美國統計局數據出錯5月失業率修正為16% - 股票
By Carolina Franco
at 2020-06-06T21:14
at 2020-06-06T21:14
Table of Contents
※ 引述《chelseayin (雪花飄)》之銘言:
: 1.原文連結:
: https://www.881903.com/page/zh-tw/newsdetail.aspx?ItemId=1301132&csid=261_367
: 2.原文內容:
: 06.06.2020 09:42
: 美國統計局數據出錯5月失業率修正為16%
: 美國勞工統計局表示,因統計過程出錯,5月失業率由先前公布的13.3%,修正為16.3%。
: 美國財經頻道CNBC引述統計局表示,統計人員未有將「暫時停薪留職」個案計入失業人員
: ,以致失業率嚴重被低估,4月的數據亦出現同一錯誤,修正後的4月失業率或由14.7%升
: 至接近20%。統計局表示,截至5月中旬,失業的2100萬人口中,有1500萬人處於停薪留職
: 狀態,是有數據以來的最高水平。
: 3.心得/評論:
(恕刪)
今天看到這篇文章在圈內瘋傳...無言,想說寫兩句就好,沒想到一寫花了我一個下午= =
--
只能說,不管媒體、經濟學家、或是有心人,只要帶了有色眼睛看數據,就容易看不出真
相。
特別是經濟學家,請記得自己的社會責任,我只看到很多分析者,為了彌補自己嚴重錯估
(市場共識估計5月非農大減八百萬,失業率飆上20%,最終大打臉),就開始質疑起數據的
公正性。
https://www.wealth.com.tw/home/articles/25672
節錄敝人財訊五月初的文章
<節錄開始>
重新檢視了上月文章向大家介紹的美國結構型和臨時性失業狀態分析,到本月來看趨勢更
為確立。4月暴衝的失業狂潮有近9成(1906萬人)都集中於臨時性失業,而非結構型長期
失業。如上期文章所述,除非封城遙遙無期,否則臨時性失業將不至於轉化為結構型失業
;而從5月開始已陸續啟封,臨時性失業員工將會出現龐大「返工潮」,因此,5~6月非農
報告需要關注的已不是「會不會就業增長?」而是「會增長多少?」的問題。而此數字,
端視美國復工強度而定,若一切順利,極有可能會強得超乎大家預期。
<節錄結束>
5/13文章分析,5-6月非農,只有「增長多少」的問題,沒有「會不會增長」的問題。
此文,就發布在破兩千萬的創紀錄單月非農失業後。
--
長期以來,總經數據就是我的投資聖經,所有的操作和分析依據,都仰賴數據的遞嬗。唯
有高度尊重每個數據,才有辦法得到趨勢真相。聚焦經濟數據(就算是正確性飽受質疑的
中國大陸數據都一樣),相信其前瞻性、嘗試從其中找尋可利用的線索、推敲脈絡,進而
解讀代表的隱藏意涵。對我來說,是找出長期趨勢的唯一路徑。
美國就業數據,沒有想像的那麼神祕。
--
我常說,不要輕易懷疑經濟數據會被操弄,特別是美國,講難聽一點,美國是個訴訟盛行
的國家,總統四年換一輪,哪個公務員會願意為了某種原因,去造假數據,背上罪名?是
你,你願意嗎?更別說目前總統極其討人厭,白宮所在地的華盛頓高達9成都是民主黨選
民,沒造假數據「銃康」川普就不錯了,還去幫他美化,是在哈囉?
