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基金隐形重仓股浮出水面！葛兰、周蔚文、傅鹏博......

随着2024年基金年报的陆续披露，公募基金的隐形重仓股也随之浮出水面。券商中国记者注意到，葛兰管理的基金隐形重仓股依然聚焦于创新药械领域。周蔚文则将目光投向多个行业，包括银行、保险、航空、游戏等，同时，他也在年报中表达了对2025年人工智能行情的乐观看法。而傅鹏博保持了较高的持股集中度，明确表示将在未来的投研工作中继续加大对科技行业的关注。隐形重仓股向来是基金年报的重要内容之一。展望2025年，知名基金经理纷纷调整投资策略，重点抓住新兴行业和创新技术的机会，为市场提供了重要的投资风向标。葛兰：继续聚焦创新药投资机会年报显示，截至2024年末，由葛兰管理的中欧医疗健康的隐形重仓股包括片仔癀、人福医药和华东医药等。其中，信立泰的持仓增幅尤为显著，去年年末较年中增长了2864.03%。在隐形重仓股中，人福医药和华东医药的股价涨幅较为可观，2024年下半年分别收涨37.10%和26.01%。中欧医疗创新的隐形重仓股则涵盖了华海药业、九洲药业和百利天恒等。在这些股票中，泽璟制药和百利天恒的持仓增幅最为突出，去年年末较年中分别增长了435.03%和258.92%。此外，中国生物制药的股价也于2024年下半年增长了21.01%。2024年，医药生物行业整体呈现出宽幅震荡调整的走势。在复盘全年行情时，葛兰指出，年初时，地缘政治和宏观经济的不确定性加剧了行业的调整，同时，零售药店和中药等子行业受政策试点的影响，调整幅度较大。到了三季度，随着国内经济政策的密集出台，市场情绪显著改善，医药指数大幅反弹，领先沪深300指数，医疗服务和化学制药等子领域表现抢眼。然而，葛兰也提到，医药行业后续仍缺乏清晰的主线逻辑，导致指数出现回调。在政策方面，葛兰总结道，2024年国内医药政策框架保持稳定，产业支持方向依旧围绕“高创新性”“高临床价值”和“高性价比”展开，并未发生根本变化。她表示，基于长期价值投资的思路，结合企业的盈利周期、历史估值水平和经营趋势，自己将继续聚焦于创新驱动、OTC和消费医疗等领域。她认为，以创新药械及其产业链为核心的布局主线，得益于政策的持续支持、海外降息周期的到来及投融资回暖，以及国内企业研发能力的提升，相关公司仍具备较大的成长空间。周蔚文：关注景气度好转行业及人工智能板块年报显示，截至2024年末，由周蔚文管理的中欧新蓝筹的隐形重仓股包括三一重工、中国太保和万科等。其中，中国太保、万科、比亚迪、成都银行等是2024年下半年新进持有的股票。在隐形重仓股中，福耀玻璃和中国太保的股价涨幅较为突出，2024年下半年分别上涨了30.27%和26.91%。另一只代表基金中欧新趋势的隐形重仓股则涵盖了春秋航空、恺英网络和生益科技等。其中，恺英网络、中国平安、中国太保、金山办公等是2024年下半年的新进持有。在隐形重仓股中，恺英网络2024年下半年的股价涨幅最为抢眼，达到了44.14%。回顾2024年，周蔚文基于对未来一两年产业趋势向好的预期，年初布局了多个行业，包括养殖、化工、船舶、电子、通讯、有色和工程机械等。他还较早布局了旅游、航空、海运等预计景气度将持续好转的行业，以及一些具备长期价值的大消费类股票和电池新能源个股。此外，周蔚文还增加了对化工和机械等行业的配置。他认为，这些行业当前处于景气度低位，未来两三年有望持续回升，且行业头部的优质企业具有较强的长期价值。下半年，周蔚文进一步加大了对人形机器人、电子、通讯、游戏等受益于人工智能产业发展的行业的投资。同时，为了规避美国新政府可能加征关税的风险，他降低了对出口产业的投资比例。展望2025年，人工智能产业的进步斜率、全社会与A股市场的流动性以及国内宏观经济走势，将共同影响A股和港股市场的表现，并决定投资布局。在投资方向上，周蔚文仍将专注于寻找产业趋势明确且中长期价值被低估的机会。在行业配置方面，他依然看好具备明确产业趋势的人工智能产业链。他表示，将继续围绕AI主线，在各细分赛道寻找投资机会，除了持续看好的算力基础设施、人形机器人和自动驾驶外，他还看好AI眼镜等可穿戴新终端，以及AI在教育、广告、游戏等应用领域的潜力。傅鹏博：保持较高的持股集中度，加大科技行业布局年报显示，截至2024年末，由傅鹏博管理的睿远成长价值的隐形重仓股包括万华化学、博迁新材和中通快递等。其中，石英股份的持仓增幅最为突出，下半年较上半年增长了1236.93%；伯特利的持仓也大幅上升，增长了563.55%。此外，寒武纪在2024年下半年的股价涨幅同样可观，达到了231.20%。回顾2024年的操作，傅鹏博表示，各季度的股票仓位有所增减，四季度末仓位达88.7%，港股资产占比超过20%。同时，基金的持股集中度较高，前十大股票的持仓占比超过50%，前二十大股票占比约为75%。这种集中度与2023年相似，表明他对看好的行业和公司进行了加大配置，集中持仓。在下半年，傅鹏博对组合进行了较多调整。一方面，他减持了那些基本面难以好转的公司以及业绩常低于预期的个股，以降低组合的风险，并为新的看好行业和个股腾出头寸；另一方面，他增加了许多新的标的。2025年以来，市场热点频繁出现，特别是代表新质生产力方向的人工智能、AR/VR、智能驾驶和固态电池等领域，受到了市场的高度关注。傅鹏博认为，这些新兴领域将大概率影响未来的经济发展，后续的投研工作将重点聚焦于新科技和技术公司，希望通过持续深度研究，发现更多具备潜力的标的，为组合带来更多贡献。傅鹏博还指出，进入2025年后，科技行业将持续迭代技术并拓展新的应用领域。这不仅给行业龙头带来了挑战和机遇，也为后来者提供了追赶和超越的空间。基于这一判断，在对传统制造业“去芜存菁”的基础上，他在2024年四季度及今年年初加大了科技行业和公司的布局。在筛选过程中，他注重考虑公司的基本面、未来发展空间以及年内的催化因素，适当放宽了估值标准。他理解，科技板块的行情可能会经历波折和反复，但只要有扎实的基本面支撑，那些技术和产品能够真正落地的公司将最终脱颖而出。（券商中国）
公募基金隐形重仓股葛兰
券商中国04-01 15:11
A股回调，多只业绩预增股大涨！

