公司概况 - 攀智资本（香港）有限公司（Intelli Capital Limited）成立于2024年12月30日 由李攀先生与AI智能模块化团队共同创建 以"用科学理解金融市场"为核心理念 [1] - 公司定位为技术驱动投资的破局者与挑战者 在传统与新兴金融赛道间开辟独特投资路径 [1] 市场定位与机遇 - 精准锚定中国市场 以全球化视野布局多元资产 覆盖传统与新兴行业、公开与非公开市场 [3] - 中国大陆金融行业处于历史机遇期：外资准入放宽、资本市场改革深化（如科创板推出）、绿色金融体系构建 [3] - 金融科技普及重塑服务模式 移动支付、区块链等技术驱动行业效率升级 [3] - 中产阶级扩容催生财富管理新需求 居民对证券投资、基金理财的关注度持续攀升 [3] 核心技术优势 - 将AI与量化交易深度融合 打造技术驱动投资引擎 [3] - 运用先进算法与AI机器学习进行高效数据分析 对海量市场数据进行穿透式分析 捕捉细微市场模式与交易信号 [3] - 依托统计学与数学模型构建动态优化的交易策略 结合历史数据与实时行情持续迭代 [3] - 通过量化手段实现智能风险管理 动态调整止损/止盈策略 有效对冲市场波动 [5] - 借助自动化系统实现毫秒级交易指令响应 规避人为情绪干扰 [5] - 建立严苛内控与数据安全机制确保策略保密性 [5] 投资表现与成果 - 2025年以来投资组合在科技、新能源、绿色金融等赛道表现亮眼 资本回报率显著提升 [5] - 风险管理成效获市场验证 客户信任度与日俱增 [5] 战略发展方向 - 将ESG理念嵌入投资决策 挖掘绿色金融、新能源等赛道长期价值 [6] - 以香港为基点加速全球化布局 覆盖越南、马来西亚、英国、美国等市场 [6] - 深化与国际投资机构协同 分散单一市场风险 提升全球收益能力 [6] 基础设施建设 - 持续扩容AI算力池与模型数据库 通过"数据量+算力+人才"三位一体驱动 [6] - 实现量化策略更精准、成本更可控 形成"数据-模型-应用-反馈"正向循环 [6] 行业影响与定位 - 为金融行业提供技术驱动转型样本 量化投资与AI应用已成行业共识 [9] - 海外Point72公司采用"人+算法"模式 黑石、富兰克林·邓普顿等巨头布局量化交易 [9] - 中国金融机构加速觉醒 技术驱动投资新范式正重塑行业竞争格局 [9]

在政策利好频出、资金加速涌入、产业蓬勃发展等因素的协同推动下，A股市场近期走势强劲。上证指 数接连刷新近十年新高，彰显出市场的活力与潜力。8月25日，A股延续活跃态势，三大指数同步上 扬，沪深两市成交额达31411.37亿元 ，交投氛围热烈。然而到了8月26日，市场全天震荡调整，三大指 数涨跌不一，成交额2.68万亿，较上个交易日缩量4621亿，显示出市场多空双方的分歧。 股海起伏间，尽显众生百态。老股民们回顾往昔牛熊，在贪婪与恐惧间徘徊不定。有人精准抓住机遇， 资产迅速膨胀；有人则在市场的大幅波动中，选择谨慎观望。 60后股民孙先生 买入三个月开始"阴跌" 再好的行情也不满仓 2007年，因赋闲在家，又恰逢开户免费，时年43岁的孙先生踏入了股市。彼时A股正处于5000多点的高 位，牛市的狂热弥漫在市场的每一个角落。怀着对财富的憧憬，孙先生开了户。"唉，谁也没有想到， 仅仅3个月后，市场便开启了漫长的阴跌之路，最终跌至2500多点。"提起往事，孙先生仍五味杂陈。因 不甘心亏损而未割肉，他从此开启了与股市的漫长博弈。 2008年的全球金融危机，让本就低迷的股市雪上加霜。市场一蹶不振，孙先生的资产也在不断缩水。这 ...

