本周的市場可謂是熱鬧非凡，其中最受關注的無疑就是美國大選。這兩天大選的劇情各種反轉，周三上午，大部分人還認為川普連任基本上沒跑的了。可到了周四凌晨，拜登又實現了反超，拿下了264票，距離獲勝僅有一步之遙。在這期間，行情也同樣刺激。
如今大選仍未出結果，而且還剩不到24小時，非農就要來襲，對交易者而言，這可以說是本周第二重磅的大事。
那麼，這次大選+非農，這樣的二級「衝擊波」，交易者是否能夠扛得住呢？
如果你還沒準備，那也不要緊。今天，DATA交易室就帶你從不一樣的視角來看待非農，或許會打破你對非農的一些傳統認知，看完後或許你會有新的收穫。
首先，D哥來解答一下你們最想知道的問題：周五非農夜，可以做單嗎？
「非農」算得上是交易者最熟悉的「朋友」，但看到這幾天這麼刺激的行情，就算最大膽的人可能也會產生顧慮。
從Data交易室收集的數據來看，確實，
近一周金市和股市的波動率都處於高位。
從最近的動態得知，大選行情應該還沒完全發酵完畢。單純一個大選就已經如此刺激；大選+非農，究竟會碰撞出怎麼樣的行情火花？
這裡先給大家一個預防針：
Data統計過去3個大選年的11月，第一周的行情都是比較恐怖的。其中，反映市場波動率的VIX指數要麼處於高位，要麼呈現明顯上爬趨勢。
因此，本周五非農夜，還是相當危險！
當然，交易過幾年的人都知道，就算沒有大選的幹擾因素，如今所謂的「非農行情」已經不太好做單了，「V型反轉、多空雙殺」，這些在非農報導中出現的字眼，你不陌生吧？
正因如此，越來越多人抱怨，非農做單老是虧錢。D哥從數據歸納出兩大原因：
1.很難猜中非農數據；
2.就算猜對數字也很難做對單。
不信自己會踩坑？好，我們下面就一個個問題來看。
二、猜中非農，有那麼難嗎？市場用來預測非農指標的方法，可謂八仙過海，各顯神通。
先來說說幾個最常見的。
很多人習慣用經濟基本面現狀來預測非農——宏觀經濟指標強勁，就業數據通常也會表現較好，沒毛病吧？於是，很多人會用製造業或者服務業，甚至零售銷售數據去預測非農。
但通過相關性分析，D哥發現非農數據和部分宏觀指標經常容易出現背離。
結果顯示，
非農與多個經濟數據指標呈現出較弱的相關性(相關係數r的絕對值小於0.5)，所以，根據經濟數據去預測非農並不準確。
既然這些經濟前瞻指標猜不準非農，作為一個交易小白，多看幾份預測報告，總能提高準確度吧？交易小白往往選擇直接參照投行和機構給出的數據。
DATA交易室對這些報告進行了評測*，失望地發現，原來就連金融界「最強大腦」，也經常有被打臉的時候。以下為評測結果：
1.美國政府部門就業報告準確度：★★
2.投行分析報告準確度：★★★
3.專業研究機構報告準確度：★★★★
註：這裡DATA交易室運用到誤差分析的方法，即將指標/機構給出的預測值和非農當月的公布值進行比較，均方誤差是反映預期值與公布值之間差異程度的一種度量。
下面我們就來一一說明。
非農報告既然是勞工部的數據，看勞工部的其他就業報告作為參考，也合情合理吧？
於是，有人就找到JOLTS(JobOpeningsandLaborTurnoverSurvey)報告，該數據還是美聯儲主席耶倫高度關注的勞動力市場指標。
可惜結果的準確性令人大跌眼鏡：
「
D哥統計發現，過去10年中JOLTS指標的誤差並不低(是這次測評的三種情況裡最不準確的)，過去12個月的誤差更是較歷史水平翻倍！」
在投行方面，D哥整理了全球最大的6家投行對非農數據近一年的預期數據，並進行了誤差分析*。
「
從結果來看，進入4月以來，各大投行預測差異較為明顯。具體來看，6家投行中只有花旗和摩根史坦利的預測誤差低於平均值。巴克萊的預測誤差最大。」
有趣的是，儘管我們平時總調侃「小非農靠得住，母豬都上樹」，但數據顯示，和投行預測值、JOLTS報告相比，小非農預測的精確度卻是最高的。
「
統計結果顯示，過去12個月大小非農的誤差值未177.219(千人)，為三種情況中最小。過去10年的ADP預測誤差值甚至只有54(千人)。」
上面提到的幾個預測非農的方法都是偏向短期的那種，一般都是在非農當周或者前幾天才給出預期。那麼，有沒有能夠更超前地預測非農數據走向的指標呢？