A股今日全线回调，深证成指、创业板指跌约1%；港股亦下挫，恒生指数跌逾1%，恒生科技指数大跌约2%。个股方面，地平线机器人跌超9%，李宁跌超7%，小米集团、百度集团跌近4%，美的集团逆市涨超3%。具体来看，两市主要股指盘中震荡下探，沪指一度跌超1%，创业板指盘中跌近2%，尾盘跌幅均有所收窄。截至收盘，沪指跌0.46%报3335.75点，深证成指跌0.97%报10504.33点，创业板指跌1.15%报2103.7点，北证50指数跌2.71%，沪深北三市合计成交12436亿元，较此前一日减少984亿元。场内超4000股飘绿，化工板块下挫，红宝丽、中毅达、百傲化学等跌停；券商板块亦走弱，华泰证券、华林证券跌超5%，湘财股份逆市涨停；电力板块逆市拉升，江苏新能、立新能源、韶能股份等涨停；银行股上扬，建设银行涨近4%，上海银行、中国银行双双创出新高；算力、AI智能体概念崛起，宏景科技、赛意信息等涨停；黄金概念再度活跃，西部黄金、宁波中百涨停。值得注意的是，多只业绩预增股表现亮眼，如圣诺生物20%涨停，光大特材、泰凌微等均大涨。多只业绩预增股大涨圣诺生物盘中强势涨停，截至收盘，该股报29.3元/股，全日成交近4.5亿元。公司昨日晚间披露的业绩预告显示，预计第一季度实现归属于母公司所有者的净利润为3919.85万元—4790.92万元，同比增加137.97%—190.85%。圣诺生物表示，公司紧跟多肽行业发展趋势，充分拓展国内外营销市场，在2025年第一季度公司多肽原料药业务实现销售收入同比较大增长，使得公司业绩同比实现较大增长。广大特材盘中大幅拉升，一度涨近10%，收盘涨约8%，全日成交超3亿元。广大特材预计第一季度实现营业收入为11.2亿元左右，同比增加25.56%左右；预计实现归属于母公司所有者的净利润为7500万元左右，同比增加1504.79%左右。光大特材表示，报告期内，公司下游所属行业需求整体向好，公司产销两旺，营业收入同比实现有序增长。同时，公司根据市场变化情况适时优化内部产品结构，采取了一系列降本增效措施，使得整体毛利率得到较好的修复，公司盈利能力增强。泰凌微亦走高，盘中涨超8%，收盘涨约7%，全日成交超10亿元。公司日前披露的业绩预告显示，预计第一季度实现营业收入为2.3亿元左右，同比增加43%左右；预计实现归属于母公司所有者的净利润为3500万元左右，与上年同期相比，预计增加3941万元左右，增幅894%左右，实现扭亏为盈。泰凌微表示，报告期内，公司销售额实现同比高增长，受益于下游行业数字化和智能化渗透率的持续提升，公司在物联网连接市场（智能家居、ESL、办公等）及音频市场的主要客户和新增客户的出货量都有显著提升；此外，一些新开拓的垂直市场如智能储能BMS、智能网关等也贡献了新的销售额增长；公司的几个新产品包括端侧AI芯片等都开始了批量出货。银行股拉升银行股今日逆市拉升，截至收盘，江阴银行涨超5%，建设银行涨近4%；上海银行涨近3%，中国银行涨近2%，双双创出历史新高。消息面上，3月30日，建设银行、中国银行、交通银行、邮储银行发布公告，拟通过向特定对象发行A股股票的形式募集资金，补充核心一级资本。四家银行拟募资总额分别为不超过人民币1050亿元、1650亿元、1200亿元、1300亿元。光大证券指出，本次财政部通过发行5000亿元特别国债对大型银行注资符合资本市场前期预期，交易对价较现行股价有不同程度溢价，发行对象认购的本次增发股票自取得股权之日起5年内不得转让，反映了大股东支持大型银行平稳健康发展的决心。国联民生证券认为，此次国有大行定增可有效缓解银行资本压力，提升银行服务实体经济质效。同时定增后银行持续分红能力有望得到明显提升，能够更好响应国央企市值管理的相关要求。2024年四家国有大行现金分红比例均值为30.67%，资本压力缓释后分红有更强保障，银行价值有望进一步获得市场认可。当前我国银行整体经营有所承压，但随着负债端成本持续改善，银行基本面有望逐步触底。特别国债补充国有大行资本逐步落地，银行资本压力将明显缓解，后续能够更好支持实体经济发展，进一步带动银行基本面企稳。算力概念活跃算力概念午后发力走高，截至收盘，宏景科技、杭钢股份、恒润股份、大位科技等涨停，并行科技涨近7%。消息面上，3月31日，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思。作为智谱的全新智能体，AutoGLM沉思不仅具备深度研究能力（DeepResearch），还能实现实际操作（Operator），推动AI Agent（智能体）进入“边想边干”的阶段。据悉，AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型→GLM-Z1推理模型→GLM-Z1-Rumination沉思模型→AutoGLM模型。智谱宣布，其中核心链路的模型和技术，将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。民生证券指出，大国科技博弈持续加剧，AI算力国产化势在必行，同时政策高度支持提升自主可控算力占比，国产算力迎来重要发展机遇。DeepSeek等头部模型以及AI Agent的发展也将进一步放大推理算力需求，使用量快速提升推动AI算力需求进入从训练推动到推理推动的拐点，长期看将加速推理算力需求的提升。同时，多家头部科技大厂纷纷将自身模型开源，加速AI平权进程，且不断推进多模态技术的进展，AI应用有望迎来全新发展机遇。（证券时报）
A股港股业绩预增股
证券时报03-31 18:26
0331强势股脱水 | 转型算力的成功范例，新高了

①历史新高算力股：公司子业务专业从事IDC数据中心研发、设计、施工、运维服务工作，拥有广州云埔数据中心、国家税务总局广东数据中心等多个数据中心应用案例。近期公告已签署了1.6亿算力合同。 ②券商：湘财股份公告拟合并吸收大智慧，双方此前合作多年。此次合并更多的是补足湘财证券在客户触达及大数据板块的短板，进一步印证了行业供给侧改革加速的事实。 ③端侧AI龙头：物联网芯片小龙头，Wi-Fi MCU起家，拓展至支持Wi-Fi6、蓝牙5.0、Thread/Zigbee等多种无线通信协议的Wireless SoC。与字节等大厂合作，开源项目繁荣，受益端侧AI爆发。