模型表现分析 - 模型在2025年6月23日微调后，选股数量从43只减少至35只，胜率提升至68% [1] - 历史回测显示，第七组（2025年6月23日至2025年8月23日）胜率高达68%，显著高于其他时期，其他组别胜率在10%至30%之间 [3] - 近期两个月选股数量激增至35只，同时二波成功率也出现激增 [7] 历史数据对比 - 第一组（2012年12月06日至2015年06月15日）选出股票24只，胜率29% [3] - 第二组（2018年10月22日至2021年12月01日）选出股票99只，胜率18% [3] - 第三组（2021年12月01日至2024年02月05日）选出股票99只，胜率估计低于10% [3] - 第五组（2015年01月15日至2015年06月15日）选出股票10只，胜率30% [3] - 第六组（2020年02月04日至2020年07月14日）选出股票17只，胜率24% [3] 模型有效性探讨 - 三轮牛市选出的股票数量呈线性递增关系，约为3倍多，但市场整体股票基数增长并非3倍，显示存在其他影响因素 [2] - 模型关键筛选条件为堆量起爆OVS，该指标采用成交金额和涨幅相乘的计算公式 [2] - 前两轮行情中大牛股的起爆OVS普遍偏低，推测与成交金额有关，可能反映近十年交易方式发生较大变化，例如量化交易发展 [2] - 近期胜率提升的原因尚不明确，可能是特定情形下的偶然现象、交易方式变化后的现象级涌现，或短期资金密度高且交易宽度不足引起的拥挤 [2]

市场表现 - 沪指突破3858点 续创10年新高 [1] AI在投资领域的应用现状 - AI通过量化交易实现智能化延伸 包括机器学习盯盘 K线规律识别 自然语言处理爬取财报和新闻 [2] - AI可7×24小时提供公司数据 行业报告 新闻资讯 辅助技术面 基本面 新闻事件和市场情绪分析 [2] - 大型投资机构已将AI纳入投资决策流程 国内多家百亿级量化私募布局AI领域 [2] - 多数券商平台接入DeepSeek部署AI功能 股民常用软件均设有AI入口 [3] AI投资的技术优势与局限性 - AI基于数据逻辑操作 规避人类贪婪与恐惧情绪影响 [2] - AI存在数据偏差或不完整性 无法理解复杂市场情绪或非量化因素 难以预测黑天鹅事件 [3] - AI无法替代人类决策 需以人为主机器为辅 作为提高信息获取和分析效率的辅助工具 [3] 行业合规与风险问题 - 部分机构以低门槛AI选股工具为名 向散户进行非法荐股营销 存在虚假宣传和个人信息泄露风险 [3] - 社交平台加强监管 微信视频号处置违规直播间2.3万个 封禁账号1.1万个 快手实行分级管控 抖音打击AI荐股行为 [3] - AI是否构成违规荐股及投顾服务 相关责任权属界定尚未有法律定论 [4] 技术发展趋势 - AI将整合更多非结构化数据 如社交媒体情绪 并运用多模态分析文本 图像和声音 [4] - AI在投资行业的作用趋势势不可挡 但需使用者具备市场认知和工具应用能力 [4]

市场表现 - 沪指突破3858点 续创10年新高[1] - 近3700只个股上涨 算力股爆发[5] - 歌尔股份市值重回千亿级别[5] AI量化投资发展现状 - AI量化交易成为传统量化的智能化延伸 通过机器学习盯盘和NLP技术处理财报新闻[2] - 头部量化资管公司幻方量化旗下DeepSeek模型年初爆火[2] - 国内多家百亿级量化私募早已布局AI领域 技术迭代与AI发展同步[2] - 多数券商平台接入DeepSeek部署 AI功能渗透至普通股民投资流程[3] AI投资优势 - 7×24小时不间断分析技术面、基本面、新闻事件和市场情绪[2] - 基于数据逻辑操作 规避人类贪婪与恐惧情绪影响[2] - 通过强化学习优化策略 实现快速最优决策[2] 行业监管与风险 - 社交平台严厉打击违规行为：微信视频号处置2.3万个直播间 封禁1.1万个账号[3] - 快手实行分级管控 抖音两次发布打击非法荐股公告[3] - 存在虚假宣传/个人信息泄露等灰色地带 部分AI选股工具实为非法荐股[3] - AI荐股合规性界定尚未明确 责任归属存在法律空白[4] 技术局限性 - AI无法理解复杂市场情绪和非量化因素[3] - 数据存在偏差或不完整性 黑天鹅事件预测能力缺失[3] - 需坚持"以人为主 机器为辅"的应用原则[3] 发展前景 - AI整合非结构化数据成趋势 包括社交媒体情绪和多模态分析[4] - 全球投资行业AI应用势不可挡 技术持续进化[4] - 需具备市场认知和工具使用能力 AI仅作为辅助手段[4]

