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摩根士丹利周一警告称，在评级机构惠誉上周下调美国主权债务评级后，如果美国政府削减激进的财政支出，美股的高估值或会受到投资者的质疑。
该行股票策略师迈克尔·威尔逊（Michael J Wilson）指出，自2020年新冠疫情爆发以来，大规模财政刺激措施促使美国经济增速快于预期。
面对美联储快速升息，美国经济表现出了韧性，这令一些华尔街策略师预计美股将持续上涨。
今年迄今为止，标普500指数已经上涨了约18%，这主要归功于人工智能热潮推动一些科技股走高。
但威尔逊称，惠誉上周下调美国主权评级以及随后债券市场的抛售正在暗示，投资者应当准备好面对经济和盈利增长可能出现令人失望的局面。
上周，惠誉将美国长期外币发行人违约评级从最高级别的“AAA”下调至“AA+”，主要原因是美国政府债务负担居高不下且不断加重，未来3年财政状况预计将持续恶化。
尽管鉴于美国已经暂停了债务上限，激进的财政支出可能会持续下去，但未来的财政政策会因赤字扩大而受到限制。
“投资者将对股票估值提出质疑，在近期债券收益率上涨之前，股票估值已经很高了。”威尔逊在报告中表示。
威尔逊写道，如果由于政治原因或融资成本走高而必须削减财政支出，那么去年开始的盈利跌势就有进一步的下行空间，给公司销售增长构成压力。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
随着人工智能（AI）今年以来火爆全球，英伟达也成为了从中受益最多的科技巨头之一，今年迄今其股价上涨超过217%。
然而，对于后市走向，华尔街似乎出现了不同的看法。
“悲观派”代表摩根士丹利（Morgan Stanley）策略师Edward Stanley在一份最新报告中指出，AI概念股的泡沫正在接近顶峰，因为作为风向标的AI标杆英伟达今年初以来累计涨超200%。
他写道，以史为鉴，这轮股市上涨即将走到末期。他说，“泡沫在到达顶峰前3年的平均涨幅为154%。”
大摩认为，尽管英伟达一直是AI领域的“风向标”，但覆盖范围更广的AI指标涨幅却小得多，比如MSCI USA IMI Robotics & AI Select Net USD Index今年上涨了约47%。
由于整个AI行业股票并没有统一的特征，因此Stanley认为，考虑到个股的特殊性，只有从指数水平看，才能有效、或公平地得出泡沫程度上升或是下降方面的结论。
“乐观派”代表美银则称，英伟达仍是该行在人工智能领域的“首选股”。
美国银行（Bank of America）策略师Vivek Arya在周一的一份报告中重申了他对英伟达的“买入”评级和550美元的目标价，该目标价暗示该股可能在当前水平上再上涨22%。
Arya仍然认为英伟达的未来是美好的，因为它通过GPU加速器帮助推动了不断发展的AI行业，但他亦承认，在5月份发布了一份非常乐观的指引更新后，该公司对投资者的“冲击和敬畏”将减少。
他预计英伟达将过渡到执行阶段，这将取决于其扩大供应以满足需求的能力。“我们预计市场情绪会更加慎重。需求不是问题，问题在于供应。”
英伟达即将发布第二季度业绩报告，Arya预计，该公司当季营收将达到或略高于110亿美元，同比增长64%。Arya说，他还预计英伟达第三季度的收入将增长100%，达到120亿美元左右。
不过，在今年迄今的强劲反弹之后，市场对该报告的反应最终可能会出现一些“小幅回调”。但或许最重要的是，英伟达股价的近期走势取决于首席执行官黄仁勋的指导意见，以及这些营收增长是短期昙花一现，还是具有持续力。
不过整体而言，Arya关注的是英伟达的长期机遇。这位分析师估计，英伟达的长期每股收益可能“迈向”20至25美元，这将有助于使投资者更容易接受其目前39倍的远期市盈率。