但是,美國經濟數據會不會存在和真實落差?是很有可能的,例如,我們詬病多年的GDP
首季季調問題,始終沒有好的改善。非農存在大幅波動情況(常需要後續多月度的多次修
訂),也未見好轉。但這往往是統計或模型使用上的問題,和作假沒有太大的關係。
--
其實,要推敲數據有無造假,對比類似的數據,兜起來,看會不會「露餡」。就會很清楚
了,這是我們檢視中國數據的一個好方式。因此,若今天懷疑,非農數據有造假,第一個
該做的事情就是這件事情。
美國有相當多的就業數據可供對比非農,這也是以往應付高波動「非農」數據的策略。第
一個先對比ADP民間就業報告,ADP長期來看,由於是營利的民間機構,因此可信度相當高
,數值穩定且鮮少出現巨幅不正常波動。如圖一可以看到,從三月受肺炎影響開始,ADP
一共少掉了2261萬就業者,非農則是少了1955.1萬。兩者雖有著三百萬的差距,但可以看
到兩項數據的趨勢是一樣的。長期來看,兩者數值會趨於一致,由於美國五月下旬進入加
速復工,可以預見的是,ADP六月非農將出現爆發式增長,而非農因為先行統計了較多的
新增就業,因此增幅會相對比較「溫和」。
https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.png?g=rbHC
圖一:ADP每月新增就業(藍)vs非農每月新增就業(紅):趨勢一致
單位:千人
資料來源:FRED
由於非農和ADP差距3個月下來落差僅有3百萬人,就算這三百萬人假設為全部都是統
計方式誤差(白話文:非農灌水),但市場預估的五月非農大減800萬人,和實際數值增加
250萬人落差超過千萬。只能說,市場的預估,完全沒有根據且嚴重悖離事實。若非農真
的照市場預估去開,才是「造假」。
除了ADP之外,對比其他的數據,例如圖二的初領和續領失業金人數,顯著改善的情
況也是很明顯的。隨著六月全面復工,此改善速度還會再加快。
值得注意的是,續領失業金這裡暗示了非農線索,續領總人數是「總量」的概念
,五月很明顯就是趨勢轉折的一個月,截至5/23當周水平已經低於月初水平,當失業
總量開始見高反轉,反映在非農就是開始要回歸正增長。光是推敲這數據,就不應該
推導出-8百萬的五月非農新增人數。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8493
圖二:美國續領失業金人數(藍、粗線為izaax預估趨勢)vs初領失業金人數(紅、粗線為預
估趨勢):就業市場加速改善中
單位:人
資料來源:FRED
即時的製造業和服務業採購經理人的聘僱指數也呈現相同的趨勢,5月數值雙較4月改
善。由於採購經理人指數調查期間剛好發生美中貿易幄齷、以及佛洛伊德事件,我們認為
這項企業端的調查可能存在低估情況,實際好轉幅度應高於數據所顯示的。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8494
圖三:美國製造業和服務業採購經理人聘僱指數:就業情況五月轉趨改善
單位:指數
資料來源:財經m平方
綜上所述,就可以發現,美國非農,縱然數據可能和實際情況有些許落差,但趨勢上和其
他數據對比之後,絕對是方向「正確」。至於本文提到的實際失業率可能高於數字所顯示
,又是怎麼回事呢?
--
要討論這個議題,要先看美國非農的統計方式。
美國非農報告,是由兩份調查所組成,一個是針對企業端調查的payroll survey
,一個是針對家庭調查的Household survey。每月新增就業數、時薪、工時等數據,是參
考前者,至於就業總數、失業率等則是參考後者。為什麼要分為兩份報告來調查呢?某種
角度來說,這是一種趨勢雙重確認,敏銳的總體經濟愛好者,就可以從中得到寶貴的資訊
。
這次數據被市場質疑的,是在家居調查裡,因為調查只提供就業、失業和無意願就業三種
選項,而在這選項中,無薪假被歸類為就業。無薪假在正常情況下佔整體就業比例極低無
比,幾乎可以無視,但肺炎衝擊一來,這項數據顯著攀高。然而,由於勞工部一直以來都
是採用這樣的方式去統計,為了維持數據的一致性,因此並未去重新修訂。這並非造假,
所有的訊息都同步公布在4月和5月的非農報告裡。
看到重點了嗎?
重點Highlight:這次受質疑的是家居報告(household survey),但這和統計新增就業的
僱員報告(payroll survey)完全無關!
也就是說,在討論失業率有無造假之前,就可以先打這些質疑新增兩百五十萬人的屁股了
!因為,很明顯,「每月新增就業」和「失業率」在非農統計上是「無關」的,若連這都
搞不清楚,如果不是水準不夠,就是刻意誤導。相信,這些經濟學家不可能搞錯這種基礎
東西,那答案就只有一個,想誤導輿論、或掩蓋自己預測的失敗!
