By Matt Connor · · Updated 2026-10-162026年下半年宏观图景与数据依据
进入2026年下半年，整体CPI走高而核心通胀相对平稳，长期预期基本锚定，收益率曲线趋平。下半年哪些数据可能改变判断？
三项宏观数据勾勒出下半年图景：总体通胀率相对缓慢上行的核心通胀进一步加速，长期通胀预期几乎没有变化，就业市场改善但基础有所收窄。两项市场价格则记录了这一过程：美国国债收益率曲线从前端开始趋平，股市走势也无法用某条简洁的宏观规律解释。本页通过截至日期凭证展示这五项指标，并列出下半年日历：各项数据何时发布，以及每项数据需要呈现何种结果，才会改变当前判断。所有数字均来自已存储的查询结果；展开任一面板即可查看确切 SQL。
总体通胀加速；核心通胀小幅上行
总体CPI反映完整的消费者商品篮子；核心CPI剔除食品和能源这两个波动最大的类别。将两者进行比较，可以区分噪声较大的边缘变化与缓慢移动的中部趋势。美国劳工统计局每月公布该指数，通常在所衡量月份结束约两周后发布。下表直接根据指数水平计算两者的同比增速，从不使用预先计算的字段。
| 期间开始 | CPI指数 | CPI同比(%) | 核心同比(%) | 较1月加速(点) |
|---|---|---|---|---|
| 2026-01-01 | 326.6 | 2.4 | 2.5 | 0 |
| 2026-02-01 | 327.5 | 2.4 | 2.5 | 0 |
| 2026-03-01 | 330.3 | 3.3 | 2.6 | 0.9 |
| 2026-04-01 | 332.4 | 3.8 | 2.7 | 1.4 |
| 2026-05-01 | 334 | 4.2 | 2.8 | 1.8 |
| 2026-06-01 | 332.6 | 3.5 | 2.6 | 1.1 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(date) AS period_start,
round(cpi, 1) AS cpi_index,
round((cpi / any(cpi_prior) - 1) * 100, 1) AS cpi_yoy_pct,
round((cpi_core / any(core_prior) - 1) * 100, 1) AS core_yoy_pct,
round(cpi_yoy_pct - first_value(cpi_yoy_pct) OVER (ORDER BY date), 1) AS accel_since_jan_pts
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
SELECT date + INTERVAL 1 YEAR AS match_date, cpi AS cpi_prior, cpi_core AS core_prior
FROM global_markets.inflation
WHERE date >= toDate('2025-01-01') AND date <= toDate('2025-06-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date总体CPI一月份同比上涨2.4%，五月升至4.2%。在五次数据发布中，增速加快了1.8个百分点；七月中旬发布的数据则显示，六月为3.5%。同期核心CPI仅从2.5%升至2.6%。总体通胀率明显偏离核心通胀率，说明波动较大的成分正在推动变化。但仅凭这张表无法判断具体是哪些成分，本页面也不作此判断。
两者的背离始于一个明确的时间点。一月和二月，两条序列几乎重合，总体CPI略低于核心CPI。三月出现交叉：总体CPI升至3.3%，核心CPI为2.6%。到五月，总体CPI为4.2%，核心CPI为2.8%，两者差距继续扩大。六月打破了这一趋势：总体CPI回落至3.5%，核心CPI放缓至2.6%，这是两者交叉后首次收窄。
同比增速包含过去十二个月的历史信息；环比数据可以更准确地定位变化发生的月份：
| 期间开始 | 总体环比(%) | 核心环比(%) |
|---|---|---|
| 2026-01-01 | 0.17 | 0.3 |
| 2026-02-01 | 0.27 | 0.22 |
| 2026-03-01 | 0.87 | 0.2 |
| 2026-04-01 | 0.64 | 0.38 |
| 2026-05-01 | 0.47 | 0.21 |
| 2026-06-01 | -0.42 | -0.02 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(date) AS period_start,
round((cpi / any(cpi_prev) - 1) * 100, 2) AS headline_mom_pct,
round((cpi_core / any(core_prev) - 1) * 100, 2) AS core_mom_pct
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
SELECT date + INTERVAL 1 MONTH AS match_date, cpi AS cpi_prev, cpi_core AS core_prev
FROM global_markets.inflation
WHERE date >= toDate('2025-12-01') AND date <= toDate('2026-05-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date三月总体CPI环比上涨0.87%，为上半年最大月度变动；四月紧随其后，为0.64%。核心CPI的月度数据始终较低，五个月中四月的0.38%最为强劲。春季的加速主要体现在两个月的总体CPI数据中，在核心CPI序列中几乎没有体现。