“我们预测人工智能服务器的复合年增长率将达到37%，从2023年的123万台（占所有服务器的8%至10%）增长到2027年的440万台（占所有服务器的25%），使英伟达的总销售额能够以26%的复合年增长率增至1090亿美元。”他写道。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
周二（8月8日），美国能源信息署（EIA）发布的最新预测报告显示，美国今年的产油增长速度将快于先前的预期，有望缓解原油市场趋紧的供应。
具体数据显示，高于预期的油井产量叠加正在反弹的国际油价，将有助于推动美国2023年的原油日产量达到创纪录的1280万桶，高于先前预期的1260万桶。与之相比，美国2022年的平均日产量为1190万桶。
另外，EIA还上调了美国2024年的原油日产量，从1280万桶升至1310万桶；并预计全球石油产量明年也将增至1.03亿桶/日，较今年增加170万桶/日，其中120万桶/日来自美国等非欧佩克国家，主要为巴西、加拿大、圭亚那、挪威等。
媒体分析称，在欧佩克+成员国们先后削减产量支撑油价后，美国新增的产量有望缓解供应端的收紧，继而降低沙特阿拉伯、俄罗斯等国减产措施对石油市场的影响。
日内早些时候普氏能源公布的调查结果显示，由于沙特的重大自愿减产生效，欧佩克+7月原油产量削减至近两年低点。
调查发现，欧佩克13个成员国的日产量为2734万桶，而俄罗斯和其他8个盟国的日产量为1306万桶，总计为4040万桶。这是该集团自2021年8月以来的最低水平。此外，沙特的产量降至905万桶/日，这是自2021年6月以来的最低水平。
上月，美国能源部长詹妮弗·格兰霍姆表示，波动性仍在给石油市场带来压力，并再次呼吁增加石油供应。“我们希望看到更多供应……在价格如此之高的情况下，事情变得很危险。我认为谨慎的做法是确保人们负担得起交通，这当然意味着确保供应稳定。”
根据美国汽车协会（AAA）的数据，周一美国普通汽油的平均成本约为3.89美元/加仑，较一个月前的同一时间上涨了8%以上。除了欧佩克+的减产，美国东部和墨西哥湾沿岸的炼油厂停运，美国对全球的强劲出口，都对美国燃料价格形成了强力支撑。
EIA预计，布伦特原油今年的平均价格为82.62美元/桶，明年会反弹至86.48美元/桶。与之相比，2022年的平均价格为100.94美元/桶，2021年为70.89美元/桶。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
美股周二收跌。全球知名的信用评级机构穆迪下调10家中小银行信用评级，并警告商业房地产相关风险，重新引发了8月份的股市抛售浪潮。
穆迪不仅下调了10家美国地区性银行的信用评级，并表示正在评估另外六家银行的评级。它指出了去年春季地区银行业危机期间突出的问题，包括证券投资组合的“巨额未实现亏损”、存款成本上升，以及商业房地产等领域的贷款风险。
这消息一出，股市一开盘就遭到抛售，道指周二上午一度下跌 400 多点。但也许是因为穆迪说的这些问题对投资者来说太司空见惯了，三大指数很快就开始反弹。
被降级的银行和接受审查的银行当天收盘时普遍下跌 1% 至 2% 左右。美国合众银行 (USB) 是一家大型“超级区域银行”，也是接受降级审查的银行之一，但是它上涨 0.27%。
截至收盘，道指相对温和下跌0.47%。纳指跌幅为0.79%；标普500指数跌幅为0.42%。
美股“8月魔咒”又来？
纳指本月下跌3.2%，为去年12月以来一个月前六个交易日的最差表现。根据道琼斯市场数据基于 1971 年以来的平均表现进行的分析，8 月是该指数历史上第二糟糕的月份。
