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“尽管1月份的结果好于预期，但加拿大劳动力市场尚未感受到加息的全部影响，”他在给客户的一份报告中表示。 “这可能会削弱未来几个月的住房需求。” Desormeaux认为，加拿大央行将在今年第二季度开始降息，为抵押贷款持有人带来一些缓解。

Peng2024-02-16

年，日本的前景黯淡。” 移民是解决日本劳动力短缺问题的一种选择，但除了临时居留外，该国一直相对不接受外国劳动力，这引发了对歧视和缺乏多样性的批评。机器人技术是另一种选择，日本正在逐步部署，但还没有达到完全弥补工人不足的程度。日本经济增长缓慢背后的另一个关键因素是工资停滞不前，导致家庭不愿消费。与此同时，企业在海外增长较快的经济体中投入了大量资金，而不是在老龄化和萎缩的国内市场。去年日本的私人消费连续三个季度下降，“由于家庭储蓄率转为负值，今年的增长将保持低迷，”凯投宏观（Capital Economics）的Marcel Thieliant在一篇评论中表示，“我们的预测是，GDP增长将从2023年的1.9%放缓至今年的0.5%左右。”

Heidi2024-02-15

美国经济节后“趴窝”！1月零售销售降幅近一年来最大，市场转向“鸽派”押注

失业救济人数降至212,000人，表明劳动力市场稳定。彭博社经济学家调查的预测中位数为220,000。本周早些时候公布的通胀数据高于预期，导致市场削减了对美联储在 6 月之前降息的押注。现在的焦点是周五公布的生产者价格指数数据。交易员还将关注美联储官员的言论。

Peng2024-02-15

前美联储经济学家警告：经济过热并不是鲍威尔“拖延”降息的充分理由

ahm在英国《金融时报》上写道，强劲的劳动力和通胀状况不应阻碍降息，长期较高利率的政策只会加剧美国经济的困境。 Sahm写道：“从一开始，这个周期就与[美联储]没有什么关系。我们已经非常接近消除新冠疫情造成的最终破坏了。” “现在不是美联储在降息问题上拖延的时候。现在是美联储让开的时候了。” Sahm以创建与她同名的衰退指标规则而闻名，她概述说，将利率保持在当前水平只会增加衰退风险。美联储的两年加息周期已将联邦基金利率从接近于零的水平提升至5.25%-5.50%的区间，并已给多个行业带来压力。例如，考虑到抵押贷款利率与利率松散地跟随，房地产市场价格随着美联储的政策而上涨。这让许多房主不敢出售，也让潜在买家望而却步。与此同时，急剧的紧缩政策给整个金融市场的借款人和贷款人都带来了负担。它还惩罚了不幸的商业选择，去年的银行体系动荡就说明了这一点。尽管Sahm没有提到，但投资者现在正在焦急地关注商业房地产，因为较高的利率使贷款再融资的成本变得更加昂贵。 Sahm写道：“现在很难说疲软的地方在哪里，但利率保持在高位的时间越长，美联储严重损害经济的风险就越大。” 面对这种情况，央行维持利率稳定的理由并不那么令人信服。一般来说，宏观经济理论表明，失业率需要上升才能使通胀下降，而这正是美联储等待看到的情况。正是由于这个原因，1月份就业市场的繁荣和通胀的上升抑制了降息的希望。但Sahm表示，这种关系已经变得可疑，因为2023年通货膨胀率有所下降，而失业率仍保持在4%以下。 “相反，高通胀主要是由于与新冠疫情相关的破坏正在缓解。此外，2019年出现了类似的增长和失业率，且通胀率低于2%，”她表示。 “最后，美联储肩负着低通胀和低失业率的双重使命。在劳动力市场崩溃之前保持高利率是不可接受的。” 尽管一些人担心如果降息过早，通胀会再次飙升，因此支持长期较高的政策，但Sahm认为，未来调整政策的必要性不会打破常规。 “世界在变，政策也在变。但世界已经发生变化，通货紧缩明显，而美联储并没有改变其政策，”她写道。

