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文山壮族苗族自治州(砚山县、马关县、麻栗坡县、广南县、西畴县、富宁县、文山市、丘北县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

晋中市(寿阳县、昔阳县、介休市、左权县、和顺县、平遥县、灵石县、榆社县、祁县、榆次区、太谷区)

普洱市(墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)

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

三门峡市(湖滨区、陕州区、渑池县、灵宝市、卢氏县、义马市)

德阳市(罗江区、中江县、什邡市、广汉市、旌阳区、绵竹市)

三明市(泰宁县、明溪县、建宁县、大田县、将乐县、永安市、尤溪县、沙县区、宁化县、清流县、三元区)

百色市(西林县、田阳区、右江区、田东县、田林县、隆林各族自治县、德保县、那坡县、凌云县、乐业县、平果市、靖西市)

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

徐州市(云龙区、贾汪区、新沂市、沛县、鼓楼区、丰县、铜山区、泉山区、邳州市、睢宁县)

朔州市(朔城区、山阴县、右玉县、应县、平鲁区、怀仁市)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、吉首市、永顺县、花垣县、龙山县、凤凰县、保靖县、古丈县)

三沙市(南沙区、西沙区)

晋城市(陵川县、高平市、城区、泽州县、沁水县、阳城县)

淮南市(潘集区、八公山区、凤台县、寿县、大通区、谢家集区、田家庵区)

淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)

内江市(市中区、资中县、东兴区、隆昌市、威远县)

无锡市(滨湖区、惠山区、新吴区、江阴市、梁溪区、锡山区、宜兴市)

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

西安市(周至县、新城区、鄠邑区、阎良区、临潼区、长安区、莲湖区、碑林区、灞桥区、高陵区、未央区、蓝田县、雁塔区)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、金川县、茂县、若尔盖县、松潘县、小金县、阿坝县、壤塘县、红原县、汶川县、理县、黑水县、马尔康市)

鄂尔多斯市(东胜区、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、杭锦旗、乌审旗、达拉特旗、鄂托克旗、准格尔旗)

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

大庆市(大同区、肇州县、萨尔图区、肇源县、让胡路区、林甸县、龙凤区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县)

新余市(渝水区、分宜县)

玉林市(兴业县、博白县、福绵区、陆川县、玉州区、北流市、容县)

河池市(都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、环江毛南族自治县、宜州区、东兰县、巴马瑶族自治县、凤山县、南丹县、金城江区)

天水市(麦积区、清水县、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、秦安县)

鸡西市(城子河区、虎林市、恒山区、鸡东县、麻山区、滴道区、梨树区、鸡冠区、密山市)

亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)

鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇滨区、淇县)

黑河市(逊克县、孙吴县、爱辉区、嫩江市、五大连池市、北安市)

延边朝鲜族自治州(敦化市、珲春市、龙井市、安图县、延吉市、汪清县、图们市、和龙市)

石家庄市(桥西区、井陉县、鹿泉区、灵寿县、长安区、平山县、高邑县、栾城区、新乐市、深泽县、井陉矿区、晋州市、赞皇县、无极县、正定县、裕华区、新华区、行唐县、藁城区、赵县、元氏县、辛集市)

黄山市(休宁县、徽州区、祁门县、黟县、黄山区、歙县、屯溪区)

辽阳市(白塔区、弓长岭区、灯塔市、宏伟区、文圣区、太子河区、辽阳县)

揭阳市(榕城区、惠来县、普宁市、揭东区、揭西县)

湖州市(南浔区、吴兴区、长兴县、德清县、安吉县)

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

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、榕江县、凯里市、台江县、雷山县、锦屏县、剑河县、黄平县、丹寨县、施秉县、三穗县、黎平县、麻江县、镇远县、从江县、岑巩县)

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

定西市(通渭县、岷县、临洮县、安定区、漳县、渭源县、陇西县)

甘南藏族自治州(卓尼县、临潭县、碌曲县、合作市、迭部县、玛曲县、夏河县、舟曲县)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

保山市(腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区、施甸县)

邯郸市(武安市、曲周县、大名县、肥乡区、鸡泽县、磁县、邯山区、涉县、丛台区、魏县、永年区、成安县、峰峰矿区、馆陶县、邱县、复兴区、临漳县、广平县)

