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看央媽臉色賺錢?這兩個研究員玩出了最高境界

摘要

眾所周知,各國主管貨幣政策的央行對經濟走勢有著至關重要的影響。

  眾所周知,各國主管貨幣政策的央行對經濟走勢有著至關重要的影響。投資者們要想在股市、債市和外匯市場上做出正確的判斷,必須得要讀懂“央媽”的心思。

  多年以來,全球各地的投資者都各有絕招研判央行的決策。“正規”一點的路數是研讀央行的公開報告,從遣詞造句的情感色彩中拿捏分寸;“邪門”一點的投資者則不走尋常路,從格林斯潘(前美聯儲主席)的公文包大小到德拉吉(現歐央行行長)的領帶顏色,都可以成為他們預測政策走向的工具。

  而如今,兩位日本研究員卻將“看央行臉色”的事情做到了極致!

  每日經濟新聞記者注意到,在最近一次日本人工智能學會(JSAI)的會議上,兩位研究員提交了一份報告。報告顯示,用智能程序捕捉分析日本央行行長黑田東彥的微小麵部表情,可以判斷他的情緒變化,從而有助於提前預判日本央行的利率政策等變化!

  黑田東彥“表情帝”

  據路透社等媒體報道,近日,日本兩名來自野村證券和微軟的人工智能研究人員,便利用人工智能程序來解析評估日本央行行長黑田東彥(Haruhiko Kuroda)在發布會上稍縱即逝的麵部表情變化。

  他們的研究發現,在最近兩次重大政策變化之前的新聞發布會上,“表情帝”黑田行長的臉上都曾有過“憤怒”和“厭惡”情緒的短暫流露。

  研究人員得出的結論顯示,這可能與黑田被當時日本央行有限的政策工具所限製,導致情緒壓抑有關。而經過六至七周的緊張討論,日本央行委員會終於決定改變現有政策之後,黑田的臉上“悲傷”的情緒就少了許多。

  野村金融和經濟研究中心的研究員Yoshiyuki Suimon在接受路透社采訪時表示:

  “這可能成為預測政策變化的有力工具,除了黑田以外,我們還想要分析美聯儲主席耶倫和歐洲央行行長德拉吉的麵部表情。”

  每日經濟新聞記者注意到,這項研究是上周末在日本人工智能學會(JSAI)召開的一個小組委員會會議上提出的。

  路透社報道,兩位研究人員利用程序從黑田行長的視頻資料中每隔半秒鍾就自動截圖一次,然後他們再分析這些截圖展現出的微妙的情緒變化。

  他們會用一個由微軟開發的名為“情感API”的程序來分析這些圖像,該程序使用一種視覺識別算法將人類的情緒分成八個不同的類別:幸福、悲傷、驚奇、憤怒、恐懼、蔑視、厭惡和中立。

  他們的研究發現,大多數時候,黑田的言論被認為是中立的。但該算法還檢測到了其他情緒的微妙表達,這些情緒則可以用多種方式加以解釋。

  東京大學專門研究金融數據挖掘和人工市場模擬的Kiyoshi Izumi教授表示,這項研究應該是曆史上第一次有人從央行行長的表情中做出政策解讀的嚐試。同時也是日本人工智能學會一名成員的Izumi教授指出:

  他們的發現為分析政策製定者的內心世界和想法,提供了一種新的方法。

  我認為可以在全球範圍內建立其他關鍵人物的數據,並對這些數據進行量化,以方便預測。

  德拉吉領帶顏色引關注

  日本的人工智能研究人員可能必須要通過研究黑田的麵部表情,才能或多或少知道日本央行接下來重要的貨幣政策。

  但對於歐洲央行的重要政策,相關投資者就不用那麼擔心了。因為歐央行行長馬裏奧·德拉吉每到宣布重要貨幣政策變化的關頭,他總會戴藍色的領帶,而這絕不隻是一兩次的巧合。

  2014年5月,在歐央行政策決議之前,德拉吉的發言人Michael Steen在社交媒體上發表了一張德拉吉本人當天的圖片,引發轟動。因為從這張照片中,人們便可以知道德拉吉戴的是什麼顏色的領帶。不出意料,德拉基當天佩戴藍色領帶。

  市場觀察人士也逐漸總結除了德拉吉戴領帶的規律:

  德拉吉若打上紅色領帶,市場預期他對經濟前景樂觀;若戴的是藍色領帶,暗示他對前景較為悲觀憂慮,決策聲明口吻可能傾向鴿派。

  格林斯潘的公文包

  全世界最重要的美聯儲一向以守口如瓶著稱,而全世界的經濟分析專家都希望抓住一點蛛絲馬跡,猜測美聯儲下一步政策走向。

  為了預測美聯儲政策製定者的想法,市場觀察人士偶爾會采取一些相當奇怪的措施。例如,在早晨,當聯邦公開市場委員會(FOMC)開會討論貨幣政策時,媒體通常關注前美聯儲主席格林斯潘的的公文包。

  一般來說,開會當天格林斯潘走進美聯儲大樓的時候,全世界的媒體都會把鏡頭對準他的公文包。

  因為有觀察者總結認為,如果格林斯潘當天攜帶的公文包鼓鼓囊囊的,說明他的包裏放了大量的文件,可能是要作為論據說服美聯儲委員對當前政策進行重大調整。反之如果他的公文包很癟,說明裏麵裝的文件不多,可能證明格林斯潘對當前的政策比較滿意,從而無需作長篇大論的發言。

(原標題:看“央媽”的臉色賺錢?這兩個研究員玩出了最高境界)

(責任編輯:DF307)

最後更新:2017-10-25 11:43:59

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