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儋州市

松原市(长岭县、乾安县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

洛阳市(洛龙区、伊川县、老城区、偃师区、西工区、孟津区、嵩县、洛宁县、宜阳县、汝阳县、栾川县、瀍河回族区、涧西区、新安县)

海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)

聊城市(东昌府区、临清市、茌平区、莘县、高唐县、阳谷县、东阿县、冠县)

澳门特别行政区

荆州市(公安县、松滋市、沙市区、监利市、洪湖市、荆州区、江陵县、石首市)

威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)

新乡市(凤泉区、延津县、红旗区、卫辉市、封丘县、卫滨区、获嘉县、新乡县、长垣市、原阳县、牧野区、辉县市)

嘉兴市(海宁市、嘉善县、秀洲区、平湖市、南湖区、海盐县、桐乡市)

遂宁市(蓬溪县、安居区、船山区、大英县、射洪市)

抚顺市(新宾满族自治县、顺城区、清原满族自治县、东洲区、新抚区、抚顺县、望花区)

海东市(平安区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

天水市(秦州区、张家川回族自治县、麦积区、甘谷县、秦安县、清水县、武山县)

云浮市(云安区、云城区、罗定市、新兴县、郁南县)

菏泽市(郓城县、单县、鄄城县、曹县、巨野县、定陶区、东明县、成武县、牡丹区)

塔城地区(裕民县、塔城市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、乌苏市)

昌都市(左贡县、类乌齐县、贡觉县、洛隆县、江达县、丁青县、卡若区、八宿县、芒康县、察雅县、边坝县)

咸宁市(通山县、赤壁市、咸安区、崇阳县、嘉鱼县、通城县)

嘉峪关市

丹东市(宽甸满族自治县、东港市、振兴区、凤城市、振安区、元宝区)

阜阳市(颍泉区、界首市、颍州区、颍上县、太和县、临泉县、阜南县、颍东区)

乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、乌鲁木齐县、天山区、达坂城区、米东区、沙依巴克区、水磨沟区)

无锡市(锡山区、滨湖区、宜兴市、新吴区、惠山区、梁溪区、江阴市)

朝阳市(双塔区、建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、北票市)

九江市(濂溪区、德安县、修水县、都昌县、柴桑区、湖口县、共青城市、庐山市、永修县、彭泽县、武宁县、瑞昌市、浔阳区)

张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)

伊犁哈萨克自治州(巩留县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、霍城县、昭苏县、特克斯县、奎屯市、霍尔果斯市、新源县、尼勒克县)

淮南市(潘集区、田家庵区、寿县、大通区、凤台县、八公山区、谢家集区)

济源市

阿克苏地区(库车市、乌什县、沙雅县、温宿县、拜城县、新和县、阿瓦提县、柯坪县、阿克苏市)

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县)

防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)

铜仁市(印江土家族苗族自治县、万山区、玉屏侗族自治县、江口县、碧江区、德江县、石阡县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、思南县)

淮安市(淮阴区、涟水县、清江浦区、盱眙县、金湖县、淮安区、洪泽区)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

临沂市(莒南县、临沭县、沂南县、兰山区、费县、河东区、郯城县、兰陵县、沂水县、蒙阴县、平邑县、罗庄区)

舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

宣城市(绩溪县、宣州区、郎溪县、旌德县、广德市、宁国市、泾县)

莆田市(涵江区、秀屿区、城厢区、荔城区、仙游县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

泸州市(合江县、古蔺县、叙永县、泸县、纳溪区、江阳区、龙马潭区)

佳木斯市(抚远市、汤原县、桦川县、向阳区、富锦市、同江市、前进区、东风区、桦南县、郊区)

绥化市(绥棱县、海伦市、肇东市、兰西县、明水县、庆安县、安达市、青冈县、北林区、望奎县)

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

安康市(石泉县、汉滨区、平利县、汉阴县、白河县、岚皋县、紫阳县、镇坪县、旬阳市、宁陕县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、贞丰县、册亨县、晴隆县、兴义市、望谟县、普安县、兴仁市)