Linlin2024-02-15

Crypto x AI 生态最全大盘点

有素的 LLM 来帮助将 DAO 内的劳动力资本引导到更有效的事务上，识别提案中的问题，并开放对贡献和投票的更广泛参与。还有一些更简单的工具，如 AwesomeQA，它通过搜索和自动会回复来提高 DAO 的效率。最终，我们预计 DAO 中的 “autonomous” 将随着时间的推移变得更加重要。自治委员会和投票代理 Upstreet 已将多代理系统 (如 AutoGPT 等) 应用于他们的治理过程，作为一个早期的实验。每个代理都由 DAO 的一个子组定义，例如艺术家、开发者、BD 策略师、公关、社区经理等。然后这些代理的任务是分析来自贡献者的提案，并讨论其利弊。进而，代理们根据其对各自范围内的影响进行评分，并汇总分数。人类贡献者可以在投票决定结果之前评估他们的讨论和评分，因此本质来说，上它提供了一种多样化的并行评审服务。这特别有趣，因为这个过程可以浮现出人类可能错过的提案的各个方面，或者使人类能够与人工智能代理就其后续影响进行辩论。先进的协调系统 MakerDAO 也曾详细讨论过类似话题，以最少的人力投入实现自主治理决策的目标。他们完成了 Atlas 的概述，它描绘了一个包含所有与 Maker 治理相关的实时数据中心。这些数据单元以文档树的形式组织，可提供上下文以防止误读。Atlas 将采用 JSON 格式并标准化，以方便 AI 和编程工具使用它。 Atlas 可以被各种人工智能治理工具 (Governance AI Tools, GAIT) 使用，这些工具通过自动化交互和确定参与者任务的优先级来参与治理。示例用例包括：项目投标：GAIT 可以通过处理文书工作和确保提案符合战略目标来简化生态系统参与者对项目投标的流程。监控违反规则的行为：GAIT 可以帮助监控可交付成果和规则遵守情况，标记潜在问题以供人工审查。专业建议整合：GAIT 可以将专业建议转化为格式化的提案，弥合治理和专业知识之间的差距。数据集成：GAIT 可以轻松地集成新数据和经验，帮助 DAO 学习和适应新状况而不会重复错误。语言包容性：GAIT 可以充当翻译器，使治理以多种语言进行，从而营造一个多元化和包容性的环境。 SubDAO：Atlas 和 GAIT 可以应用于 SubDAO，允许实验和快速开发，并能够从失败中吸取教训。 ? <> ? 我尤为兴奋的 Crypto x AI 的领域是游戏。该领域有很多新颖的游戏可供探索，例如程序内容游戏、生成式虚拟世界、基于 LLM 的叙事、AI 代理相互合作的合作游戏等等。虽然 web2 中有很多关于新游戏的好例子，但在这里我们将重点介绍 web3 的例子。值得一提的是这篇学术文章《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》唤醒了许多人对多人工智能代理游戏环境的可能性探索。来自斯坦福大学和谷歌的研究人员通过将 LLM 应用于沙盒游戏环境中的代理展示了这种潜力。由 LLM 驱动的代理表现出令人印象深刻的行为包括传播派对邀请，建立友谊，约会，以及协调大家按时参加聚会等等，所有这些都基于单一的用户指定建议。该方法利用了一种架构，该架构扩展了 LLM 以存储和合成更高级别的反馈，从而让代理能够实现更为动态的行为规划。这项研究是迄今为止 web3 中探索最多 (但仍处实验阶段) 的游戏的基础。核心思想是我们如何在模拟环境中使用具有高度自治性或特性的 AI 代理，并围绕它们打造有趣而富有趣味性的游戏。 Parallel TCG 团队的 Parallel Colony 通过让 AI 代理在游戏中为玩家收集资源和代币来探索这一概念。使用 ERC-6551 标准，AI 代理是可以代表用户在游戏中进行交易的 NFT 钱包。