用Python回測總經指標(2)|美國失業率 vs S&P 500指數
FED 打通膨不擇手段地升息,開始影響到實體經濟,除了一連串財爆,10-11月許多著名科技業如 Twitter、Meta都開始為了蹲節而裁員滾滾,從 裁員統整網站 資料可以見到一串觸目驚心的數字,10月的美國失業率是3.7%,還不是特別高,這個月失業率會不會噴出要等12月初才知道。究竟美國失業率要如何應用到策略上?FinLab量化平台能否支援 S&P 500指數 的回測?本篇文章帶給你相關洞見與程式撰寫方法。
FED 打通膨不擇手段地升息,開始影響到實體經濟,除了一連串財爆,10-11月許多著名科技業如 Twitter、Meta都開始為了蹲節而裁員滾滾,從 裁員統整網站 資料可以見到一串觸目驚心的數字,10月的美國失業率是3.7%,還不是特別高,這個月失業率會不會噴出要等12月初才知道。究竟美國失業率要如何應用到策略上?FinLab量化平台能否支援 S&P 500指數 的回測?本篇文章帶給你相關洞見與程式撰寫方法。
美國科技業近期大裁員,媒體上充滿失業率的話題,美國失業率的指標要去哪裡抓? 本篇文章介紹如何使用「美國勞動部統計局」的 API 來撈取美國總經數據,把總經分析戰線擴充到國際市場。 除了就業相關數據如失業率、非農、就業津貼,還有物價指數CPI、PPI,都能幫助我們後續做分析,趕緊學會該 API 的使用法則,打造總經分析武器庫。