaskan melalui analogi papan sirkuit: **Sebelum Papan (Bahan & Desain):** * **EDA:** Alat desain dan verifikasi chip yang sangat penting. Kegagalan desain bisa merugikan puluhan juta dolar. * **Material Baru:** Silikon tradisional mendekati batas fisik. Material seperti GaN, SiC, dan InP untuk daya tinggi dan komunikasi optik menjadi kunci. * **Helium:** Gas langka yang tidak dapat diperbarui, penting untuk litografi EUV dan pendinginan. Gangguan pasokan mengancam produksi HBM. **Di Atas Papan (Komponen Inti):** * **HBM:** Memori berkecepatan tinggi untuk GPU. Pasokan sangat ketat, menjadi penghambat utama output server AI. * ***Advanced Packaging*** (seperti CoWoS dari TSMC): Mengintegrasikan GPU dan HBM. Kapasitasnya sangat terbatas hingga tahun 2026 terjual habis. **Antar Papan & Sekitarnya (Konektivitas & Pendinginan):** * **Interkoneksi/Fotonik:** Kabel tembaga mendekati batas bandwidth. Solusi optik/fotonik (seperti CPO) adalah masa depan untuk menghubungkan ribuan GPU. * **Konversi Daya:** Perangkat daya berbasis GaN/SiC dibutuhkan untuk menurunkan voltase dari 48V ke bawah 1V untuk GPU. * **Pendinginan Cair:** Rak server AI baru (120kW+) tidak bisa lagi didinginkan dengan udara. Pendinginan cair menjadi standar. **Di Luar Papan (Energi Dasar):** * **Listrik:** Kebutuhan daya pusat data AI setara kota menengah. Grid listrik yang ada tidak mampu mengimbangi, menyebabkan antrean proyek. Listrik disebut sebagai kemacetan sebenarnya di era AI. **Kerangka Waktu & Strategi Investasi:** Kemacetan ini diperkirakan berlanjut hingga setidaknya 2028 sebelum pasokan baru mulai membaik. Namun, siklusnya bisa berbalik. Seperti yang terlihat pada Leopold, seorang manajer dana yang diulas, strateginya adalah berinvestasi pada perusahaan yang mengatasi kemacetan fisik ini (seperti listrik, bahan) sambil melakukan lindung nilai dengan shorting sektor semikonduktor secara luas, bersiap untuk potensi kelebihan pasokan di masa depan. Intinya: saat semua orang memburu GPU, orang-orang pintar berinvestasi pada sekop dan sistem yang mendukung penggaliannya.

链捕手31m yang lalu

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

链捕手31m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片