AI 代理可以创建、铸造和存储新的游戏道具，并且还具备由团队创建的微调 LLM 所定义的个性，使他们具有非标准化的行为和特质，这些行为和特质可以影响他们在游戏中的行动。不过从概念上讲，最引人入胜的基于 AI 代理的游戏是 Upstreet。Upstreet 是一个虚拟世界项目，具有一些疯狂的创意，例如 AI 代理 SDK、程序任务、浏览器 + VR、拖放互操作性以及一个名为 “The Street” 的环境中的社交功能，玩家可以构建自己的体验并在其中互动。除了玩家之外，还有人工智能代理，开发人员 (及玩家) 可以部署影响游戏环境的个性和目标。最有趣的是他们对 AI Director 的研究和开发，这是一个 AI 代理，它决定一个目标，例如 “从最高的建筑物跳伞” 或 “开始一个新的宗教”，用户和代理作为挑战者参与其中。Director 会在每一个回合结束时确定获胜者，用奖品、代币和 NFT 奖励玩家和代理。这可能会导致非常有趣且复杂的代理与玩家的交互，我们非常高兴看到其发展，特别是，它可以直接导致高价值的 3D 环境研究和数据，为将来的更先进的模型提供更多的数据，OpenAI 似乎也对收购开源 Minecraft 风格的游戏颇感兴趣。用于创建虚拟世界的生成工具是增强游戏的另一个领域。例如，Today 让玩家设计自己的虚拟岛屿并照顾 AI NPC 同伴。尤为独特的是他们使用生成创意工具来促进游戏内 UGC 的开发。由于游戏主要基于这些用户创建的岛屿，因此，为没有 3D 游戏开发或艺术技能的玩家提供丝滑的资产开发机会非常重要。可以说，围绕元宇宙风格的游戏玩法之所以低迷，很大程度上是因为缺乏内容，而从短期来看，恰恰可以通过使用生成工具来补救这一点。 AI 代理需要训练，而训练本身可以成为一个有趣的游戏供玩家探索。AI Arena 提供了一种新颖的 AI 代理训练方式，让玩家玩 Super Smash Bros 风格的游戏，通过模仿训练慢慢教 AI 代理参加比赛。由于 AI 代理不需要休息，因此它可以全天候地与始终活跃的竞争对手池进行竞争性锦标赛以获得奖品，同时玩家可以异步微调其游戏风格。这将培训变成了一种游戏，并通过代币经济学放大它的效用。人类与强大的人工智能玩家进行大规模的合作游戏在过去是可以做到的，但随着代币经济学的融入，它被提升到了一个新的高度。来自 Modulus Labs 的 Leela vs. the World 是此类游戏形式的实验。在这个实验中，Modulus 采用了 Leela 国际象棋引擎，并通过 zk 电路验证它的输出。玩家可以投入资金押注人类与人工智能的对弈，从而形成一个有趣的预测市场。虽然考虑到目前 zk 的状态，该模型的验证时间会很长，但它无疑开辟了基于大规模协作的电子竞技预测市场和可验证且复杂的 AI 玩家治理机制的可能性挑战。最后，纯链游或自主世界也将通过人工智能得到增强。关于该主题最引人注目的是大型知识模型 (Large Lore Models)，它着眼于使用 LLM 协议层来创建持续的知识，这些知识可以在可修改和相互关联的游戏环境中进行互操作，玩家的行为在自主世界中同时影响多个游戏环境，因此应该携带更高维度的知识来促进故事情节。这非常适合构建在多链游戏环境中的抽象 LLM 层。基础设施 AI x Crypto 基础设施本身就值得用一篇单独的文章介绍，但在这里我将简要介绍我们看到的一些正在形成想法。分布式计算要理解加密经济系统对计算的需求，首先要理解核心问题。迄今为止，GPU 容量存在极大的瓶颈，最好的硬件，如 H100，等待时间长达一年。与此同时，初创公司正在筹集巨额资金来购买硬件，政府正在争先恐后地为国防目的而采购，即使是像 OpenAI 这样资金最充裕的团队也因为计算能力有限而不得不暂停功能发布。