市场行情表现 - 上证指数报收3771.1点，近期连续突破3500点、3600点、3700点等多个整数关口，市场交投活跃度明显回升 [1][2] - 当前行情为资金推动下的结构性上涨，市场分化明显，个股涨跌不一，并非普涨行情 [4][13] - 与去年"9·24行情"相比，当前市场温度未达"沸点"，散户入市热情尚未被全面点燃 [1][5] 投资者开户情况 - 券商开户量环比大幅增长，部分营业部近一个月开户量增长超300%-400%，但此类营业部仅为少数 [2] - 整体开户量不及今年一季度高点，与去年"9·24行情"时期存在显著差距，新增客户同比增速在50%以内 [2] - 两融账户开户量激增，部分营业部出现预约排队办理现象，但当前新增两融开户数仅为"9·24行情"时的一半左右 [3] 券商业务策略调整 - 头部券商工作重点从提升新开户转向激活睡眠客户，因睡眠客户中不乏资金实力充沛的老股民，一旦被激活对券商收入贡献更高 [6][7] - 券商纷纷聚焦中高净值客户，通过引入算法交易和量化投资工具为符合资质的客户提供更多投资选择 [8][9] - 采取降低融资利率等让利方式为中高净值投资者提供特别优惠，并提供专属定制化投顾组合服务 [9][10] - 营业部线下展业与线上展业深入融合，部分券商设立无线下办公点的网上营业部，并通过培养网红投顾、举办投顾比赛等方式增加获客 [11] 投资者行为变化 - 个人投资者更倾向于借助ETF、指数产品等工具参与市场，以规避选股难题、捕捉板块机会 [1][14] - 去年"9·24行情"后购买ETF客户明显增多，此轮行情中同样有不少投资者将目光投向ETF [14] - 沪深300等大盘指数产品被视为中长期投资的良好选择，有投资者在3000点左右入手沪深300ETF并获得较高收益率 [15] 投资机会方向 - 科技成长板块包括人工智能、机器人、集成电路、生物医药、商业航天、低空经济等新兴产业赛道 [16] - 安全边际较高的资产具有低估值、高股息特性，契合中长期资金配置需求 [16] - 政策提振下的大消费板块，尤其是消费复苏与新消费领域 [17] - "反内卷"趋势下具备长期竞争力的企业，红利板块因上市公司分红水平持续提升而具备配置价值 [18]

公司动态 - 16岁天才Kairan Quazi从SpaceX Starlink部门离职 加入Citadel Securities担任纽约办公室量化开发人员[1][4] - Citadel Securities在2024年营收近100亿美元 2025年第一季度创下34亿美元营收记录[17] - 公司从OpenAI、Anthropic、xAI等顶级AI实验室手中成功招募到这位工程神童[15] 人才招聘 - Quazi曾拒绝顶级AI实验室、科技公司及其他量化公司的offer[5] - Citadel Securities高层领导直接与Quazi交流 珍视其非同寻常的背景 未因年龄或工作经验另眼看待[12] - 公司体现包容态度 这与Quazi之前因年龄被95家公司拒绝的经历形成鲜明对比[11][27] 业务运营 - Citadel Securities是世界顶尖高速交易公司 利用最先进技术和算法每日处理价值数千亿美元的股票、期权、货币及其他资产[16] - Quazi的新职位负责全球交易基础设施 工作范围处于工程技术与量化问题解决的交叉领域[18] - 量化交易行业为研究员和数学家提供梦想环境 想法几乎可以立即得到反馈和响应[7] 企业文化 - Citadel Securities拥有雄心勃勃的精英文化和快速反馈循环 这与SpaceX的高绩效文化非常相似[4][10] - 公司文化让Quazi能在几天内看到可衡量影响 而非像研究环境需要等待数月甚至数年[9] - 金融行业对计算机科学家和数学家而言是最负盛名的行业之一[14]

