英伟达发布季报 存储供需有望好转 ——电子行业研究周报 投资摘要： 市场回顾 上周（2.24-2.28）申万电子行业指数线下跌 4.87%，在申万 31 个行业中排名 第 28，跑输沪深 300 指数 2.64%。申万电子行业三级子行业中半导体材料、 数字芯片设指数涨跌表现相对靠前，分别跑赢沪深 300 指数 2.64%、0.09%。 每周一谈：英伟达发布季报 存储供需有望好转 英伟达公布季度财报，Blackwell 芯片产量增加或拖累利润率。根据集微网消 息，英伟达日前公布最新财报，其 2025 财年第四季度营收 393 亿美元、同比 增长 78％，其中数据中心业务收入 356 亿美元、同比增长 93％，当季度公司 交付 110 亿美元 Blackwell 芯片，净利润 220.91 亿美元、同比增长 80%。根 据 LSEG 汇编的数据，公司预计 2026 财年第一季度预期营收区间为 430 亿美 元上下浮动 2%、高于市场预期，表明其人工智能芯片需求强劲，受 Blackwell 芯片产量增加影响，公司 2026 财年第一季度毛利率将降至 71%。 存储供需逐步好转，NAND Flash 价格下半年有望回 ...

证券研究报告 固定收益报告 关注两会定调，哑铃策略或占优 可转债周报（3.3-3.7） 2025 年 03 月 03 日 中证转债-上证指数走势图 -30% -10% 10% 30% 24-02 24-04 24-06 24-08 24-10 24-12 25-02 上证指数 中证转债 刘文蓉 分析师 执业证书编号:S0530523070001 liuwenrong@hnchasing.com 相关报告 1 可转债周报（2.24-2.28）：科技内部轮动或加 快，转债关注交易节奏 2025-02-24 2 可转债周报（2.17-2.21）：转债估值相对高位， 关注结构性行情 2025-02-17 3 可转债周报（2.10-2.14）：转债估值有支撑， 关注科技主题方向 2025-02-11 投资要点 此报告仅供内部客户参考 请务必阅读正文之后的免责条款部分 二级市场跟踪。1）转债跟随正股上涨。截至 2 月 28 日，上证指数 周环比下跌 1.72%，收于 3320.9 点；上证转债周环比下跌 0.68%，收 于 378.57 点；中证转债周环比下跌 0.89%，收于 429.87 点；深证转 债周环比下跌 1 ...

报告核心观点 - 美国电力需求负荷开始增长，公用事业综合资源计划预计负荷将从2023年至2035年增长20%，且持续向上修订预测。改进负荷预测可减轻可负担性和可靠性风险，创造考虑所有投资选项的机会。新大型负荷具有独特特征，应纳入现代预测过程。预测员可应用多种最佳实践提高预测，监管机构在预测中发挥关键作用，可采取多种措施确保预测准确、及时、透明，并在预测不确定性下做出合理投资决策 [10][11][12] 各部分总结 执行摘要 - 美国电力需求负荷在停滞多年后开始增长，覆盖48%客户销售量的公用事业综合资源计划预计2023 - 2035年负荷增长20%，相关预测是数十亿美元投资计划的基础 [10][11] - 改进负荷预测可减轻可负担性和可靠性风险，创造考虑所有投资选项的机会。