华尔街超罕见信号:鲍威尔降息100个基点仍偏紧缩!摩根士丹利警告了......

币界网Опубликовано 2024-08-19Обновлено 2024-08-19

币界网报道:

美联储主席鲍威尔将在本周杰克逊霍尔年会上讲话,市场紧盯9月降息信号。摩根士丹利罕见指出,鲍威尔可能会指出,即使降息后,政策仍将保持紧缩。 PGIM固定收益首席美国经济学家Tom Porcelli表示,即使降息100个基点,美联储政策仍偏紧缩。

 

Tom解释说,目前5.3%的联邦基金利率与当前低于3%的消费者价格通胀率相比显得相对较高,即使降息100个基点,美联储的政策仍然偏紧缩,政策是根据显著较高的通胀率和显著较低的失业率来校准的,但这些情况已经发生了变化。

 

摩根士丹利首席经济学家塞思·卡彭特(Seth Carpenter)提到:“市场本周所有注意力都将集中在杰克逊霍尔会议上,会议的主题恰如其分地是'重新评估货币政策的有效性和传导'。我们预计鲍威尔将就美联储的中期战略发表长篇大论,特别是持续的通货紧缩意味着美联储可以专注于维持经济扩张,同时仍能回到2%的目标。” 

他指出,联邦公开市场委员会(FOMC)已经发出降息信号,但鲍威尔可能会指出,即使降息后,政策仍将保持紧缩。事实上,区分水平和变化可能是一个主题。经济活动正在放缓,但并不是特别疲软。就业市场已经降温,但即使是7月份的11.5万也不算特别疲软。市场将不得不决定什么更重要,水平还是趋势。

 

美国失业率从低点上升0.8个百分点,是另一个关于水平与趋势的争论。历史上,失业率上升预示着经济衰退,这种关系已经被大肆渲染。

 

“但我之前曾写过,本轮周期的劳动力市场与过去有多么不同。从历史上看,失业率上升一直是经济衰退的先兆,因为它除了意味着劳动力需求下降之外,还意味着失业。本轮周期中,劳动力需求肯定已从不可持续的速度放缓,但解雇率仍然很低,”卡彭特续称。

 

此外,过去周期中失业率发出的信号一直很弱,因为在经济低迷时期劳动力供应也会下降。这一次,失业率上升因劳动力供应而被放大。换句话说,4.3%的失业率仍然处于低水平,上升趋势发出的信号比过去要少得多。

 

008ACdQ2ly1hst00ioy95j30rs0glwgd.jpg

信用利差也有类似的情况。与最近一轮市场波动前的紧张相比,利差呈扩大趋势,但其水平仍远未达到衰退水平,市场波动期间经历的利差扩大仅仅是从历史窄幅利差的回落。市场仍然对发行人开放,随着收益率压缩,IG和HY发行人继续以当前水平筹集资金,利差扩大看上去是暂时的。

事实上,本轮周期与过去周期的区别在于,现在大多数违约都是因高债务成本而导致的重组,而不是一波彻底破产或盈利不佳。随着美联储降息,即使是这些“软违约”也不会带来太大挑战。  

008ACdQ2ly1hst00eq0z2j30rs09wq4s.jpg

消费者支出约占美国经济的70%,这是另一个很好的例子。美国消费支出飙升至远高于其趋势水平,因此回归到与收入更相符的基本面水平是理所当然的。

 

卡彭特说道:“紧缩的货币政策只会强化这一趋势,我们认为这一过程正在进行中,上周的零售销售报告表明美国消费者仍然健康。”

 

他总结称:“水平与趋势是一个关键的区别,事实上市场通常会交易二阶导数,即加速或减速,我怀疑鲍威尔的讲话至少会含蓄地强调这一区别。经济可以从不可持续的快速增长中放缓,同时仍然足够健康以摆脱衰退。”

 

“这一区别支撑了我们的观点,即美联储将在连续的会议上降息25个基点。当然,我们和美联储都可能是错的。州一级的数据显示,7月份的就业数据受到飓风的抑制,但如果8月份的就业数据表明经济下滑,我们预计降息幅度会更大,但这一结果将是趋势的重大变化。”

Похожее

Maple Finance выросла на 20% после партнерства с Kraken – Продолжит ли SYRUP рост?

Токен SYRUP платформы Maple Finance вырос примерно на 20% после объявления о партнерстве с криптобиржей Kraken для предоставления обеспеченных криптоактивами кредитов. Это событие привлекло значительный объем торгов, особенно от инвесторов из США. Капитал продолжает поступать в протокол, о чем свидетельствует рост общей заблокированной стоимости (TVL) до примерно $2,05 млрд. Программа выкупа токенов, достигшая второго по величине квартального уровня, оказывает поддержку цене. Активность на рынке perpetual-контрактов также усиливает позитивный настрой: высокий Open Interest и положительная ставка финансирования указывают на преобладание длинных позиций в ожидании дальнейшего роста. Краткосрочные перспективы SYRUP остаются благоприятными.

ambcrypto33 мин. назад

Maple Finance выросла на 20% после партнерства с Kraken – Продолжит ли SYRUP рост?

ambcrypto33 мин. назад

Эфириум упал на 45% с начала года – так почему же SharpLink и киты продолжают покупать?