當然有了，D哥發現，
信貸息差和美國就業市場(非農變化值佔總就業人數的比例)之間高度相關。從下面這張圖中就可以看到，一般信貸息差都是早於非農一個月出現高峰或者低谷。因此，信貸息差往往能夠預測一個月之後美國就業市場的大概情況。
也就是說，本月信貸息差的收窄將與下個月招聘人數的增加有關，信貸息差的擴大則往往預示著招聘的突然放緩，反之亦然。
這背後的邏輯其實不難理解，當信貸息差收窄，意味著企業可以輕易地從資本市場獲得融資，使它們能夠投資和擴大業務，擴大業務就需要招聘員工，從而促進就業。
反之，當信貸息差擴大時，就像1998年至2002年以及2007-2009年期間那樣，企業招聘突然停止，導致就業萎縮。
這種方法的缺點也顯而易見——
它無法告訴你準確的非農數字，只能預測方向。
「學會預測非農」只是開始。有些人就算提前告訴他非農的數字是多少，也不一定能賺錢。要想真正贏過非農，你還需要摸清非農數據對行情的真正影響。
三、猜對數字，也可能做錯單要找到真正的非農「預言家」並不容易，而且就算你能猜到準確的非農數據，也別高興地太早。接下來D哥要告訴你一個更殘酷的真相：
就算你押對非農數字，也很可能會做錯單。
很多人以為，看準了非農預期就大概率能夠做對方向。其實不然，D哥通過對一些歷史數據的統計分析，得出了幾個跟我們平常的認知相悖的結論：
1.依賴預期做單並不安全；
2.做非農單子，短線交易很危險。
你在做非農行情的時候，是不是按照「非農表現好就做空；非農表現差則做多」的邏輯來做黃金呢？實際上，這種邏輯早就行不通了。
對歷史數據進行了簡單地統計分析後，D哥發現，
過去12次非農數據公布後的5分鐘內，熱門交易品種黃金、白銀的走勢有7次根本不按預期走；美元指數有6次不按預期漲跌。
為什麼人們一直以來的認知會被打破呢？D哥認為有以下幾種解釋：
首先，非農數據公布前(特別公布前幾分鐘)有其他事情擾亂市場情緒，導致行情無法準確反映數據表現。這方面川普帶來的教訓不少了吧。
其次，非農這種常規宏觀經濟數據，反應的是過去一個月的基本面情況，如果這部分預期在數據公布前就已經被定價，數據公布後行情波動就可能會很小，甚至相反。
最後，數據公布後，市場可能從其他角度解讀數據(例如修正程度、較前值增幅、時薪等分項數據異常等)。
為了進一步論證上述情況是否屬實，D哥還統計了過去兩年每次非農數據公布後1分鐘和5分鐘的黃金波動情況，計算每個月非農就業人數的差值(實際值-預期值)和黃金漲跌幅之間的相關性。
結果發現，非農的表現和黃金行情之間確實存在負相關關係，但是過去兩年，這種關係已經變得很微弱。
不管是數據公布後的1分鐘還是5分鐘，非農數據表現跟黃金波動之間的相關性都不強。1分鐘的相關性為-0.27，而5分鐘的相關性為-0.26。
上述數據還能說明另外一點——
研究非農數據對於短期黃金走勢的影響，其實是沒有意義的。
那麼這是否說明非農數據對於我們做單來說一點用也沒有了呢？
當然不是，D哥細究之下又發現，對于波段交易和趨勢交易策略來說，跟蹤非農方數據還是很重要的，可以及時識別趨勢的轉變。
D哥把5分鐘行情圖拉到4小時，並且和上面一樣統計了過去12次非農數據前後現貨黃金的行情走勢，發現有高達9次非農公布後趨勢出現轉折，趨勢持續的時間通常是4-6天。
儘管非農日黃金行情並不完全按照我們熟知的邏輯走，但不可否認的是，非農日的確會在一定程度上加大貴金屬的波動幅度，但這可能僅是受市場情緒影響，而與非農數據本身並無直接關係。
看到這，你是否發現自己對非農的很多「固有印象」或者「模糊的猜測」都被打破了？
做非農行情並不是簡單地跟隨預期買漲賣跌就行了，思維定式很容易會讓你不知不覺就踩坑。
首先要學會正確看待非農預期，投行和小非農這些「前瞻」指標可以看，但不能盲目跟從。懂得怎麼看預期後，還要清楚非農數據對行情的真正影響，衝破思維定式，這樣才能避免在做非農行情時總是虧損。
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