新大型负荷如数据中心等具有独特特征，应纳入预测过程 [12][13] - 预测员可采用基于场景或随机负荷预测方法、结合终端需求与计量经济学预测、确保预测在规划中一致应用等最佳实践提高预测 [17][18][19] - 新大型负荷加剧了预测挑战，监管机构在预测中发挥建立指南、审查批准、决定投资成本回收等关键作用，并可采取多种措施确保预测与目标一致 [20][21][22] - 即使采用最佳实践，预测仍有不确定性，监管机构可优先考虑“最少遗憾”投资、运用关税设计分配风险以减轻不确定性 [23] 负载正在增长，预测的增长速度更快 - 2022 - 2024年，电网规划者将五年峰值负荷预测从23吉瓦增加到128吉瓦，截至2024年12月，代表48%电力销售的公用事业综合资源计划预计2023 - 2035年负荷增长20% [25] - 从住宅到公司的电力用户推动负荷增长，输电系统中负荷增长驱动力包括新制造、工业和数据中心设施等，配电网中电动汽车充电和电气化供暖成为新需求，预测方法需进步 [28] - 数据中心和先进制造业是美国东南部等地短期内负荷增长的主要驱动力，给公用事业和电网运营商带来预测挑战 [29] - 负荷预测包括每日运营到长期规划等多种类型，本报告主要关注长期预测，其是公用事业规划基础，影响基础设施投资决策和电力服务质量 [31][32] - 准确、频繁且负责任的负荷预测是减轻大型负荷增加风险的第一道防线，当前投资虽多，但预测流程需更新，改善大负荷预测可扩大公用事业和监管机构的选项集 [35][36] 监管部门必须寻求减轻低估和高估的风险 - 历史上，公用事业公司系统地高估电力需求，2006 - 2023年，5年预测平均高估8%，10年预测平均高估17%，2012 - 2023年平均预测值比实际值高出23% [41] - 导致过度预测的系统因素包括低估能源效率提高、过度预测与传统公用事业激励措施一致、预测不足可能导致资源充足性挑战 [45][46] - 预测不足代表可靠性和政策优先事项风险，在重组市场中容量不足会增加客户账单；过度预测的主要风险是客户可负担性问题，还可能使关注点从维护转向系统扩张 [47] 负载特性对预测至关重要 - 新负荷具有独特特性和时间，影响未来资源投资选项，负荷增长影响电网各层次，单个负荷影响取决于负载形状、预测不确定性、灵活性潜力和飞行风险等特性 [52][53][54] 老、新、复苏——对大型电力负荷终端用途的深入探讨 数据中心 - 数据中心因大型语言模型和加密货币挖矿兴起而耗能增加，地理增长不均，预计到2030年在弗吉尼亚州电力负荷占比将从2023年的25.6%增至46% [61] - 多租户数据中心灵活性低，个别科技公司运营的数据中心灵活性潜力大，加密货币挖矿运营灵活但存在争议，且能源消耗不确定性大 [61][62] - 数据中心数据增长预测不确定性高，面临过剩资产和违约合同风险，一系列针对数据中心的关税可缓解不确定性和风险 [63][64] - 数据中心选址位置不确定，但一些公司会寻求与发电设施共设，许多州为其提供税收减免，国家间沟通等可增加负载增长预测的确定性 [64][65] 工业负荷与制造业 - 制造业回流美国，由清洁能源转型新行业推动，工业设施有提供负荷灵活性和电网稳定服务的机会 [68] - 工业负荷通常具有“经典”负荷形状，随着工人班次变动，工业电气化技术为负荷灵活性提供机会，工业客户需求预测不确定性低 [69][70] 负荷预测最佳实践 - 采用基于场景或随机负荷预测方法，将负荷预测以区间沟通，分配合理概率给每种情景，确定不确定性来源，纳入异常政策和经济状况情景，考虑未来气候数据，采用长期时间范围规划预测 [70][71][72] - 将终端使用预测与计量经济学预测相结合，开发关键末端用途的8760负荷分布，对采用、操作和灵活性单独预测，整合新数据，跟踪终端用途本地采用情况，寻求客户反馈，对比第三方预测标准 [72][73][74] - 确保在不同规划过程中一致使用负荷预测，或解释差异原因 [75] 案例研究：预测大量负载的兴起实践 弗吉尼亚州多明尼克能源公司诉讼程序 - 采用计量经济学方法预测未来15年销售、能源和峰值需求，销售预测按客户类别生成月度值，能源预测从销售模型得出，峰值负荷预测考虑多种因素并对数据中心等进行调整 [79] - 数据中心预测识别最大或增长最快的客户，用统计方法预测每个客户负载，合并为整体预测，有“高负载”“低负载”“中等负载”情景 [80] 杜克能源在北卡罗来纳州的诉讼程序 - 长期负荷预测始于穆迪提供的经济预测，使用统计调整后的终端使用模型，后期修改考虑电动汽车等增长，从能源预测推导高峰需求预测 [85] - 开发综合系统及运营规划框架提升负荷预测能力，在2023年CPIRP中手动应用经济发展调整，考虑特定高级阶段经济发展项目，北卡罗来纳州公用事业委员会对其负荷预测实践提出额外要求 [86][87][88] 乔治亚电力 - 每三年进行全面综合资源规划程序，短期预测采用计量经济学手段，长期预测采用终端使用模型，结合短期和长期模型生成最终预测 [89] - 预测快速负荷增长主要来自数据中心和清洁制造业，2023年IRP更新对预测进行重大调整，干预方提出加强负荷承诺要求、使用更广泛预测范围建模、提高透明度等建议，乔治亚州公共服务委员会批准预测但附带条件，并要求提交季度大型负荷更新 [90][91][92] 监管机构可采取的行动以提高预测能力 - 监管机构在预测中扮演建立指南、审查批准、决定投资成本回收的关键角色，可关注彻底、最新、验证通过三个目标支持更有用的预测实践 [94][95][96] 确保负荷预测精确反映新负荷驱动器的独特特征 - 提高佣金并加强对新负荷及其特性的理解和认识，如参加会议、启动调查程序等 [100] - 修订规划指南以纳入大型负荷的新兴预测实践，要求负荷预测包括大型负荷特征，防止双重计算 [100][102] - 与州和地方政府以及其他州协调，了解可能影响大型负载的激励结构和立法，鼓励公用事业公司调查潜在负荷选址情况 [103][104] 最新：提高更新负荷预测和更新负荷预测过程的频率 - 需要更频繁地报告长期负荷预测，可提供在线访问的仪表盘方便相关方了解预测更新情况 [106] - 迭代预测流程，适应新出现的实践和终端用途，学习其他州先进经验 [107] 验证通过：将负荷预测数据和流程对其他利益相关者可见，并创造问责制的机会 - 鼓励公用事业公司利用透明的外部数据和预测工具，使独立实体负责编制负载预测，更新内部或采用外部工具 [109][110] - 制定预测和实际值，从过去的预测中学习，进行“回溯测试”，跟踪大型负荷在管道各阶段的情况，区域传输组织内负荷预报员发布负荷来源贡献 [111][112] - 探索预测准确性的货币激励或惩罚，如设立费用、要求合同协议、增加公用事业保守预测兴趣等 [112] 在预测不确定性下做出投资决策 - 即使采用最佳实践，预测仍有不确定性，监管机构可优先考虑“最少遗憾”的资本投资，运用关税设计或其他合同承诺分配风险减轻不确定性，但仍需更多研究 [23]

核心观点 报告围绕实施技术愿景2025展开，介绍TechnoVision的应用方式及相关工具，旨在促进技术商业对话和讲故事，帮助组织应对技术变革，塑造未来讨论，发现潜在机会和解决挑战 [2][3][6] 引言 - 自TechnoVision成立，对技术依赖呈指数级增长，技术成为商业不可或缺部分，技术宇宙快速扩张，组织需更多对话应对变革，TechnoVision旨在促进技术商业对话和讲故事 [2] 应用TechnoVision - 可用于头脑风暴、交叉检查、对话工具等，是讲述技术企业故事的工具，框架可多种方式呈现，讲述不同类型故事 [6] - 通常在研讨会环境应用，现因远程工作变化，提供工具助在办公室或远程探索，卡片牌组设计开放可免费使用 [7] 人工智能：技术愿景提示 未来数字助手 - 与TechnoVision数字助手互动，用生成式AI解决复杂问题，是理解技术主题的简单方式 [9] - 