与此同时9月历来是美国股市表现最弱的月份。很多市场人士表示今年8月份和九月份的表现特别令人担忧。
美股在经历了去年的抛售后大幅上涨，顶住了一路走来的各种风险。标普500指数今年迄今上涨了17%，其中7月份上涨3.1%，华尔街所谓的恐慌指标芝加哥期权交易所波动率指数目前远低于历史平均水平。
如果以史为鉴的话，投资者的乐观情绪将很快受到考验。自1928年以来，标普500指数9月份的平均跌幅为1.1%，是股市表现最差的一个月。拖累回报率的不只是几年表现不佳，道琼斯市场数据的数据显示，在这段时间里，大盘指数的涨幅不到45%，也是该指数表现最差的一个月。
历史还显示，如果当年上半年美股表现不错，“8月魔咒”的概率可能会更大。同时，总统选举年前的8月，美股特别容易疲软：2011年、2015年和2019年，标普500指数、纳数和道数在8月均录得全线下跌。
根据美股投资网整理的数据，若将交易历史追溯到更早的1950年，标普500指数在8月平均走势为基本持平，涨幅中值仅为0.6%。
由于2023年迄今为止美股走势良好，且未来的季节性趋势相对较弱，眼下可能是美股本轮反弹暂停或回调的合理时机。所谓的季节性趋势较弱，指的是按季节性因素来衡量，美股走势通常只会在9月变得更糟。
所谓的“九月效应”并没有明确的原因。但Infrastructure Capital Advisors首席执行长哈特菲尔德表示，这个月通常不会出现可以推高美股的消息，比如大型企业财报。“基本理论是，好消息几乎总是来自公司，而坏消息来自随机事件。”哈特菲尔德说。他以惠誉最近下调美国信用评级为例。
今年以来，投资者对高通胀、企业获利大幅下滑、可能出现衰退、美国债务上限僵局以及全球金融危机以来规模最大的银行倒闭等担忧置若罔顾。
但也有警告迹象表明，今年的涨势可能会失去动力。FactSet的数据显示，目前的估值高于近期的正常水平，标准普尔500指数的预期市盈率约为19倍。一年平均值为17.7倍。估值虚高本身并不会导致股市下跌，但可能会使下跌更加严重。
美国第二季度经济增速较前三个月加快，令人们对美联储将设法实现软着陆抱有希望。然而，一些看空者认为，现在说经济衰退的风险已经消退还为时过早。
8月份到目前为止，标普500指数下跌了2.4%，而当月平均涨幅为0.67%。今年表现最好的信息技术板块下跌了约4.3%。
人工智能的迅速发展让众多行业领袖感到时间紧迫，他们开始倒计时！因为他们相信量子计算将成为主流。
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从经典计算领域来看，传统摩尔定律已经终结，而随着人工智能大数据对算力要求的提高，业界一直寻找某种新的计算架构，以突破行业瓶颈。
我们知道，常规的计算机，智能手表、iPhone和世界上最快的超级计算机，基本上都做同样的事情：它们通过将信息编码为比特或位（即0和1）来进行计算。量子计算机使用量子比特，或者说量子位进行计算。传统计算机的“位”只能表示0或1，而“量子位”不仅可以表示0或1，还可以表示这两者的某种组合（叠加状态）。所以，量子比特有着独特而强大的特性。
在路线规划、供应商管理和财务组合管理等优化问题上，量子计算机通过分析大量异构数据快速找到最佳解决方案的独特能力将发挥良好作用。当涉及到这些巨大的数据量时，经典计算机毫无优势，人工智能和机器学习算法是量子处理的完美候选者。量子硬件、中间件和软件的持续进步将促使到2030年开发出通用的量子优势机器。
为了实现这一目标，日本的量子革命战略产业联盟（Q-STAR）与美国的量子经济发展联盟（QED-C）、欧洲的量子产业联盟（QuIC）和加拿大量子产业联盟（QIC）共同签署了一份谅解备忘录（MoU），四大量子产业联盟正式成立国际量子产业协会理事会。该理事会旨在加强参与财团之间在量子技术发展目标和应用方法方面的沟通和协作。
