用Python回測總經指標(2)｜美國失業率 vs S&P 500指數擇時策略

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。

資料取得

透過FinLab資料庫即可一行取得失業率資料 data.get('us_unemployment_rate_seasonally_adjusted:value)' 如果你對抓取美國就業相關總經數據有興趣，可以參考此篇爬蟲教學。

圖表觀測

美國數據比台灣數據好的地方在資料很早就有統計，可以做長時間回測，圖中可以發現失業率指標大致在3~10%擺盪，歷史失業率接近10%時，往往是股市低點，有人說目前的通盤環境類似1983年，但目前的失業率還在低檔，離10%高檔還很遠，是不是還沒末跌段？ 失業率循環的週期普遍在5年以上，是蠻長線的指標，2000年以後，失業率與股市表現有明顯負相關，2000年以前股市和失業率關聯不大，S&P 500幾乎一路往上衝。。

為了方便長短期失業率趨勢，我們可將失業率化成均線，看MA6與MA2的差額，讓我們更能方便觀測短期失業率是否變嚴重，負值越高代表短期失業率越嚴重，可以發現指標由正轉負時，會領先預告股價崩跌，但由於訊號週期長，由負轉正也往往會錯過V轉反彈，2022由於就業市場太好，死叉訊號落後股市崩跌很多。