статистика

Несмотря на то, что вероятность декабрьского повышения ставки в США, приблизилась плотно к 100%, до даты заседания остается почти месяц и немало макростатистики должно выйти до 14 декабря.

Навряд ли, что то может серьезно помешать планам ФРС, да и рынки настроены весьма уверенно, все же, стоит присмотреться к основным событиям текущей недели. Скорее, даже, я бы сказал, что рынки будут сейчас рассматривать признаки будущих повышений ставки в каждой новости, которое повлияет на «ястребиные» или напротив «голубиные» настроения (ястребами называют членов Комиссии по операциям на открытом рынке (FOMC), которые склонны повышать ставку, а голубями, наоборот, тех, кто склонен к снижению или сохранению ставки).

Вышедший только что блок статистики по инфляции показал наличие слабой инфляции за прошлый месяц и данные аккурат соответствовали прогнозам аналитиков. CPI показал рост на 0.4%.

Правда, базовый инфляционный показатель, Core CPI оказался чуть ниже прогнозов и вырос всего на 0.1% Эти два индикатора, наряду с PPI и дефлятором, являются, самыми популярными инфляционными показателями: CPI — (Consumer Price Index) широкая инфляция и его базовая составляющая, так называемый Core CPI, который очищен от цен на энергоносители и продукты питания, для снижения волатильности.

Обычно, инфляция не сильно выходит за грани прогнозируемых показателей. В этот раз, аналитики ждали, как раз, слабого усиления инфляции и базового компонента с 0.3% до 0.4% и с 0.1% до 0.2%. Фактические цифры по сути не должны оказать сильное влияние на решение ФРС. Так что, пока нет сильных инфляционных угроз, и мы лишь пытаемся уловить первые звоночки. .

После относительно спокойной, с точки зрения макростатистики, но насыщенной пред- и пост-выборными страстями недели, рынки снова возвращаются в свою колею и макроэкономические данные вновь обретают значимость.

Это особенно важно в преддверии последнего заседания Федеральной Резервной Системы, для которой также могут начаться не самые простые времена. Новая политика Белого Дома может сильно отличаться от видения демократической партии, представителя которой сменил Дональд Трамп.

Теперь, помимо последовательной монетарной политики, Федеральному Резерву придется соблюдать в действиях особый нейтралитет и независимость, причем скорее всего, после 2018-го года, в Федрезерве уже будет сидеть другой человек.

Но вернемся к макростатистике, что обещает нам грядущая неделя, какие сигналы даст экономика рынкам и ФРС, какие события могут заставить рыночное сообщество разуверовать в неминуемом повышении ставок 14 декабря?

Спешим пригласить Вас на онлайн-вебинар «Фундаментальный анализ с Фредериком Даниелем», который состоится сегодня в 21:30!

Посетив вебинар Вы узнаете:

— Ожидаемые события на предстоящей неделе;
— Какие события отразятся на валютах, металлах, нефти;
— Актуальную макроэкономическую статистику;
— Как можно применить фундаментальный анализ в торговле.

Регистрация на вебинар доступна по ссылке. 

Сегодняшние данные по рынку труда достаточно важны для рынков, хотя бы потому, что это последний отчет по труду перед президентскими выборами и предпоследний перед завершающим год заседанием Федерального Резерва.

Я уже не говорю от том, что коррекция на фондовом рынке уже началась и сегодняшние цифры покажут насколько рынки правы, в своей обеспокоенности.

Если посмотреть на последние несколько нонфармов, можно заметить четкую тенденцию трех подряд снижений цифр по новым рабочим местам и роста в четвертый месяц. Так было ровно три раза: 3 месяца снижения и четвертый месяц роста.

Сейчас, в начале ноября, как раз публикуется тот самый отчет, который может стать четвертым месяцем роста. Данные за октябрь ожидаются на уровне 170-175 тысяч, аккурат столько же ожидали и в прошлый месяц, но данные вышли на уровне 156 тысяч.

(Читать дальше...)

Аннотация

Пишу эту статью в надежде понять, где я не прав. Может быть я чего-то упускаю, не понимаю… Буду благодарен за конструктивные наводки. Если хорошо разбираетесь в торговле или в математике, напишите что-нибудь ценное, прошу вас.

Все тесты из этой статьи также были проведены на реальных биржевых данных примерно с тем же результатом и теми же выводами. В статье используется модель рынка на основе случайной величины с нормальным распределением. Я прекрасно знаю, что распределение в реальных данных отличается от нормального. Смысл в том, чтобы показать что происходит ДАЖЕ с нормальным распределением.

Также для исследования используется один из самых интересных и перспективных на сегодняшний день язык программирования R. И соответствующая среда RStudio.

На что способны случайные числа?

plot(diffinv(rnorm(1000)), type="l")