量子技术突破可能带来计算机革命
研究人员离实现制造多任务的“量子”计算机又近了一步，那将是比现有的最先进的超级计算机更强大的计算机。
量子计算机利用了亚原子粒子的怪异特性。
所谓的量子波粒能够同时存在于两个地方，而且即使分隔数百万英里仍然匪夷所思地能够保持关联性。
英国苏塞克斯大学的研究团队实现了在电脑芯片之间以前所未有的速度和精度传送量子信息。
20多年来电脑研究人员一直努力造出有效的量子计算机。诸如谷歌、IBM和微软这类公司已经开发出简单的机器。但是按照苏塞克斯大学研究团队负责人汉辛格教授的说法，新的研究为制造出新系统铺平了道路，这种新系统将能够解决现有最好的计算机也不能解决的现实世界的问题。
他说：“我们现在拥有的量子计算机的芯片都非常简单，我们现在已经取得了某种能力，即能造更强大的量子计算机，用它能够解决工业和社会中的一些最重要的问题。”
目前计算机只能以简单的线性方式处理问题，一次进行一个计算。
在量子领域，粒子能够同时处于两个地方，研究人员希望利用这个特性研发出能够同时进行多个计算的计算机。
量子颗粒能够在间隔数百万英里的情况下仍然能够显示关联，两个粒子的行为同时有镜像表现。这个特性被研究人员利用来研发能力更强大的计算机。
一个研究当中的障碍就是需要在芯片之间迅速和可靠地传送量子信息：信息受损就会产生误差。
不过汉辛格教授的团队已经取得了突破，一份研究表明，他们可能已经克服了上述障碍。
这个团队研发了从一个芯片向另外一个芯片以创纪录的速度传送信息的系统，传送可靠率达到了99.999993%。研究人员说，这显示了在原则上许多芯片能够插在一起形成算力更强大的量子计算机。
萨塞克斯大学的博士库尔米亚表示，已经准备好迎接挑战，把技术推进到下一个阶段。此前谷歌宣布其在量子计算领域取得重大突破，其设计的量子计算机可在短短几秒钟内，完成世界上最先进超级计算机需要47年才能完成的计算量。这可能标志着，量子计算技术迎来了里程碑时刻。
量子技术市场机会巨大
人们很容易被量子计算等创新带来的兴奋冲昏头脑，但是我们要知道的是量子计算机不会解决所有问题也不会完全取代传统计算机。较大的量子机器往往具有较低的连通性，量子位之间不能很好地相互通信，这种连接性的缺乏会降低系统的整体计算能力。
最后，量子机器很容易出错。这些计算错误是量子系统固有的，本身无法避免。这就是为什么要投入大量的资本和人力到量子错误检测中，以开发出能够自查错误并加以纠正的机器。尽管目前这一领域已经取得了巨大的进步，但是量子误差不可能完全消失，即使使用高度精确的量子计算机，仍然有必要用传统计算机验证最终结果。
量子计算市场预计将从2019年的5.071亿美元增长到2030年的649.8亿美元，在预测期间(2020-2030年)以56.0%的复合年增长率增长。根据 CIR的估计，到2027年，量子计算的收入将达到80亿美元。
全球对量子技术初创企业的投资在2022年达到了最高水平，达到23.5亿美元，比2021年增长了1%。自2001年以来，量子技术的所有初创投资中约有68%在过去两年中流入了该行业，这表明投资者对该技术未来的商业潜力充满信心。
而对 2023 年量子技术监测的最新分析表明，汽车、化工、金融服务和生命科学这四个可能最早受到量子计算经济影响的行业到 2035 年可能会获得高达 1.3 万亿美元的价值。
各国以及一些科技巨头正致力于量子计算，在研发上投入了大量资金，开展跨行业的各种项目。第二次量子革命正在展开，现在就预测行业赢家还为时过早。种种数据证明未来量子计算具有巨大的市场潜力，如果把ChatGPT和量子计算结合。
