近距离观察沃什后,大摩首席经济学家坚称:美联储今年不会加息

marsbitPubblicato 2026-07-06Pubblicato ultima volta 2026-07-06

Introduzione

美联储新任主席沃什的政策立场受到市场密切关注。摩根士丹利首席全球经济学家塞思·卡彭特在参加欧洲央行辛特拉年会后分析指出,综合就业数据、通胀预测及政策信号,美联储今年不会加息。 卡彭特认为,沃什在辛特拉论坛上的表态显示出边际转变:其表述在价格稳定与充分就业双重使命之间更为平衡,并特别指出近期政策会议已推动市场通胀预期和期限溢价下行。这些信号表明美联储并不急于在7月采取行动。 基本面数据支撑这一判断:非农就业为美联储提供了政策缓冲空间,同时大摩的通胀预测低于美联储官员的中值预测。此外,个人消费支出(PCE)通胀指标的方法论修订可能进一步拉低读数。 关于人工智能对货币政策的影响,卡彭特反驳了“AI必然导致通缩并推动降息”的流行观点。他认为,AI投资短期可能边际推升通胀,而更高的生产率增长意味着更高的均衡利率,反而削弱降息逻辑。 相比之下,欧洲央行的政策路径更偏向紧缩。大摩预计欧央行可能在9月再次加息25个基点,但近期偏软的通胀数据和油价下跌为其政策留有变数。

作者:赵颖

美联储新任主席沃什的政策立场正在接受市场的密切审视。摩根士丹利首席全球经济学家Seth Carpenter在出席欧洲央行葡萄牙辛特拉年会后撰文指出,综合就业数据、通胀预测及政策信号,美联储今年不会加息。

Carpenter在报告中写道,沃什在辛特拉政策论坛上的表态延续了其就职发布会的基调——对价格稳定作出有力承诺,但刻意回避了实现这一目标的具体路径。Carpenter注意到两处值得关注的变化:

其一,沃什在双重使命的表述上趋于平衡,从近乎单一聚焦通胀转向更明确地承认充分就业目标;

其二,沃什特别强调,最近一次政策会议(叠加油价下跌)已压低了市场通胀预期和期限溢价,这一表态令Carpenter认为美联储7月加息的可能性不大。

在美联储政策路径存在不确定性的背景下,大摩维持全年不加息的基准预测,意味着市场无需为近期加息风险定价。

沃什的辛特拉信号:平衡双重使命,淡化加息紧迫性

Carpenter亲历了沃什在辛特拉的政策论坛发言,并将其解读为偏鸽派的边际转变。他指出,沃什此前给市场留下的印象是将价格稳定置于压倒性优先地位,而此次发言则更清晰地将充分就业纳入政策框架。

更关键的是,沃什主动点出政策会议已推动市场通胀预期和期限溢价下行,并提及多个"工作组"正在组建、尚需时日。Carpenter认为,这一措辞组合传递出明确信号:美联储并不急于在7月采取行动。

数据支撑耐心:通胀预测低于FOMC中值,非农就业提供缓冲

在基本面层面,Carpenter援引多项因素支持维持不加息预测。上周公布的非农就业数据继续为美联储按兵不动提供空间。与此同时,摩根士丹利的通胀预测明显低于FOMC委员的中位数预测,且PCE通胀的方法论修订存在进一步实质性下调通胀读数的可能性。

Carpenter表示,上述因素叠加,令其对坚持全年不加息的判断感到"合适"(comfortable)。数据当然可能改变结论,但目前的证据指向同一方向。

AI与生产率:不宜简单押注降息

Carpenter还讨论了人工智能对货币政策的影响,并对"AI将带来通缩、推动降息"的流行叙事提出质疑。他指出,AI资本开支的浪潮在美国出现得更早、规模更大,短期内对通胀存在边际推升效应。

更重要的是,他提出三点反驳:第一,商业周期的状态将主导政策走向;第二,通缩效应只是众多影响之一,更高的生产率同样会通过消费和投资拉动需求;第三,更快的生产率增长意味着更高的均衡利率(即经济学家所称的r*),这进一步削弱了降息的逻辑。Carpenter直言,认为AI必然导致降息的简单论断"几乎肯定是错误的"。