03-31 18:20
主力资金 | 算力龙头被爆买，资金重点出击4股

仅4个行业主力资金净流入。今日两市股指盘中震荡下探，深证成指、创业板指跌约1%，北证50指数跌近3%。从主力资金情况来看，沪深两市全天主力资金净流出428.36亿元。行业方面，仅公用事业、钢铁、石油石化、综合4个行业主力资金净流入，分别净流入4.96亿元、2.22亿元、0.9亿元、0.76亿元。27个净流出行业中，机械设备、电力设备行业主力资金净流出金额居前，净流出均超50亿元；电子、计算机行业主力资金均出逃超30亿元；非银金融、汽车、医药生物等行业主力资金净流出均超20亿元。4股获主力资金抢筹超4亿元从个股看，14股主力资金净流入超2亿元，其中中航产融、杭钢股份、江淮汽车、赛意信息获抢筹均超4亿元。中航产融主力资金净流入6.92亿元。3月28日晚间，中航产融发布公告称，拟以股东大会决议方式主动撤回A股股票在上交所的上市交易，并在取得上交所终止上市决定后在中小板转让系统转让。此举意味着，公司将成为2025年第二例启动退市的上市公司。杭钢股份主力资金净流入5.19亿元。今日算力概念午后拉升，宏景科技、杭钢股份等涨停。消息面上，3月31日，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思。作为智谱的全新智能体，AutoGLM沉思不仅具备深度研究能力，还能实现实际操作，推动智能体进入“边想边干”的阶段。智谱宣布，其中核心链路的模型和技术，将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。13股主力资金净流出超3亿元，其中东方财富、至纯科技、比亚迪大幅净流出，金额分别为9.08亿元、6.22亿元、6.16亿元；宁德时代、卧龙电驱、阳光电源、中兴通讯主力资金净流出金额也居前。2股尾盘获抢筹超亿元尾盘沪深两市主力资金净流入7.43亿元，创业板尾盘净流入7.38亿元，沪深300指数尾盘净流出5.63亿元。计算机、通信行业尾盘获主力资金分别净流入均超7亿元；通信、电子行业尾盘主力资金净流入均超3亿元。个股方面，大位科技、奥飞数据尾盘均获抢筹超1亿元；新易盛、麦格米特、华策影视等均获抢筹超6000万元。大位科技股价涨停，龙虎榜数据显示，上榜营业部席位全天成交5.51亿元，合计净卖出7021.21万元。具体来看，兴业证券成都航空路证券营业部、平安证券深圳金融科技证券分公司分别净买入3557.50万元、3204.59万元。宁德时代尾盘主力资金净流出超1亿元，比亚迪、万马股份、岩山科技、阳光电源尾盘净流出金额也居前。（数据宝）
主力资金算力中航产融
数据宝03-31 17:56
智谱，最新发布！智能体概念股，午后大涨！

智能体概念股午后大涨。3月31日，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思。作为智谱的全新智能体，AutoGLM沉思不仅具备深度研究能力（DeepResearch），还能实现实际操作（Operator），推动AIAgent（智能体）进入“边想边干”的阶段。据了解，AutoGLM沉思基于智谱自主研发的全栈大模型技术，其中核心链路的模型和技术将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。目前，沉思功能已经正式上线智谱清言网页端、PC端和手机App，免费、不限量地开放使用。这也是国内首个正式开放的DeepResearch功能。受AutoGLM沉思影响，AI智能体概念午后出现异动，截至发稿，宏景科技、赛意信息20%涨停，致远互联涨超8%，开普云涨超7%，新开普、新致软件涨超6%，鼎捷数智涨超5%。支持一边推理一边搜索，完成复杂任务的“神器”据智谱介绍，之所以取名为AutoGLM沉思，是因为AutoGLM沉思背后的模型，是全新推出的沉思模型，即通过强化学习，让模型学会自我批评、反思、甚至沉思，并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。沉思突破了实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，实现真正的长程推理和任务执行。和其他智能体相比，AutoGLM沉思能够模拟人的思考，尤其是像人一样的深度研究和反思；能够像人一样感知这个世界；能够像人一样使用工具。因此，沉思功能能够回应开放式的复杂问题，通过一边推理一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源，让AI输出的内容切实可查。目前，AutoGLM沉思在智谱清言PC客户端上线，用户可免费体验其研究能力和操作能力。根据官方指引，下载并安装智谱清言桌面客户端并在最新版本的Chrome浏览器中安装智谱清言浏览器插件后，进入AutoGLM沉思智能体发起指令，并可让其协助完成一系列复杂任务。比如在具身智能行业研究任务中，向AutoGLM沉思智能体发布“请挖掘当前A股市场中与具身智能相关的热点主题。搜集最近三个月内的实时行业新闻、公开数据、权威报道和专家评论，结合关键财务和经营指标进行量化分析，形成一份主题投资深度研报，包括趋势预测、竞争格局、投资策略和风险分析”的指令后，AutoGLM沉思智能体将一边搜索，一边像人类一样用Chrome浏览器打开并浏览网页，不仅包括多家财经网站的公开报道，还有券商研报、知乎文章等，全程行云流水地完成数据检索、分析、生成报告等任务。目前，沉思功能已经正式上线智谱清言网页端、PC端和手机App，免费、不限量地开放使用。这也是国内首个正式开放的DeepResearch功能。基于自主研发的全栈大模型技术，即将开源AutoGLM沉思的背后，是智谱自主研发的全栈大模型技术，融合了GLM-4的通用能力、GLM-Z1的反思能力、GLM-Z1-Rumination的沉思能力，以及AutoGLM的自动执行能力。据介绍，AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型→ GLM-Z1推理模型→ GLM-Z1-Rumination沉思模型→ AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。