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英伟达和Hugging Face公司今天宣布建立合作伙伴关系，为数百万开发人员提供生成式人工智能超级计算，帮助他们构建大型语言模型（LLM）和其他高级人工智能应用。
英伟达公司发布了一款更新的人工智能处理器，提升了芯片的容量和速度，以巩固该公司在新兴市场的主导地位。该公司表示，Grace Hopper超级芯片是一种图形芯片和处理器的组合，它将从一种新型内存中获得提升。该产品依赖于高带宽存储器，即HBM3e，它能够以每秒5tb的惊人速度访问信息。
英伟达称，这款名为GH200的超级芯片将于2024年第二季度投产。这款超级芯片将成为一种新型服务器计算机设计的核心，能够处理更多的信息并更快地访问它，此外英伟达表示，在服务器中，可以同时部署两个芯片，提供的容量是现有型号的3.5倍以上。这将使客户能够减少机器数量或更快地完成工作。
英伟达宣布将人工智能功能添加到Omniverse软件服务中。
央行连续9个月增持黄金！
最新数据显示，2023年7月末，我国外汇储备规模为32043亿美元，环比增幅为0.35%。同时，7月末黄金储备达6869万盎司，环比增加74万盎司。
值得注意的是，继去年11月增持以来，央行已连续9个月增持黄金，如按区间均价计算，累计增持总额超800亿元。
连续9个月增持
8月7日，国家外汇管理局公布2023年7月末外汇储备规模数据，截至2023年7月末，我国外汇储备规模为32043亿美元，较6月末上升113亿美元，升幅为0.35%。
国家外汇管理局表示，2023年7月，受主要经济体货币政策及预期、世界宏观经济数据等因素影响，美元指数下跌，全球金融资产价格总体上涨。汇率折算和资产价格变化等因素综合作用，当月外汇储备规模上升。我国经济具有巨大的发展韧性和潜力，长期向好的基本面没有改变，有利于外汇储备规模继续保持基本稳定。
同时，在黄金储备上，央行已是连续9个月增持黄金。数据显示，截至7月末，央行黄金储备达6869万盎司，环比增加了74万盎司。
这也是央行继去年11月重启增持以来，连续9个月增持黄金，区间已累计增持605万盎司黄金。如按区间均价计算，对应增持金额达828亿元。
尽管已连续多月增持，但我国黄金储备在外汇储备占比仍处于较低水平。根据世界黄金协会近期发布的数据，截至6月末，美国黄金储备最多，持有8133.5吨，占其总储备的68.2%；德国排在第二位，黄金储备占其总储备比例为67.4%；意大利、法国、俄罗斯分别排在4至6位，黄金储备占比分别为64.4%、66.3%、24.6%。我国央行黄金储备排在第7位，黄金储备占比仅有3.8%。
全球买金保持积极势头
8月1日，世界黄金协会发布了2023年二季度《全球黄金需求趋势》报告，显示二季度全球央行购金虽稍有放缓，但依然保持积极势头。
数据显示，今年上半年，全球黄金需求总量达到2460吨，同比增长了5%。其中，全球央行购金需求上半年达到创纪录的387吨；黄金投资方面，上半年全球金条与金币需求总量达582吨；黄金消费方面，上半年金饰总需求达到951吨。
世界黄金协会表示，尽管土耳其因当地特定市场状况而抛售黄金，但第二季度其官方部门净购买量为103吨，与各国央行对黄金的潜在积极趋势一致。整体来看，一季度的强劲开局为创纪录的上半年表现奠定了坚实的基础。很多新兴经济体和发达经济体央行都在踊跃购金。
而得益于黄金投资消费等领域持续增长，二季度黄金总供应同比增长7%至1255吨。整体来看上半年，全球金矿产量也达到了创纪录的1781吨。
金价表现震荡
金价方面，在今年5月初创下年内新高后，金价曾一路走低，7月以来短暂上涨后，近期又开始走低。
