昨天晚上很多小伙伴都在等联储的决议结果。决议凌晨2点出来，降息25个基点。联邦基金利率目标区间现在为4.00%-4.25%，符合市场预期。
也不出所料，懂王亲自提名的、获得国会山批准、已经宣誓就职的新理事Miran，当然持有不同意见，倾向于降息50个基点。其实还有一个更有趣的八卦点：不知道懂王会不会注意到——热门下任主席人选之一Waller老师，这次并没有支持“降50个基点”的少数意见呢？
市场的即时反应是，10年期国债从4.04%跳至4.01%下方，金价剧烈波动了十几块美金，标普500转涨，道指涨，美元指数跌。看起来是交易员加大对联储今年至少再降息一次的押注。紧接着，中东各大央行基本上是踩着联储的脚，纷纷下调25个起点。
以前跟大家讨论过：一个事件和数据刚出现在新闻头条时，市场的即时反应是对之前预期的行动结果。那之后该如何反应呢？一个很重要的因素是：数据出来之后，别人是怎么评论、解读的？
💿 时间戳
00:00:08 联储降息信号
00:06:42 AI嘴型识别技术0.3秒交易
00:06:55 金融市场新玄学
00:10:47 聊聊”共识交易“这件事
00:15:23 全球资金流向
文字版大家可以关注《肖小跑》公众号。 我最近写了两篇相关的文章。
多说几句：
“头条”本身不会对真实世界有立竿见影的冲击，而接下来的“分析解读”和“定调”，才告诉大家该用什么样的情绪来对待。你才能判断自己该用什么情绪，该有什么“共识”，以及接下来该怎么利用这个“共识”。凯恩斯说选股如选美，你自己觉得谁好看不重要，大家觉得好的才是真的好。你所要做的只是对别人的预期进行下注，或者是调整你的下注。
所以，回到凌晨FOMC，一开始我们先看到了很多更鸽的评论，比如摩根大通：美联储9月政策会议仅仅有一个持不同意见的人，让人感到好惊讶。
紧接着，大家的注意力全部放在鲍威尔老师的发言上，算法和机器们各就各位，开始抓关键词：“关注就业风险”、“坚决联储独立性”、“不讨论政治”、强调“不能说所有就业市场放缓都是懂王关税一手造成的”，也就是说“关税通胀“顽固存在的可能性降低，但是”长期通胀预期像磐石一样稳固“等等等等，跌宕起伏。
我觉得鲍威尔这次发言中最重要的一个变化，或最重要的一个特征是：
可以很明显地看出，他这次不太愿意给出“已经开启一轮（连续）降息周期”的信号，而更强调“每次开会再看情况”（meeting by meeting）——这次可能降息，下次也可能加回去，不给你固定路线。换句话说，大家别指望太多“前瞻指引”了。
不过，这次会议的重心确实更偏向“就业”这一边（美联储有“就业最大化”和“物价稳定”两个目标）。这么做有数据上的理由。但从社会政治角度看也挺有意思——这几年我吃FOMC瓜学到的最重要的一件事是：大家其实更讨厌通胀，极其厌恶，可能比对失业还更讨厌。
再后来，我们果然看到了很多更鹰的解读和评论，比如CNBC评论称：联储预计2026年仅仅会降息一次，这比市场预期更加保守。
于是，当市场对评论和解读酝酿了一段时间后，市场开始往反方向走：两年期国债收益率反弹，完全收复降息宣布以来的失地，一个尖尖的V形反转。更关键的10年期回到4.08%（盘中曾跌破4%）——这更重要——毕竟真正影响实体经济（以及美国政府利息支出）的，是长端利率。事实再提醒大家：一次“预期之内”的降息，并不一定能把对经济最关键的长端收益率压下去。
这个过程很有意思，所以比起关注一个数据或者是决策，不如关注它出现前后市场上微妙的变化。就像在追剧，等着剧情反转，或者是进入新的高潮。
其实在大家开始关注开会之前，昨天还广泛流传一个截图，两段话。我没仔细找这两段话的出处，但它的内容也挺值得关注。
大概意思：鲍威尔每次开场白，用的第一句话，其实在华尔街成了“暗号”。他要是说“good afternoon”，大概率接下来会偏鹰，意思就是通胀还不放心、加息别松劲。美股大概率当天经常跟着跌。如果上来是“hello everyone”，市场就会觉得后面可能是软着陆、政策偏宽松的基调，历史上看标普500第二天上涨的概率还能超过六成。
所以机构现在都用上AI盯他嘴型——摄像头捕捉到他发“g”的口型，算法0.3秒内就会去做空美债期货；要是识别到发“h”的口型，就自动加仓风险资产。
其实这件事情已经不新鲜了，很多对冲基金，比如jump已经基于”另类数据“模型做交易很久了，这已经是个常规的操作。只不过连”口型“都用上了让人觉得有点夸张，但更夸张的数据源也有。
所以大家会觉得：金融这件事越来越”玄“。谁说金融不是玄学？
话虽这么说，但谁又能说玄学不是科学呢？这种依据嘴型来判断，或者是找一些常规意义上并不是、或不能称作科学的”数据“、信息来做交易决策的行为，不过是把数据的类型进化了。
无论如何，市场依然是由人组成的（嗯，大部分是人类吧，剩下的是算法，但算法的背后也是人）。市场变动，归根到底还是由人的行为和决策驱动的。
只要你能找出是什么驱动了这些行为和决策，是不是科学的信息、是不是阿拉伯数字有什么关系呢？