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非农数据预测:14-17.5万才是真正的关键区间?

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  • 2024-09-06
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  • 更新:2024-09-06 22:30:23

  转自:金十数据

  Forexlive分析师公布了今天美国非农报告的预估范围。这些范围对市场反应非常重要,因为当实际数据偏离预期时,就会产生意外效应。影响市场反应的另一个重要因素是预测值的分布。

  事实上,虽然我们可以有一个预估范围,但大多数预测可能集中在范围的上限,因此即使数据在预估范围之内但在范围的下限,也会产生意外效应。

  预测分布

  10-24.6万为预估范围

  14-17.5万之间最为集中

  4.4% (3%)

  4.3% (35%)

  4.2% (58%)

  4.1% (4%)

  3.8% (3%)

  3.7% (76%)

  3.6% (21%)

  0.4% (2%)

  0.3% (75%)

  0.2% (21%)

  0.1% (2%)

  34.4 (4%)

  34.3 (78%)

  34.2 (19%)

  重点将放在非农就业数据和失业率上,因为美联储目前并不关心工资增长。

  为什么了解这些预期范围很重要?

  数据结果超出市场预期的低点和高点往往会更显著地影响市场,原因如下:

  惊喜因素:市场通常根据预测和以往的趋势定价。当数据显著偏离这些预期时,会产生惊喜效应。这会导致投资者和交易者根据新信息迅速重新评估资产,从而引发资产价格的大幅波动。

  心理影响:投资者和交易者受到心理因素的影响。极端的数据点会引发强烈的情绪反应,导致市场的过度反应。这会放大市场波动,尤其是在短期内。

  风险重评:意外数据会导致风险的重新评估。如果数据明显低于或高于预期,会改变对某些投资的风险感知。例如,超预期的经济数据可能会降低投资股票的感知风险,导致市场上涨。

  触发自动交易:在当今市场中,大部分交易由算法完成。这些自动系统通常设有预设条件或阈值,当意外数据触发这些条件时,会导致大规模的买入或卖出活动。

  对货币和财政政策的影响:显著偏离预期的数据会影响中央银行和 *** 的政策。例如,在今天即将发布的非农就业报告中,较弱的就业报告将增加市场对更多且可能更大幅度的联邦公开市场委员会(FOMC)降息的猜测。较强的报告则会减少这种预期。

  流动性和市场深度:在某些情况下,极端的数据点会影响市场流动性。如果数据足够意外,可能导致买卖双方的暂时失衡,直到找到新的平衡点,市场可能会出现较大的波动。

  连锁反应和关联性:金融市场是相互关联的。由于意外数据导致一个市场或资产类别的显著波动,可能会引发其他市场的关联波动,放大整体市场的影响。

非农数据预测:14-17.5万才是真正的关键区间?  第1张

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  • 40人参与,104条评论
  • 藍色企鵝藍色企鵝  2024-09-07 02:03:49  回复
  • (75%)  0.2% (21%)  0.1% (2%)  34.4 (4%)  34.3 (78%)  34.2 (19%)  重点将放在非农就业数据和失业率上,因为美联储目前并不关心工资增长。  为什么了解这些预期范围很重要?  数据结果超出市场预期的低点和高点往往会更显著地影响市场,原因如下
  • 修仙镇魔塔修仙镇魔塔  2024-09-07 02:02:36  回复
  • 范围的下限,也会产生意外效应。  预测分布  10-24.6万为预估范围  14-17.5万之间最为集中  4.4% (3%)  4.3% (35%)  4.2% (58%)  4.1% (4%)  3.8% (3%)  3.7% (76%)  3.6% (21%)  0.4% (2%)  0.3%
  • 牛奶@咖啡牛奶@咖啡  2024-09-07 02:23:24  回复
  • 新评估资产,从而引发资产价格的大幅波动。  心理影响:投资者和交易者受到心理因素的影响。极端的数据点会引发强烈的情绪反应,导致市场的过度反应。这会放大市场波动,尤其是在短期内。  风险重评:意外数据会导致风
  • 逆苍穹之山海经逆苍穹之山海经  2024-09-07 00:23:07  回复
  • 往会更显著地影响市场,原因如下:  惊喜因素:市场通常根据预测和以往的趋势定价。当数据显著偏离这些预期时,会产生惊喜效应。这会导致投资者和交易者根据新信息迅速重新评估资产,从而引发资产价格的大幅波动。  心理影响:投资者和交易者受到心理因素的影响。极端的数据点会引发强烈的情绪反应,导致市场
  • 燕小归燕小归  2024-09-07 00:02:40  回复
  • 此即使数据在预估范围之内但在范围的下限,也会产生意外效应。  预测分布  10-24.6万为预估范围  14-17.5万之间最为集中  4.4% (3%)  4.3% (35%)  4.2% (58%)  4.1% (4%)  3.8% (3%)  3.7% (76%) 

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