美國非農每月新增就業,採用的是企業端問卷數據,和ADP統計類似。ADP調查時間也刻意
和非農相同,這提供兩項數據長期可做對比的依據。從圖四來看,可以發現,若轉採用失
業率使用的家居統計(household survey),5月非農應該是大增383.9萬,將遠比官方實際
公布的數據更好。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8495
圖四:Payroll survey(雇員調查)就業人數vs Household survey(家居調查)就業人數:
五月家居調查新增人數勝過雇員調查
單位:千人
資料來源:美國勞工部
換句話說,這次發生在household survey中的「選項錯答」,根本就完全不會影響到
非農新增兩百五十萬人的結論。他所影響到的,只有失業率而已,因為失業率是採取家居
調查去做計算。部分人士刻意混為一談,若不是刻意要引起公眾喪失對美國經濟數據的信
心,充其量就是掩蓋自己預判的嚴重失準而已。
回到失業率的議題,有關無薪假是否應該列入失業率計算,見仁見智(台灣同樣是沒
有列入)。但就數據的一致性來說,不輕易變動規則才有助於做長期趨勢分析研判。美國
失業率的統計根據家居情況來做依據,而不根據雇員報告做依據,原因在於 - 若從雇員
報告做統計,將會排除大量的自雇人員、農民(無雇主、自營)和地下經濟者,而這些同樣
是就業市場的重要組成。單純的從家居報告做統計,讓民眾自己回答自己是處於就業、失
業或是無意願就業,更能反映真實的就業情況。試想,若受雇者於回答問卷時,雖然回答
處於無薪假、留職停薪情況,但卻把自己歸類在「就業」選項。這反映恐怕不是誤答,相
反的,這可能才是真實的情況(工作並未真正失去,封城結束就可復工)。
話說回來,若硬要將這些無薪假、留職停薪勞工通通計入失業率計算,就會改變趨勢
嗎?不會的,因為這麼一來勢必計入大量「假性失業(留職停薪、並未真正失去工作)」。
我們只消從從這些錯誤的報導所得到的所謂「真實數據」趨勢來推斷就知道了。怎麼說呢
?算給你看。
若採用BLS定義,4月的失業率為14.7%,五月失業率為13.3%,失業率下降1.4%;但若採計
所謂「真實失業率」,4月失業率雖竄升至20%,但五月失業率隨即降至16.3%,改善幅度
達3.7%,顯示了更強勁的逐月數據改善。也就是說,隨著時間過去,當無薪假隨著復工加
速逐漸消失的過程中,最終兩者數值將漸趨一致,那麼,採用所謂號稱「真實」的失業率
統計,將只會得到初期波動更大的數值變動,而不會得到不一樣的趨勢進展。因此,有意
義嗎?經濟數據要儘量去波動,而不是加大波動,影響分析難度。
--
回到總體經濟投資哲學,我覺得,總體經濟投資蒙受最大的污名就是 – 照後鏡、落
後指標、總經無用論。這些地位崇高的經濟學家,恐怕要負上最大的責任!
延伸閱讀:三月
https://www.wealth.com.tw/home/articles/24691
不要期待 V 型反彈,美經濟學家擔憂經濟衰退
2020-03-15
https://kairos.news/185552
末日博士警告:全球恐陷大蕭條!經濟呈「I」形直探無底深潭
2020-03-30
四月
https://finance.technews.tw/2020/04/07/art-cashin-coronavirus-sell-off-and-when-recover/
經濟 V 型反轉機率減,華爾街老手警告恐為 L 型復甦
作者 MoneyDJ | 發布日期 2020 年 04 月 07 日 10:20
然後,到了六月,變成這樣:
https://news.cnyes.com/news/id/4487066
疫苗成關鍵!經濟學家: V型復甦「完全有可能」實現
2020/06/06 08:03
………………………
--
(延伸閱讀)
https://www.wealth.com.tw/home/articles/24832
愛榭克:三大利多交會 美股過度恐慌,超級買點來了!
2020-03-20
https://www.wealth.com.tw/home/articles/25059
疫情釀股災該貪婪?美股達人:「現在是比金融海嘯時更好的買股時機」
2020-04-01
--
#說個笑話:經濟學家
#我們真的是看一樣的經濟數據嗎?
