SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

Odaily星球日报Xuất bản vào 2024-02-01Cập nhật gần nhất vào 2024-02-01

Tóm tắt

在加密货币方面,FOMC会议的结果尚未产生明显影响,不过最新的法庭听证会消息指出,FTX预计将全额赔付其客户,且因为难以找到买家,将放弃重启FTX 2.0的计划。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

简而言之 - “委员会认为,在对通胀能够持续向 2% 迈进更有信心之前,不宜降低利率目标区间” 且 [Powell] “认为美联储不太可能在 3 月份启动降息”。

昨天的 FOMC 会议和市场价格走势可以用一句话来概括 - 先不要指望 3 月份会降息。尽管美联储按预期从官方声明中移除了加息倾向,但市场对于这种明确的鹰派反制评论仍是措手不及,虽然“更大的信心”的具体含义尚不明确;无论如何,这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,导致 OIS 利率从低点跃升 10 个基点(吐回稍早疲软的 ADP 和劳工成本指数带来的涨幅),市场预期降息的可能性也降至 30% 左右。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

在 2: 30 的记者会上,Powell 最初试图通过以下评论“平衡”鹰派声明:

  • 政策利率“已进入限制性区域”。

  • “今年某个时候放松政策限制”是适当的。

  • FOMC 成员们对于通胀的缓解“越来越有信心,但我们希望获得更大的信心”。

  • “我们不是在寻求更好的数据,而是希望看到更好的数据能持续”。

  • 在通胀方面,Powell 指出,“通胀数据的构成不如总体通胀水平重要”,这是对商品和服务通胀之间持续存在分歧的回应。

然而在记者会问答环节的尾声,主席以下的评论彻底毁灭了鸽派的希望:

  • “本次会议没有降息的提议”。

  • “实现软著陆仍有很长的路要走”。

  • [Powell]“认为美联储不太可能在三月降息”。

最后的评论起到了致命一击的作用, 2 年期美债收益率上升约 8 个基点,股市当天暴跌约 1.5% ,看来真正的 2024 年才刚开始。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

除了美联储会议之外,还有其他值得关注的消息。首先,备受期待的债券发行计划完全符合市场预期,对债券价格起到了缓解作用,尽管财政部连续第三次提高季度发行规模,但官员表示这将是 2024 年最后一次增发,且供应规模(下周 3 年期/10 年期/30 年期共 1, 210 亿美元)完全符合去年 11 月所设定的节奏;此外,财政部还确认将在 5 月的再融资公告中宣布新回购计划的开始日期,该计划旨在协助现金管理和改善非当期国债的流动性。

关于债券发行的期限结构,财政部表示,预计至少将目前的国库券拍卖规模维持到第一季末,然后在下一季小幅减少。无论如何,随著财政部继续牺牲一定程度的融资谨慎性,为长债的供应提供缓解,国库券在总发行量中所占的份额将保持在建议的范围之上。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

在其他消息方面,ADP 疲软(+ 10.7 万 vs 上个月 + 15.8 万)、劳工成本指数(2021 年以来最慢的年化增速)、芝加哥 PMI(46 vs 47.2)以及 New York Community Bancorp (一个纽约区域银行)因大幅贷款减值而宣布削减股息,导致股价暴跌 40% 。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

该银行去年收购了 Signature Bank 的一部分,由于去年第四季度拖欠 30 天以上的贷款猛增 48% ,加上预计商业房地产市场将进一步疲软,因此提高了贷款损失准备金;本季坏帐冲销总额飙升至 1.85 亿美元,超过了过去 10 年减值损失的总和,使得该银行第四季度的净亏损达到了 2.52 亿美元,远低于分析师预期的 2.06 亿美元的收益,并宣布削减约 70% 的股息,以保存现金。

尽管许多信贷分析师认为这是一个独立的、特定股票的事件,但去年 3 月的阴影在许多人的脑海中挥之不去,而即将在 3 月份退场的 BTFP 计划无疑无助于缓解担忧。美国 KBW 银行指数当天一度下跌 5.5% ,最后收盘跌幅收窄至 3% 左右。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

在股市方面,除了鹰派美联储和 NYCB 引发的恐慌之外,各大企业财报普遍令人失望。AMD (-2.6% )、Samsung (-2% )、Google (-7% )、Microsoft (-2.5% ) 和 Disney (-2.5% ) 获利均未达当前高期望值。科技、能源和非必需消费品板块领跌指数,但并没有出现广泛的恐慌,SPX 的实际波动基本上低于 VIX 的隐含波动。

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

在加密货币方面,FOMC 会议的结果尚未产生明显影响,不过最新的法庭听证会消息指出,FTX 预计将全额赔付其客户,且因为难以找到买家,将放弃重启 FTX 2.0 的计划。虽然加密货币行业受到主流群体多次的攻击,但最大的破产事件现在将实现等值赔付(基于美元而不是代币),比起许多风险投资、私募股权二级市场、中国房地产债券和美国商业房地产基金“一文不值”的回收情况,加密货币也许并没有那么糟糕?

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

SignalPlus宏观分析特别版:FOMC会议

您可在 ChatGPT 4.0 的 Plugin Store 搜索 SignalPlus ,获取实时加密资讯。如果想即时收到我们的更新,欢迎关注我们的推特账号@SignalPlus_Web3 ,或者加入我们的微信群(添加小助手微信:SignalPlus 123)、Telegram 群以及 Discord 社群,和更多朋友一起交流互动。

SignalPlus Official Website:https://www.signalplus.com

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit33 phút trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit33 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit41 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit41 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit2 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片