那斯達克期貨價格因CPI公佈而下降百點合理嗎？
今年(2024)是美國總統大選的選舉年。隨著大選時間接近，美股或期貨的價格多少還是有受到人為干預。以2024年10月10日美東時間早上公佈9月份的消費者物價指數為例，新聞報導中指出「消費者物價指數年增率為2.4%，較預期的2.3%還高」。因為與預期相比，真實的消費者物價指數年增率沒有如預期，並且也沒有低於預期，因此被認定為利空消息，導致美東時間早上8點30分的那斯達克期貨價格開始震盪下跌，從20433點到8點41分的20330點。
那麼問題是消費者物價指數年增率2.4%就真的是利空消息嗎？還是那預期值本身就帶有誤導性質呢？我們得回到一開始對數值之間如何判定的方法講起。
兩點比較法和其他更高階的分析法
所謂的兩點比較法是指我們找到兩個數字進行比大小。是的。兩點比較法聽起來比較好聽，實際上就是比大小。人類從出生後就會比大小，找差異，識別就是找到差異，然後分辨清楚。這是與生俱來的本能，所以這是種基礎的分析能力。
這種方法不只在新聞上時常出現，在演算法中更是佔了很重要的程度。因為數據或資料在演算法中的排序就是種比大小的方法。也因為如此，為什麼前面所寫的消費者物價指數年增率要與預期值去做比大小就是這個道理。
那你知道預期值從何得來嗎？
預期值一般來說可以從兩種方式得到，第一種是專家們將他們預期的數值提出來，然後經過一定的算法，就會得到一個公佈出來的預期值。這就是種「指數化」原理。像一些商業性的調查，即使是問卷方式或詢問問題方式，會有個數值或是傾向，然後集結起來，同樣也是用某種算法，得到一個公佈出來的指數或傾向(分類)。第二種方式就是照著預期公式計算出預期值。
所謂的預期也有兩個意思。第一種意思是預期未來，也就是還沒有發生的事情，你可能有所根據，或者基於你的專業或經驗，然後有所看法或認知。另一種則是基於某些事情為條件，然後預期，也就是平均的意思。
多數人並不知道預期從何而來，卻選擇信任這樣的數字或傾向或分類。這是種很危險的狀態。一般人會相信預期，通常是基於
- 政府背書
- 機構背書
- 權威背書
背書就會有背信。通常我們都會假設「國家或政府不會倒閉」。確實！你看冰島瀕臨破產，或斯里蘭卡政府宣布破產。同樣也有城市政府破產的案例，如伯明罕、夕張市、底特律等。至於美國會不會有政府破產呢？只能說美國可以透過國債或債務提高方式融通，從而避免破產。其實只要能提高債務，獲得融通，自然就能用時間換取空間的方式，避開宣布破產的可能。
只是對個人來說，多數並沒有這樣的背景和能力能夠避開，特別是當個人去信任一些政府、機構，或權威背書的資料或數據，導致損失發生時，求償無門，畢竟這些巨鱷都擁有完整的法務部門。因此，對個人來說，這些政府、機構或權威所發布的資訊如何會與個人資產掛鉤或影響，都是僅供參考，不能全面相信。
更高階於兩點比較法的分析法有各種的數學方法，例如迴歸分析、統計分析、作業研究等。
AI數據分析精準趨勢分析
如果從趨勢的方式來看消費者物價指數年增率，那麼怎麼能夠只有折線圖呢？因為折線圖上並沒有趨勢！這是很多人不知道的觀念，也是長期被誤導的觀念。
折線圖上沒有趨勢
所謂的趨勢除了有原始數據外，並不是畫線連起來就好，而是要有趨勢線！
趨勢圖上有原始數據和趨勢線
可是學校或統計學上教的是你能看到的數據範圍內畫出一條趨勢線。如果是在時間軸上，就稱為長期趨勢線。是的，我們沒有短期趨勢線這種概念，而是短期循環或週期的概念。而以數學式的概念來看，能成為趨勢的就代表能用自變數做解釋，稱為可解釋部分，而成為循環或週期的就是用誤差項來代表，成為不可解釋的部分。