#你的總經不是我的總經
#市場盲點:好看更好、壞看更壞
#趨勢重點:掌握數據好轉壞、壞轉好的關鍵轉折
#總經無用論(X)
#總經無敵論(O)
--
: 1.原文連結:
: https://www.881903.com/page/zh-tw/newsdetail.aspx?ItemId=1301132&csid=261_367
: 2.原文內容:
: 06.06.2020 09:42
: 美國統計局數據出錯5月失業率修正為16%
: 美國勞工統計局表示,因統計過程出錯,5月失業率由先前公布的13.3%,修正為16.3%。
: 美國財經頻道CNBC引述統計局表示,統計人員未有將「暫時停薪留職」個案計入失業人員
: ,以致失業率嚴重被低估,4月的數據亦出現同一錯誤,修正後的4月失業率或由14.7%升
: 至接近20%。統計局表示,截至5月中旬,失業的2100萬人口中,有1500萬人處於停薪留職
: 狀態,是有數據以來的最高水平。
: 3.心得/評論:
(恕刪)
今天看到這篇文章在圈內瘋傳...無言,想說寫兩句就好,沒想到一寫花了我一個下午= =
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只能說,不管媒體、經濟學家、或是有心人,只要帶了有色眼睛看數據,就容易看不出真
相。
特別是經濟學家,請記得自己的社會責任,我只看到很多分析者,為了彌補自己嚴重錯估
(市場共識估計5月非農大減八百萬,失業率飆上20%,最終大打臉),就開始質疑起數據的
公正性。
https://www.wealth.com.tw/home/articles/25672
節錄敝人財訊五月初的文章
<節錄開始>
重新檢視了上月文章向大家介紹的美國結構型和臨時性失業狀態分析,到本月來看趨勢更
為確立。4月暴衝的失業狂潮有近9成(1906萬人)都集中於臨時性失業,而非結構型長期
失業。如上期文章所述,除非封城遙遙無期,否則臨時性失業將不至於轉化為結構型失業
;而從5月開始已陸續啟封,臨時性失業員工將會出現龐大「返工潮」,因此,5~6月非農
報告需要關注的已不是「會不會就業增長?」而是「會增長多少?」的問題。而此數字,
端視美國復工強度而定,若一切順利,極有可能會強得超乎大家預期。
<節錄結束>
5/13文章分析,5-6月非農,只有「增長多少」的問題,沒有「會不會增長」的問題。
此文,就發布在破兩千萬的創紀錄單月非農失業後。
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長期以來,總經數據就是我的投資聖經,所有的操作和分析依據,都仰賴數據的遞嬗。唯
有高度尊重每個數據,才有辦法得到趨勢真相。聚焦經濟數據(就算是正確性飽受質疑的
中國大陸數據都一樣),相信其前瞻性、嘗試從其中找尋可利用的線索、推敲脈絡,進而
解讀代表的隱藏意涵。對我來說,是找出長期趨勢的唯一路徑。
美國就業數據,沒有想像的那麼神祕。
--
我常說,不要輕易懷疑經濟數據會被操弄,特別是美國,講難聽一點,美國是個訴訟盛行
的國家,總統四年換一輪,哪個公務員會願意為了某種原因,去造假數據,背上罪名?是
你,你願意嗎?更別說目前總統極其討人厭,白宮所在地的華盛頓高達9成都是民主黨選
民,沒造假數據「銃康」川普就不錯了,還去幫他美化,是在哈囉?
