2024-10-08 11:36:34

进观奇辩:2024年10月08日 #思进每日财经新闻解读速览#

摘要
【财经速览:市场波动与战略转型】美股近期承压下滑,道指跌逾400点,受美债收益率攀升及中东局势紧张影响,市场风险偏好下降,油价突破76美元/桶。联储会议纪要、CPI数据及财报成关

【财经速览:市场波动与战略转型】美股近期承压下滑,道指跌逾400点,受美债收益率攀升及中东局势紧张影响,市场风险偏好下降,油价突破76美元/桶。联储会议纪要、CPI数据及财报成关注焦点。印度正谋划全球推广“印度制造”,对标“日本制造”、“瑞士制造”,力图提升产品质量与国际形象。Meta推出AI大模型Movie Gen,拓展视频生成能力,或成新收入增长点,反映全球AI市场由“大而全”向“小而美”转变趋势。债市动态显示,10年期美债收益率重返4%,预示利率维持高位或进一步上调,债券市场变化对理解股市及美联储政策至关重要。

进观奇辩:2024年10月08日 #思进每日财经新闻解读速览#

【进观奇辩:2024年10月08日 #思进每日财经新闻解读速览#】#思进每日美股点评# 首先要说的是 #美股继续下滑 道指下跌400点# 美国债收益率攀升给股市带来压力,10年期国债收益率自8月以来首次超过4%。中东局势持续紧张打压了风险偏好,并推动油价上涨,突破每桶76美元。本周市场关注联储会议纪要、CPI通胀数据与财报。其次,海外市场面,【印度计划全球推广#印度制造#】印媒报道,印度政府正讨论制定“印度制造”标签计划,以推广印度品牌,类似“日本制造”或“瑞士制造”。一个高级别委员会正在研究具体细节,目标是建立强大的品牌形象,尤其是在纺织等优势行业。专家认为,提升产品质量和可靠性是关键。为此,政府已设立“印度品牌价值基金会”,并考虑推出“印度优质产品”统一品牌,进一步增强全球对印度商品的信任和认知。再提几点:一、【Meta再推AI大模型】Meta宣布推出新AI大模型Movie Gen,可根据用户提示生成逼真视频和音频,应用深度学习和多模态设计,支持视频、音效同步。Meta此举或将通过与广告商、电影公司等合作,开辟新收入来源,巩固其在数字创新领域的地位。思进点评:全球大模型市场从追求“大而全”转向“小而美”,“文生视频”类模型成为竞逐赛道。国内厂商也在不断升级AI生成技术,降低创作门槛;二、近日,在《思维进阶》底层逻辑-高端交流群内,分享一些对当下热点的点评,那就在这儿也不断转发(五十三)——谈美联储降息(二)(接上)恰好这会儿CNBC头条:10-year Treasury yield rebounds back above 4%. 10年期美债收益率继续上涨,超4%。在美国,债券市场是股市的三倍体量,更是非常有效的市场。注意到,多数散户,只关注股市,好像很少有人关注债市。其实,看透了债市,就看懂了股市。而且从这个角度切入,也能把美联储货币政策弄清楚。10年期美国国债收益率反弹至4%以上,从金融角度来看具有重要意义。国债收益率代表投资者购买政府债券所获得的回报,尤其是10年期国债收益率,是各种金融资产和利率的关键基准。以下是关键要点:1. 利率预期:10年期国债收益率上升表明投资者预期利率将保持高位甚至进一步上升。由于债券收益率和价格呈反比,收益率上升意味着债券价格下跌,表明由于预期未来利率上升,对这些债券的需求减少。这可能表明投资者预计美联储将继续加息或长期紧缩货币政策。2. 通胀担忧:收益率反弹也可能反映出持续的通胀担忧。如果投资者认为通胀将保持在美联储目标之上,他们就会要求长期债券获得更高的回报,以弥补购买力的下降。当通胀数据显示出保持“粘性”或顽固的迹象时,这一点尤其重要。(待续)思进注:此微信群还有名额,感兴趣的网友,加V:caixiaojing906,助理会安排你进入的。再接着分享陈章鱼在得到上对《思考,快与慢》的系列解读:省时间还是不出错?如何驾驭人脑中的两套思维系统?(七):昨天最后谈到,假设咱们现在是原始人,走在山林里。这个时候,我们看见一只鹿从眼前跑过去,这只鹿跑得非常快。我是一个比较理性的人,算了一下,觉得我追到这只鹿的概率是1%,特别低。而你跟我完全不同,你是个过度自信的人,你觉得你有50%的可能会追到它,立马就追出去了。但是,你注意,心理是能影响我们的身体的。即使我们俩能力差不多,你相信你能追到鹿,你分泌的多巴胺可能就更多,你就会更努力地追这只鹿。所以,最后你追到这只鹿的概率,可能就提高了。你抓到了鹿就有肉吃,而我可能就饿死了,你看,过度自信让你生存的概率变得更高了。这儿接着谈。经过成千上万年,大自然一轮轮筛选,咱们的老祖宗,都是当初跑出去追鹿的那一拨,活了下来,然后就把这个特质留在我们的基因里了。因为我们大脑的特点,也因为我们的祖先生活的环境,人类不能把所有的思考都交给慢系统,而是平时让慢系统处于待机状态,先把工作交给快系统处理,快系统遇到麻烦,再把难题交给慢系统解决。一般情况下,我们大脑的这种分工没什么问题,它能帮我们高效处理各种事情。我们调动慢系统,用理性来思考的时候需要调动更多大脑资源,所以我们更少调用它,这能为我们节省能量。但这种分工也有个潜在的问题,我们可能根本意识不到,就是快系统运行得太快,它往往会抢在慢系统之前就给出了答案。就像有个笑话,一个求职者去公司面试,面试官问你有什么特长吗?求职者说,我心算特别快。面试官说,那你算一下37乘以25等于多少?求职者脱口而出,等于900。面试官按了按计算器,说你这算得不对啊。求职者说,你别管对不对,你就说我算得快不快?哪怕是接受过良好教育的人,也很容易因为快系统而犯错。书中就有一道测试题:一个球拍和一个球总共价值1.1元,球拍比球贵1元,问,球价值多少钱明天再接着分享。
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