很多专注于去中心化计算和 DePIN 的团队在这里看到了机会：引导无许可的集群来满足需求，同时提供加密激励和最低利润，使网络在定价上与 web2 同行具有高度竞争力，同时为硬件供应商提供更好的回报。机器学习大致可分为四个主要的计算工作量：数据预处理：准备原始数据并将其转换为可用的格式。训练：让 ML 模型在大型数据集上进行训练，以学习数据中的模式和关系。微调：可以使用较小的数据集进一步优化 ML 模型，以提高特定任务的性能。推理：运行经过训练和微调的模型以进行预测。我们已经看到了像 Render 和 Akash 这样更通用的计算网络转向服务于更专业的计算，如 AI/ML。例如，Render 已经利用建立在他们网络之上的提供商如 io.net 来更直接地服务 AI 客户，而像 Akash 这样的供应商已经开始引入拥有需求的硬件供应商，并通过直接训练他们自己的模型来展示网络的力量，第一个案例是一个仅在无版权材料上训练的 Stable Diffusion fork。Livepeer 也正在专注于 AI 视频计算，因为他们已经有一个庞大的服务于视频转码用例的网络。此外，一种专门针对 AI 计算的网络正在形成，这让我们认识到围绕协同和验证的核心挑战可以通过围绕 AI 构建链或模型来更直接地解决。Gensyn 是其中比较值得注意的例子，它构建了一个基于基板的 L1，专为并行化和验证而设计。该协议使用并行化将较大的计算工作负载拆分为任务，并将它们异步推送到网络。为了解决验证问题，Gensyn 使用了概率学习证明 (probabilistic proof-of-learning)、基于图的 pinpoint 协议以及基于 staking 和 slashing 的激励系统。尽管 Gensyn 网络尚未上线，但该团队预测，其网络上等效 V100 GPU 的每小时成本约为 0.40 美元。储存之外，替代训练模型也在兴起，例如联合学习 (federated learning)，在意识到区块链可以更适当地激励这些模型后，它在 web3 中复兴。简而言之，联合学习是一种多方独立训练模型的方法，并定期批处理更新并将其发送到全局模型。有很多实践案例，比如谷歌的键盘文本预测算法。在 web3 中，FedML 和 FLock 正在尝试将联合学习方法与代币激励相结合。同样值得注意的是，像 Filecoin 和 Arweave 这样的去中心化数据存储，以及像 Space and Time 这样的数据库，可以在数据预处理方面发挥重要作用。基于共识的 ML 使用区块链的另一种新颖的基础设施形式则是基于共识的机器学习 (ML) 概念。Bittensor 是这一概念的最突出例子：这是一种基于 Substrate 的 L1 区块链，旨在通过使用特定于应用的子网来提高机器学习的效率和协作。每个子网都有自己的激励系统，用于服务各种用例，从 LLM 到预测模型到生成性创新。Bittensor 独特之处在于它如何使用矿工协调优质输出：矿工通过提供他们的 ML 模型的智能输出（由验证者评级）来获得 TAO (其原生代币)。由于矿工因为最佳输出而获得激励，他们会不断改进自己的模型以保持竞争力，从而帮助 Bittensor 完成了在代币经济学的协调下实现更快的学习过程。 TAO 生态系统中最近令人兴奋的发展是动态 TAO 提案，将 Bittensor 过渡到围绕代币排放的更自动化、市场驱动的机制设计，以及推出的 Nous 子网以提供激励模型微调，以便与 OpenAI 等公司竞争。我们可能会看到更多有关此类系统的尝试，例如让 mining 或共识以有利于质量的方式调节模型输出。意图就是您所需要的一切在DeFi中，MEV 领域的最新论点是关于用户意图以及使用经济同性 (economically-aligned) 的解调器来执行这些意图。关于意图的讨论通常百家齐放，但有一点已经变得越来越清晰了：用户的意图需要更高阶的语义上下文才能被解析成可执行代码。