※ 引述《raugeon (上輩子的情人)》之銘言：
: 昨天的非農就業數據公佈了，爛的超乎預期。一月30萬人 ；二月預估18萬人，實際2萬人
: 。
: 不過小道瓊21:30公布後，從下殺到最多下跌250點到尾盤收漲50點，去爬了一下繁簡中文
: 媒體報導，普遍都是寫說非農數據疲弱導致美股連5黑。
: 很疑惑這些媒體真的有在看盤嗎？美道瓊明明昨天是開盤後一路V到小跌22點，怎麼會用
: 疲軟導致連5黑的方式報導，應該要解釋為什麼大V吧？
: 外文報導也看了一下，說法是消化過後昨天公佈的有些數據不錯，非農部分則認為只是單
: 月出現的偏差，因此終場收斂跌幅，也就是意指華爾街選擇相信較強勢的數據。
: 也有說昨天的數據創下2017年10月後，公布的當時9月非農後最差數據，所以我也回去看
: 了一下2017年10月市場走勢。
: 其實2017年數據出來當天也是沒怎麼跌，然後就往上續攻，當時媒體的報導是，市場認為
: 數據差是卡崔納颶風帶來的短期影響。所以市場也選擇相信同天公布的失業率、薪資的優
: 於預期的數據。
: 所以這些數據的參考意義到底是？尤其是非農被視為最重要的領先參考數據，市場怎麼可
: 以說不信就不信？
: 這就好像考學測面試，說好國文成績最重要，加權1.5採計，結果考完時成績出來不如預
: 期，才又說那英文考不錯，英文採計2.0加權，國文一樣先算1就好。
非農數據的重要性 在於它的資訊比其他統計數據發布的較快
他等於在每個月的第1週就先公布上個月的數據 但速度上還是沒有比PMI快
非農數據其實主要是看他的增長狀況 個人習慣採用平滑數據
所以使用3個月平均來衡量(當然也可以取最後值,看個人習慣)
而它可以用來衡量美國的產出數據
如圖:https://i.imgur.com/8TQzHPz.png
從圖中可以看出非農就業人數與美國GDP有密切的正相關
因此可以利用非農來預判美國最新一季的GDP狀況
但很多人會說 看GDP對股市有什麼屁用
不過經過統計 GDP的總額與股市有著強烈的正相關
不只是GDP甚至所有的產出數據都跟股市有著高度正相關
那麼為什麼會有看這些數據會沒有用的錯覺
主要是多數人對數據所代表的時間點不是很清楚
例如看GDP 但公布的GDP是上一季的 而最新的一季GDP基本上是透過
各種數據來預判 而當預判完 當公布上一季GDP數據時 可以進行調整預判的誤差
所以不是一個數據公布時 市場就有辦法馬上反應
因為一項數據出來時 一個簡單的模型都還會套入四五個數據來交叉判斷
直到隔天才開始反應的情況也不少見
而多數的人也會忽略掉數據的影響期間
舉例第1週公布的數據後 通常到每月的3~4週才會有更完整的數據出來
所以第2~3週這段期間都還在反應第1週的數據
另外失業率與非農就業人數 又是另外一種觀念
由於菲利普斯曲線的概念
失業率主要是拿來衡量通膨率 而通膨率又與產出數據高度相關
而失業率又要與自然失業率來比對 找出利用率的狀況
所以非農跟失業率要拆開來看
圖:https://i.imgur.com/0sCrTGV.png
最後 基本上大家都在預先計算最新的產出狀況
所以不是說一項數據出來就馬上說反應就反應
拿昨天的非農數據來說 從宏觀的角度來看 非農基本上沒啥太大變動
是要怎麼激烈反應
相對於這個 由於週四歐洲央行行長悲觀言論 導致大量美債需求湧入
使得遠期殖利率下降 造成息差又縮小 而息差縮小
就會影響利用金融工具預判的模型 而對原本的路線進行調整
這個反而影響的比例更高
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: 昨天的非農就業數據公佈了，爛的超乎預期。一月30萬人 ；二月預估18萬人，實際2萬人