奥利维亚是与人工智能交流人性化方式，可语音或聊天，满足各行业需求，连接系统提高效率，通过API连接其他人工智能，适用于多种场景 [10][11][13] 卡片：TechnoVision扑克 - 用于创建技术故事，可作技术趋势引言或团队建设工具，适合技术知识少的代表 [15][16] - 参与者需有基本知识，设置圆桌，玩家可提供或共用牌组，指定发牌员 [17] - 研讨会先介绍框架，问题所有者描述挑战，桌组选卡研究，构建数字故事，各桌交流并反馈，最后评估总结 [18][19][20] 卡片牌组：抽取一张卡片 - 适合探索TechnoVision或深入研究特定趋势的人，任何人拿到牌都可玩 [23][24] - 将卡片展开分组摆放，参与者选卡并陈述原因和下一步行动，拍照留念 [25][26] 卡牌牌组：随机生成器 - 激发创新，适合不同场景，任何人有卡牌套装都可玩 [27][28] - 准备好洗好的纸牌，单独或团队抽取卡片探讨主题，记录行动并回顾 [29][30] 卡牌组：塔罗牌 - 用TechnoVision卡牌开发塔罗牌版本，从不同方向抽卡反思，是应用TechnoVision的有趣方式，可定期与管理团队进行 [31][32][33] 卡牌牌组：技术持有者牌局 - 类似德州扑克，玩家思考趋势联系，发挥创造性思维 [37][38] - 有变体玩法，可简化游戏，至少两人加发牌员参与，玩家可换牌，按阶段发牌创造故事 [39][40] 数字图像 - 凯捷咨询公司方法论，描绘企业技术业务地位，结合多方观点，可补充说明企业技术业务地位图景 [41] - 适用于了解IT技术地位的人，准备图片或表格，以对话形式进行，结果可作静态图景或改进基础，定位用颜色编码标记 [42][44][47] 重新定位 - 研究现有项目和应用，利用创新技术调整定位，避免投资浪费，如重新定位客户关系管理项目 [48] - 项目团队与两类挑战者合作，根据初始定位时机重复检查，列出类别和行动列表，规划行动 [49][50] - 重新定位需时两小时至两天，先预览应用状态 [51] 故事叙述 - 利用TechnoVision讲述科技商业故事，增添结构和内容，从不同容器获取灵感 [52] - 适合有意愿讲故事的人，需了解TechnoVision，全面编写脚本，对话形式有助于理解，可使用卡片 [53][54][55] 技术愿景2025团队 - 列出技术愿景核心团队、市场营销联系人、驻场专家名单 [57][58] 额外TechnoVision文件 - 列举2025年十大科技趋势及多份TechnoVision相关报告和手册 [60] 关于凯捷（Capgemini） - 全球商业和技术转型合作伙伴，帮助组织双重转型，有50多国340,000名成员，2023年全球收入220亿欧元 [62]

报告核心观点 - 数字化人才评鉴开启新进程，为企业人才管理带来变革，打破传统评鉴局限，更全面精准评估人才；企业人才管理面临挑战与机遇，数字化转型至关重要，人才评鉴体系已成企业标配且资源投入增加，评鉴方法多元化，在企业有多元应用场景 [3][6][7] 企业面临挑战与机遇 数字化转型重要性 - 数字化转型在人才管理领域至关重要，能优化人才选拔流程、提高人岗匹配度、提供个性化发展路径、提升企业竞争力 [7] 挑战解析 - 市场竞争激烈，企业需吸引和留住优秀人才，在人才管理上更精准高效 [8] - 人才流动频繁带来不稳定因素，企业需有效评鉴找到适合且有忠诚度的人才，减少流失损失 [8] - 技术快速更新换代，要求企业人才具备相应知识技能，需借助数字化人才评鉴发现和培养适应新技术的人才 [9] 调研样本说明 企业行业数据 - 采用样本行业控制法，让样本在多数行业企业分布比例相近，全面均衡覆盖各行业，确保调研结果有代表性和说服力 [15] - 样本企业行业包括互联网/IT/电子/通信、房地产/建筑等多个行业 [14] - 样本企业性质中国有企业和民营企业占多数，其中国央企占41%，民营企业（内资）占37% [17][18] 样本职务分布 - 调研样本人群多为企业管理者，人力经理或组织人事业务负责人群体占比30% [21] 人才评鉴方兴未艾 人才评鉴体系已成企业标配，资源投入日益充分 - 76%的企业已具备人才评鉴功能，表明人才评鉴受广泛重视和应用 [26] - 95%的企业在人才评鉴上有预算支持，为国央企预算保障更充分，68%预算充足 [30][32] - 54%的企业已具有独立的人才评鉴中心机构/部门，22%有人才评鉴功能但无独立部门，14%正在筹备，8%有意愿筹备但未开展，2%暂未搭建且无相关功能 [28] 评鉴方法多元化市场正在孕育 - 企业评鉴方法趋于多样化，定量与定性结合成主流，多维度评价确保评估精准性，明确评价标准使评鉴结果更有说服力 [34] - 企业运用多种评鉴工具和方法，定量与定性结合为主流，心理测评未普及（仅13%企业应用），传统工具更受青睐 [37] 多维度评价与心理测评的运用可提升人才评鉴精准性 - 专业知识、技能和素质在人才评价中权重最高，是关键指标 [39] - 超50%的企业认为多维度、丰富评价流程能提升人才评鉴精准性，引入心理测评工具是提升准确性的重要手段 [39] - 提升企业人才评鉴精准性的方法包括设计多维度评价、采用不同评价流程、利用心理测评工具等 [41] 人才评鉴专业性的保障：多元化、标准化、重体验 - 60%的企业认为使用多元化评估方法最重要，契合全面客观了解人才需求 [45] - 制定明确评价标准（51%）和培训面试官和评估人员（41%）等是企业达成评鉴标准化的重要方式 [45] - 注重候选人体验占比42%，反映企业意识到其对企业形象和人才吸引的重要性 [45] 企业人才评鉴的用武之地 人才评鉴在企业中的多元应用场景 - 文档未提及具体多元应用场景内容

报告核心观点 报告围绕DeepSeek展开，介绍其从ChatGPT发展而来的历程、优势及意义，阐述使用方法、原理和发展历程，认为其使AI走入寻常百姓家，生态即将爆发，还指出产业链各环节现状、问题及未来关注重点 [5][164][177] What is it：DeepSeek是什么 从ChatGPT到DeepSeek - R1的发展 - 2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT，两个月用户破亿，其基于生成式人工智能和大语言模型，本质是文字接龙，这导致LLM常出现“幻觉” [10][11] - 2024年9月12日OpenAI宣布OpenAI o1推理大模型，其推理能力较GPT - 4o大幅提升，强调“思维链”过程和强化学习 [29] DeepSeek R1的优势 - 首个展示思维链过程的推理模型，在数学、代码、逻辑等领域优势明显，还有算力scaling方面独特优势 [40][44] - 价格“屠夫”，网页聊天免费，相比o1模型API价格大幅降低 [45][46] - 首个开源的推理模型，可下载本地安装使用 [47][48] - 纯国产，技术创新，训练和推理高效，性能领先 [49] - 让最前沿大模型技术走入寻常百姓家，7天用户破亿，包括海量本地部署用户 [52] DeepSeek基本概念（用户角度） - 使用场景包括各种网上服务和本地自己搭建，调用流程有普通调用（网页调用、程序API调用）和文件与联网搜索（RAG），普通调用回答来自训练数据，难以及时更新；RAG回答来自训练数据和外部数据，外部数据可及时更新 [54][57][60] - 介绍了一些术语概念，如Prompt、Token、上下文长度、训练、推理（inference）、推理（reasoning） [63] How