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昭通市(鲁甸县、威信县、昭阳区、巧家县、大关县、盐津县、彝良县、绥江县、镇雄县、水富市、永善县)

林芝市(工布江达县、米林市、墨脱县、波密县、察隅县、巴宜区、朗县)

武汉市(黄陂区、武昌区、青山区、汉阳区、洪山区、江岸区、江汉区、汉南区、硚口区、江夏区、东西湖区、蔡甸区、新洲区)

自贡市(沿滩区、荣县、大安区、贡井区、富顺县、自流井区)

陇南市(两当县、武都区、徽县、西和县、成县、文县、宕昌县、康县、礼县)

佛山市(禅城区、三水区、顺德区、南海区、高明区)

东营市(河口区、广饶县、垦利区、利津县、东营区)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

衢州市(柯城区、衢江区、江山市、龙游县、常山县、开化县)

毕节市(赫章县、纳雍县、黔西市、织金县、金沙县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区)

兴安盟(突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗)

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

潍坊市(昌邑市、昌乐县、潍城区、寿光市、高密市、临朐县、安丘市、青州市、诸城市、寒亭区、坊子区、奎文区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)

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

定西市(安定区、渭源县、漳县、陇西县、岷县、通渭县、临洮县)

贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)

聊城市(高唐县、莘县、茌平区、临清市、阳谷县、冠县、东昌府区、东阿县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)

云浮市(新兴县、云城区、云安区、罗定市、郁南县)

咸宁市(嘉鱼县、通城县、赤壁市、崇阳县、通山县、咸安区)

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

西藏自治区

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

兰州市(城关区、安宁区、西固区、红古区、皋兰县、榆中县、永登县、七里河区)

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

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

丽江市(华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区)

吕梁市(孝义市、柳林县、中阳县、石楼县、兴县、汾阳市、文水县、方山县、离石区、临县、岚县、交口县、交城县)

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

乐山市(沐川县、犍为县、夹江县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、峨眉山市、井研县、市中区、沙湾区、五通桥区、金口河区)

通化市(柳河县、通化县、集安市、梅河口市、东昌区、辉南县、二道江区)

海南藏族自治州(贵南县、兴海县、共和县、同德县、贵德县)

郑州市(中牟县、中原区、金水区、新密市、荥阳市、巩义市、登封市、上街区、惠济区、管城回族区、新郑市、二七区)

防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)

河源市(源城区、龙川县、紫金县、和平县、连平县、东源县)

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

中山市

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

雅安市(名山区、汉源县、芦山县、雨城区、荥经县、天全县、宝兴县、石棉县)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县、阜康市、呼图壁县、玛纳斯县)

眉山市(东坡区、青神县、丹棱县、洪雅县、彭山区、仁寿县)

邵阳市(大祥区、新宁县、新邵县、北塔区、邵东市、隆回县、城步苗族自治县、双清区、绥宁县、武冈市、洞口县、邵阳县)

大连市(庄河市、金州区、长海县、中山区、普兰店区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、瓦房店市、西岗区)

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)

三门峡市(陕州区、卢氏县、义马市、渑池县、湖滨区、灵宝市)

柳州市(柳江区、鹿寨县、融安县、城中区、柳北区、鱼峰区、柳南区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳城县)

廊坊市(香河县、文安县、大厂回族自治县、大城县、永清县、安次区、固安县、霸州市、广阳区、三河市)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、锡林浩特市、太仆寺旗、正镶白旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、二连浩特市)

长沙市(开福区、浏阳市、天心区、望城区、芙蓉区、宁乡市、岳麓区、雨花区、长沙县)

咸阳市(乾县、武功县、彬州市、杨陵区、秦都区、淳化县、旬邑县、礼泉县、三原县、兴平市、长武县、泾阳县、渭城区、永寿县)

成都市(青白江区、双流区、金堂县、蒲江县、成华区、龙泉驿区、新津区、锦江区、新都区、彭州市、温江区、武侯区、简阳市、大邑县、邛崃市、郫都区、金牛区、崇州市、青羊区、都江堰市)

漯河市(郾城区、源汇区、临颍县、舞阳县、召陵区)

金华市(兰溪市、东阳市、磐安县、金东区、永康市、武义县、浦江县、婺城区、义乌市)

邢台市(襄都区、柏乡县、任泽区、临城县、巨鹿县、内丘县、南和区、临西县、沙河市、宁晋县、隆尧县、南宫市、信都区、新河县、清河县、威县、广宗县、平乡县)

巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、磴口县、五原县)

茂名市(高州市、茂南区、化州市、信宜市、电白区)

开封市(龙亭区、杞县、通许县、兰考县、顺河回族区、鼓楼区、祥符区、尉氏县、禹王台区)

北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、雨湖区、湘乡市)

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

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

抚州市(南丰县、临川区、资溪县、崇仁县、广昌县、金溪县、宜黄县、南城县、乐安县、黎川县、东乡区)

攀枝花市(米易县、盐边县、仁和区、西区、东区)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、瑞丽市、梁河县、盈江县)

滁州市(明光市、琅琊区、全椒县、定远县、凤阳县、天长市、来安县、南谯区)

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

新余市(渝水区、分宜县)

七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)

南宁市(良庆区、上林县、兴宁区、邕宁区、西乡塘区、横州市、隆安县、宾阳县、武鸣区、马山县、青秀区、江南区)

济宁市(鱼台县、嘉祥县、金乡县、微山县、汶上县、邹城市、任城区、曲阜市、梁山县、兖州区、泗水县)

临夏回族自治州(临夏市、和政县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县、永靖县、广河县)

金昌市(金川区、永昌县)

周口市(沈丘县、太康县、淮阳区、项城市、川汇区、郸城县、商水县、扶沟县、西华县、鹿邑县)

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

梧州市(蒙山县、龙圩区、万秀区、长洲区、藤县、岑溪市、苍梧县)

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

临沧市(永德县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、凤庆县、镇康县、沧源佤族自治县)

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

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)

西宁市(大通回族土族自治县、城西区、城东区、湟源县、城北区、湟中区、城中区)

宣城市(泾县、宁国市、旌德县、宣州区、郎溪县、绩溪县、广德市)

济源市

濮阳市(清丰县、范县、南乐县、濮阳县、台前县、华龙区)

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

达州市(大竹县、万源市、开江县、通川区、渠县、宣汉县、达川区)

揭阳市(惠来县、榕城区、揭西县、普宁市、揭东区)

本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、平山区)

许昌市(长葛市、襄城县、鄢陵县、建安区、禹州市、魏都区)

北京市(顺义区、门头沟区、通州区、石景山区、延庆区、怀柔区、海淀区、丰台区、平谷区、大兴区、朝阳区、密云区、东城区、西城区、房山区、昌平区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、赤水市、正安县、汇川区、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、桐梓县、凤冈县、红花岗区、湄潭县、播州区、习水县、绥阳县)

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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