厦门市(集美区、翔安区、同安区、湖里区、海沧区、思明区)

马鞍山市(当涂县、含山县、花山区、雨山区、博望区、和县)

恩施土家族苗族自治州(恩施市、利川市、来凤县、鹤峰县、咸丰县、宣恩县、建始县、巴东县)

泰安市(泰山区、新泰市、宁阳县、东平县、岱岳区、肥城市)

随州市(曾都区、随县、广水市)

巴中市(南江县、平昌县、巴州区、恩阳区、通江县)

广州市(黄埔区、花都区、天河区、荔湾区、增城区、白云区、南沙区、海珠区、从化区、越秀区、番禺区)

深圳市(龙岗区、坪山区、龙华区、宝安区、光明区、盐田区、福田区、罗湖区、南山区)

丽水市(庆元县、莲都区、龙泉市、缙云县、青田县、遂昌县、景宁畲族自治县、云和县、松阳县)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、博湖县、且末县、和静县、和硕县、尉犁县、库尔勒市、若羌县、轮台县)

福州市(晋安区、永泰县、福清市、仓山区、台江区、鼓楼区、闽清县、罗源县、长乐区、马尾区、平潭县、连江县、闽侯县)

南充市(营山县、蓬安县、阆中市、顺庆区、南部县、嘉陵区、仪陇县、西充县、高坪区)

韶关市(南雄市、浈江区、乐昌市、曲江区、翁源县、乳源瑶族自治县、仁化县、始兴县、新丰县、武江区)

漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县)

香港特别行政区

喀什地区(疏勒县、泽普县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、伽师县、岳普湖县、麦盖提县、英吉沙县、莎车县、叶城县、巴楚县)

连云港市(灌南县、灌云县、东海县、海州区、赣榆区、连云区)

湛江市(坡头区、麻章区、徐闻县、雷州市、吴川市、霞山区、廉江市、赤坎区、遂溪县)

东莞市

株洲市(醴陵市、天元区、石峰区、茶陵县、渌口区、芦淞区、荷塘区、炎陵县、攸县)

秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、海港区、抚宁区、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)

三沙市(西沙区、南沙区)

铁岭市(昌图县、铁岭县、银州区、调兵山市、清河区、开原市、西丰县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

湖州市(德清县、南浔区、安吉县、长兴县、吴兴区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

金昌市(金川区、永昌县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

怀化市(沅陵县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、鹤城区、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、会同县、溆浦县、中方县、麻阳苗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县)

鹤岗市(东山区、向阳区、萝北县、兴安区、工农区、绥滨县、南山区、兴山区)

桂林市(恭城瑶族自治县、临桂区、七星区、永福县、秀峰区、灌阳县、雁山区、全州县、荔浦市、平乐县、资源县、阳朔县、兴安县、龙胜各族自治县、象山区、叠彩区、灵川县)

哈尔滨市(平房区、双城区、方正县、木兰县、五常市、巴彦县、香坊区、尚志市、延寿县、通河县、松北区、宾县、呼兰区、依兰县、南岗区、道外区、阿城区、道里区)

宜宾市(屏山县、翠屏区、兴文县、筠连县、珙县、江安县、长宁县、高县、南溪区、叙州区)

合肥市(巢湖市、肥东县、蜀山区、庐江县、包河区、瑶海区、长丰县、肥西县、庐阳区)

玉溪市(澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、峨山彝族自治县、易门县、新平彝族傣族自治县、江川区、红塔区、通海县)

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

扬州市(仪征市、宝应县、广陵区、江都区、邗江区、高邮市)

果洛藏族自治州(久治县、班玛县、达日县、玛沁县、甘德县、玛多县)

贺州市(钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县、平桂区)

保定市(顺平县、望都县、涞水县、曲阳县、博野县、竞秀区、雄县、涞源县、涿州市、高阳县、徐水区、蠡县、阜平县、安新县、容城县、莲池区、安国市、定州市、清苑区、易县、高碑店市、唐县、满城区、定兴县)

