Dữ liệu đẹp không đồng nghĩa với thị trường đang tích cực. Sau khi báo cáo việc làm phi nông nghiệp được công bố vào tối qua, dưới vẻ ngoài số liệu phồn thịnh lại ẩn chứa nhiều ẩn số, điều này không còn xa lạ đối với những người đã quen thuộc với thị trường tiền mã hóa.

Tôi thấy tiêu đề về việc làm mới tăng thêm 64.000 người tràn ngập khắp nơi, nhưng đồng thời tỷ lệ thất nghiệp lại tăng vọt lên 4.6% — đây chính là ví dụ điển hình của dữ liệu mâu thuẫn. Nhiều người chỉ nhìn vào tiêu đề đã vội vàng tham gia thị trường, mà không biết rằng báo cáo này đã bị pha loãng khá nhiều.

**Tại sao nói dữ liệu phi nông nghiệp này có vấn đề?**

Trước tiên là số liệu việc làm mới tăng thêm. Sự "vượt dự kiến" của tháng 11 dựa trên nền tảng nào? Dữ liệu tháng 10 đã bị điều chỉnh giảm trực tiếp 105.000 người. Nói ví von khác, bạn trước đó lỗ 100 đô la, rồi tìm cách lấy lại 60 đô la, trông có vẻ như đã có lãi, nhưng thực ra vẫn đang lỗ. Những dữ liệu dựa vào giá trị trước đó để kéo dài sự cải thiện theo tháng thực chất không thể phản ánh chính xác sức mạnh của thị trường lao động.

Điều phức tạp hơn là, dữ liệu của ba tháng qua đã bị điều chỉnh giảm tổng cộng 33.000 người — giống như một công ty phải điều chỉnh lại báo cáo tài chính của ba quý liên tiếp, bạn còn có thể hoàn toàn tin tưởng vào báo cáo mới nhất không?

Thứ hai là chất lượng của chính dữ liệu đó. Ảnh hưởng của việc chính phủ Mỹ tạm ngưng hoạt động vẫn còn đang diễn ra, điều này trực tiếp ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của khảo sát. Thêm vào đó, các yếu tố như lệch mẫu, điều chỉnh theo mùa và các tác động khác khiến giá trị tham khảo của báo cáo này bị giảm sút đáng kể.

**Tăng tỷ lệ thất nghiệp mới là tín hiệu quan trọng**

So với số liệu việc làm "đẹp đẽ", việc tỷ lệ thất nghiệp tăng lại đáng để chú ý hơn. Xét từ góc độ thị trường, tỷ lệ thất nghiệp tăng thường báo hiệu động lực kinh tế đang yếu đi, điều này sẽ gây áp lực thực chất lên khả năng chấp nhận rủi ro của thị trường tiền mã hóa.

Vì vậy, thay vì chỉ chạy theo một số liệu việc làm đơn lẻ, tốt hơn hết là hãy xem xét những điểm mâu thuẫn đằng sau dữ liệu này — đó mới chính là thứ có thể hướng dẫn quyết định giao dịch một cách chính xác.