跨境并购与资本市场创新 - 至正股份重大资产重组获上交所审核通过 采用资产置换加跨境换股复合模式收购全球前五半导体引线框架供应商AAMI [1] - 本次交易为2024年11月新规后首单跨境换股A股并购项目 实现国际行业龙头股东引入 提升跨境并购确定性与便利性 [1] - 跨境换股案例推广将增强A股上市公司获取全球优质资产能力 推动A股市场国际化与市场化进程 [1] 券商业务与市场活跃度 - 多家券商营业部迎来客户线上咨询高峰 咨询量显著增加 主要渠道为线上客服、电话及企业微信 [1] - 客户重点关注佣金调整 银证转账、密码找回、App使用及权限开通亦为咨询热点 [1] - 主动咨询基金产品及开通两融业务的投资者数量增多 反映市场参与度提升 [1] 数据服务与金融科技 - 金融数据平台Tushare因核心数据托管机房代理商与运营商纠纷突发断网 服务短期内无法恢复 [2] - Tushare决定将数据服务整体迁移 因系统规模及数据量庞大 Pro服务预计未来一周无法正常使用 [2] 基金代销与银行转型 - 中小银行代销基金费率降至0.1折 国有大行及股份制银行此前已降至1折 [2] - 银行费率价格战为代销市场竞争加剧下的获客策略 中长期缺乏持续竞争力 [2] - 更多机构预计加速向买方投顾转型以应对市场变化 [2] 汽车产业链账期改革 - 17家主流车企60天账期承诺迎首个履约节点 改革初见成效 部分供应商准时收到回款 [3] - 大型供应商结算情况优于中小供应商 多数中小供应商表示60天回款未真正落实 [3] - 账期改革仍未完成 落地过程存在差异 中小供应商面临执行难题 [3] 企业战略收购与投资 - 鱼泡直聘战略收购建筑劳务平台吉工家 交易金额达数千万元 工商变更已完成 [3] - 收购旨在稳固蓝领市场份额并实施战略性防御 预防竞争对手布局 [3] - 吉工家创立于2014年 通过大数据智能分析实现建筑用工精准匹配 [3] 量化行业与合规事件 - 幻方量化前市场总监涉嫌与招商证券员工合谋 通过虚构经纪人身份套取1.18亿元交易佣金 [4] - 事件涉及2018至2023年间操作 暴露量化交易行业灰色操作 引发信任危机 [4] - 幻方量化为AI企业DeepSeek母公司 旗下拥有两家百亿级私募平台 [4] 上市公司动态与资本运作 - 安克创新考虑最早明年在香港上市 已在深交所上市 今年以来股价上涨逾50% [6] - 公司市值约790亿元人民币（110亿美元） 股价处于2021年初以来最高水平 [6] - 香港发行规模等细节尚未确定 公司未回复置评请求 [6] - 凌志软件IPO招股书AI预审Agent产品升级并签约某头部券商 [6] - 长华集团获国内新能源车企定点开发通知书 项目生命周期4年 总销售金额约8.1亿元 2026年第三季度量产 [8] - 南京医药中期票据注册金额50亿元 注册额度2年内有效 由多家银行联席主承销 [8] 上市公司财务业绩 - 国电电力上半年营业收入776.55亿元同比下降9.52% 净利润36.87亿元同比下降45.11% 每股收益0.207元 拟每10股派现1元 [8] - 三德科技上半年营业收入2.49亿元同比增长33.44% 净利润6135.32万元同比增长45.74% 每股收益0.3056元 [9] - 盛景微上半年营业收入2.35亿元同比增长2.40% 净利润1437.78万元同比增长57.66% 每股收益0.14元 [9] - 创元科技上半年营业收入20.79亿元同比下降7.99% 净利润1.61亿元同比增长11.15% 每股收益0.4010元 [9] - 兔宝宝上半年营业收入36.34亿元同比下降7.01% 净利润2.68亿元同比增长9.71% 每股收益0.33元 拟每10股派现2.8元 [9] 证券市场表现 - 沪指涨0.85%创近10年新高 北证50创历史新高 深成指及创业板指突破去年10月高点 [10] - 两市成交额2.76万亿元较上个交易日放量5196亿元 创年内新高 [10] - 超4000只个股上涨 热点集中在AI硬件及大金融方向 液冷服务器、影视、CPO、稀土永磁板块涨幅居前 [10]