临汾市(永和县、安泽县、吉县、翼城县、汾西县、浮山县、蒲县、霍州市、曲沃县、隰县、洪洞县、侯马市、乡宁县、襄汾县、尧都区、古县、大宁县)

南昌市(西湖区、青云谱区、红谷滩区、东湖区、新建区、南昌县、青山湖区、安义县、进贤县)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

沈阳市(皇姑区、于洪区、和平区、法库县、沈河区、康平县、沈北新区、辽中区、苏家屯区、新民市、铁西区、大东区、浑南区)

沧州市(东光县、吴桥县、海兴县、孟村回族自治县、献县、青县、盐山县、肃宁县、新华区、河间市、泊头市、运河区、沧县、黄骅市、任丘市、南皮县)

唐山市(曹妃甸区、开平区、古冶区、丰南区、路南区、迁安市、遵化市、乐亭县、滦南县、迁西县、丰润区、滦州市、路北区、玉田县)

包头市(青山区、九原区、昆都仑区、石拐区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、东河区、固阳县、白云鄂博矿区)

漳州市(长泰区、云霄县、芗城区、龙文区、华安县、平和县、南靖县、东山县、龙海区、漳浦县、诏安县)

运营商的终极目标不应是“引入一个DeepSeek”,而是将自身重塑为AI原生企业。

DeepSeek的横空出世,不仅打破美国企图在算力上卡中国“脖子”的局面,更推动算力普惠千行百业。在这样的背景下,国内三大运营商积极接入DeepSeek,全力推动通信领域与AI技术的深度融合。中国电信借助“息壤”智算平台,完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配与优化,成为国内首家实现全栈国产化推理服务的运营商级云平台。中国移动旗下移动云实现DeepSeek全版本覆盖、全尺寸适配、全功能支持,并将其融入智能体平台,在核心产品中嵌入模型,借助COCA平台实现“开箱即用”;还为DeepSeek-R1模型定制专属算力方案,通过全国13个智算中心提供完整服务。中国联通依托“星罗”平台,使联通云适配多规格DeepSeek-R1模型,并在全国270多个骨干云池预部署,构建起高效稳定的运行环境,打造自主可控的智算底座。由此可见,三大运营商接入DeepSeek后,均实现了某种正向的发展或增长。

因此业界普遍认为,一场由AI掀起的深层变革已悄然叩响行业大门。DeepSeek的入场,颠覆了通信业的底层逻辑——从“连接人与信息”到“定义智能连接”,运营商的角色、价值与生存法则或将被彻底改写。

从目前情况来看,这种说法有一定道理。首先,DeepSeek接入后,在客服、运维、网络自智等方面,助力运营商从“管道”转向“智能体”;其次,从长远来看,引入DeepSeek后,运营商可借助AI重构商业模式,转型为“智能连接服务商”,深度绑定社会经济数字化转型进程。

但从当下来讲,笔者认为,要实现DeepSeek对运营商的“改造深度”,需要解决三个方面的问题:一是寻找技术适配度,选择“高价值+低复杂性”场景(如诈骗电话拦截而非全量用户画像)作为突破口;二是能否形成组织进化力,建立“AI卓越中心”,培养既懂通信又懂算法的“双栖人才”;三是能否形成生态控制权,通过API标准化、混合云架构,避免被单一技术供应商锁定。

运营商的终极目标不应是“引入一个DeepSeek”,而是将自身重塑为AI原生企业。真正的“深度”不在于技术有多炫酷,而在于能否将AI转化为持续“造血”的能力。

同时,我们也应该警惕行业对DeepSeek的“迷思”。过去半年,成千上万家软件企业将DeepSeek接入到自家产品体系,仿佛只要挂上“AI”的名号,就能瞬间实现降本增效、智能升级。政务系统开始用AI解答政策法规,电商平台让AI客服自动应对用户提问,SaaS平台嵌入AI助手可生成报告、写邮件、整理合同,几乎所有B端系统都在加速“AI化”。