LLMs 可能会提供这个语义层。 Propellerheads 提出了迄今为止在意图空间中使用 LLM 的最清晰的愿景：https://www.propellerheads.xyz/blog/blockchain-and-llms。简而言之，LLMs 可以通过语义理解，将接近匹配的意图转化为完全匹配的意图，从而帮助我们找到巧遇需求 (coincidences of wants, CoWs) 的机会。这可以通过向内意图重判 (例如 “购买 LUSD 代替 USDC 可以吗？我找到了一个匹配的限价订单，你将通过这个 CoW 节省 0.3％的交易费用。”) 和向外意图重判 (例如 “我想购买你拥有的这个 BAYC，您愿意以 X ETH 的价格出售吗？”) 来实现。当然还可以有其他结构，这在钱包和多重签名的后账户抽象背景下变得特别有趣。DAIN 和 Autonolas 等项目已经尝试使用代理作为钱包的签名者，例如，出于安全和基于意图的目的，与你的钱包交谈并让它代表你执行交易即将成为现实。同样值得关注的是规模庞大 DeFi 用例，例如基于代理的预测市场、由 AI 管理的经济模型、以及 ML 参数化的 DeFi 应用程序，我的 zkML 文章提供了更为详细的介绍。代理经济迄今为止，我最喜欢的基础设施领域之一是人工智能代理经济。它源自我对世界的愿景，在这个世界中，每个人都有自己的代理，我们雇用那些高质量和训练有素的代理为我们服务，或者让自治代理在复杂的经济行为中实现我们的目标。为了做到这一点，代理必须有一种方式来支付和接收他们的服务费用。传统的支付模式绝对有可能为这些代理开放，但更有可能的是，鉴于其易用性、结算速度和无需许可的性质，代理将以加密货币进行交易。 Autonolas 和 DAIN 是该领域的典型案例。在 Autonolas 中，代理实际上是网络中的节点，致力于实现特定目标，这些节点由服务运营商维护，类似于 Keeper 网络。这些代理可用于各种服务，例如预言机、预测市场、消息传递等。DAIN 采用了类似的方法，使代理能够 “发现、交互、交易和与网络中的其他代理协作”。其他创意除上述内容外，我们还看到：用于微调模型（如 BagelDB）的去中心化向量数据库。用于 API 密钥的钱包和用于 AI 应用程序的 SIWE，例如 Window.ai 数据预配服务索引和搜索工具，如 Kaito 区块浏览器和仪表板，例如 Modulus Labs 的 AI 验证仪表板，它现在正在验证 Upshot 模型的一系列推理。开发助手，如 Dune 的链上 SQL 查询模型模拟代理测试环境用于数据抓取的带宽，如 Grass Network 合成数据和人类 RLHF 平台 DeSci 应用程序，例如 LabDAO 用于蛋白质折叠的分布式 bioML 工具 web3 中涌现出了无数的想法，用于服务于 AI 的各个领域，因此此处仅提供重点内容，但我强烈建议探索上述项目以深入了解其全貌。这一切的交汇 AI 和 Crypto 是协同作用的。两者都倾向于开源、抗审查，并正在创造历史上最大的财富转移。他们需要彼此，并解决彼此的核心挑战。对于 Crypto 来说，AI 解决了用户体验中的问题，促进了更具创造性的链上用例，增强了去中心化组织和智能合约的能力，并在应用和基础设施层解锁了真正的创新。对于 AI 来说，Crypto 解决了真实性和出处问题，加强了围绕开源模型和数据集的协调，有助于引导计算和数据，并使创作者和代理能够更直接地参与到后人工智能经济中去。现在的挑战是加密黑客、团队和项目了解并接受这种转变。创造力是无限的，我们正站在这一切的交汇处。如果你有兴趣了解更多关于这些交汇点的信息，请参加我们在 ETHDenver 举行的 Convergence 会议。来源：金色财经