预期：锚定状态保持不变
通胀预期是模型或市场价格对未来一年、五年或十年平均通胀率的预期。“锚定”是对一种特定模式的简称：短期预期随最新公布数据波动，而长期预期保持稳定。以下序列基于模型，按月统计。
| 期间开始 | 1年预期(%) | 5年预期(%) | 10年预期(%) |
|---|---|---|---|
| 2026-01-01 | 2.59 | 2.34 | 2.33 |
| 2026-02-01 | 2.59 | 2.37 | 2.37 |
| 2026-03-01 | 2.29 | 2.24 | 2.26 |
| 2026-04-01 | 3.26 | 2.48 | 2.4 |
| 2026-05-01 | 3.54 | 2.59 | 2.48 |
| 2026-06-01 | 3.02 | 2.54 | 2.49 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(date) AS period_start,
round(model_1_year, 2) AS exp_1y_pct,
round(model_5_year, 2) AS exp_5y_pct,
round(model_10_year, 2) AS exp_10y_pct
FROM global_markets.inflation_expectations
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date一年期预期大幅波动，2.59%在一月，3.54%在五月，3.02%在六月；但十年期几乎未变，从2.33%变为2.49%。五年期与十年期大致相近，一月为2.34%，六月为2.54%。市场重新定价了明年的通胀预期，却没有调整未来十年的预期。
这一时点与CPI图表相符：一年期预期的低点2.29%出现在三月，四月升至3.26%，紧随三月CPI加速上行之后。本页记录这一过程，不作进一步延伸。关于债券市场如何将这种定价压缩为一个数字，以及什么是倒挂曲线，请参阅2s10s spread解读。
收益率曲线如何反映美联储政策？
三个月期国库券最接近美联储当前的政策利率；两年期国债收益率综合反映市场对未来两年利率路径的预期；十年期国债收益率则包含期限溢价，即投资者承担久期风险所要求的额外收益率。本图选取这三类证券每个月最后一个交易日的联合收盘价。
| 期间开始 | 3个月收益率(%) | 2年收益率(%) | 10年收益率(%) | 2年10年利差(%) | 2年减票据(%) | 2年期较1月变动 | 10年期较1月变动 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-01-01 | 3.67 | 3.52 | 4.26 | 0.74 | -0.15 | 0 | 0 |
| 2026-02-01 | 3.67 | 3.38 | 3.97 | 0.59 | -0.29 | -0.14 | -0.29 |
| 2026-03-01 | 3.7 | 3.79 | 4.3 | 0.51 | 0.09 | 0.27 | 0.04 |
| 2026-04-01 | 3.68 | 3.88 | 4.4 | 0.52 | 0.2 | 0.36 | 0.14 |
| 2026-05-01 | 3.69 | 3.98 | 4.45 | 0.47 | 0.29 | 0.46 | 0.19 |
| 2026-06-01 | 3.87 | 4.14 | 4.44 | 0.3 | 0.27 | 0.62 | 0.18 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(date)) AS period_start,
round(argMax(yield_3_month, date), 2) AS y3m_pct,
round(argMax(yield_2_year, date), 2) AS y2_pct,
round(argMax(yield_10_year, date), 2) AS y10_pct,
round(argMax(yield_10_year, date) - argMax(yield_2_year, date), 2) AS spread_2s10s_pct,
round(argMax(yield_2_year, date) - argMax(yield_3_month, date), 2) AS y2_minus_bill_pct,
round(round(argMax(yield_2_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_2_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y2_chg_since_jan,
round(round(argMax(yield_10_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_10_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y10_chg_since_jan
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date < toDate('2026-07-01')
AND yield_2_year IS NOT NULL AND yield_10_year IS NOT NULL AND yield_3_month IS NOT NULL