但这种“AI化”的背后,风险也在成倍放大。若运营商将AI视为“纯粹的成本工具”,极有可能面临AI伦理引发的巨大风险。

因此,《通信世界》组织这期“DeepSeek‘改造’运营商?”专题,本意是想探讨运营商与DeepSeek的强强联合,将对行业的发展走向产生哪些深刻影响。但笔者更关注的是,如何防范“AI化”背后的风险。在DeepSeek被神化的背后,运营商需要的不是对DeepSeek的顶礼膜拜,而是一场彻底的自我革命。

  央行MLF净投放达到5000亿元,为连续第二个月加量续作,加大了通过MLF向市场注入中期流动性的力度。

  2025年中央金融机构注资特别国债发行今日启动。

  4月24日,按照财政部有关安排,2025年中央金融机构注资特别国债(第一期)启动发行,发行金额为1650亿元,发行期限为5年期。从4月25日开始计息,每年支付利息,本期国债将在4月29日起上市交易。

  当日,央行开展2180亿元7天期逆回购操作,当天有2455亿元7天期逆回购到期,因此实现净回笼275亿元。不过,公开市场操作净回笼并未妨碍资金偏松局面,整体流动性依然保持合理充裕。

  此外,24日傍晚,央行还预告了MLF(中期借贷便利)操作,称将于25日以固定数量、利率招标、多重价位中标方式开展6000亿元MLF操作,期限为1年期。当月,有1000亿元MLF到期,这意味着4月MLF实现净投放5000亿元。

  市场专家认为,尽管国债发行会在一定程度上吸收市场资金,但央行通过公开市场操作等手段,有效维持了资金面的平稳。

  MLF净投放注入中期流动性

  在中央金融机构注资特别国债发行的同时,据财政部近日发布的《关于公布2025年一般国债、超长期特别国债发行有关安排的通知》显示,20年期和30年期超长期特别国债也于4月24日首发,发行金额分别为500亿元、710亿元。

  根据当日出炉的首发结果,财政部20年、30年期超长期特别国债中标利率分别为1.98%、1.88%,全场倍数分别为3.11、3.66,边际倍数分别为8.42、3.43。财政部5年期中央金融机构注资特别国债加权中标利率1.45%,边际中标利率1.51%,全场倍数2.67,边际倍数1.97。

  此次中央金融机构注资特别国债的发行,旨在帮助国有大行优化资本结构,应对息差收窄、利润增速放缓等压力。

  此前,建设银行、中国银行、交通银行、邮储银行已相继公布资本补充定增预案,增资规模分别为1050亿、1650亿、1200亿、1300亿元,由财政部主导认购。

  在市场看来,此举有助于增强国有大行的风险抵御能力和信贷投放能力,从长远来看,对稳定市场流动性具有积极意义。

  穆迪评级副总裁、高级信用评级主任诸蜀宁认为,注资对上述4家银行具有正面信用影响。国内低利率环境之下,因面临净息差收窄压力,银行盈利能力疲弱,而此轮注资将加强上述银行的资本实力。

  随着今年特别国债发行启动,央行也加大了通过MLF向市场注入中期流动性的力度。25日,6000亿元MLF将开启操作,由于当月有1000亿元MLF到期,这意味着4月央行MLF净投放达到5000亿元,为连续第二个月加量续作,而且加量幅度较3月的630亿元显著放大。

  东方金诚首席宏观分析师王青认为,背后可能有两个原因:一是4月启动今年1.3万亿元超长期特别国债和5000亿元中央金融机构注资特别国债发行,加之未来一段时间地方政府债券还会保持较快发行节奏,都意味着债市将迎来更大规模的发行高峰,需要央行通过适当的流动性安排,确保政府债券顺利发行。

  二是,4月外部经贸环境骤然发生变化,宏观政策将在稳增长方向上显著加力。其中,MLF大幅加量续作体现了保持流动性充裕、加大对实体经济支持力度的政策取向。

  24日,国债期货集体下跌,30年期主力合约跌0.08%。银行间主要利率债收益率多数上行,幅度多在1BP(基点)左右。银行间市场资金面平稳偏宽。

  当天,Shibor(上海银行间同业拆借利率)短端品种多数下行。隔夜品种下行1.6BP报1.61%;7天期上行4.6BP报1.69%;14天期下行0.5BP报1.767%;1个月期下行0.2BP报1.747%。从回购利率表现看,DR007(银存间7天期质押回购利率)加权平均利率上升6.91BP至1.7199%,上交所1天期国债逆回购利率(GC001)下行9.50BP报1.4800%。