但是,美國經濟數據會不會存在和真實落差?是很有可能的,例如,我們詬病多年的GDP
首季季調問題,始終沒有好的改善。非農存在大幅波動情況(常需要後續多月度的多次修
訂),也未見好轉。但這往往是統計或模型使用上的問題,和作假沒有太大的關係。
--
其實,要推敲數據有無造假,對比類似的數據,兜起來,看會不會「露餡」。就會很清楚
了,這是我們檢視中國數據的一個好方式。因此,若今天懷疑,非農數據有造假,第一個
該做的事情就是這件事情。
美國有相當多的就業數據可供對比非農,這也是以往應付高波動「非農」數據的策略。第
一個先對比ADP民間就業報告,ADP長期來看,由於是營利的民間機構,因此可信度相當高
,數值穩定且鮮少出現巨幅不正常波動。如圖一可以看到,從三月受肺炎影響開始,ADP
一共少掉了2261萬就業者,非農則是少了1955.1萬。兩者雖有著三百萬的差距,但可以看
到兩項數據的趨勢是一樣的。長期來看,兩者數值會趨於一致,由於美國五月下旬進入加
速復工,可以預見的是,ADP六月非農將出現爆發式增長,而非農因為先行統計了較多的
新增就業,因此增幅會相對比較「溫和」。
https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.png?g=rbHC
圖一:ADP每月新增就業(藍)vs非農每月新增就業(紅):趨勢一致
單位:千人
資料來源:FRED
由於非農和ADP差距3個月下來落差僅有3百萬人,就算這三百萬人假設為全部都是統
計方式誤差(白話文:非農灌水),但市場預估的五月非農大減800萬人,和實際數值增加
250萬人落差超過千萬。只能說,市場的預估,完全沒有根據且嚴重悖離事實。若非農真
的照市場預估去開,才是「造假」。
除了ADP之外,對比其他的數據,例如圖二的初領和續領失業金人數,顯著改善的情
況也是很明顯的。隨著六月全面復工,此改善速度還會再加快。
值得注意的是,續領失業金這裡暗示了非農線索,續領總人數是「總量」的概念
,五月很明顯就是趨勢轉折的一個月,截至5/23當周水平已經低於月初水平,當失業
總量開始見高反轉,反映在非農就是開始要回歸正增長。光是推敲這數據,就不應該
推導出-8百萬的五月非農新增人數。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8493
圖二:美國續領失業金人數(藍、粗線為izaax預估趨勢)vs初領失業金人數(紅、粗線為預
估趨勢):就業市場加速改善中
單位:人
資料來源:FRED
即時的製造業和服務業採購經理人的聘僱指數也呈現相同的趨勢,5月數值雙較4月改
善。由於採購經理人指數調查期間剛好發生美中貿易幄齷、以及佛洛伊德事件,我們認為
這項企業端的調查可能存在低估情況,實際好轉幅度應高於數據所顯示的。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8494
圖三:美國製造業和服務業採購經理人聘僱指數:就業情況五月轉趨改善
單位:指數
資料來源:財經m平方
綜上所述,就可以發現,美國非農,縱然數據可能和實際情況有些許落差,但趨勢上和其
他數據對比之後,絕對是方向「正確」。至於本文提到的實際失業率可能高於數字所顯示
,又是怎麼回事呢?
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要討論這個議題,要先看美國非農的統計方式。
美國非農報告,是由兩份調查所組成,一個是針對企業端調查的payroll survey
,一個是針對家庭調查的Household survey。每月新增就業數、時薪、工時等數據,是參
考前者,至於就業總數、失業率等則是參考後者。為什麼要分為兩份報告來調查呢?某種
角度來說,這是一種趨勢雙重確認,敏銳的總體經濟愛好者,就可以從中得到寶貴的資訊
。
這次數據被市場質疑的,是在家居調查裡,因為調查只提供就業、失業和無意願就業三種
選項,而在這選項中,無薪假被歸類為就業。無薪假在正常情況下佔整體就業比例極低無
比,幾乎可以無視,但肺炎衝擊一來,這項數據顯著攀高。然而,由於勞工部一直以來都
是採用這樣的方式去統計,為了維持數據的一致性,因此並未去重新修訂。這並非造假,
所有的訊息都同步公布在4月和5月的非農報告裡。
看到重點了嗎?
重點Highlight:這次受質疑的是家居報告(household survey),但這和統計新增就業的
僱員報告(payroll survey)完全無關!
也就是說,在討論失業率有無造假之前,就可以先打這些質疑新增兩百五十萬人的屁股了
!因為,很明顯,「每月新增就業」和「失業率」在非農統計上是「無關」的,若連這都
搞不清楚,如果不是水準不夠,就是刻意誤導。相信,這些經濟學家不可能搞錯這種基礎
東西,那答案就只有一個,想誤導輿論、或掩蓋自己預測的失敗!