以现货黄金价格为例，8月7日，伦敦金现开于1942.481美元/盎司，最高上探至1946.73美元/盎司，最低触及1934美元/盎司，截至发稿前，报1935.92美元/盎司，较5月初的历史高位跌幅超7%。
对于金价走势，业内人士认为尽管近期金价持续承压，但长期来看金价仍有上涨空间，当前具备一定的战略配置价值。
博时基金王祥表示，上周（7.31~8.4）国际黄金市场受实际利率走升影响而再下一程，退守至6月交投区间。尽管从交易情绪与技术展望上再次转为不利，但是从交易逻辑层面其实并没有那么悲观。整体看，国际黄金市场接近他们预设的交投区间下沿，底部交易韧性较为明显，投资者可逐渐加强关注。
西南证券研报显示，美联储7月议息会议如期加息25个基点后，市场反应较平淡，美债收益率和美元指数上周整体呈现小幅走高的趋势，对金价短期形成一定压力。不过，黄金上涨周期并未结束。一是因为美联储加息进入尾声，货币周期的切换背景下，长端美债实际收益率和美元大周期仍向下；二是在能源转型、逆全球化及服务业通胀粘性下，长期通胀中枢难以快速回落；三是当前避险情绪频发，黄金战略配置地位提升。
华鑫证券研报显示，7月美国就业数据来看，美国劳动力市场出现进一步超预期的降温。基于美国劳动力市场需求持续走弱趋势，经济有走弱的风险，同时薪资——消费——通胀的传导下，通胀有望进一步缓和。9月加息概率较小，持续利好金价。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
苹果开始大面积招募AIGC人才了。
据金融时报最新消息，加州、西雅图、巴黎和北京等分部已释出数十个岗位，这些岗位都要求大模型技术人才。
其中特别是端侧大模型是重点。
招聘信息透露，苹果想要将大模型压缩到终端，在未来让iPhone/iPad等核心产品直接跑上AIGC技术。
粗略一看，能给到的薪资基本至少都在17万美元，约合人民币120万元左右。
与此同时，我们也注意到，苹果今年的研发支出已经比去年同期多了30亿美元（200多亿人民币），库克透露，一部分就是由AIGC投入带来的。
一直在这一风口中很是安静的行业巨头，这回终于要“支棱”起来了？
苹果发力AIGC，搞端侧大模型
据金融时报统计，相关招聘信息在今年4月至7月发布。
主要招聘者为苹果的机器智能与神经设计 (Machine Intelligence Neural Design，MIND，属于苹果AIML的一部分) 等团队。
所招募人才与大模型和AIGC相关，并且从招聘详情所透露的信息来看，苹果要在移动端发力大模型了，这和谷歌和微软等巨头目前着力的方向都不一样。
如下所示为7月15日苹果发布的一则高级软件工程师招聘启事，它要求工程师能够“在苹果下一代推理引擎中定义和帮助实现加速和压缩大型语言模型 (LLM) 的功能”，这指的就是在移动端而非云端。
另一则7月28日发布的信息则表现得更为清晰，它要求应聘者能够将“最先进的基础模型带入我们口袋里的iPhone，以保护隐私的方式实现下一代基于ML的体验”——
是的，苹果想要在核心产品上发力端侧大模型，一大部分原因就是为了隐私。
这已成为苹果近年来一大宣传点，就像离线版Siri那样，不经云端直接运行AI软件，不仅可以让程序跑得更快，也能更安全和私密地处理用户数据。
值得一提的是，早在2020年的时候，苹果就斥资近2亿美元收购了一家总部位于西雅图的人工智能初创公司：Xnor，该公司专门在移动设备上运行复杂的机器学习模型，还一度击败了微软、亚马逊和英特尔等大厂的产品。
这无疑为这次发力提供了不小的基础支撑。
而除了移动端上跑大模型，苹果这波招聘中还有一些所招人才主要是针对AI软件的多媒体功能，包括“图像/视频内容生成”和“用于视觉动作和多轮交互”等。