  信达证券研报认为,考虑到MLF续作和政府债净偿还对流动性的补充作用,预计资金面将大概率保持平稳。

  宽货币预期下资金面压力可控

  在特别国债发行以及当前经济形势背景下,货币政策未来走向备受关注。

  银河证券研究报告认为,此次特别国债发行将增强国有大行的风险抵御能力和信贷投放能力,保持金融系统的稳定性,支持扩内需增量政策的落实。这也意味着货币政策需要与财政政策进一步协同,以实现宏观经济目标。

  中信证券首席经济学家明明表示,超长期特别国债全年发行计划落地,宽货币预期下资金面压力或整体可控。从发行节奏上看,5月份、8月份、9月份单月均有4只超长期特别国债发行,6月份、7月份则是3只,4月份有2只。结合中央金融机构注资特别国债的发行来看,预计5月份国债的供给规模较大,考虑到全年发行额度已确定,超长期特别国债均摊到每个月份的发行压力相对可控,预计货币配合财政的基调下资金压力长期来看整体可控。

  王青认为,宏观政策将在稳增长方向显著加力,接下来货币政策会强化与财政政策的协调配合,通过流动性支持确保政府债券顺利发行。可选的政策工具包括降准、加大MLF和买断式逆回购操作力度,更大规模释放中长期流动性,也不排除央行恢复在二级市场国债买入操作的可能。

  他认为,综合当前外部经贸环境变化,房地产市场及物价走势,二季度“择机降准降息”的时机已经成熟。“本月央行买断式逆回购也会处于较大规模净投放状态,且后期不排除降准较快落地的可能。”王青说。

  为深入贯彻党中央、国务院关于社会信用体系建设决策部署,落实《中共中央办公厅国务院办公厅关于健全社会信用体系的意见》,推动社会信用体系建设高质量发展,4月22日,国家发展改革委、中国人民银行组织召开社会信用体系建设部际联席会议暨工作部署会。国家发展改革委副主任李春临、中国人民银行副行长邹澜共同主持会议并讲话,国家发展改革委副秘书长肖渭明出席会议。

  会议审议通过自然资源部加入社会信用体系建设部际联席会议的申请,审议了《关于进一步完善信用修复制度的意见》和《关于加强拖欠企业账款信用监管的通知》。市场监管总局、税务总局、江苏省和广东省作了经验交流,各成员单位对下一步更好推动社会信用体系建设提出意见建议。

  会议指出,过去一年,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,各成员单位和各有关方面共同努力,推动我国社会信用体系建设取得重要进展。社会信用体系基础制度不断完善,信用信息共享水平大幅提高,地方融资信用服务平台完成优化整合,信用修复协同联动机制进一步完善,信用监管助推政府管理和服务效能显著提升,征信服务实体经济和防范金融风险作用持续增强,诚信文化氛围日益浓厚。

  会议强调,要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,采取务实举措推动社会信用体系建设再上台阶,重点做好八方面工作。一是深化政务诚信建设,二是强化公共信用信息的刚性归集,三是构建全方位的信用激励政策环境,四是依法依规落实失信惩戒措施,五是完善统一的信用修复制度,六是健全以信用为基础的监管和治理机制,七是深化信用信息在金融服务中的开发利用,八是提升地方信用建设水平。

  国家发展改革委财金司、国家公共信用和地理空间信息中心、国家发展改革委营商环境发展促进中心相关负责同志,社会信用体系建设部际联席会议成员单位相关负责同志参加了会议,省级社会信用体系建设牵头部门、市场监管部门、税务部门和中国人民银行分行通过视频参会。

  或由于美联储褐皮书引爆“关税焦虑”,今日(4月24日)恒生科技领跌港股三大指数,A股主要指数震荡整理,沪指勉强收红,沪深两市成交额1.11万亿元,较昨日缩量超1200亿元。