to use it：我能用DeepSeek干什么 以小见大，掌握思维方法 - 通过案例展示DeepSeek功能，如写书、信息梳理、数据分析、咨询分析、写程序、做教辅等 [70][71][72] 正确理解，打开广阔天地 - DeepSeek不是AGI，不能“一步到位”，用户需具备问题拆解、信息整合、迭代调优能力 [79] - 有能力但常出错，预载知识不全面，用户要有判断筛选能力，擅用联网搜索和知识库 [81][82] - R1/V3是语言模型，不能直接处理多模态数据，需结合其他工具完成任务 [84] - 模型有上下文长度限制，一般128K tokens是目前通常最高水平，用户要学会拆分任务、总结规律 [88][89] - 不是唯一大模型，效果非一骑绝尘且会发展变化，用户要客观辩证看待、积极开放拥抱 [90] Why it works: DeepSeek背后的原理 Transformer——大模型基础 - Transformer是特殊神经网络，是主流大模型基础，主要介绍text - to - text transformer，输入文本输出预测下一个token [109] - 整体流程包括输入token编码（Embedding）、计算token之间关系（Attention）、理解每个token自己的含义（MLP）、编码还原成token并输出（Unembedding），Attention和MLP通常重复很多次 [111][125][127] - 训练是LLM通过数据学习文字接龙的过程，数据和参数规模越大越聪明，训练完可进行后训练对齐，如SFT和RL [129][132][138] DeepSeek模型的发展历程 - 2019年幻方量化成立AI公司，自研深度学习训练平台「萤火一号」和「萤火二号」 [142] - 2023年7月DeepSeek公司成立，11月开源DeepSeekLLM 7B和67B的Base和Chat模型，初期跟随LLaMA有微创新 [143][144] - 2024年5月开源DeepSeek - V2系列模型，对Transformer结构大胆改造，首创MLA，效果提升，训练成本减少42%，推理所需缓存空间减少93% [147][148] - 2024年12月26日开源DeepSeek - V3系列模型，基座模型SOTA，进入TOP梯队 [150][152] - 2025年1月20日开源推理模型DeepSeek - R1，继续创新，探索OpenAI说不行的路 [153] Next: 下一步要关注什么 生态爆发原因 - 根据梅特卡夫定律，DeepSeek使AI走入寻常百姓家，量变可能引发质变，生态即将爆发 [162][164] 关注环节 - 产业链环节包括算力底座、模型算法、系统软件、行业应用、公共平台 [166] - 现状与问题：国产AI芯片因DeepSeek焕发新生，但大规模训练是短板；高性能互连在多机多卡互连协同方面有需求，但NV一家独大；模型算法推理效率低；行业应用技术含量相对较低且无统一标准；公共平台需求大 [173][178][180] - 发展建议：开放很重要，包括模型、算法、训练数据、推理部署开放；注重培养相关人才；知识库服务平台可能成为创业集中赛道；扎实落地行业应用，让更多普通人感受LLM帮助 [177][180][182]