首先，在基座模型方面，基于最新技术积累，智谱重新训练了一个320亿参数的基座模型GLM-4-Air-0414，在预训练阶段加入了更多的代码类、推理类数据，并在对齐阶段针对智能体能力进行了优化，模型在工具调用、联网搜索、代码等智能体任务上的能力得到大大加强。GLM-4-Air-0414以32B参数量比肩更大参数量的国内外主流模型，这使得模型在适配智能体任务方面特别有效。这是因为智能体任务往往涉及多轮复杂交互，32B的参数量使得GLM-4-Air-0414能快速执行复杂任务，为AI智能体的真正大规模落地应用提供了坚实基础。其次，在推理模型方面，基于GLM-4-Air-0414，智谱引入了更多推理类数据，并在对齐阶段深度优化了通用能力，推出了全新的深度思考模型GLM-Z1-Air。在性能表现上，GLM-Z1-Air可以与DeepSeek-R1（671B，激活37B）媲美。在AIME24/25、LiveCodeBench、GPQA等基准测试中，GLM-Z1-Air展现了较为强大的数理推理能力，为更多复杂任务的解决提供了支持。再次，在沉思模型方面，智谱基于GLM-Z1，通过扩展强化学习训练，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力，训练出沉思模型GLM-Z1-Rumination。该模型突破了传统AI单纯依赖内部知识推理的局限，创新性地结合实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，形成“实时搜索—深度分析—动态验证”的完整自主研究流程。最后，在AutoGLM模型方面，在斯坦福大模型中心《AI指数2024》选定的智能体基准评测AgentBench上，智谱AutoGLM系列模型在5个测试环境中也取得了SOTA（State-Of-The-Art，是指在某一领域或任务中，某个模型或方法达到了当前最优的性能水平）的成绩。在GUI智能体领域，智谱自研模型GLM-PC（CogAgent）在多个权威评测榜单上取得SOTA成绩。凭借仅9B的参数，CogAgent超越了包括GPT-4o+ UGround、ClaudeComputer Use等更大规模的同类模型或商用API。推动智能体在各地各领域的大规模应用受AutoGLM沉思影响，AI智能体概念出现异动，截至发稿，宏景科技、赛意信息20%涨停，致远互联涨超8%，开普云涨超7%，新开普、新致软件涨超6%，鼎捷数智涨超5%。2025年被视为AIAgent的爆发之年。记者了解到，智谱押注智能体作为下一个技术爆发点，并将战略聚焦AgenticGLM的研发，以推动智能体技术的快速发展。在技术方面，智谱将依托原创自主大模型技术，持续推动具备逻辑推理和深度思考能力的Agent基座模型与通用基座模型的研发，再到智能体框架与Agent应用，朝着让机器像人一样思考和行动的目标不断前进。智谱还将搭建AgenticLLM平台，助力生态合作伙伴利用智谱模型与智能体的强大能力，构建行业、地域与场景深度融合的智能体应用。在行业生态方面，智谱将作为模型厂商，始终致力于帮助应用合作伙伴在GLM模型上实现成功的大模型应用。目前，智谱已携手金融、教育、医疗、政务、企服等领域的合作伙伴，共同推进AgenticLLM的落地应用。区域合作方面，智谱也相继与北京、杭州、上海、成都、珠海等城市达成合作，与当地龙头企业携手推动当地大模型应用生态的建设。申万宏源研报指出，智谱AutoGLM内测的整体效果较好，AIAgent已可以较为智能地完成用户日常使用中的众多操作，具备一定的实用性，有望成为AI在C端硬件侧落地的重要产品，拉开国内AIAgent快速进步的序幕。（证券时报）
智谱AutoGLM沉思智能体
证券时报03-31 15:07
智谱发布首个具备深度研究和操作能力的AI Agent

人民财讯3月31日电，今天，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思，这一全新智能体不仅具备深度研究能力（Deep Research），还能实现实际操作（Operator），真正推动AI Agent进入“边想边干”的阶段。AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。
智谱AutoGLM沉思AI Agent
人民财讯刘良文03-31 11:46
新变化！AI驱动卖方研究转型……

‍【AI重构投研面面观】编者按：DeepSeek的问世犹如平地惊雷，让外界进一步见识了人工智能（AI）的魅力。参悟其中，券商研究所也意识到了AI高效赋能投研的极大可能性，不少分析师已相继晒出相关的AI应用体验或探索实践。未来，AI将在多大程度上赋能投研，这是一个值得探讨的话题。AI对生产力的提升无疑值得各界欣喜，而AI给分析师带来的“职业取代”之忧，以及技术平权将如何重塑券商研究业务格局，同样值得一探究竟。AI助推投研提效，驱动转型的不只是分析师，也包括研究所。在这场效率革命中，从人力、组织、科技投入等各方面，券商研究所都需要在变化中寻求未来的方向。近日，多家大型券商研究所人士接受了券商中国记者的采访。有受访者表示“AI平权加速推动卖方研究转向深度”；也有人士直言，“卖方研究行业可能会迎来大浪淘沙的洗牌”；还有受访者提出“私域数字资产会是研究所未来差异化服务的基石”。总体来看，在公募佣金新规大背景下，AI给券商研究所提供了更多构建差异化发展的可能。AI平权加速推动卖方研究转向深度近几年，证券行业的金融科技投入持续增长，但“马太效应”也愈加明显，头部券商和其他中小券商的投入差距较为显著。券商研究业务分仓佣金亦是集中度较高，前27家券商分仓佣金收入54.15亿元，占去整体的八成。而DeepSeek出现后引发的技术平权讨论，似乎给中小券商研究所带来曙光，是否能通过AI赋能实现研究能力的“弯道超车”。从受访券商人士的回答来看，可以理解为“很难”。广发证券发展研究中心和中信建投证券研究所有关人士均认为，AI对卖方研究同行都是机遇，但要实现真正的“弯道超车”还需综合考虑多方面因素。