  盘面上,银行板块展现能涨抗跌韧性,工商银行、农业银行、中国银行盘中股价齐创历史新高,A股顶流银行ETF(512800)场内价格逆市涨逾1%;高股息阵营携手护盘,覆盖21只“中字头”个股的价值ETF(510030)、聚焦大中盘红利低波的800红利低波ETF(159355)场内表现居前。

  值得一提的是,房地产行业或迎乐观预期。花旗、汇丰纷纷发声,看好地产板块后市;中信证券强调地产在提振消费政策中的重要性,并认为,全国性政策有望在4-5月出台,汇集市场13只头部优质房企、央国企含量高的地产ETF(159707)场内顽强收红。

  市场为何调整,究竟发生了什么?分析人士认为,消息面上,并无明显利空出现。美国“对等关税”之后,不少股票走势较强,多头优势也较为明显。但随着行情深入,股指反弹了两百点之后,来到了一个获利避险区间,叠加五一长假临近,市场可能出现了一些获利了结的情况。

  展望后市,华西证券认为,中国权益资产相对全球主要股指具备估值优势,中长期配置性价比较高,伴随4月重要会议政策预期发酵,市场风险偏好存在有利支撑,A股有望在震荡中实现底部的逐步抬升。其间,若外部因素对市场情绪产生冲击,应坚定信心,不要低估A股韧性和政策“稳股市”决心。

  湘财证券则表示,5月政策面预期将比往年更加积极,特别是在美国“对等关税”背景下,4月高层会议预计会有新政策落地。资金面上,大概率保持相对宽松,主要来源是长期资金入市。基本面上,由于4月份年报披露完毕,5月份处于相对空窗阶段,市场缺乏新的基本面驱动因素。科技板块在5月份大概率会处于蓄势整理过程中,而红利相关领域,如银行、保险、港口交运等将受到更多关注。

  配置方面,民生证券建议重点关注:①受益中国内需构建的消费行业(旅游休闲、乳制品、食品、啤酒、定制家居、彩妆、服饰、商贸零售);②在全球经济秩序重塑的过程中,“两个太阳”下的需求和供给将会重建,推荐资源品(铜、铝、小金属及黄金)和资本品(工程机械、钢铁、自动化设备、化学制品等);③权重股(银行、保险)+红利。

  【ETF全知道热点收评】下面重点聊聊银行、300现金流、创业板人工智能等几个主题板块的交易和基本面情况。

  一、【防御性资产又香了!工、农、中行续刷新高,银行ETF(512800)逆市涨逾1%】

  五一长假将至,叠加外部不确定性仍存,市场避险氛围再起。在大盘整体低迷的背景下,银行板块全天走强,午后进一步攀升,工商银行、农业银行、中国银行盘中再创历史新高,齐鲁银行、厦门银行、渝农商行、光大银行等涨幅居前。

  A股顶流银行ETF(512800)低开高走,场内价格逆市涨逾1%,重返所有均线上方,全天成交额3.3亿元,环比放量。

  年内,银行板块整体表现不俗,银行ETF(512800)跟踪的中证银行指数开年以来累计上涨3.51%,显著跑赢大盘,逆市取得正收益。

  注:中证银行指数近5个完整年度涨跌幅为:2023年,-7.27%;2022年,-8.78%;2021年,-4.41%;2020年,-4.23%;2019年,22.65%。指数过往业绩不预示未来表现。

  分析认为,年内银行板块的强势表现可视为市场对防御性资产的集中选择。这一趋势背后有着多重逻辑支撑:

  • 在权益市场波动加剧的宏观环境下,银行板块的高股息率和股指权重属性成为资金避险的天然港湾;
  • 近期多家银行获股东增持,释放积极信号,强化了市场对其盈利韧性的共识;
  • 从年报和一季报来看,银行板块业绩整体平稳,具有很强的韧性。