报告核心观点 - 3月信用债投资建议短期为震荡局势做准备，资金紧平衡下控制仓位，以偏防御性策略为主；交易盘选攻守兼备标的，配置盘把握右侧机会，关注短期限普信债、二永债等[3] 各部分总结 2月债市调整情况 - 2月市场流动性紧平衡，资金价格攀升加大负Carry问题，债市调整幅度加大，主要原因是银行间流动性水位偏低和央行流动性投放不足[3] - 本轮债市调整中，权益市场对债市资金分流效应有限，但后续需关注其可能带来的负债端波动[20] - 市场关注资金逻辑演绎后信用“赎回潮”可能性，虽当前距触发债市负反馈有空间，但同业存单调整幅度高于信用债，若利率持续回调，信用债跟跌形成自我强化的风险上升[22][25] - 2月中高等级短端信用债调整幅度较大，长期限信用债抗跌属性更好，银行二永债调整幅度更显著，信用债利差涨跌互现，环比表现偏弱[26][27][30] - 信用债一级市场发行与净融资环比规模上升，新增贡献来自产业债；2月债市调整压力传导至一级市场，5年以下、产业债取消发行占比较高，配置类资金力量未显著体现[39] - 银行二级资本债和银行永续债流动性在1月初触底，1月中下旬开始修复，2月换手率回升并于月底达2025年至今高点[43] 信用“赎回潮”相关分析 - 本轮资金市场调整幅度较高，1年期AAA存单回调31.5bp，最大回调率18.8%，超2023年以来两次赎回潮表现，按2022年末赎回潮上限测算还有近30bp上行空间[55] - 从短端信用债与同业存单利差看，信用债仍有调整概率；目前未出现“赎回潮”或负反馈，但后续不确定性加大[55] 信用修复信号与布局建议 - 过往调整后信用债修复期初，短久期信用债是较好选择[58] - 后续信用债布局建议关注攻守兼备的短久期信用债，给出了各类信用债历史分位数、3M持有期收益率和保护空间测算等数据[60][62][63] 各信用板块投资机会 - 产业债关注本轮利差收窄幅度较大和交易热度处于行业前列的产业，如食品饮料、医药生物等，且产业债交易节奏有行业差异，需关注后续细分板块机会[72][73][76] - 城投债调整后短端性价比凸显，给出了不同期限、等级城投债的收益率、信用利差及历史分位数数据[78][79][80]

核心观点 - 迎接两会政策窗口，短期两会窗口下政策信号将进一步明朗，支持市场信心提升，产业端AI风潮仍在持续；中期政策催化与产业技术变革带动实体业绩逐步兑现确认，部分行业有望率先由估值驱动转向盈利驱动，市场有望在政策和基本面的双重驱动下延续向上动能，建议关注AI产业引领的科技创新以及“两会”政策博弈且估值性价比较高的内需消费和部分顺周期板块 [2][3] 近期动态 - 农业农村部围绕粮食安全等重点领域提出系列任务和措施推动乡村全面振兴 [5] - 人社部等7部门提出为重点群体分型分类提供创业支持保障，促进创业带动就业 [5] - 金融监管总局等推动扩大金融资产投资公司股权投资试点，支持科创企业发展 [5] - 工信部等8部门启动第二批公共领域车辆先行区试点，预计新增推广新能源汽车超25万辆，建设充电桩超24万个 [5] - 金融监管总局等强化对钢铁等领域中长期贷款支持，加大充电基础设施金融支持等 [5] - 国务院政治局会议强调坚持稳中求进，推动高质量发展等系列工作 [5] - 国家发改委等8部门推动人工智能设备在养老机构应用，加强养老机构建设 [5] 上周市场表现 全球 - 美股在关税扰动、经济数据不及预期等影响下大幅调整，纳指下跌3.5%，10Y美债快速下行近20BP至4.2%；A股、港股在获利盘压力下回调，上证指数下跌1.7%，红利反弹，中证红利指数上涨1.0%；市场交投活跃，全周日均成交额升至近2万亿元；宽基ETF资金流出，机器人等主题ETF流入；结构上，顺周期板块上涨1%-4%，TMT板块回调 [3] A股 - 上周A股回调，红利板块反弹，上证指数下跌1.7%，创业板指下跌4.9%，中证红利指数上涨1.0%；全A日均成交额环比提高4.1%至近2万亿元；股票型ETF净流出193.6亿元，资金流出集中在宽基指数ETF，机器人等主题ETF流入 [14] - 结构上，钢铁、房地产等顺周期板块在两会政策与经济复苏预期下上涨1%-4%，TMT板块回调7%-10%；概念方面，乳业指数、近端次新股指数涨幅在5%以上 [14] 下周重点关注 - 国内3月4日全国政协十四届三次会议召开，3月5日十四届全国人大三次会议召开，3月7日公布1 - 2月进出口数据 [20] - 海外3月3日公布美国2月ISM制造业PMI，3月5日公布美国2月ISM非制造业PMI，3月8日公布美国2月非农数据、2月失业率 [20]