有相关领域人士透露，苹果在巴黎的一个实验室正在比其他大型科技公司都更积极地招聘AI人才，包括但不限于从Meta挖走不少研究员。
事实上相比其他科技巨头，苹果一直以来在生成式AI技术上的进展都相当缓慢。
在今年6月召开的长达2个小时的WWDC大会上，甚至一次也没提到这一关键字。
有分析师质疑苹果有些犹豫不决。
直到上个月，它才被浅浅地曝出要搞AppleGPT。
而在上周的电话会议上，库克才正式谈及这一话题。
苹果第三季度财报显示：
截至目前，苹果今年的研发支出已达226.1亿美元，比去年同期增加了31.2亿美元。
库克在会议上指出，这多出来的“30个亿”（约合人民币224亿元），一大原因其实就是生成式AI促成的，而在未来几个月，公司还会加大在这方面的投入。
他表示，生成式AI技术“对我们来说绝对至关重要”。
雅虎新闻称，这是苹果首度承认自己已进入该热门领域。
而对于之前表现出来的谨慎态度，库克则回答：
苹果一贯的做法就是在产品上市时再立即宣布。
最后，回到这次最新招聘举动，一些网友对于苹果要在端侧部署大模型的计划也表现出了很高的期待：
边缘计算就是未来！
我认为只有苹果拥有可以做到这一点的推理引擎和芯片。
那么，你看好苹果把大模型塞到iPhone里的这项计划吗？
今年以来，美股涨得可以说是“如鱼得水”，标普500指数已上涨18%，录得1927年来最好同期表现，纳斯达克100指数更上涨了41%，道琼斯指数也上涨了7%。但是不要忘了，8月一直是美股挥之不去的“魔咒”。
一位擅长从尾部风险中获利的“黑天鹅基金”创始人周一对危险的债务数额发出了警告，抨击美联储将金融市场和美国经济置于风险之中，并建议散户投资者遵循股神巴菲特（Warren Buffett）的建议来保护自己。
黑天鹅基金Universa Investments创始人马克·斯皮茨纳格尔（Mark Spitznagel）在接受采访时表示，“我们正处于人类历史上最大的信贷泡沫中，我们生活在一个杠杆时代，一个信贷时代，这将产生后果。”
他指的是不断膨胀的家庭和联邦债务。Spitznagel曾是一名交易员，他是2007年畅销书《黑天鹅》的作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）的门生。
Spitznagel预计，更高的借贷成本将阻碍经济增长，迫使政府限制支出，并导致央行将利率维持在低于预期的水平。
他还批评美联储在新冠病毒大流行期间将利率降至几乎为零并购买过多债券。他说，央行宽松的货币政策可能避免了经济衰退，但也将资产价格和债务水平推高到危险的高度，为未来更大的灾难铺平了道路。
Spitznagel认为美联储创造了一个“火药桶”经济。他将其策略比作消防员过早扑灭小型野火，为未来更灾难性的火灾留下大量燃料。
最后，他还警告称，如今的股市投资者过于自满。他们过于关注通胀下降、企业盈利弹性、人工智能和其他技术的热议，而忽视了一个事实，即股市估值过高，市场存在重大风险。
被称为“巴菲特指标”（Buffett Indicator）的市场指标近期跃升至171%。巴菲特曾在2001年《财富》杂志的一篇文章中表示，巴菲特指标为100%时，表明美股估值合理，在70%或80%的水平上买入可能会很好，然而，在200%左右购买美股等同于“玩火”。
Spitznagel指出所谓的“巴菲特指标”就是估值过高的证据。他还建议散户投资者避免做空市场，或囤积黄金或美国国债等避险资产以抵御低迷。
相反，他建议投资者们遵循巴菲特的“古老建议”，投资于低成本、广泛的指数基金，比如标普500指数追踪基金。Spitznagel补充说，这“可能是一个很好的建议”。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
摘要