金色财经2024-02-15

今夜“恐怖数据”再掀大风浪？英国经济2023下半年陷入衰退美元指数、欧元、英镑最新技术前景分析

明需求环境疲软。然而，比预期紧缩的英国劳动力市场状况可能仍然是英国央行关注的一个问题。值得注意的是，晚些时候，美国1月份零售销售、每周初请失业金人数数据即将发布，并影响投资者对美联储2024年上半年降息的押注。经济学家预测美国1月份零售额将下降0.1%；截至2月10日当周初请失业金人数预计将从21.8万增加至22万。零售销售大幅下降（接近-0.5%），加上失业救济申请增幅强于预期，可能会立即对美元构成压力。另一方面，如果初请失业金人数接近20万且零售销售上升，美元兑竞争对手可能会保持弹性。好于预期的零售销售数据，可能会减少对美联储2024年上半年降息的押注。除了经济数据之外，投资者还必须考虑美国联邦公开市场委员会(FOMC)成员的评论。其中克里斯托弗·沃勒 (Christopher Waller) 定于周四(15日)发表讲话，对美国通胀数据的反应值得投资者关注。其他统计数据还包括费城联储制造业指数、纽约帝国州制造业指数。 #外汇技术分析# 美元指数美元指数位于枢轴点104.743，该指数面临直接阻力位104.987，随后是105.283，然后是105.504，这可能会限制上涨。相反，支撑位为104.430，另外的支撑位为104.095和103.733，可能为任何下行趋势提供支撑。技术格局由位于104.283的50日均线和位于103.610的200日均线进一步定义，表明在枢轴上方存在轻微看涨倾向。如果美元指数维持在104.743 之上，可能会表现出看涨趋势，凸显出未来价格方向的关键门槛。（來源：FXEMPIRE）欧元/美元欧元/美元目前交易价格为1.07350，在过去24小时内小幅上涨0.07%。今天的枢轴点位于1.07440，表明该货币对正处于关键时刻。直接阻力位为1.07440，其次是1.07553，以及更强的阻力位1.07770。下行方面，支撑位为1.06937，后续水平为1.06772和1.06583。 1.07605 的50日均线和 1.08320的200日均线提供了进一步的背景信息，表明在枢轴下方有轻微的看跌倾向。鉴于这些技术指标，欧元/美元的整体趋势在1.07440下方显得看跌，需要密切关注动能的潜在变化。（來源：FXEMPIRE）英镑/美元英镑/美元目前交投于1.25561，较前一交易日小幅下跌0.08%。英镑/美元对的枢轴点位于1.25741，阻力位为1.26126、1.26548和1.26832，概述了潜在的上行障碍。相反，支撑位为1.25365，进一步缓冲位为1.25172和1.24910，标志着买家可能介入的区域。技术指标，包括位于1.26095的50日均线和位于1.26449的200日均线，暗示枢轴点下方存在看跌倾向。鉴于这些指标，英镑/美元的整体趋势在1.25741下方偏向看跌，表明趋势方向的关键阈值。（來源：FXEMPIRE）

芷莹2024-02-15

龙年大吉！日股续企稳34年新高台股“猛涨” 香港科网股“沸腾”

列数据的困扰，这些数据突显了美国经济和劳动力市场的弹性，本周的数据显示通胀持续存在。周二(13日)的数据显示，由于租赁住房成本上涨，消费者价格(CPI)涨幅超出预期。 CME FedWatch工具显示，交易员目前预计6月份降息的可能性为82%，进一步推迟了美联储宽松周期的起点。投资者目前预计今年将降息97个基点，接近美联储12月预测的75个基点。 Legal And General Investment Management 亚太区投资策略师Ben Bennett表示，如果美联储不得不推迟降息，那么世界各地的央行官员将不太热衷于降息。 “但这只是一份通胀数据，我们都知道预测通胀有多么困难，因此市场影响可能相对较小，除非我们连续第二次公布高点。” 芝加哥联储主席古尔斯比(Austan Goolsbee)周三(14日)表示，即使未来几个月物价涨幅略高于预期，美联储仍将重返2%的通胀目标利率。美国国债收益率走低，亚洲时段，10年期国债收益率下跌3.1个基点至4.236%。欧盘时段，投资者的焦点将集中在一系列数据上，其中英国GDP和贸易数据成为人们关注的焦点。因为英国通胀在一月份出乎意料地保持稳定，交易员预计英国央行今年将降息70个基点，首次降息预计在6月份进行。周四(15日)公布的数据显示，日本经济因内需疲软而连续第二个季度意外萎缩，陷入衰退，引发人们对日本央行今年退出超宽松政策的怀疑。周三(14日)，随着网约车平台Lyft和Uber的上涨，华尔街股市大幅收高。与此同时，英伟达(Nvidia)取代谷歌母公司Alphabet成为美国股市第三大市值公司。衡量美元兑六种货币的美元指数为104.66，接近三个月高点 104.97。美国原油下跌0.5%至每桶76.26美元；布伦特原油下跌0.44%至81.24美元。