市场表现与投资者情绪 - A股市场多个主要指数创新高 上证指数突破3731点刷新十年新高 北证50指数创历史新高 创业板指刷新2023年2月以来新高[1][2] - 投资者出现两极分化焦虑 空仓/轻仓者因错过上涨机会而焦虑 重仓者因持仓滞涨与市场脱节而焦虑[3][4] - 焦虑本质反映"既怕错过又怕做错"的普遍投资心理困境[4] 市场结构与估值分析 - 市场容量发生根本性变化 上市公司数量从2015年约2800家增至当前超5400家 总市值从约50万亿增至突破100万亿[7] - 万得全A市盈率-TTM为21倍 处于近十年83%分位数水平[9] - 股权风险溢价约为2.95% 处于历史64%分位点 显示市场尚未进入过度狂热阶段[9] 行业表现分化 - 结构性行情导致板块表现差异显著 31个申万一级行业中仅19个突破去年10月8日新高 占比刚过60%[14] - 行业涨幅分化极大 综合/通信/电子等行业涨幅超20% 食品饮料/煤炭等行业跌幅超20%[15] - 市场呈现板块轮动态势 银行板块近期休整 科创/芯片/光伏等前期滞涨板块开始表现[17] ETF投资价值 - ETF能有效解决"赚指数不赚钱"问题 通过跟踪指数确保在上涨行情中从不缺席[19] - ETF可避免非理性择时 通过一篮子成分股组合降低错失主线行情风险[20] - ETF简化投资决策 将复杂问题转化为对指数代表性和估值水平的判断[21] - ETF兼具投资载体和心理缓冲器功能 帮助投资者从容面对市场波动[22] ETF配置策略 - 建议采用改良版杠铃策略 进攻端聚焦成长动能 防御端坚守红利策略[24] - 宽基ETF中创业板指和创业板50具备估值优势 市盈率分位数处于历史中枢下方[24] - A500ETF因聚焦新质生产力 有望受益于充沛流动性[25] - 行业主题ETF可关注两条主线：硬科技成长（科创人工智能ETF/人工智能AIETF/5G通信ETF）和基本面稳健的轮动补涨机会（券商ETF/新能源车ETF）[28] - 防御性布局重点考虑自由现金流ETF与红利质量ETF 规避价值陷阱[28] 投资方法论 - 建议采用分步建仓策略 将资金分五份 先建底仓后再根据市场情况逐步加仓[30] - 对于滞涨持仓 若买入逻辑未变应保持淡定 等待资产价格向内在价值回归[30] - 可考虑将部分滞涨标的转换为宽基ETF 确保投资方向与市场同步[31] - 长期投资需把握四大关键要素：长期视角、资产配置、风险控制和情绪管理[32]

行业趋势 - 多家券商推出T0算法服务，将AI技术和量化交易能力嵌入App，赋能个人投资者并开辟新业绩增长点 [1] - 量化交易从机构专属向散户市场下沉，有望成为券商争夺客户的新标配工具 [1] - 目前已有天风证券、中泰证券等二十余家券商支持T0算法服务，多家券商正在筹备推出相关服务 [1] 业务驱动因素 - 证券交易佣金率下降导致券商经纪业务营收下滑，需要开拓新业务增长点 [2] - A股市场行情向好，用户交投活跃，T0服务可提升交易量及佣金收入、增强客户黏性 [2] - 金融科技发展降低券商技术成本，使专业化工具得以推广 [2] 产品特性 - T0算法是基于AI量化模型的自动化交易工具，依托客户持仓实时分析市场数据，捕捉日内价差执行低买高卖 [1] - 保持日终净持仓数量不变的同时降低持仓成本、增加投资收益 [1] - 适合有一定股票交易经验、风险承受能力及量化认知的中长期持仓投资者 [3] 市场影响 - 智能量化工具下沉散户市场，缩小个人与机构投资者的交易速度差距，提升市场公平性和流动性 [2] - 券商通过技术壁垒锁定客户，推动服务智能化转型 [2] 投资者适配性 - 东方证券等券商设置准入门槛，如开通前10个交易日账户资产日均不低于50万元，适用于C4及以上客户 [4] - 震荡市中T0算法收益较好，单边市可能收益不理想 [3]