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ACY證券匯評:【每日分析】全球閃崩的罪魁禍首,日本央行背上了黑鍋?

發布 2024-8-7 下午04:41
© Reuters.  ACY證券匯評:【每日分析】全球閃崩的罪魁禍首,日本央行背上了黑鍋?
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在全球股市閃電式崩潰後,又到了市場馬後炮的時間。不少人都將矛頭指向了日本,認爲罪魁禍首就是日本央行的加息。但真相真是如此麼?

太長不看版:

「日央加息導致美股下跌」這個結論無法解釋以下三個問題:

這不是日央第一次加息,市場早有加息預期,爲何美股之前不跌?

爲何每次美股跌日元漲都伴隨了美國經濟事件?

如果日元加息,導致美股下跌,那麼正在降息的瑞郎爲何同步大漲?

日元(瑞郎)上漲是美股下跌的結果,而非原因。

市場的邏輯很簡單,就是日本的套息交易。由於長年來日本的低利率加上日元的貶值,讓不少投資者會在日本以低利率貸款,並將日元換成其他貨幣,投資到高回報資產中(借低投高),例如換成美元投資美股。因此當日本加息的時候,貸款利率增加,(一部分)套息交易便會被平倉,從而導致美股的下跌。也有人認爲,日本央行干預外匯,導致日元升值,爲了避免匯率損失,因此市場開始拋售全球股市。

這個邏輯聽起來的確很合理。但如果深入研究,就會發現漏洞百出。

這不是日本第一次干預,也不是第一次加息!

近十五年來,日本央行的首次加息發生在今年3月19日,財務省的外匯干預則發生在22年9月與10月以及24年4月底,但這些都沒有引發美股的大崩盤。首次加息當週,美指反而觸底反彈了。上週同樣如此,在日本加息的當天,美國股市反而創下7月最佳日漲幅。所以日本加息導致美股下跌這個結論並不準確。

但進一步來說,市場總是「買預期賣事實」的。那是否是市場提前預判了日本加息,因此提前做空美股呢?

要得出這個結論,光靠猜是不行的,需要數據支持。一般反應市場加息預期的就是該國的短債利率。如果結論成立,那麼日本短債利率應該與美國股指呈現負相關。利率越高,美股越慘。

日本短債利率vs美國納指

然而事實並非如此。日本2年期國債利率自從年初開始便一路上漲,從0%漲至0.4%,但在此期間,美股同樣以極快的速度上漲。除了4月12日超預期通脹令美股回調,其他時間美股幾乎沒有受到任何的阻力。更何況,在日本加息後,日本短債利率隨美股一同大幅下滑,別說是負相關了,正相關性都快頂格了(+1)。因此加息預期的結論同樣不合理。

還有另一種可能。不是因爲日本加息,而是因爲套利交易所需的美日利差正在縮小呢?畢竟套利交易靠的是兩國之間利率的差距,從而借低投高。

美日利差 vs 美股

這個假設同樣經不住推敲。美日國債利率從去年10月便早已見頂,這波下滑則起始於今年的4月份。如果美股是因爲利差縮小導致套利平倉才下跌的,那麼早在5月份就應該開始下跌,不會等到7月份。更何況,在7月10日-30日美股啓跌的時段,美日利差表現非常平穩。

綜上所述,日本加息或加息預期並非是美股大跌的主因,最多就是個次因。

每次美股大跌都是由美國經濟事件引起的!

美日vs美瑞vs納指

今年以來,美股兩次大跌的起點都發生在通脹數據的發佈,分別是4月12日和7月11日。而此後每一波美股的下跌與日元的同漲都發生在美國新的經濟事件發生後。7月17日ASML財報、7月24日特斯拉與谷歌的財報、7月31日英偉達開盤暴跌以及上週五美國失業率觸發衰退警報。

能夠清晰的看到,每一次美股大跌與日元暴漲都伴隨了重要的美國經濟事件。日本央行的加息預警以及外匯干預在時間上無法一一匹配,只能說是次因。

如果日元漲是因爲加息,那瑞郎爲何會漲?

美日vs美瑞vs納指

同樣一張圖能夠發現,每當美股下跌,日元上漲時,瑞郎也在大漲。如果說,美股下跌是因爲日本加息,那麼又如何解釋瑞郎的上漲呢。要知道,今年瑞士已經連續兩次「意外」降息,是全球首個降息的發達國家,瑞郎理應下跌纔對。由此可見,日元和瑞郎的上漲應該是處於同一個原因,而並非只是日本的加息。

更合理的解釋是,日元與瑞郎的上漲是美股下跌導致的結果,而並非觸發美股下跌的原因。

由於財報季以及美國通脹與失業率的打擊,美國股市尤其是AI板塊整體下滑,導致投資者大量拋售股票,其中就不乏有套利交易者。這些套利交易者在平倉時會進行賣美元買日元與瑞郎的操作,從而導致每當美股下跌,日元和瑞郎就會跟着上漲。這個邏輯才能夠完美解釋上述的這三個問題。

因此是美股跌帶動日元漲,而非日元漲帶動美股跌。日元目前依舊是對衝美股風險的最佳標的商品之一。

在金融市場中想要得出一個看似合理的猜想非常簡單。但想要發現一個規律,就需要不斷的去驗證這個猜想。2019年提出的薩姆規則便是一個很好的例子,用來總結過去幾十年的衰退非常好用,但實際的使用卻只預測了2020年的疫情衰退,很難說到了2024年失業率的薩姆規則就是衰退的準確信號。

對於很多人罵日本央行加息,只能說是,日央家中坐,黑鍋天上來!

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2024-08-07

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