“行业竞争格局的变化不仅取决于技术投入，还与研究质量、市场影响力、客户资源等多方面因素相关。”中信建投证券研究所有关人士认为，中小券商可以通过积极引入 AI 技术，结合自身特色和优势，专注于特定领域或行业，打造差异化的研究品牌。广发证券发展研究中心还指出，行业头部化应该是一个长期的必然趋势。申万宏源研究总经理助理、TMT总监、首席分析师刘洋则提到，由于每家券商研究所都会用自己的理解与禀赋投入金融AI，因此效果上也会有差异。刘洋还指出，AI平权会加速推动卖方研究向深度研究转向，把产业化、国际化、底层技术化等国家支持投研的方向一并指引进去。高质量的研究价值进一步凸显除了AI平权外，促使券商研究所进一步做好深度研究的动力也包括买方。除了公募交易佣金费率改革等政策因素外，也包括AI等技术因素。公开信息显示，一些基金公司正在采购AI大模型算力，智能投研正是其中一个场景。当买方也在紧锣密鼓地借助AI提高投研能力，对卖方研报的需求会否减少又成为一个新问题。“目前AI的投研能力还是局限于基础研究，无需担心需求的减少。增加深度研究是我们未来发展的方向，要做真正有价值的精品研究。”浙商证券研究所有关人士指出。这也是券商中国记者从多家券商研究所采访得到的共同答案。中金公司研究部执行总经理、非银行金融及金融科技行业首席分析师姚泽宇认为，AI大模型的出现会使得买方对于信息的获取变得更加容易，相应地对于信息的质量要求也会变得更高，包括时效性、准确性、完整性等方方面面。从而对于卖方分析师所提供的研究/服务的期待也会越来越高，行业竞争程度料将有所加剧，卖方研究行业可能会迎来大浪淘沙的洗牌。长期而言，高质量、有思想的研究价值会进一步地凸显。中信建投证券研究所有关人士进一步提到，不仅不会减少，研报等产品需求可能会增加。在他看来，AI将帮助买方投研人员大幅提升能力边界，从以往的人工浏览阅读，转变为全部信息由AI初步处理，只反馈核心关键信息给投研人员。因此，可能要求卖方加大供给，但也不意味着质量要求下降，“因为AI可以很容易地筛选出有价值的研报信息，并过滤掉水货研报，如果卖方大量提供低质研报，将很快被买方定位发现，从而失去客户信任。”广发证券发展研究中心亦认为，未来客户对于优质研究成果包括研报、数据、模型等信息的需求应该更多，并表示卖方同行应积极拥抱AI来夯实自身的研究底座。特别是要围绕中国式现代化主线，深度加强与产业界的链接，捕捉科技创新带来的产业变革、投资机会。私域数字资产或会是差异化服务基石从实践来看，有些研究所已经全面部署AI大模型，并将其应用到投研业务中的各个环节，有些研究所还停留在各行业小组或分析师个人自行探索的阶段。虽然进度有所不同，但必须正视的是，随着AI极大解放投研生产力，未来研究所在科技投入、人才、组织等方面都将面临调整。刘洋预判，未来高价金融软件的售价会下降，研究所对IT投入将持续景气，而对初级人力的需求会下降。浙商证券研究所有关人士则提到，未来研究所会加大对金融科技的投入，引导激励现有人才向复合领域发展，成为分析师里最懂AI的、金融科技里最懂投研的。不过正如华泰证券金工团队在探索6项DeepSeek投研应用后指出，“大模型作为帷幄之中的运筹者，真正决胜于千里之外的是Agent。”随着应用场景的不断深入，以及金融机构的风控合规等要求，研究所要通过不断地训练、调整、开发等使得AI更适用。这也意味着更多的投入成本。对此，中信建投证券研究所有关人士认为，AI 的投入需聚焦长期价值。本地化部署虽初期成本较高，但能保障数据安全并积累专属知识库。长期看可降低人力依赖，如减少基础分析师岗位。该位受访人士还表示，在AI时代，各家研究机构的私域数字资产将会是差异化服务的基石。借助AI手段，将各类数字资产持续沉淀积累下来，如核心数据、分析框架、估值模型等，会成为卖方研究机构的核心竞争力。刘洋也认为，分析师自己的文风、AI辅助员工培训、AI生成排队排表等，都会是券商研究所未来借助AI实现差异化、特色化发展的方向，但其中最重要的还是自己可靠的数据源。‍‍‍‍‍‍‍‍‍（券商中国）
AI券商研究所卖方研究
券商中国03-28 10:26
券商分析师如何面对AI冲击？不是岗位替代者，而是能力放大镜

【AI重构投研面面观】编者按：DeepSeek的问世犹如平地惊雷，让外界进一步见识了人工智能（AI）的魅力。参悟其中，券商研究所也意识到了AI高效赋能投研的极大可能性，不少分析师已相继晒出相关的AI应用体验或探索实践。未来，AI将在多大程度上赋能投研，这是一个值得探讨的话题。AI对生产力的提升无疑值得各界欣喜，而AI给分析师带来的“职业取代”之忧，以及技术平权将如何重塑券商研究业务格局，同样值得一探究竟。一方面是证券业分析师数量持续增长，2024年底已达5776人。另一方面是AI大模型可大幅提升投研效率。当分析师直面AI，职业焦虑由此衍生。券商中国记者近日对多家大型券商研究所采访发现，AI的发展可能会导致对助理分析师的需求减少，但并不能取代分析师，至少在短期内是这样。如中信建投证券研究所有关人士认为，AI不是岗位替代者，而是能力放大镜，更多取代的是“脑力活中的体力活”，将复杂业务流程不断标准化，分步迭代。多数受访者认为，AI更多是作为智能助手，承担基础性工作，而深度研究仍是分析师的主场。并且，伴随AI进步，分析师的批判性思维、跨领域的综合能力、前瞻判断能力都将成为稀缺能力。分析师积极拥抱AI工具作为一个持续学习、终身学习的职业，分析师们往往对新事物保持着旺盛的好奇心，对AI的探索也毫不例外。券商中国记者从受访券商了解到，DeepSeek火热后，不论年轻或资深的，所处总量或行业小组的，分析师们都在积极拥抱，主动学习使用AI工具。除了内在驱动外，如广发证券发展研究中心提到，公司和部门层面也在积极引导分析师借助AI来辅助自身研究工作。“大家充分意识到，AI是个放大镜，而擅长使用AI工具的分析师的能力会得到进一步放大。”据中金公司研究部执行总经理、非银行金融及金融科技行业首席分析师姚泽宇观察，分析师们都在不断尝试使用内外部的各种AI应用，希望通过积极拥抱新技术来提升自身的竞争力。据中信建投证券研究所有关人士介绍，在学习路径上，一些动手能力强的分析师已经是扣子、秘塔等平台工具的重度使用者，还有一些则侧重于技术人员合作，积极进行场景发掘探索。