Трамп планирует использовать забытый мандат ФРС против доллара

cryptonews.ruPubblicato 2025-05-16Pubblicato ultima volta 2025-09-17

Кандидат Трампа на пост управляющего Федеральной резервной системы Стивен Миран (Stephen Miran) напомнил о существовании «третьего мандата» центробанка, что может кардинально изменить долгосрочную денежно-кредитную политику США. Этот забытый пункт из учредительных документов ФРС способен открыть дорогу для более агрессивного вмешательства в рынки облигаций.

Третий мандат

Традиционно считается, что у Федрезерва двойной мандат — минимальная инфляция и максимальная занятость. Однако в основополагающих документах центробанка зафиксирован третий пункт: умеренные долгосрочные процентные ставки.

Этот третий мандат десятилетиями игнорировался, поскольку большинство экономистов рассматривали его как естественное следствие достижения первых двух целей. Теперь администрация Трампа готова использовать этот законодательный пункт как правовое обоснование для потенциального контроля кривой доходности и расширенного количественного смягчения.

Закон о Федеральной резервной системе 1913 года действительно содержит упоминание третьего мандата об умеренных долгосрочных процентных ставках. Трамп давно выступает за снижение ставок, критикуя главы ФРС Джерома Пауэлла (Jerome Powell) за слишком медленные действия.

Инструменты воздействия на ставки

Администрация хочет активно подавлять долгосрочные процентные ставки. Потенциальные инструменты включают:

  • Увеличенный выпуск казначейских векселей
  • Выкуп облигаций
  • Количественное смягчение
  • Прямой контроль кривой доходности

Снижение долгосрочных ставок сократит расходы правительства на обслуживание долга при рекордном национальном долге в $37,5 трлн. Администрация также планирует стимулировать рынок жилья через снижение ипотечных ставок.

Что такое кривая доходности

Кривая доходности — это график, который показывает процентные ставки по государственным облигациям с разными сроками погашения: от краткосрочных (несколько месяцев) до долгосрочных (10-30 лет). В нормальных условиях долгосрочные облигации дают более высокую доходность, чем краткосрочные — инвесторы требуют премию за риск длительного вложения денег.

Контроль кривой доходности означает, что центробанк начинает покупать долгосрочные гособлигации в таких объемах, чтобы искусственно снизить их доходность до желаемого уровня. Фактически ФРС будет печатать деньги для скупки облигаций, принуждая рынок принять низкие ставки по долгосрочным бумагам.

Влияние на доллар и криптовалюты

Кристиан Пусатери (Christian Pusateri), основатель протокола шифрования Mind Network, назвал третий мандат «финансовыми репрессиями под другим названием», отметив, что это очень похоже на контроль кривой доходности.

«Цена денег попадает под более жесткий контроль, потому что вековой баланс между капиталом и трудом, между долгом и ВВП, стал нестабильным», — пояснил он.

По мнению Пусатери, биткоин может поглотить огромный капитал как предпочтительный инструмент хеджирования против глобальной финансовой системы.

Основатель BitMEX Артур Хейс (Arthur Hayes) также считает эту новость положительной для криптовалют, предполагая, что контроль кривой доходности может отправить биткоин к отметке $1 млн.

Letture associate

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

Generalist AI's newly released robot foundation model GEN-1.5 is being hailed as the "GPT-3 moment" for embodied AI. The model demonstrates remarkable one-shot and few-shot learning capabilities in physical manipulation tasks. By watching a single 3-12 second demonstration video (physical prompting) without any training or code, the robot can attempt the task with a 59% average success rate across 10 tasks. With just 5 minutes of demonstration data and minimal fine-tuning (10 gradient steps), the success rate jumps to 83%. The most significant breakthrough is the emergence of spontaneous, improvisational problem-solving abilities not present in the training data. For instance, after learning to sweep blocks with a brush, the robot can adapt to use a banana similarly or switch to a completely new "scoop-and-pour" strategy when given a dustpan. Other emergent behaviors include removing obstacles, correcting errors, and spontaneously sorting objects. These capabilities stem from over 8 months of large-scale pre-training on physical interaction data, suggesting the existence of a Scaling Law for embodied intelligence—where model generalization improves with more data and training time. This approach drastically reduces the cost and expertise needed to teach robots new skills, potentially democratizing robot programming. The release coincides with a surge in the humanoid robotics sector, marked by events like the World Robot Conference and significant investments. While the demonstrated tasks are still relatively simple, the scaling trend and emergent behaviors point toward a future where general-purpose robot "brains" could be easily adapted to various hardware "bodies," reshaping the industry's competitive landscape.

marsbit1 h fa

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbit1 h fa

Trading

Spot
活动图片