  上市银行一季报正在陆续披露中,从现有情况看,多数银行的营收、净利等主要指标均实现了正增长,城农商行表现亮眼。

  国有大行方面,交通银行此前披露的一季度经营情况显示,截至3月末,境内银行机构人民币各项贷款余额较上年末增加超过3600亿元,实现同比多增;利息净收入与净利润均实现同比正增长。

  数据源于上市公司公告,截至2025.4.23。

  展望后市,机构认为,短期中美贸易摩擦等不确定性仍可能推升资金对低波动资产的配置需求,而中期来看,无论宏观环境如何变化,银行业凭借较强的业绩韧性和资产质量触底预期,仍具备基本面比较优势,板块的相对价值在复杂环境中愈发凸显。

  顺势而起,攻守兼备!看好银行板块配置性价比的投资者可以关注银行ETF(512800)。银行ETF(512800)被动跟踪中证银行指数,成份股囊括A股42家上市银行,近三成仓位布局工商银行、农业银行、交通银行等国有大行,捕捉“高股息”主题机会;约七成仓位聚焦招商银行、兴业银行、江苏银行等高成长性股份行、城商行、农商行,是跟踪银行板块整体行情的高效投资工具。

  二、【“现金牛”巨头逆市秀肌肉,300现金流韧性十足!562080盘中再探新高!】

  A股缩量盘整,现金流策略见真章!聚焦大盘蓝筹“现金牛”的300现金流指数全天飘红,跑赢上证指数、沪深300、中证A500等主要指数。

  公开资料显示,300现金流指数全称为沪深300自由现金流指数,采用自由现金流选股策略,在剔除金融和地产的沪深300成份股中臻选50大“现金奶牛”公司,是市场稀缺的大中盘现金流指数。

  ETF方面,目前全市场已上市的跟踪300现金流指数的ETF有且仅有1只——300现金流ETF(562080)。从日k走势来看,截至收盘,300现金流ETF上市8个交易日中有7日收出阳线,今日盘中最高价上探1.024元,再创上市以来新高。

  成份股方面,海大集团涨2.56%居首,超大市值“现金牛”公司多数收涨,宁德时代涨1.51%,中国神华、美的集团、京沪高铁涨逾1%。下跌方面,亿联网络、三一重工跌逾1.8%居前。

  图:300现金流指数市值前十成份股涨跌幅(4月24日)

  从市场消息面来看,昨日贸易争端出现了利好预期,今日也并无明显利空。大市缘何缩量调整?市场分析人士认为,可能系长假临近,以杠杆资金为代表的市场资金倾向于避险交易。为此,300现金流等防御性资产更受青睐,近期频频跑赢大市。

  往后看,有券商机构表示,5月份政策面预期将比往年更加积极,尤其在关税政策博弈背景下,4月高层会议预计会有新政策落地。资金面上,大概率保持相对宽松,主要来源是长期资金入市。基本面方面,由于4月份年报披露完毕,5月份处于相对空窗阶段,市场缺乏新的基本面驱动因素。

  基于以上分析,该机构认为,科技板块在5月份大概率会处于蓄势整理过程中,而红利、高现金流相关领域如银行、保险、港口交运等或将受到更多关注。

  配置工具上,300现金流ETF(562080)值得重点关注。300现金流ETF跟踪的300现金流指数以自由现金流为核心选股依据,锁定沪深300中“造血能力”最强的核心资产。在不确定的宏观环境中,拥有充沛的现金流企业更有实力穿越波动与周期。

  三、【一份业绩带崩算力股?股价重挫超14%,润泽科技最新回应!创业板人工智能回踩重要均线,资金大幅申购159363】

  周四,AI算力板块展开调整,数据中心概念股跌幅居前,创业板人工智能指数回调3%,回踩5日、10日均线。其中,润泽科技领跌超14%,富瀚微跌近8%,首都在线、景嘉微、飞利信等多股跌超5%。上涨方面,仅易点天下、金信诺、银信科技、锐捷网络等4股飘红。

  热门ETF方面,重仓算力“软件+硬件”的创业板人工智能ETF华宝(159363)全天震荡走低,场内价格收跌2.91%,全天成交额达1.34亿元,回踩5日均线。值得注意的是,深度回调至重要均线之际,资金大幅溢价抢筹,全天净申购7800万份!