Несмотря на падение Ethereum (ETH) на 20-45% с начала года, интерес крупных игроков сохраняется. SharpLink возобновил покупки после восьмимесячной паузы, приобретя 5000 ETH на сумму около $7,88 млн. Вскоре после этого казначейство добавило еще 26,324 тыс. LSETH на $45,54 млн, доведя общие активы до 876 285 ETH. Такое накопление, несмотря на нереализованные убытки, указывает на уверенность в долгосрочной полезности Ethereum и доходах от стейкинга. Крупные инвесторы (киты) также увеличивают свое присутствие, накапливая ETH, что говорит о стратегии, ориентированной на будущий рост, а не на краткосрочные колебания. Однако переводы активов BlackRock на Coinbase, вероятно, связаны с операционными нуждами ETF, а не с прямой продажей. Восстановлению ETH мешают оттоки из спотовых ETF, которые зафиксировали чистый вывод средств на $12,85 млн 26 июня. Это создает расхождение: прямые покупки казначейств идут вопреки общей слабости ETF-сегмента. Тем не менее, значительные остатки средств у эмитентов ETF ($8,38 млрд) и высокий дневной объем торгов ($491,73 млн) показывают, что институциональные инвесторы корректируют позиции, а не уходят с рынка полностью. Для устойчивого восстановления Ethereum необходимы более сильные притоки в ETF, чтобы компенсировать текущий отток.

ambcrypto4 ч. назад

Эфириум упал на 45% с начала года – так почему же SharpLink и киты продолжают покупать?

ambcrypto4 ч. назад

Только что, DeepSeek V4 обновил DSpark, скорость вывода повысилась на 80%

DeepSeek выпустил фреймворк спекулятивного декодирования DSpark, который увеличивает скорость вывода DeepSeek-V4 на 80%. DSpark, развернутый в онлайн-трафике DeepSeek-V4 (Flash и Pro), сочетает высокопроизводительную «параллельную генерацию» с адаптивной «проверкой с учетом нагрузки». Он использует архитектуру полуавторегрессивной генерации для моделирования зависимостей внутри блоков токенов и аппаратно-ориентированное планирование проверки по уверенности для динамического определения оптимальной длины проверки для каждого запроса. В тестах DSpark превзошел современные авторегрессивные (Eagle3) и параллельные (DFlash) модели-черновики, повысив среднюю длину принятия на 26.7%-30.9% и 16.3%-18.4% соответственно. Вместе с DSpark был открыт исходный код DeepSpec — полного стека для обучения и оценки моделей-черновиков спекулятивного декодирования.

marsbit5 ч. назад

Только что, DeepSeek V4 обновил DSpark, скорость вывода повысилась на 80%

marsbit5 ч. назад

Сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать восстановительный рост AAVE на фоне переговоров о выкупе Kraken?

Генеральный директор Aave Labs Стани Кулечов опроверг слухи о возможном выкупе доли в протоколе криптобиржей Kraken, отметив, что компания не будет продавать токены AAVE с дисконтом в 70%. Он также анонсировал планы по запуску Aavenomics 3.0, который включит новый механизм автоматического выкупа токенов. На фоне этой новости цена токена AAVE выросла на 12%, продолжив июньский восстановительный ралли, которое составило более 50% (до $88), несмотря на то, что токен все еще значительно ниже своего исторического максимума. Росту способствовало снижение продажного давления на рынке. Ранее цена падала из-за конфликтов в управлении и макроэкономических факторов. Вопрос о том, сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать текущее восстановление, остается открытым.

ambcrypto6 ч. назад

Сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать восстановительный рост AAVE на фоне переговоров о выкупе Kraken?

ambcrypto6 ч. назад

Оказывается, вот так гений Карпати использует Claude?

Андрей Карпати, известный специалист в области ИИ, после перехода в Anthropic стал менее активен в открытых сообществах. В сети появился файл CLAUDE.md, который, как утверждается, является его личной инструкцией для работы с ИИ-ассистентом Claude при программировании. Хотя подлинность документа не подтверждена, его содержание точно отражает принципы Карпати. Основные правила из файла: 1. **Сначала изучите код**: Прежде чем писать новый код, внимательно прочитайте существующую кодобазу, чтобы соблюдать её стиль и использовать имеющиеся инструменты. 2. **Продумайте решение заранее**: Чётко формулируйте предположения, обсуждайте компромиссы и варианты реализации, не угадывайте требования. 3. **Будьте проще**: Избегайте преждевременных абстракций, избыточной обработки ошибок и ненужной настройки. Пишите минимальный код, решающий конкретную задачу. 4. **Вносите точечные изменения**: Не меняйте код, не связанный с задачей, строго соблюдайте стиль проекта, не рефакторите «заодно». 5. **Проверяйте код**: Пишите тесты для воспроизведения ошибок, проверяйте их до и после изменений, тестируйте поведение, а не реализацию. 6. **Действуйте целенаправленно**: Чётко определяйте критерии успеха, составляйте план для сложных задач. 7. **Отлаживайте системно**: Внимательно читайте сообщения об ошибках, воспроизводите проблему, вносите изменения пошагово, ищите первопричину. 8. **Осмотрительно добавляйте зависимости**: Используйте стандартные библиотеки и существующие в проекте инструменты, оценивайте необходимость, размер и поддержку новых пакетов. 9. **Эффективно коммуницируйте**: Объясняйте свои действия и причины, указывайте на потенциальные проблемы, точно выражайте неуверенность, пишите информативные сообщения о коммитах. Также перечислены типичные ошибки: массовый рефакторинг, ошибочные абстракции, скрытые архитектурные решения, игнорирование нестандартных сценариев, иллюзия знаний и отклонение от стиля проекта. Сообщество отмечает, что эти принципы, основанные на идеях Карпати (например, проект «andrej-karpathy-skills» на GitHub), значительно повышают качество кода, генерируемого ИИ. Ключ — адаптировать правила под свой стек и стиль, а не слепо копировать.

marsbit7 ч. назад

Оказывается, вот так гений Карпати использует Claude?

marsbit7 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片