#美国7月CPI与PPI数据本周出炉
データはまだ出ていないが、システムはすでに待機している。
これは比喩ではない。設計の整った一つのクオンツ（量的）システムは、「既知のデータ公開スケジュール」と「未知のデータ結果」の間に、あらかじめ応答の枠組みを用意している。
雇用データ、インフレデータ、成長データ——この3種類のマクロ指標は、資産価格への影響メカニズムがまったく異なる。雇用データは市場の景気成長に対する見通しに影響し、インフレデータは利率のパスに対する判断に影響する。成長データは景気後退確率の価格付けに影響する。クオンツシステムが異なるカテゴリのマクロデータを扱う方法は、単一の「良ければ買い増し、悪ければ減らす」ではなく、「分類して応答する」ことだ。
こうした問題を処理するプログラムのロジックの核心は、データ分類とパラメータのマッピングにある。
システムには「マクロデータ—戦略パラメータ対応表」があらかじめ用意されている。あるデータカテゴリが「間もなく公開」の状態に入ると、システムは対応するパラメータの行動モードを事前に調整する。
インフレデータ（CPI/PPI）が公開される48時間前、システムは利率感応型銘柄のポジション上限を自動的に引き締め、同時にボラティリティ予測モデルの信頼区間を拡大する。なぜなら、インフレデータのズレは雇用データが引き起こす市場反応よりも、通常より激しく、かつより持続するからだ。
そしてデータが実際に公開された瞬間、システムは「インフレが高い／低い」とは判断しない。判断するのは「実際の値が予想からどれだけ逸脱したかが、あらかじめ設定したしきい値を超えたかどうか」だけだ。超えれば保護モードが作動し、超えなければ通常運転を継続する。
データが出てから意思決定をするのではない。データ公開前に、システムはすでに「X％ズレたらYを実行する」という全ルールを準備済みなのだ。

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