美国7月新增非农就业小幅不及预期，为连续两个月小幅不及预期，但失业率小幅下降。7月新增非农就业18.7万人，小幅不及市场预期的20万，为连续两个月低于市场预期。失业率小幅下降0.1个百分点至3.5%，低于市场预期的3.6%。
分行业来看，服务业仍是新增就业的主要来源，但部分服务业新增就业放缓明显。其中对利率最不敏感的教育医疗仍是新增就业的主要来源，新增就业10.0万，批发零售由负转正。但专业和商业服务新增就业继续大幅放缓，6月新增2.3万人，但7月减少就业0.8万人，酒店休闲新增就业也继续放缓，7月新增就业1.7万人。
时薪环比增速0.4%，高于市场预期的0.3%，平均周工时小幅下降。7月时薪环比增速0.4%，市场预期0.3%，修正之后的时薪环比增速连续两个月维持在0.4%，可能会成为后续通胀下行的一个隐忧。平均周工时较上月小幅下降0.1个小时，略低于疫情前平均水平。
6月职位空缺数小幅下降，劳动力市场缺口小幅上升。6月职位空缺率持平为5.8%，职位空缺数小幅下降3万至958万，为2021年5月以来的新低。但由于6月失业人口小幅下降，劳动力市场缺口小幅上升11万至363万。从趋势上来看，劳动力市场缺口仍在快速缩小，凸显出劳动力市场的供需状况正在趋于平衡。
整体而言，7月非农就业数据进一步确认了劳动力市场走弱的趋势
（1）7月新增非农就业不及预期（虽然有部分季调因素，因为2022年7月新增就业异常偏高），同时周工时也小幅回落略至低于疫情前，叠加职位空缺数和劳动力市场缺口的趋势性下降，仍显示劳动力市场的走弱趋势。
（2）从行业角度来看，此前对利率最不敏感、新增就业贡献最大的三大行业——教育医疗、专业和商业服务、休闲与酒店，仅有教育医疗仍保持较强的韧性，而另外两个行业就业已经明显走弱，其中专业和商业服务新增就业甚至已经转负。
（3）与市场预期相比，7月新增非农就业和失业率存在一定程度的背离，但由于新增非农就业数据来源于企业调查，失业率数据来源于家庭调查，因此前者比后者的稳定性和可信度也更高，当两者背离时，前者的可靠性一般更强。
预计美联储后续继续加息的概率偏低，美债配置价值凸显。
（1）7月新增非农就业不及预期和劳动力市场延续放缓，进一步降低了联储后续继续加息的必要性。
（2）美联储加息步伐大概率已经放缓至每季度加息一次（由此前的每次加息75BP、50BP、25BP一路放缓），虽然鲍威尔在议息会议后的新闻发布会上表示不排除再次连续加息（即9月加息）的可能性，但我们认为触及联储连续加息的门槛较高，大概率仍是维持每季度加息一次的步伐，因此后续若再次加息，大概率为11月加息，但彼时通胀和经济将会进一步下行，降低了再次加息的可能性。
（3）核心通胀环比已经出现回落，后续预计在二手车和房租回落的带动下，仍将呈回落趋势。近期二手车拍卖价格已经明显回落，并且已经体现在6月CPI数据中，由于滞后效应，后续将进一步计入CPI，同时叠加房租涨幅的明显回落，预计核心通胀环比仍将呈回落趋势（个别月可能有反复），难以明显回升，进一步降低了美联储在后续再次加息的可能性。关于通胀更多的展望，请参考我们于7月13日发布的《预计后续联储将再加息一次——美国6月CPI数据点评》。
（4）对于美债而言，此前债券市场对软着陆定价似乎过于乐观，市场微观结构出现一定程度的恶化，叠加财政部发债和ADP数据超预期造成美债出现一定程度的超调，因此从中长期来看，美债配置价值已经凸显。
风险提示通胀粘性超预期，系统性金融风险蔓延。
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资讯来源：美股投资网 TradesMax
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