金融工程研究 基金研究 证券研究报告 2025 年 3 月 3 日 湘财证券研究所 基金市场跟踪与 ETF 策略配置月报 1. 《北向资金视角下的ETF轮动》 2022.03.30 行业ETF轮动》 2022.06.28 策略——ETF系列研究》 2024.03.27 研究——ETF系列研究》 2024.12.01 证书编号：S0500522090001 Tel：(8621) 50295307 Email：lizw@xcsc.com 中国人寿金融中心10楼 相关研究： 核心要点： 基金市场跟踪 2. 《基于北向资金与主力资金的 3. 《PB-ROE框架下的ETF轮动 截至 2025 年 2 月底，全市场共存续基金 12484 只，相较于上月底，数量上 升 40 只；基金总资产净值为 32.45 万亿元，相较于上月底，上升 1179 亿 元，基金市场继续延续缓慢上升的趋势。2 月份数量上增加较多的基金为 股票型基金，当月增加 28 只，占比 70%；规模上增加较多的基金同样为股 票型基金，当月新增 628.34 亿元，占所有基金新增规模的 53.31%。 ETF 市场跟踪 4. 《资金流在ETF轮动中的应用 截 ...

报告核心观点 - 周五指数震荡下跌，创业板指跌超3%，赚钱效应较差，但当前中国AI、人形机器人等产业进展不断，全球投资者重估中国科技股价值，科技股交易活跃度显著提高 两会期间政策或聚焦新质生产力、现代化产业体系构建、消费及投资等领域，促进经济高质量发展，提振市场情绪，A股有望在震荡反复后延续向上震荡修复路径 板块上建议关注银行、建筑装饰、有色金属、家用电器和TMT等板块 [4][5] 市场表现 - 上证指数收盘点位跌1.98%，为-67.16；深证成指跌2.89%，为-316.27；沪深300跌1.97%，为-78.07；创业板跌3.82%，为-86.12；科创50跌4.22%，为-47.49；北证50跌4.32%，为-59.08 [2] 板块排名 - 申万一级涨幅前五板块为食品饮料（0.14%）、石油石化（-0.27%）、银行（-0.61%）、农林牧渔（-0.78%）、公用事业（-0.81%）；跌幅前五板块为计算机（-5.36%）、通信（-5.08%）、电子（-4.84%）、传媒（-4.63%）、机械设备（-4.30%） [3] - 热点板块涨幅前五为可燃冰（1.88%）、ST板块（-0.15%）、中韩自贸区（-0.18%）、人造肉（-0.23%）、磷化工（-0.24%）；跌幅前五为人形机器人（-7.26%）、电子身份证（-7.03%）、共封装光学（CPO，-6.66%）、减速器（-6.58%）、AI PC（-6.55%） [3] 后市展望 - 周五市场早盘震荡调整，创业板指领跌，午后指数继续震荡下行，跌幅扩大，三大指数震荡下跌，创业板指跌超3% 市场热点匮乏，个股普跌，全市场超4700只个股下跌 概念指数方面，可燃冰等板块涨幅靠前，人形机器人等板块跌幅靠前 板块呈普跌态势，仅食品饮料板块收涨，计算机等板块跌幅靠前 [4] - 2月政治局会议强调实施积极宏观政策，扩大国内需求等，释放积极政策信号 美方威胁对中国输美产品再加征10%关税，商务部回应将采取反制措施，与2018年对比，当前中国产品对美出口比例下降，产业链更完整，贸易伙伴更多元，关税影响或更温和，但需关注后续政策动态 [5]