欧央行路径分化:9月或再加25基点,但软数据留有变数

与美联储形成对比的是,欧洲央行的政策方向更为明确地偏向紧缩。Carpenter在文中指出,欧央行行长拉加德在辛特拉重申,6月的加息是经过深思熟虑的决定,而非单纯的"预防性加息",这一表述在他看来意味着后续仍有加息空间。

摩根士丹利的基准预测为欧央行将于9月再加息25个基点。不过,Carpenter也指出,上周欧洲通胀数据偏软以及油价大幅下跌为政策留有余地——若通胀持续走软或PMI显著疲弱,再度加息的路径可能受阻。他认为,7月即加息或年内加息超过一次,目前均难以想象。

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Domande pertinenti

Q摩根士丹利首席经济学家Seth Carpenter为何坚称美联储今年不会加息?

A他综合了沃什在辛特拉政策论坛上的鸽派边际转变信号(更平衡的双重使命表述、强调近期会议已压低通胀预期和期限溢价并称需要时间组建工作组)、非农就业数据提供的缓冲空间,以及摩根士丹利自身低于FOMC中值的通胀预测等多重因素,得出了这一判断。

Q美联储新任主席沃什在辛特拉论坛上的表态与之前相比有何主要变化?

A主要变化有两点:其一,在双重使命的表述上更趋于平衡,从近乎单一聚焦通胀转向更明确地承认充分就业目标;其二,主动指出最近的政策会议已推动市场通胀预期和期限溢价下行,并提到多个“工作组”正在组建尚需时日,这被解读为淡化了加息的紧迫性。

Q根据Seth Carpenter的观点,为什么AI(人工智能)的发展不一定导致美联储降息?

A他提出三点反驳:第一,商业周期状态将主导政策;第二,AI的通缩效应只是众多影响之一,而更高的生产率同样会通过增加消费和投资来拉动需求;第三,更快的生产率增长意味着更高的均衡利率(r*),这反而削弱了降息的逻辑。他认为简单将AI与降息挂钩的论断“几乎肯定是错误的”。

Q文章中对欧洲央行和美联储的货币政策路径预期有何不同?

A文章指出两者的政策路径预期出现分化:美联储预计全年不会加息;而欧洲央行则偏向紧缩,摩根士丹利的基准预测是欧央行将在9月再加息25个基点,尽管软数据和油价下跌为其政策留有变数。

QSeth Carpenter认为哪些数据因素支持美联储今年“按兵不动”的预测?

A他认为支持因素包括:非农就业数据为美联储提供了缓冲空间;摩根士丹利的通胀预测明显低于美联储公开市场委员会(FOMC)委员的中位数预测;此外,个人消费支出(PCE)通胀的方法论修订有可能进一步实质性地压低通胀读数。

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Want to Get Freebies from Robinhood Chain? Which Ecosystem Projects Are Worth Watching?