尤其是一些资深的研究员，更希望能通过AI针对行研框架、产业链研究、估值模型等提供整体的解决方案。“分析师对AI工具接受度普遍较高，也源于在工作中切实感受了AI的效率提升作用。”浙商证券研究所人士指出，AI在会议纪要生成、数据采集整理、行业数据库更新等方面的应用，很大程度上解放了日常重复劳动。当下AI仍需人类主导申万宏源研究总经理助理、TMT首席分析师刘洋认为，未来研究所必将是人人使用AI，人人善于AI。不过，尽管AI在投研中将占据越来越重要的作用，但受访人士普遍认为，AI不能代替分析师，至少在短期内是这样。“分析师的价值更多地体现在发现上市公司价值、与投资者沟通交流方面。在这个过程中，分析师会对产业发展变化形成个性化的判断，产生新知识、新观点，并积累在产业界的影响力。”广发证券发展研究中心认为。其实，从发展水平来看，或许AI在某些单项技能上表现突出，但在细分场景中，很难完全说当下的AI已经彻底接近，甚至超过分析师的表现。据国信证券经济研究所策略首席分析师王开介绍，AI在“听”和“读”这类输入任务上表现较好，能够高效归纳市场信息、提炼观点要点，但存在遗忘问题，且处理过多信息时容易丢失重点。在数据计算、模型优化方面，AI 也能够帮助分析师提高工作效率，但仍需在分析师监督下完成工作，避免“AI幻觉”的产生。AI在“写”的质量上则褒贬不一，其能快速整合相应素材，但在逻辑性、连贯性和专业性上仍需训练和调整，特别是在深度研究和市场策略分析方面，仍需逐步雕琢和优化。姚泽宇也提到，在目前测试中的应用场景里，AI在回答完整度、忠实度、准确性等维度平均可以做到70—80分水平，尤其是在读、写这类大模型所擅长的场景里表现更佳。但在信息甄别、观点认知、决策建议等专业性及精确度要求更高的场景里，仍然需要分析师主导以保证其结果质量。中信建投研究所人士虽然提到AI在公开信息的采集、合成等方面的能力已经超越人类，但他也表示，由于幻觉问题还未根除，由AI整理的各类“初稿”，仍需研究员人工复审，大部分场景无法直接交付给客户。“分析师逻辑搭建+AI执行”或更现实显然，将AI定义为工具，也许更符合其在投研工作的定位。“AI可以替代部分助理研究员的基础和重复性的工作，但在竞争壁垒分析、商业模式拆解、估值模型边际变化、投资评级建议等深度研究方面，仍是分析师的主场。”浙商证券研究所有关人士表示。中信建投证券研究所有关人士亦指出，以DeepSeek为代表大模型在投研工作中的意义，在于解构复杂脑力劳动中的标准化环节，将人类从重复性信息处理中解放出来，为专业分析腾出认知带宽。在他看来，应该把AI看作是金融行业生产力工具的进化升级，未来更可能是人机协同，由AI担当助理。王开也更倾向于把当前的AI作为增强型工具，而非完全独立决策主体。更现实的趋势是“分析师逻辑搭建+AI执行”，即 AI 作为分析师的智能助手，承担数据处理、趋势分析和辅助建模等工作，而人类分析师则聚焦于研究逻辑的构建。刘洋则认为，在深度思考、旁征博引、跨领域思考方面，分析师与AI应当共同进步，甚至互相帮助。助理分析师可能面临挑战但随之而来的问题是，当AI越来越适合扮演一个好助理的角色，那原本作为助理的助理分析师、行研实习生又何去何从？中信建投证券研究所有关人士认为，AI正在重塑研究所的人才培养体系。当研究团队负责人及资深分析师更多借力智能投研助理时，对人工助理分析师的需求就会下降。刘洋也预判，对初级人力的需求会下降。据中信建投证券研究所有关人士介绍，助理分析师承担的工作相对基础，包括资料整理、日报周报撰写、基础数据分析等。然而，人工智能不仅能够胜任这些工作，而且效率更高、成本更低，稳定性更高。与此同时，由于AI天然具备“越用越聪明”的特性，在分析师与AI日常不断交互、协同服务客户的过程中，可以通过辅助提示工程等，对AI处理问题的缺陷、错误等不断改进，使得AI的专业知识和技能更加完善。反过来进一步促进分析师对AI的信赖和协同，形成一种人机合作的良性循环效应。不过，对于助理分析师的未来也有不同的观点。比如广发证券发展研究中心认为，从分析师成长路径来看，基础性、重复性工作也是学习成长的必备过程，很难说可以完全跳过。批判性思维等成为稀缺能力但不可否认的是，在这个AI时代，分析师需要转型，其中批判性思维、主动探索能力、创新前瞻判断等都将成为稀缺能力。国信证券经济研究所策略首席分析师王开提到，过去，分析师的核心竞争力在于数据整理、信息归纳和基础建模，而AI现已在这些环节实现高效赋能，使得分析师更需要专注于逻辑推理、因果分析、市场预判和策略制定等高附加值任务。同时，王开认为，跨领域的综合能力，如对AI技术的理解、跨学科分析框架的构建，也将成为未来分析师的重要竞争力。在浙商证券研究所有关人士看来，分析框架构建、产业趋势洞察、企业壁垒评价、创新前瞻判断等其实正是分析师的核心能力。而AI大模型技术可以使得分析师成长曲线更为陡峭，通过技术手段提升基础和重复性环节效率，释放精力以聚焦高价值工作。广发证券发展研究中心亦表示，未来期待分析师能够利用AI解放出来的生产力，开展更多有价值的工作，如产业研究、深度研究、协同研究等，并且利用AI强大的信息收集整合能力，更早、更快地识别投资机会和潜在风险。中信建投证券研究所有关人士亦提到了分析师核心能力要求的转向。在他看来，AI时代，资深首席分析师和销售两类角色在投研行业中不仅难以被替代，反而会愈发重要。前者凭借专业知识和行业经验，在确定关键数据来源、分配数据权重等方面拥有不可替代的作用。后者对推动业务发展至关重要，但也需逐步借用AI工具，以提高对客户服务的精准度、专业度和效率。而且，尽管该位受访人士指出，助理分析师的部分基础工作可以被AI取代，但他也强调，年轻分析师并非无用武之地。“像一线调研这样的工作，是机器无法完成的，年轻分析师可以多走进企业，深入一线，进行一线调研。通过实地走访获取一手信息，是AI时代年轻分析师的重要竞争力体现之一。”针对AI幻觉问题，广发证券发展研究中心还认为，优秀分析师的独立思考和主动探索能力会显得更加重要。姚泽宇也有类似观点，他认为，在AI时代，当信息差逐渐减少、市场共识更容易形成，更需要分析师有挑战“一致预期”的勇气和发现“边际变化”的敏锐，对于卖方分析师复合型的综合能力要求会越来越高，其中有深度的思想、品牌IP等价值可能会被进一步放大。（券商中国）
券商分析师AI投研