山南市(曲松县、错那市、洛扎县、隆子县、琼结县、桑日县、浪卡子县、乃东区、贡嘎县、措美县、扎囊县、加查县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

宜昌市(点军区、远安县、当阳市、秭归县、伍家岗区、西陵区、五峰土家族自治县、夷陵区、枝江市、猇亭区、长阳土家族自治县、兴山县、宜都市)

芜湖市(南陵县、湾沚区、镜湖区、鸠江区、弋江区、繁昌区、无为市)

张掖市(高台县、甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县)

绵阳市(江油市、北川羌族自治县、涪城区、游仙区、梓潼县、平武县、三台县、盐亭县、安州区)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、普定县)

荆门市(京山市、东宝区、掇刀区、钟祥市、沙洋县)

延安市(富县、宝塔区、吴起县、安塞区、子长市、黄龙县、延川县、志丹县、延长县、洛川县、甘泉县、宜川县、黄陵县)

许昌市(建安区、长葛市、禹州市、鄢陵县、魏都区、襄城县)

襄阳市(保康县、老河口市、南漳县、襄州区、樊城区、宜城市、襄城区、谷城县、枣阳市)

日喀则市(聂拉木县、昂仁县、康马县、拉孜县、定日县、桑珠孜区、仁布县、白朗县、谢通门县、江孜县、吉隆县、南木林县、仲巴县、萨迦县、岗巴县、定结县、亚东县、萨嘎县)

镇江市(京口区、丹阳市、扬中市、润州区、丹徒区、句容市)

承德市(围场满族蒙古族自治县、兴隆县、宽城满族自治县、平泉市、双桥区、丰宁满族自治县、滦平县、鹰手营子矿区、隆化县、承德县、双滦区)

佛山市(高明区、顺德区、南海区、三水区、禅城区)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

葫芦岛市(绥中县、连山区、南票区、龙港区、建昌县、兴城市)

玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、杂多县)

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

广元市(苍溪县、利州区、剑阁县、青川县、旺苍县、朝天区、昭化区)

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

商洛市(丹凤县、商南县、山阳县、洛南县、商州区、镇安县、柞水县)

东莞市

伊春市(乌翠区、铁力市、丰林县、友好区、伊美区、南岔县、汤旺县、大箐山县、嘉荫县、金林区)

信阳市(淮滨县、光山县、平桥区、潢川县、新县、罗山县、商城县、浉河区、固始县、息县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

杭州市(建德市、临平区、上城区、余杭区、淳安县、滨江区、桐庐县、西湖区、拱墅区、富阳区、萧山区、临安区、钱塘区)

烟台市(莱州市、蓬莱区、招远市、龙口市、芝罘区、栖霞市、莱山区、莱阳市、牟平区、福山区、海阳市)

南通市(通州区、海门区、如东县、海安市、启东市、崇川区、如皋市)

连云港市(连云区、赣榆区、海州区、灌云县、灌南县、东海县)

厦门市(同安区、湖里区、集美区、海沧区、翔安区、思明区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市、陇川县)

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

运城市(稷山县、绛县、临猗县、芮城县、垣曲县、万荣县、永济市、闻喜县、夏县、河津市、新绛县、盐湖区、平陆县)

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

眉山市(仁寿县、东坡区、青神县、洪雅县、彭山区、丹棱县)

拉萨市(曲水县、当雄县、达孜区、墨竹工卡县、城关区、堆龙德庆区、尼木县、林周县)

宝鸡市(凤县、岐山县、太白县、麟游县、千阳县、凤翔区、扶风县、金台区、陇县、陈仓区、眉县、渭滨区)

巴中市(平昌县、巴州区、恩阳区、通江县、南江县)

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

怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

滁州市(南谯区、来安县、定远县、天长市、明光市、全椒县、琅琊区、凤阳县)

来宾市(兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、象州县、忻城县)

固原市(彭阳县、隆德县、西吉县、原州区、泾源县)

陇南市(两当县、文县、西和县、宕昌县、成县、徽县、康县、武都区、礼县)

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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