**Title: Want to Get the Robinhood Chain Airdrop? Which Ecosystem Projects Are Worth Watching?** **Summary:** Robinhood Chain, a key part of Robinhood's push into Layer 2, aims to build a comprehensive ecosystem covering stock tokens, RWAs, perpetual contracts, and spot trading. With its mainnet launch on July 2, 2026, came a 90-day gas fee waiver for swaps, cross-chain transactions, and Perp trading. While the ecosystem's TVL was still modest at around $76.73 million as of July 6, 2026, several early projects present potential opportunities. Key projects highlighted include: * **Arcus:** A stock token and crypto DEX built by dYdX Labs and Robinhood Crypto, focusing on spot and perpetual contracts. Future ARCUS tokens are expected to prioritize the existing dYdX community. * **Lighter:** A ZK-powered decentralized perpetual and spot exchange deployed on Robinhood Chain. It has committed $11 million worth of LIT tokens to the Robinhood community, with users earning points (and double points via Robinhood Wallet) for trading, convertible to LIT. * **Morpho:** Integral to the newly launched "Robinhood Earn" program in the US, where user-supplied USDG stablecoins are lent out via Morpho vaults, targeting a 7% APY. * **Rialto:** An on-chain spot exchange supporting crypto, stocks, ETFs, and commodities. It will initially list over 90 Robinhood stock tokens and uses a "propAMM" system where market makers provide quotes from their own inventory. * **Arrakis:** A non-custodial, on-chain market maker protocol for token issuers to manage concentrated liquidity on DEXs. * **Meridian:** A platform on Robinhood Chain focusing on RWA perpetual contracts and prediction markets, settled in USDe. It rebranded from Ethereal and had previously planned to allocate 15% of its future governance tokens to ENA stakers. * **Native:** An on-chain price discovery and execution system recently deployed on Robinhood Chain, though the team has stated there are no current plans for a token launch. The article emphasizes that this is not investment advice and urges participants to conduct their own research (DYOR).

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End of Correction or Continuation of Trend: Technical Structure Review of BTC and HYPE | Guest Analysis

**Weekly Technical Analysis: BTC & HYPE Structure Review** This analysis covers the multi-timeframe technical structure for Bitcoin (BTC) and HYPE. **Bitcoin (BTC) Analysis:** BTC's correction from its May 6 high has formed a clear four-segment pattern on the daily chart. The market is currently in a (3-4) rebound phase. The key determinant for the short-term trend is the endpoint of this rebound ("Endpoint 4"): * **Path 1 (Preferred Scenario):** If the rebound surpasses the $65,700 resistance, subsequent pullbacks are less likely to break the key support at $57,820 (July 1 low). This would suggest a transition into a consolidating range, building energy for a potential bullish reversal. * **Path 2:** Failure to reach $65,700, or even $64,500, increases the probability of a breakdown below $57,820, continuing the downtrend. The 4-hour chart shows a completed five-wave decline from June 15, culminating in a momentum divergence at the low, which supported the recent bounce. **BTC Weekly Outlook & Strategy (Jul 6-12):** * **Core View:** Focus on the high point of the daily rebound from $57,820. * **Key Levels:** * Resistance: $64,500-$65,700; $67,300; $69,500-$71,000. * Support: $60,950-$62,300; $57,820; $55,000. * **Strategy:** * **Mid-term:** Maintain ~20% short position. Consider increasing shorts to <50% if price stalls in the $65,700-$67,300 zone with confirming model signals. * **Short-term:** Use 30% capital for swing trades between support/resistance. * **Plans:** * **Plan A (Short):** Enter shorts (~30%) if price is rejected at $65,700-$67,300. * **Plan B (Long):** Enter longs (~15%) only if price breaks above $65,700 first, then pulls back and finds support near $57,820. **HYPE Analysis:** The rebound from the June 25 low has developed a seven-segment structure on the 4-hour chart. Price is approaching the historical high zone near $76.94. Internal models have triggered top warnings, suggesting caution against chasing the rally and highlighting near-term pullback risks. **HYPE Weekly Outlook & Strategy:** * **Core View:** Observe price action in the $75-$76.94 resistance area. * **Key Levels:** * Resistance: $75-$76.94; $80. * Support: $68; $65.5; $60.5-$61.5. * **Strategy:** Prioritize profit-taking and risk management. If holding longs, consider moving stop-loss to ~$68 to protect gains. Close positions promptly on signs of a downturn. **Trade Recap:** A recent short-term long trade in HYPE, entered at $64 based on model buy signals and exited at ~$70.55 on sell signals, yielded a profit of approximately 10.23%. **General Risk Management:** Always set an initial stop-loss. Move stop-loss to breakeven at +1% profit, and trail it upwards by 1% for every subsequent 1% gain to lock in profits. *Disclaimer: Market conditions change rapidly. All analysis, models, and strategies presented are for educational/log purposes only and do not constitute investment advice. Trade at your own risk.*

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Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. 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110 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. 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Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

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