券商中国03-27 15:39
大成基金混合资产投资：择时以稳，趁势而兴

近年来，大成基金在长周期内展现的投资能力深受投资人认可。特别是在过去3年的市场中，大成基金的权益投资经受住了考验，获得了显著的超额收益。与此同时，大成基金的混合资产投资业务经过多年的探索，迭代形成了目前的组织架构。公司基于大权益投研平台，建立了一支既能让成员充分发挥所长，又可互相赋能的混合资产投资团队。团队的目标是通过多资产的专业投资、多元化的投资理念和丰富的策略工具，提供有差异化风险收益特征的产品，为社会和投资者创造价值。混合资产投资部的基金经理中，有固收投资出身的孙丹，有股票行业研究出身的徐雄晖，有擅长小盘逆向投资的主动量化基金经理苏秉毅，以及曾有丰富年金管理经验的李煜。部门人员背景高度多元化，为内部实现多元化策略提供了肥沃的土壤，部门涵盖了现金管理、纯债策略、转债增强、主观选股、主动量化和衍生品投资等策略工具。2022年至2024年，A股震荡较为剧烈，大成基金混合资产投资部始终将给持有人带来较好的投资体验作为工作的核心目标，夯实内功。藏器于身，时机到来必有所成。大成基金混合资产投资部有什么特色和优势，为什么能穿越周期，获得优良的业绩，并得到投资者的认可？记者走访大成基金发现，大成基金对混合资产投资非常重视，投入了精兵强将，优秀的基金经理是优良业绩的重要来源；在此基础上，大成基金混合资产投资部通过科学管理，持续致力于优化持有人的投资体验。大成基金混合资产投资部负责人孙丹说：“大成基金投研文化一脉相承。公司旗下主动权益股票基金在过去几年震荡的市场中真正为投资人实现了投资获得感，混合资产投资也是一样，我们将沿袭公司一贯的长期投资、价值投资的理念，以投资者利益为先，做值得信任的资产管理人。“以获取稳健回报为目标，组建硬核团队2023年初，大成基金在成立混合资产投资部时，公司精心安排了四位证券从业时间超过十五年的基金经理组建团队，他们经验丰富，秉持着成熟稳定的价值观、投资理念和投资风格，同时保持着奋发向上、积极有为的专业态度。第一位是长期专注于稳健收益产品的基金经理孙丹。她有近17年基金从业经验，其中7年公募基金管理经验，在宏观利率、信用策略、信用评级和转债均有过研究经历，一直专注于股债混合型基金及一二级债基的投资，目前还担任着公司固定收益决策委员会委员一职。第二位是具有主动量化投资背景的基金经理苏秉毅，从业经验近20年，其中13年公募基金管理经验，拥有丰富的策略开发与投资经验。第三位是徐雄晖，他是市场上较为擅长资产配置、擅长通过分散与对冲主动管理风险，以实现长期稳健收益的基金经理，目前还是公司宏观策略组组长。最后一位是李煜，李煜的从业经验也已超过13年，并有10年组合管理经验，其中逾7年企业年金、养老金管理经验及3年公募管理经验。从主力人员的构成可以看出，具备权益投资背景的基金经理占比较大，一方面，这是希望在混合型产品中充分发挥大成基金的优势，使权益投资部分做得更专业；另一方面，也是从第一性原理出发，相信资深的投资人员具备跨越多资产投资的能力。从深度到广度，持续寻找最有性价比的资产苏秉毅、徐雄晖、李煜都是优秀的权益基金经理，为什么会转型做混合资产管理？苏秉毅认为，混合资产投资和做股票投资最大的区别是，混合资产投资要在不同的时刻，在每一个不同的市场中找到最有性价比的资产来进行投资，所以对于资产配置的要求会更高。苏秉毅表示：“我的投资框架是主观和量化相结合，自上而下判断占优风格与各类别资产的仓位高低，在此基础上，在个股选择和交易操作上，我比较擅长定性分析与定量分析相结合。因此，我的投资框架是非常适合做混合资产管理的。“做混合资产投资要面对多类资产，包括股票、债券、转债、衍生品等，需要较广的知识面去衡量资产在当前的市场环境下隐含的风险和预期收益。对大多数股票投资经理而言，只要做好深度研究就可以，而做混合资产投资需要在每一个时刻都找到最有性价比的资产。量化手段可以帮助我提升投资的广度，更全面了解市场。”在苏秉毅看来，不管是人生还是投资，都要在广度和深度做一个平衡，而做混合资产管理则对基金经理的广度提出了更高的要求。从广度的角度，身为公司宏观策略组组长的徐雄晖天然适合做混合资产投资。徐雄晖早期也是自下而上深研个股的选手，后来在保险公司做过绝对收益投资，在这个过程中他深刻的理解到宏观因素对市场的巨大影响。“宏观在A股不是每年都起作用，但在某些年会起很大作用。”他深有感触地说。2021年4月，徐雄晖回到大成基金，于6月开始管产品，同时开始尝试将自下而上与自上而下相结合。这期间，他通过研究国内电力供需形势中的重要微观变化，对电力行业有了重新的判断，于是在投资中关注了更多受益于这种变化的有色、化工、煤炭、新能源等行业。作为价值型投资者，徐雄晖可能与市场上大部分的价值型选手不同，他们更多研究公司的阿尔法（即公司特有的超额收益），而他更在意是否有宏观的贝塔（即市场整体的系统性风险带来的机会）,“我会从行业研究着手，去寻找特定的宏观状态，再研究这种状态有可能对哪些价值股产生宏观的贝塔。”在他看来，低估值股票的价值回归有很多路径，而宏观是很重要的驱动力因素，当宏观环境发生变化时，往往会带来系统性的价值回归机会。公开资料可以验证，徐雄晖确实及时抓住了这几年市场的部分结构性行情，获得了优异的业绩。徐雄晖管理的大成民稳增长近2年、近3年收益良好。科学管理，严控回撤有一个问题，权益基金经理做稳健收益产品，回撤能不能控制得好？孙丹介绍，大成基金混合资产投资部有完善的回撤控制机制。“混合资产投资部强调认知与行动的统一。从认知的角度，我们会在基金经理能力、市场需求与产品特征之间取交集，先明确各产品的投资目标，例如对于低波动产品，需要回撤控制优先，在此前提下获得超越货币理财产品的收益；对于中等波动的产品，则需要在一定的回撤目标之内，去争取更有竞争力的收益。基金经理需要基于投资目标和对自身能力的认识，选择仓位和集中度（行业、风格），构建与投资目标相匹配的组合。”基于稳健收益产品的投资目标，大成基金混合资产投资部的基金经理在主要持仓上会更追求确定性，强化确定性比空间更重要的意识；“积极的防御”来自于对个股确定性和方向性资产的把握。从行动的角度，大成基金混合资产投资部设立回撤预警线系统，风控部门会实时跟踪，系统会及时提示。