外盘头条：美国税局要求国会授权获取加密市场数据

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全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：

1、美国国税局要求国会授权获取加密市场数据 比特币等应声下挫

2、美国与欧盟将承诺结束特朗普发起的180亿美元关税战

3、花式避税：报告称贝佐斯、巴菲特等巨富实际所得税率远低于普通民众

4、美联储通胀指标改革者预警通胀预期水平 称政策转变势在必行

5、美国4月份贸易逆差今年来首次收窄 因商品和服务出口额大增

6、Man Group资助的牛津大学研究员声称其AI可以预测股票走势

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美国国税局要求国会授权获取加密市场数据 比特币等应声下挫

美国国税局局长Charles Rettig周二在参议院财政委员会听证会上表示，国税局需要国会授予更多权力来监管加密货币行业，并要求该行业加强用户报告事宜。

Rettig称，“我们经常受到挑战，如果能获得国会对收集这些信息的明确授权，将是至关重要的”。

拜登政府提议要求交易所等加密货币经纪人报告客户的信息，包括间接外国投资者的信息。此外，还要求企业在收到价值超过10000美元的加密资产时对国税局申报。

Rettig指出，加密货币市场的价值现在超过2万亿美元。

他表示，“大多数加密货币、虚拟货币的创设旨在远离监管雷达，国税局目前已向第三方发出传票，以获取有关加密货币用户的信息”。Rettig未透露具体个人的身份。其表示，国税局正在积极参与民事和刑事执法，但也需要国会提供额外的工具和资源。

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美国与欧盟将承诺结束特朗普发起的180亿美元关税战

据悉，欧盟领导人与美国总统拜登将在6月15日欧盟-美国峰会召开时承诺结束贸易战，并承诺年底前取消与钢铝贸易冲突相关的关税。

根据草案，欧美将承诺在7月11日前找出航空业争端解决方案。草案内容还可能有修改。双方先前已同意暂停航空业关税到7月份，以促进解决方案的达成。

另外草案显示，双方还将努力在12月1日前取消钢铝贸易争端中加征的关税。

美国和欧盟还将宣布建立旨在加强两地区半导体供应的伙伴关系。这将是欧盟与美国的数字问题合作平台--贸易和技术委员会的部分工作内容，双方将在此次峰会上正式达成一致。

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花式避税：报告称贝佐斯、巴菲特等巨富实际所得税率远低于普通民众

周二公布的一份报告显示，一些世界上最富有的人——杰夫-贝佐斯、埃隆-马斯克、沃伦-巴菲特、卡尔-伊坎、迈克尔-布隆伯格和乔治-索罗斯——缴纳的所得税仅占到他们不断增加的财富的一小部分，在某些特定年份纳税甚至为零。

ProPublica援引从美国国税局获得的数千名富人的机密数据称，25位最富有的美国人的身价在2014年到2018年期间总共增加了4010亿美元，但这些人在这五年中总共只缴纳了136亿美元的联邦所得税，“相当于真实税率仅为3.4%”。

相比之下，近年来美国家庭年收入的中位数约为70000美元，联邦所得税率达到14%，家庭收入最高一档的税率则高达37%。

ProPublica指出，与大多数收入来自传统工资的普通民众不同，亿万富翁们往往受益于“普通人无法企及的避税策略”。报告指出，他们的财富通常主要基于股票和房地产的升值，除非出售这些资产，否则这些资产不被视为应纳税项。

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美联储通胀指标改革者预警通胀预期水平 称政策转变势在必行

曾帮助美联储修改了长期通胀预期评估方式的经济学家表示，目前预期水平意味着美联储需要开始为缩减购债铺路。

Brian Sack将近二十年前担任美联储理事会货币和金融市场分析主管的时候，与同事主张用前瞻性的通胀预期指标来帮助指引政策。现在担任对冲基金DE Shaw&Co．全球经济董事的Sack称，若5年/5年远期盈亏平衡通胀率进一步上升，对美联储而言将是个问题。

这项指标会滤掉影响消费者价格的短期噪音，上月一度达到2.55%的七年高点，意味着在2026-2030年，被美联储作为目标的价格指数平均年涨幅料超过2%。也就是说，在投资者看来，美联储实际上正在实现2%的平均通胀目标。

Sack表示，该指标从新冠疫情最初爆发时的超低水平反弹是有利的，但如果进一步上涨太多，就可能导致美联储更难实现物价稳定和充分就业的双重目标。

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美国4月份贸易逆差今年来首次收窄 因商品和服务出口额大增

美国4月份的贸易逆差今年来首次收窄，因商品和服务出口额攀升而进口额下降。

据美国商务部周二公布的数据，4月份美国商品和服务贸易逆差收窄8.2%，至689亿美元，市场预期为逆差687亿美元，而3月份贸易逆差上修至750亿美元。

美国4月份出口额增长至2050亿美元，为2020年1月以来最高水平，而进口额下降至2739亿美元。

数据显示进口回落，此前新冠疫情期间的消费者需求使美国进口迭创新高。同时，海外经济改善，开始推动对美国产品和服务的需求。美国对外商品出口攀升至纪录最高。

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Man Group资助的牛津大学研究员声称其AI可以预测股票走势

Man Group资助的牛津大学研究员说，他们创建了一个机器学习程序，可以预测股价如何变动——在大约30秒的实况交易中取得80%的成功率。

牛津-Man数量金融研究所的人工智能专家利用自然语言处理的原理，在限价交易指令中挖掘流动性数据。

这对寻求市场踩点的快钱交易者来说是一个潜在的进步，该算法可以算出价格在100个tick（分时周期）内的变化方向，相当于大约30秒到2分钟的交易时间，具体取决于市场状况。

“在多步预测中，我们有效地建立了一个模型，经过训练可以在较小时间范围内进行预测，”该研究所副教授、本项研究的共同作者Stefan Zohren说。“但我们可以将这些信息反馈给模型自身，滚动预测，以获得更长期的预测。”

该算法仍然处于测试阶段。Man AHL的首席科学家Anthony Ledford表示，这个算法对对冲基金经理很有诱惑力，他们经常将大额交易指令分拆成多个较小的交易。

责任编辑：张玉洁 SF107