GROUP BY toStartOfMonth(date)
ORDER BY period_start国库券收益率连续五个月基本未变，直到五月，每个月月末都只是在3.67%上下波动几个基点，随后在六月升至3.87%。两年期收益率在整个上半年先降至二月底的3.38%，之后每个月月末都走高，最终升至4.14%，较一月高出0.62个百分点。同期十年期收益率仅上升0.18个百分点，因此2s10s利差从0.74个百分点收窄至0.3个百分点，创六个月月末最窄水平。上半年收益率曲线深度分析跟踪了该利差的每日变化。
两年期国债收益率减去国库券收益率，是判断市场如何解读美联储政策的指标：负值意味着市场定价显示，未来两年的平均政策利率低于当前水平，也就是预期降息，这是算术关系。一月和二月该指标分别为-0.15和-0.29个百分点；三月转为正值，当月的总体CPI数据增速也开始加快；上半年末则为0.27个百分点。上半年初，市场定价反映的是更低的政策利率路径；上半年末，定价则转向更高的路径，这与CPI加速及一年期预期在四月跳升相一致。两年期平均值并不等同于某次会议的利率变动概率；逐次会议定价的期货算术关系展示了这两种读数在哪些地方出现分歧。
劳动力市场：标题更好看，但基础更薄弱
失业率是积极寻找工作的劳动力人口占劳动力总人口的比例；劳动参与率是就业或正在寻找工作的成年人占成年人口的比例。两项数据都来自美国劳工统计局（BLS）每月住户调查，结合起来看更有意义：失业率下降可能与部分人口退出劳动力市场同时发生，分母变化本身就会影响结果。平均时薪来自雇主调查，单位为美元/小时。
| 期间开始 | unemployment_rate | 参与率(%) | 平均时薪 | 到达此处 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-01-01 | 4.3 | 62.1 | 37.17 | 2026-03-16 |
| 2026-02-01 | 4.4 | 62 | 37.32 | 2026-03-16 |
| 2026-03-01 | 4.3 | 61.9 | 37.38 | 2026-04-03 |
| 2026-04-01 | 4.3 | 61.8 | 37.41 | 2026-05-08 |
| 2026-05-01 | 4.3 | 61.8 | 37.53 | 2026-06-10 |
| 2026-06-01 | 4.2 | 61.5 | 37.64 | 2026-07-02 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(date) AS period_start,
unemployment_rate,
labor_force_participation_rate AS participation_pct,
round(avg_hourly_earnings, 2) AS avg_hourly_earnings,
toString(toDate(_ingest_time)) AS arrived_here
FROM global_markets.labor_market
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date上半年末，失业率为 4.2%，为六个月中的最低读数。但同期劳动参与率从 62.1%降至 61.5%：失业率有所改善，但统计口径下的劳动力占比缩小了。本表记录两者的联动关系，仅此而已。平均时薪从 $37.17升至 $37.64。
变化主要发生在区间两端：一月为 4.3%，二月升至上半年的高点 4.4%，随后春季连续三个月高于六月的低点 4.2%。劳动参与率则没有出现单次大幅变化，而是多数月份小幅逐步下降。
股票走势是否跟随宏观数据？
并不完全如此。下表计算了 SPY 在常规交易时段内逐月的回报率，即从纽约时间常规交易时段开盘到最后收盘的表现。
| 期间开始 | 月初开盘 | 月末收盘 | SPY回报(%) |
|---|---|---|---|
| 2026-01-01 | 685.71 | 691.85 | 0.9 |
| 2026-02-01 | 689.58 | 686.23 | -0.49 |
| 2026-03-01 | 678.7 | 650.24 | -4.19 |
| 2026-04-01 | 653.9 | 718.43 | 9.87 |
| 2026-05-01 | 721.25 | 756.4 | 4.87 |
| 2026-06-01 | 755.36 | 746.32 | -1.2 |
每个数字背后的完整 SQL
WITH bars AS (
SELECT toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS m,
window_start, open, close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
)
SELECT toString(m) AS period_start,
round(argMin(toFloat64(open), window_start), 2) AS month_open,
round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS month_close,
round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS spy_return_pct
FROM bars
GROUP BY m