美國非農每月新增就業,採用的是企業端問卷數據,和ADP統計類似。ADP調查時間也刻意
和非農相同,這提供兩項數據長期可做對比的依據。從圖四來看,可以發現,若轉採用失
業率使用的家居統計(household survey),5月非農應該是大增383.9萬,將遠比官方實際
公布的數據更好。
http://www.izaax.net/blog/?attachment_id=8495
圖四:Payroll survey(雇員調查)就業人數vs Household survey(家居調查)就業人數:
五月家居調查新增人數勝過雇員調查
單位:千人
資料來源:美國勞工部
換句話說,這次發生在household survey中的「選項錯答」,根本就完全不會影響到
非農新增兩百五十萬人的結論。他所影響到的,只有失業率而已,因為失業率是採取家居
調查去做計算。部分人士刻意混為一談,若不是刻意要引起公眾喪失對美國經濟數據的信
心,充其量就是掩蓋自己預判的嚴重失準而已。
回到失業率的議題,有關無薪假是否應該列入失業率計算,見仁見智(台灣同樣是沒
有列入)。但就數據的一致性來說,不輕易變動規則才有助於做長期趨勢分析研判。美國
失業率的統計根據家居情況來做依據,而不根據雇員報告做依據,原因在於 - 若從雇員
報告做統計,將會排除大量的自雇人員、農民(無雇主、自營)和地下經濟者,而這些同樣
是就業市場的重要組成。單純的從家居報告做統計,讓民眾自己回答自己是處於就業、失
業或是無意願就業,更能反映真實的就業情況。試想,若受雇者於回答問卷時,雖然回答
處於無薪假、留職停薪情況,但卻把自己歸類在「就業」選項。這反映恐怕不是誤答,相
反的,這可能才是真實的情況(工作並未真正失去,封城結束就可復工)。
話說回來,若硬要將這些無薪假、留職停薪勞工通通計入失業率計算,就會改變趨勢
嗎?不會的,因為這麼一來勢必計入大量「假性失業(留職停薪、並未真正失去工作)」。
我們只消從從這些錯誤的報導所得到的所謂「真實數據」趨勢來推斷就知道了。怎麼說呢
?算給你看。
若採用BLS定義,4月的失業率為14.7%,五月失業率為13.3%,失業率下降1.4%;但若採計
所謂「真實失業率」,4月失業率雖竄升至20%,但五月失業率隨即降至16.3%,改善幅度
達3.7%,顯示了更強勁的逐月數據改善。也就是說,隨著時間過去,當無薪假隨著復工加
速逐漸消失的過程中,最終兩者數值將漸趨一致,那麼,採用所謂號稱「真實」的失業率
統計,將只會得到初期波動更大的數值變動,而不會得到不一樣的趨勢進展。因此,有意
義嗎?經濟數據要儘量去波動,而不是加大波動,影響分析難度。
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回到總體經濟投資哲學,我覺得,總體經濟投資蒙受最大的污名就是 – 照後鏡、落
後指標、總經無用論。這些地位崇高的經濟學家,恐怕要負上最大的責任!
延伸閱讀:三月
https://www.wealth.com.tw/home/articles/24691
不要期待 V 型反彈,美經濟學家擔憂經濟衰退
2020-03-15
https://kairos.news/185552
末日博士警告:全球恐陷大蕭條!經濟呈「I」形直探無底深潭
2020-03-30
四月
https://finance.technews.tw/2020/04/07/art-cashin-coronavirus-sell-off-and-when-recover/
經濟 V 型反轉機率減,華爾街老手警告恐為 L 型復甦
作者 MoneyDJ | 發布日期 2020 年 04 月 07 日 10:20
然後,到了六月,變成這樣:
https://news.cnyes.com/news/id/4487066
疫苗成關鍵!經濟學家: V型復甦「完全有可能」實現
2020/06/06 08:03
………………………
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(延伸閱讀)
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愛榭克:三大利多交會 美股過度恐慌,超級買點來了!
2020-03-20
https://www.wealth.com.tw/home/articles/25059
疫情釀股災該貪婪?美股達人:「現在是比金融海嘯時更好的買股時機」
2020-04-01
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#說個笑話:經濟學家
#我們真的是看一樣的經濟數據嗎?
#你的總經不是我的總經
#市場盲點:好看更好、壞看更壞
#趨勢重點:掌握數據好轉壞、壞轉好的關鍵轉折
#總經無用論(X)
#總經無敵論(O)
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