孙丹以做中低波动产品为主，在组合管理中她强调对各资产模块做动态的性价比分析，并据此分配风险预算。她所管理的低波动的股债混合产品大成景尚和大成景兴都有着较高的历史滚动持有期盈利概率。苏秉毅过去擅长做中小盘投资，管理的纯权益组合波动较大，而混合资产需要兼顾回撤和收益，这两种策略能不能兼容？苏秉毅表示：“恰恰因为我尝试过市场上所有市值维度的股票投资经验，对不同股性的股票有更深刻的理解，才更能够感受到它的潜在风险和波动范围，对不同股票的波动特征更加有数，更有利于控制风险，对波动大的股票，要降低仓位和降低配置比例。”在他看来，并不是小盘股就控制不住波动，中小盘股票的波动有自身的规律和特质，如果能够理解到位，同样可以利用它做出不同的风险收益特征。数据显示，苏秉毅管理的大成丰享回报，权益仓位是以投资中盘股为主，但组合整体回撤控制也非常有效。徐雄晖深知基金经理不可能适应任何的市场环境，因此，他强调要为投资留有一些余地，以确保即使在逆风期也避免产生巨大的亏损。为此，他在投资上强调三点：一是注重选股的安全边际，确保所选股票具有足够的价值支撑和风险缓冲；二是强调组合的分散性，不仅仅是持仓比例的分散，更重要的是真正降低组合内部基本面的相关性；三是寻找有宏观贝塔效应的行业，同时回避宏观逆风的行业，从而有效控制住组合的下行风险，在此基础上追求绝对收益。实行单一基金经理制，产品谱系布局完善大成基金混合资产投资实行单一基金经理负责制，基金经理就是“全局最优”解决方案的提供者，负责产品整体的风险收益特征。团队的基金经理均拥有15年以上的从业经验，在多轮周期往复之后，已经形成稳定、成熟的投资理念和投资风格，能够为组合在风险预算的范围之内进行的运作情况负责。即便对于那些具备权益投资背景的基金经理而言，他们原本就具备对宏观环境或市场整体的分析能力，在经过一段时间的团队融合与学习后，他们也逐渐形成了对债券资产的基本判断，毕竟投资在各个领域本就是原理相通的。权益背景的主基金经理会指定组合的纯债敞口，主要是久期指标和债券仓位。基金经理接任每个新的产品，都要事先明确产品定位并接受相应的考核目标，因为不同的投资需求是天然存在的。在产品的谱系上，大成混合资产投资部布局完善，产品包括一二级债基、偏债混合基金，以及部分灵活配置基金，投资策略覆盖低波、中波、高波以及特色策略，力求满足投资者的不同需求。其中，孙丹管理的大成景尚、一级债基大成景兴；徐雄晖管理的大成民稳增长、二级债基大成元吉增利以及苏秉毅管理的偏债混大成丰享回报等均秉承追求绝对收益目标，回撤控制优秀，风格稳健，是混合资产投资部的重点产品。开放透明，在分享与反复论证中共成长能力、风格都不一样的人在一起，会碰出什么样的火花？经历和能力上的互补，恰恰匹配了多资产投资对于研究覆盖广度和深度的双重需要。思维活跃、乐于讨论是大成混合投资团队的一大特点。思想的碰撞让大家都很受益。“比如对于‘宏观’问题，既有宏观研究对于投资结果到底重不重要的辩论，也有股债资产在宏观问题上的不同视角的比对，还有宏观和中微观的交叉验证。“我们希望混合资产投资部能够做到团队与个人互相成就，平台给个人赋能，个人也要不断成长，给平台做贡献。在投资这个行业，职级不重要，谁的专业能力强，大家就会尊重谁。和优秀的人在一起，个人的投资能力曲线会有很快提升。”孙丹说，“现在自己在把控回撤控制时提高了自下而上分析的权重，而团队的能力也提高了横向比较资产的精确度。”大成基金混合资产投资部也很重视培养新人，孙丹告诉记者，部门已储备了一些比较适合做稳健型产品的新基金经理。在基金经理助理和研究员的培养上，希望他们既能专注于各自覆盖的重点资产类别，同时培养自身跨资产的理解能力。市场如果出现较大波动，或是较好加仓时机春节以来，中国资产重估行情愈演愈烈，未来会演变成如何？苏秉毅表示，2024年9月以来，股市受益于多方面利好的推动，中长期拐点或已出现。行情不是一蹴而就的，可能会出现震荡，但苏秉毅对中期较为乐观，他认为，如果出现较大幅度的回调，或许是比较理想的加仓时机。对于科创类股票和传统行业的投资机会，苏秉毅认为，科创类股票代表国家进步的方向，未来可能会走出一波可观的行情，但科技行业普遍弹性较大，受新技术及偶发事件的影响较大，属于高收益但高波动的板块，需要做好个股的分析判断。苏秉毅认为，随着宏观政策的转向，传统行业也会有机会，只是弹性会小一点。另外，传统行业跟科技之间也不能完全割裂，在传统行业向科技转变、科技赋能传统行业的交集，可能孕育出较大机会。因为传统行业估值较低，一旦市场认为它向科技行业靠拢，有一些科技赋能的机会，在估值上会获得提升。而且，部分传统行业的企业往往现金流比较好，有条件收购资产，转型为科技企业。徐雄晖则认为，现在市场的广度和深度比过去大很多，目前估值分化非常大，很难再用简单的牛市或者熊市来概括市场的状态。在他看来，2023年以来，中国宏观经济已转型进入新时代，经济的驱动力不再是房地产而是制造业。在这种背景下，市场的定价逻辑发生了改变。过去在放杠杆，需求增长特别快，市场整体风格更偏向成长；2023年开始，通过杠杆带来的需求在下降，更多要看现金流、看企业价值、看分红，所以红利资产占优。虽然近期红利资产遇挫，但只是宏观大背景下的小扰动，未来还是要看现金流、看股东回报。对于债市，孙丹表示，在内外因素的共同作用之下，2月以来债券收益率出现了预期中的回摆。截至目前，中短端的债券品种已经有一定的配置价值，长端利率基本回到合理水平，现在的利率水平和曲线形态已经隐含了对基本面的预期。（券商中国）
大成基金混合资产投资基金经理
券商中国03-26 10:24
AI抢滩基础工作券商分析师坚守深度研究主场

人民财讯3月26日电，一方面，券商分析师数量持续增长，截至2024年底已达5776人；另一方面，人工智能（AI）大模型在多环节大幅提升了投研效率。当分析师直面AI时，由此产生了职业焦虑。不过，证券时报记者对多家券商研究所的调查情况显示，短期内，AI的发展或许会使助理分析师的需求有所降低，却无法完全替代分析师。受访者普遍认为，AI更多是作为智能助手，承担基础和重复性的工作，而深度研究仍会是分析师的主场。
人工智能券商分析师AI
人民财讯03-26 07:15

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