趨勢 = 可解釋部分
循環 = 不可解釋部分
那麼如何精準地為數據找到時間下的趨勢？
- 一筆一筆數據加入
- 加入後計算趨勢線並顯示
- 要求精準的判定原則：R2極大或MSE極小
因為時間讓數據有規律，所以前後期的數據自然會因規律而產生趨勢，同時也代表它們是同一群。如果採用傳統的迴歸分析方法，我們所找出來的趨勢線並不能告訴我們數據能不能因規律而成為一群，這也是傳統迴歸分析法無法告訴我們更多的趨勢資訊。
另外，基於過去的傳統迴歸分析法是主流，多數並不會去改變分析方法的使用習慣，而是遵循過往的習慣。但隨著電腦和程式在大數據和人工智慧上的發展，傳統迴歸分析方法在書籍上所寫的所有都不改變，只是增加了新數據進來後要重跑，或者每一筆數據出現後就要重跑迴歸。那麼，AI數據分析方法才是符合時代演進的分析方法。我們不能說這樣的迴歸分析法是全新的，並且難以被人接受。難以被接受的原因是，你無法用手算，無法變成考題，必須耗費你更多的時間反覆地運算、判斷和驗算。
這樣的分析方法在2023年被公開並且軟體免費提供使用。
- 你不需要重新學習新的知識，而是更新知識。
- 你不需要自己手算，因為軟體已經可以幫你算。
- 你不需要侷限在直線型的迴歸，還能有非線性迴歸的型式。
- 你不需要獲得不理想的直線迴歸結果後，硬去解釋，而可以有更好的選擇。
美國消費者物價指數年增率的趨勢分析
這篇文章雖然寫得比較多文字，但前面的陳述後，可以讓你相信這樣的分析方法是有根有據，並且真的可以讓你看到時間軸上的數據規律。這樣的規律是在最精確的情況下所得到。
所以美國消費者物價指數年增率的趨勢線從2018年1月開始，第一張圖到2024年8月的數據。你可以看到
- 每條趨勢線和空心三角點(原始數據)是最接近的。
- 灰線是最新趨勢，從2024年3月開始，又是一條下降線。
- 新冠肺炎前的數據趨勢表線
- 新冠肺炎期間，美國消費者物價指數年增率快速上升表現。
- 聯準會2022年3月宣布升息後的消費者物價指數年增率快速下降表現。
- 2023年6月開始出現的深藍色、幾乎呈現水平的趨勢線。事實上，每個月的數據加入後，是從上升線轉為下降線，並且極其接近水平線。
- 趨勢持續時間：6個月
- 趨勢方向：下降
- 趨勢轉折：從深藍色的水平線轉為灰色的下降線
- 趨勢轉折點：2024年3月
- 趨勢變化：平均每月下降0.1834%
單看一張趨勢圖，你通常需要對所有的趨勢線進行解釋，但我們關注著特定的事件，準備使用這樣的趨勢圖進行解釋，所以，當9月數據公布後，就能得到第二張圖(見下圖)。
我們同樣可以對第二張圖進行分析的基礎模板：
- 趨勢持續時間：7個月
- 趨勢方向：下降
- 趨勢轉折：從深藍色的水平線轉為灰色的下降線
- 趨勢轉折點：2024年3月
- 趨勢變化：平均每月下降0.1835%
因此，我們就能發現9月數據加入後，並沒有影響灰線的趨勢規律。
所以，我們可以看到那斯達克期貨價格並不是根據數據真相在走，而是根據「新聞驅動價格」的方式在走。什麼叫做「新聞驅動價格」？這是因為有新聞在特定時間公布，造成價格的改變，偏離公允價格，走向特定的方向。其實消費者物價指數年增率2.4%是符合灰線的趨勢規律，但受到新聞內的預期值比大小的利空，讓那斯達克期貨價格下跌。在接近美東時間中午12點時，價格已經回到了早上8點30分價格之上，並且接近20449價位。如此更能了解是這類「新聞驅動價格」的新聞在對價格產生影響，而不是消費者物價指數或其年增率對價格造成影響。