ATFX国际:二月非农数据表现良好,为何美元指数却大跌?

2023-11-21 22:30

本文主要是介绍ATFX国际:二月非农数据表现良好,为何美元指数却大跌?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ATFX国际:3月10日公布的非农就业报告显示,新增非农就业人口31.1万人,虽然低于前值的50.4万人,但远高于预期的20.5万人。从历次非农地有人口的数据来看,31.1万人的新增处于中等偏上水平。失业率从3.4%上升至3.6%,数据表现不良,但仍处于健康就业水平5%之下。总的来说,二月份非农就业数据表现良好,但是当天的美元指数却大幅下跌,至本周一已经跌破104关口。在非农就业数据表现良好的情况下,美元指数大跌的理由是什么呢?

在这里插入图片描述

▲ATFX图

首先是激进加息的预期迅速降温。在非农数据公布之前,市场一度猜测本月下旬的美联储利率决议将加息50基点。形成此种预期的核心原因是一月份非农就业数据表现超预期良好。如果二月份非农数据延续超预期良好状态,则50基点加息的预期仍将存在。然而2月份最终公布值31.1万人,虽然表现良好,但并未大幅超预期,50基点的加息预期自然迅速降温。从个人角度来看,31.1万人的新增就业还算不错,或许未来几个交易日美元指数还将出现一定程度的反弹。

在这里插入图片描述

▲ATFX图

其次是硅谷银行倒闭所造成的负面影响,这一点从美国股票市场可以看出。逻辑上讲,加息预期降温之后,美国三大股指应当上涨。但是,美国三大股指出现1.07~1.76%不同程度的下跌,全球投资情绪偏向悲观。当天的风险事件中,只有硅谷银行倒闭最为瞩目。银行业是金融体系的核心,硅谷银行的倒闭和美联储过于激进的紧缩货币政策有着千丝万缕的联系。随着高利率政策负面影响的持续显现,美联储在加息方面将面临更大的阻力。

在这里插入图片描述

▲ATFX图

最后是美国债券市场的崩溃。非农数据公布后,十年期美债收益率大跌。如上图所示,十年期债券收益率曲线已经呈现出明显的筑顶结构,此次下跌极有可能跌破年内最低点,也就是3.3750%。债券市场是外汇市场的定价之锚,债市收益率大降,美元指数将出现共振性下跌。值得一提的是,硅谷银行倒闭的原因之一就是购买了过多的美国国债。随着债券收益率在2022年飙升,股银行的债券价格也在迅速下跌,间接导致了该行资不抵债。

在这里插入图片描述

▲ATFX图

技术角度看,美元指数的反弹已经基本结束。市场价格已经和短期支撑位S1重合,本周有可能跌破中期支撑位S2。随着美元指数的下跌,黄金价格和欧元汇率有可能创出年内新高。

ATFX风险提示、免责条款、特别声明:市场有风险,投资需谨慎。以上内容仅代表分析师个人观点,不构成任何操作建议。请勿将本报告视为唯一参考依据。在不同时期,分析师的观点可能发生变化,更新内容不会另行通知。

这篇关于ATFX国际:二月非农数据表现良好,为何美元指数却大跌?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/405538

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者