  消息面上,今日算力股闪崩或由一则业绩公告引起。4月23日晚间,超大规模数据中心运营商润泽科技交出了一份不及预期的2024年年报,年报显示,该公司2024年实现营业收入43.65亿元,同比增长0.32%;归母净利润17.90亿元,同比增长1.62%。对于业绩不及预期股价闪崩,润泽科技盘中回应称,重组上市做出的业绩承诺未完成。

  复盘数据中心板块近期表现,中金公司指出,2025年2月以来数据中心公司估值持续调整,主要源于:①贸易摩擦风险等问题的不确定性;②国内云厂商资本开支预期宣布后,短期缺乏进一步催化,叠加数据中心估值水平达到过往5年期3/4分位,吸引力有所下降;③市场预期尚未统一,数据中心公司提升资本开支进行融资则低于部分注重稳健回报的资金的预期,数据中心公司控制新签订单与资本开支则低于部分注重成长的资金的预期。

  经历大幅调整后,中金认为,AIDC产业后市有望延续修复趋势,估值性价比提升。一方面,国内大模型训练、云厂商基于AI的业务发展仍在快速行进之中,云厂商对服务器的资本开支持续,则将继续带来数据中心需求;另一方面,数据中心新建项目回报率触底回升趋势下,板块估值已经再次处于具有吸引力的位置,建议逢低布局。

  国盛证券也指出,目前光模块等行业估值已充分包含关税相关风险,叠加接下来各光模块与其他算力产业链相关企业财报落地,绩优股有望率先获得资金青睐。光模块等行业需求高增情况下,有望出现龙头领衔修复估值、二三线企业紧随其后的情况,继续看好国产算力产业链。

  从产业趋势来看,财信证券预计AI产业链仍将是接下来市场行情主线。中国互联网巨头在2024年Q4资本开支已经明显提速,参照海外AI业绩释放节奏以及订单确认周期,按互联网大厂资本支出领先于AI硬件等供应商业绩约半年的时间测算,预计国产AI产业链的业绩将在2025年中报开始释放,届时或迎戴维斯双击的主升浪阶段。

  把握AI修复机会,建议重点关注全市场首只创业板人工智能ETF华宝(159363)及场外联接(A类023407、C类023408)。资料显示,创业板人工智能ETF华宝(159363)被动跟踪创业板人工智能指数,一键布局算力硬件+算力软件+AI应用三件套,高效地捕捉AI主题行情,“光模块”龙头含量高,充分享受全球AI产业链红利。

  图片、数据来源:沪深交易所等,截至2025.4.24。

  注:“全市场首只”是指首只跟踪创业板人工智能指数的ETF。

  风险提示:银行ETF被动跟踪中证银行指数,该指数基日为2004.12.31,发布于2013.7.15;价值ETF被动跟踪上证180价值指数,该指数基日为2002.6.28,发布于2009.1.9;800红利低波ETF被动跟踪800红利低波指数,该指数基日为2013.12.31,发布于2024.5.21;地产ETF被动跟踪中证800地产指数,该指数基日为2004.12.31,发布于2012.12.21;300现金流ETF被动跟踪沪深300自由现金流指数,该指数基日为2013.12.31,发布于2024.11.12;创业板人工智能ETF华宝被动跟踪创业板人工智能指数,该指数基日为2018.12.28,发布于2024.7.11。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整,其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举,不作为任何个股推荐,不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息(包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等)均只作为参考,投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另,本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议,华宝基金亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件,了解基金的风险收益特征,选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估,银行ETF、价值ETF、800红利低波ETF、地产ETF风险等级为R3-中风险,适宜平衡型(C3)及以上的投资者,创业板人工智能ETF华宝风险等级为R4-中高风险,适宜积极型(C4)及以上的投资者,适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构(包括基金管理人直销机构和其他销售机构)根据相关法律法规对以上基金进行风险评价,投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见,各销售机构关于适当性的意见不必然一致,且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况,结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册,并不表明其对该基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资须谨慎。

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