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搞定難懂的美聯儲只需要1分鐘!這家投行想出了一個科學的辦法

2019年08月02日 01:04來源:金十
責任編輯:第一黃金網
摘要
在后危機時代,市場參與者必須要擅長解讀經濟學家的言論,特別是美聯儲與市場之間的溝通。市場和央行之間的相互影響決定了政策的

在后危機時代,市場參與者必須要擅長解讀經濟學家的言論,特別是美聯儲與市場之間的溝通。

市場和央行之間的相互影響決定了政策的制定,兩者每一個階段關系的轉變都尤為重要。就像是鮑威爾去年10月3日的那句“距離中性利率水平還有很長一段距離”,短短的一句話卻在市場引發了連鎖反應。

在目前發達國家央行彈藥不足,以及全球經濟搖搖欲墜的背景下,前瞻性指引更是變得前所未有的重要。央行以可信的寬松承諾來引導市場,緩解對政策工具的需求壓力。從可信度來說,前瞻性指引甚至可以取代降息和資產購買。

不過,說起來容易,但實際操作起來,卻略顯困難。通常情況下,央行官員會試圖傳達一個信號,可是市場卻從另外一個角度解讀。要想及時達成共識往往更難,比如德拉基到底在新聞發布會上表達了什么,或者威廉姆斯在上周四的演講中又想傳達什么,市場有時候甚至可能解讀錯誤。

簡而言之,分析央行的會議紀要與其說是一門科學,不如說是一門藝術,至少在以前是這樣的。

為了解讀美聯儲會議紀要,更好分析市場走向,法國巴黎銀行嘗試運用自然語言處理的算法解讀美聯儲過去幾十年的會議紀要,把美聯儲冗長、不準確的定性內容,轉變為有效定量的內容。

法巴銀行表示,用人眼翻閱數十年結構雜亂的會議紀要費時又費力,因為人一分鐘只能閱讀250-500詞。自1993年以來,美聯儲每篇會議紀要平均有5萬個詞語。要翻閱213份紀要,就算是非常快的速度,讀完這些文件也要花費350個小時。相比較而言,算法可以在不到一分鐘的時間內分析完這些文件。

這是怎么做到的呢?這種算法通過識別詞句中的積極或消極情緒,然后將這些句子、段落整合起來,并對其總體情緒進行打分。該算法還會將事件量化,法巴銀行會對這些事件進行打分。

以下內容均摘自美聯儲會議紀要,并經該行處理過后得出一張圖(如下)。該行通過關鍵事件對下表進行標記。即數字小于0的為鴿派,數字越大越偏鷹派。

可能有人會認為,認為這種方法只是那些會點編程、又閑得沒事干的分析師做出來的罷了,但是如果你認為市場對美聯儲所傳達信號的解讀存在偏見,那么這就十分有幫助。

法巴銀行在報告中稱,這種算法既不是對美聯儲會議紀要的主觀解讀,也不會持續發展。除此之外,這一算法更有效率,還能夠生成時間序列。該行稱,想了解美聯儲情緒對資產表現方面的影響時,這可以作為一個有用的補充。

該行的算法發現,美聯儲在2018年12月公布的會議紀要是自2016年6月以來最為鴿派的。當時,許多觀察人士的解讀要比鮑威爾在新聞發布會上的發言還要更鴿派。

該行表示,當時在美聯儲多次加息,且貨幣政策全年持續緊縮的背景下,股市遭遇大幅拋售。不過,后來美聯儲發布的會議紀要明顯更偏鴿派,這表明美聯儲在平衡風險方面做出了改變。

當然啦,不僅是央行的政策舉動會影響市場,市場的反應也會影響央行未來與市場溝通的方式,所以,這個算法模型不能體現出這種這種雙向影響的循環。

德意志銀行的Aleksandar Kocic早在2015年就說過,美聯儲與市場溝通的策略打破了界限。市場也要從其他角度審視自身,時刻關注央行策略。至于該算法有何作用,你可以試試,然后看看會有什么結果發生。

這種算法真的科學嗎?如果算法得出的結論和市場解讀完全相反,各位會按照誰的解讀來下單呢?聽算法的?還是跟著市場走?歡迎在下方評論區留言~

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