ORDER BY m三月是这半年月度 CPI 总体数据最高的月份，也是两年期国债收益率升至高于国库券收益率的月份；SPY 当月表现为六个月中最差，达到 -4.19%。四月的一年期通胀预期大幅上升，但 SPY 当月表现最好，达到 9.87%。这两行并列显示，足以否定“通胀走高加上短端利率上升会导致股市下跌”这一规律。六月从开盘到收盘的回报率为 -1.2%，收于 $746.32；按指数和行业划分的这半年完整表现见上半年市场回顾。
本文撰写时已公布的数据
| 6月CPI数据行 | 7月CPI数据行 | 6月劳动力数据行 | 6月预期数据行 | 6月劳动力数据已到 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 1 | 1 | 2026-07-02 |
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_cpi_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-07-01')) AS july_cpi_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.inflation_expectations WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_expectations_rows,
(SELECT toString(toDate(max(_ingest_time))) FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_arrived宏观数据按固定时间表发布，严谨的页面会说明数据截至哪个时间点：页面生成时，六月的三项数据均已入库，包括就业数据（1行，发布时间为2026-07-02，在六月结束后发布，符合通常规律）、预期数据（1行）和CPI数据（1行，七月中旬发布）。七月CPI列是下一个触发点：该列出现1时，页面将等待刷新。
H2 2026：需要关注的事项
下半年按既定日历到来；之后是日程和算术，而非预测。
- 6月CPI于7月中旬公布，背离收窄。 5月总体CPI为4.2%，核心CPI为2.8%；6月总体CPI为3.5%，核心CPI为2.6%。波动较大的分项回落，使两者差距首次自2月以来收窄。下一项数据，即7月CPI，将于8月中旬公布，届时本页面会更新。
- 就业报告于每月第一个星期五公布。 下半年结束时，失业率为4.2%，劳动参与率为61.5%。劳动参与率是关键：它能否企稳，还是继续下滑，将决定总体数据进一步改善中有多少来自分母效应。
- 四次预定的FOMC会议。 已公布的2026年日历显示，7月、9月、10月和12月各有一次会议。需要带入这些会议的核心指标，是收益率曲线面板中的两年期与短期国库券利率之差；6月底为0.27个基点。该指标会在每次CPI和就业数据公布前后重新定价，其正负表明市场定价的利率路径是上行还是下行。
- 锚定性检查。 6月，十年期通胀预期为2.49%。一年期预期波动，而十年期预期仍然稳定，是通胀预期锚定状态的表现；如果十年期数据突破上半年狭窄的区间，这将是下半年首个真正新增的宏观事实。
宏观数据常见问题
2026年6月美国CPI同比是多少？
2026年6月，美国总体CPI同比为3.5%。该数据以指数水平与2025年6月相比计算，低于5月的4.2%。同期，核心CPI（剔除食品和能源）为2.6%。
截至2026年6月，美国失业率是多少？
2026年6月失业率为4.2%，是上半年最低水平。同期劳动力参与率为61.5%，低于1月的62.1%。
2026年上半年2s10s利差如何变化？
该利差前端趋于平坦：从1月末的0.74个百分点收窄至6月末的0.3，为六个月中最窄。两年期收益率上升0.62个百分点，十年期收益率上升0.18个百分点。变化主要发生在短端。
长期通胀预期是否仍然稳定？
从这些数据看，仍然稳定。十年期通胀预期从1月的2.33%升至6月的2.49%；一年期预期则从3月的2.29%波动至5月的3.54%。短期预期重新定价，长期预期保持稳定。
为什么这些表格中没有2026年6月CPI？
页面生成时，2026年6月CPI尚未发布。上方的数据截至时间显示，数据仓库中有1条6月CPI记录，而6月劳动力市场记录有1条，录入时间为2026-07-02。月度CPI通常在次月中旬左右发布，数据公布后页面会重新生成。
数据说明
完整数据说明
- CPI同比数据由查询根据指数水平与一年前同月的水平计算得出，从不使用预先计算的字段。（在此时间窗口内，表格自身的同比列为空。）环比面板回溯至2025年12月，以涵盖1月数据发布。
- ingest列表示该数据仓库的到达日期。6月就业数据于2026-07-02到达，因此6月下旬的分析不可能看到这条数据。月度宏观数据通常会在所描述月份结束后才到达。
- 预期数据为基于模型的序列。在此时间窗口内，市场隐含列的数据较为稀疏，因此未予采用。
- 国债数据记录每月国库券、两年期和十年期国债的最后一次联合发布数据，其他期限的数据发布较为稀疏；该序列约滞后一天。
- SPY月度回报仅涵盖正常交易时段，按纽约时间从正常交易时段开盘至最后收盘计算，数据来自延迟的分钟级视图。
方法论
- 期间：2026年1月1日至6月30日，包括月度宏观序列、月末国债成交记录和常规交易时段的 SPY 分钟线。同比和环比连接按设计会追溯至2025年；其他数据均筛选在该期间内。
- 股票收益按东部时间分组，不使用硬编码的 UTC 偏移量。
- 生成流程通过受控的只读路径执行；公开页面不会查询实时数据。回执面板记录数据仓库在生成时保存了哪些成交记录。
每个面板均对应一个已存储对象、一张图表、一张表和一条 SQL。可在 Strasmore 终端中进一步分析任意序列。