Euro được thúc đẩy bởi dòng vốn nước ngoài mạnh mẽ – NOMURA
Dữ liệu cán cân thanh toán mới nhất từ khu vực euro (bao gồm tháng 11) cho thấy môi trường ngày càng tích cực đối với Euro (EUR), với dòng vốn từ các nhà đầu tư nước ngoài gia tăng rõ rệt và các khoản đầu tư ra nước ngoài của cư dân khu vực này dần chậm lại, theo báo cáo của chuyên gia kinh tế Dominic Bunning từ NOMURA.
Dữ liệu lương của Anh cho thấy Ngân hàng Trung ương Anh tiếp tục nghiêng về xu hướng nới lỏng
"Dòng vốn vào cổ phiếu là tích cực và tăng lên trong hầu hết nửa cuối năm 2025. Mặc dù nhiều nhà đầu tư hỏi chúng tôi 'đâu là lựa chọn thay thế' cho các khoản đầu tư vào cổ phiếu Mỹ, các luồng tài khoản tài chính cho thấy dòng vốn nước ngoài liên tục chảy vào cổ phiếu khu vực euro, trung bình chỉ dưới 40 tỷ EUR mỗi tháng kể từ tháng 6/2025. Trong khi đó, các cư dân khu vực euro, trung bình, đã mua khoảng 25 tỷ EUR cổ phiếu nước ngoài trong cùng giai đoạn. Dòng vốn vào trái phiếu cũng tích cực, với các nhà đầu tư không cư trú mua trái phiếu khu vực euro và các nhà đầu tư khu vực euro mua ít tài sản ở nước ngoài hơn. Sau một đợt rút vốn lớn của nhà đầu tư trong nước vào tháng 9, đã có sự giảm tốc rõ rệt chỉ còn 10 tỷ EUR mua nợ nước ngoài trong tháng 11, mức thấp nhất kể từ tháng 10/2023. Các nhà đầu tư nước ngoài đã mua hơn 40 tỷ EUR nợ khu vực euro trong tháng 11, và trung bình còn cao hơn mức này kể từ tháng 6/2025."
"Trong khi đó, căng thẳng địa chính trị mới nhất do Tổng thống Mỹ Trump làm leo thang ở Greenland, theo quan điểm của chúng tôi, có khả năng dẫn đến sự trở lại của chủ đề 'Bán nước Mỹ' đã thấy vào tháng 4/2025, điều này sẽ mang lại lợi ích cho khu vực euro như một trong số ít các điểm đến thay thế thực sự cho các khoản đầu tư về quy mô và thanh khoản. Khu vực euro chiếm một phần đáng kể trong các khoản nợ nước ngoài của Mỹ, và mặc dù điều này che giấu một số quyền sở hữu có lợi từ nơi khác chuyển qua khu vực euro, rõ ràng việc luân chuyển khỏi các khoản đầu tư tại Mỹ có thể có tác động tích cực đáng kể đối với EUR."
"Đối với giao dịch GBP của chúng tôi, dữ liệu thị trường lao động của Anh hôm nay cho thấy đà tăng trưởng lương tiếp tục yếu, theo quan điểm của chúng tôi, điều này hạn chế các rủi ro mà nhiều thành viên MPC diều hâu đã đề cập liên quan đến sự dịch chuyển lên đáng kể trong lạm phát/lương cơ bản, mặc dù họ có thể cần xem thêm dữ liệu để được thuyết phục về quan điểm này. Các dữ liệu khác không quá yếu nhưng cũng chưa cho thấy sự tăng tốc đáng kể trên thị trường lao động, khiến chúng tôi hài lòng với quan điểm rằng rủi ro đối với BoE nghiêng về phía nhiều lần cắt giảm lãi suất hơn là ít."
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Mọi thông tin trong bài viết đều thể hiện quan điểm của tác giả và không liên quan đến nền tảng. Bài viết này không nhằm mục đích tham khảo để đưa ra quyết định đầu tư.
Bạn cũng có thể thích

Lợi nhuận ròng Q2 của Berkshire tăng gấp đôi, quy mô mua lại cổ phiếu trong một quý lớn nhất 5 năm qua, Google lọt vào top 5 danh mục nắm giữ hàng đầu
Trong quý II, Berkshire đã chi 4,527 tỷ USD để mua lại cổ phiếu của chính mình, trong khi quy mô mua lại ở quý I chỉ khoảng 235 triệu USD. Tổng cộng, trong nửa đầu năm, công ty đã mua lại khoảng 4,76 tỷ USD cổ phiếu, phần lớn tập trung trong quý II. Ngoài ra, trong quý II, công ty đã mua ròng cổ phiếu khoảng 19,8 tỷ USD, trong đó có khoảng 10 tỷ USD để mua cổ phiếu phổ thông Alphabet, chính thức đưa Google vào top 5 danh mục nắm giữ lớn nhất.
Monster: Giá trị tăng vọt, “thời kỳ ngọt ngào” của Monster có thể kéo dài bao lâu?

Câu chuyện lợi nhuận gộp của các công ty ứng dụng AI lần đầu bị "kiểm tra sức khỏe": Canva chủ động giảm tốc độ, Figma tự chịu chi phí suy luận
Trải nghiệm của Canva và Figma cho thấy khó khăn chung mà các công ty ứng dụng AI đang đối mặt: chi phí suy luận cao đang làm giảm mạnh lợi nhuận gộp và phá vỡ mô hình kinh tế trên từng đơn vị. Để kiểm soát chi phí, Canva chủ động trì hoãn việc mở rộng AI, khiến tốc độ tăng trưởng doanh thu chậm lại; Figma phải tự gánh chi phí khi thử nghiệm miễn phí AI, dẫn đến giá cổ phiếu sụt giảm nghiêm trọng. Cả hai đều kỳ vọng phát triển mô hình AI tự chủ để giải quyết vấn đề, nhưng con đường kiếm lợi nhuận từ AI vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