芷莹2024-02-15

花旗：美国1月零售销售将有所放缓

品和服务对经济增长的贡献几乎相等。只要劳动力市场保持稳定，收入不断增加，消费总体上仍会得到支持，但我们预计1月份的零售销售将有所放缓。季节性调整动态也意味着今年1月份的零售销售有一定的下行风险，因非季节性调整后的销售降幅料将小于上一年。

金融界2024-02-15

easyMarkets易信：2024年2月15日美元指数高位横盘，当下市场等待美国数据结果指引

指数回落的支持下反弹。结合之前的疲弱的劳动力市场数据，英国目前经济有放缓迹象。日内继续关注英国GDP，工业产出，贸易数据，届时数据结果对英镑影响依旧重大。技术上方1.258附近是压力，突破看1.261附近，支撑是1.254附近，破位看1.251美元附近。指标看布林线开口横，MACD在低位震荡。交易策略，鉴于上下方位置重要性，可以尝试高抛低吸交易，突破关键位置，则反手追单。黄金黄金经历大幅下跌后短线有所企稳，不过后市黄金依旧面临一定风险考验。首先就是美国经济数据结果，今日有美国初请失业金人数，零售数据，此前就是因为美国数据大好，引发美元上涨，黄金暴跌。其次是当下处于黄金消费消费旺季的尾声。最后是黄金大基金多头持仓有下降。综合看日内美国数据将起到主导作用，无论结果是好是坏，黄金的波动幅度会加大。技术上黄金上方1995美元附近是压力，突破看2000美元附近，支撑是1985美元附近，破位看1980美元附近。指标看布林线开口横盘，MACD处于低位震荡。交易策略，鉴于上下方位置重要性，可以尝试高抛低吸交易，突破关键位置，则反手追单。今日重点关注的财经数据与事件：2024年2月15日周四 ① 08:00 美联储博斯蒂克发表讲话 ② 08:30 澳大利亚1月季调后失业率 ③ 15:00 英国第四季度GDP年率修正值 ④ 15:00 英国12月三个月GDP月率 ⑤ 15:00 英国12月季调后商品贸易帐 ⑥ 15:00 英国12月工业及制造业产出月率 ⑦ 16:00 瑞士1月消费者信心指数 ⑧ 16:00 欧洲央行行长拉加德发表讲话 ⑨ 17:00 IEA公布月度原油市场报告 ⑩ 18:00 欧元区12月季调后贸易帐 ⑪ 21:30 美国至2月10日当周初请失业金人数 ⑫ 21:30 美国1月零售销售月率 ⑬ 21:30 美国2月纽约联储制造业指数 ⑭ 21:30 美国2月费城联储制造业指数 ⑮ 21:30 美国1月进口物价指数月率 ⑯ 22:15 美国1月工业产出月率 ⑰ 23:00 美国2月NAHB房产市场指数 ⑱ 23:00 美国12月商业库存月率 ⑲ 23:30 美国至2月9日当周EIA天然气库存 ⑳ 次日01:00 美联储戴利发表讲话请确认您完全了解这些产品交易涉及的风险，不要投入超出您亏损承受能力的资金。本集团公司已通过旗下子公司获得塞浦路斯证券和交易委员会（已通过欧盟金融工具市场法规MiFID的认证）的执照（Easy Forex Trading Ltd- CySEC 执照号为079/07）以及澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）的执照（easyMarkets Pty Ltd - AFS 执照号为246566）。免费电话： 4001203050 微信：easyMarketsCS 官网：https://chn.easymarkets.com/syc/zh-hans/ 加入我们的Telegram 获取免费的交易信号 2024-02-15

易信easyMarkets2024-02-15

CIBC：实际收入加速增长等因素料支撑消费支出

增长0.3%，整体数据应录得0.2%。劳动力市场的潜在力量加上通胀正常化，意味着实际收入增长已经加速。其他支持消费的力量也在发挥作用。住房负担难以承受、在家工作以及家庭财富的增加可能会促使消费者在耐用品上花费更多。

金融界2024-02-15

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