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: 不過小道瓊21:30公布後，從下殺到最多下跌250點到尾盤收漲50點，去爬了一下繁簡中文
: 媒體報導，普遍都是寫說非農數據疲弱導致美股連5黑。
: 很疑惑這些媒體真的有在看盤嗎？美道瓊明明昨天是開盤後一路V到小跌22點，怎麼會用
: 疲軟導致連5黑的方式報導，應該要解釋為什麼大V吧？
: 外文報導也看了一下，說法是消化過後昨天公佈的有些數據不錯，非農部分則認為只是單
: 月出現的偏差，因此終場收斂跌幅，也就是意指華爾街選擇相信較強勢的數據。
: 也有說昨天的數據創下2017年10月後，公布的當時9月非農後最差數據，所以我也回去看
: 了一下2017年10月市場走勢。
: 其實2017年數據出來當天也是沒怎麼跌，然後就往上續攻，當時媒體的報導是，市場認為
: 數據差是卡崔納颶風帶來的短期影響。所以市場也選擇相信同天公布的失業率、薪資的優
: 於預期的數據。
: 所以這些數據的參考意義到底是？尤其是非農被視為最重要的領先參考數據，市場怎麼可
: 以說不信就不信？
: 這就好像考學測面試，說好國文成績最重要，加權1.5採計，結果考完時成績出來不如預
: 期，才又說那英文考不錯，英文採計2.0加權，國文一樣先算1就好。
非農數據的重要性 在於它的資訊比其他統計數據發布的較快
他等於在每個月的第1週就先公布上個月的數據 但速度上還是沒有比PMI快
非農數據其實主要是看他的增長狀況 個人習慣採用平滑數據
所以使用3個月平均來衡量(當然也可以取最後值,看個人習慣)
而它可以用來衡量美國的產出數據
如圖:https://i.imgur.com/8TQzHPz.png
從圖中可以看出非農就業人數與美國GDP有密切的正相關
因此可以利用非農來預判美國最新一季的GDP狀況
但很多人會說 看GDP對股市有什麼屁用
不過經過統計 GDP的總額與股市有著強烈的正相關
不只是GDP甚至所有的產出數據都跟股市有著高度正相關
那麼為什麼會有看這些數據會沒有用的錯覺
主要是多數人對數據所代表的時間點不是很清楚
例如看GDP 但公布的GDP是上一季的 而最新的一季GDP基本上是透過
各種數據來預判 而當預判完 當公布上一季GDP數據時 可以進行調整預判的誤差
所以不是一個數據公布時 市場就有辦法馬上反應
因為一項數據出來時 一個簡單的模型都還會套入四五個數據來交叉判斷
直到隔天才開始反應的情況也不少見
而多數的人也會忽略掉數據的影響期間
舉例第1週公布的數據後 通常到每月的3~4週才會有更完整的數據出來
所以第2~3週這段期間都還在反應第1週的數據
另外失業率與非農就業人數 又是另外一種觀念
由於菲利普斯曲線的概念
失業率主要是拿來衡量通膨率 而通膨率又與產出數據高度相關
而失業率又要與自然失業率來比對 找出利用率的狀況
所以非農跟失業率要拆開來看
圖:https://i.imgur.com/0sCrTGV.png
最後 基本上大家都在預先計算最新的產出狀況
所以不是說一項數據出來就馬上說反應就反應
拿昨天的非農數據來說 從宏觀的角度來看 非農基本上沒啥太大變動
是要怎麼激烈反應
相對於這個 由於週四歐洲央行行長悲觀言論 導致大量美債需求湧入
使得遠期殖利率下降 造成息差又縮小 而息差縮小
就會影響利用金融工具預判的模型 而對原本的路線進行調整
這個反而影響的比例更高
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