今天小编分享的理财经验：A股涨势放缓，如何应对？券商聚焦算力等方向，欢迎阅读。
（一）重磅消息
据新华社消息，商务部部长王文涛 3 月 22 日会见美国苹果公司首席执行官库克。双方就苹果公司在华发展、中美经贸关系等议题进行了交流。
据商务部网站消息，3 月 23 日，王文涛会见韩国 SK 海力士首席执行官郭鲁正。双方就 SK 海力士在华发展及中韩半导体产业链供应链合作等议题进行了交流。同日，王文涛会见法国巴黎银行董事长乐明瀚，双方就法国巴黎银行在华发展，中法、中欧经贸关系等议题进行交流。
（二）券商最新研判
华宝证券：A 股涨势明显放缓，该如何应对？
2 月 6 日以来市场普涨反弹，在三大股指收复 1 月失地之后，大盘涨势放缓、行业轮动明显提速，反映出市场分歧加剧，这让部分投资者陷入了矛盾困境——加仓怕被套，不加怕踏空。如何看待本轮上涨的动能持续性，以及如何应对当前的行情？
来看前期支撑上涨的动能。在本轮反弹当中，流动性因素的贡献较为显著：首先是政策发力以及中央汇金等长期资金入市。2 月以来，监管释放了稳定资本市场的信号，中央汇金加大了入市力度，沪深 300ETF 成交显著放量，增量资金在千亿级别，市场风险偏好修复，也推动部分前期从股市撤离的资金回流。其次是美联储降息预期有所回升，叠加富时罗素提高 A 股纳入因子，部分北向资金回流。
回到未来行情展望，偏快速轮动的震荡行情中，投资者赚钱难度有所提升，若未选择到强势行业，则可能在震荡期间难以获得理想的收益。这类行情下，可以考虑通过灵活运用 " 网格交易 " 来增强投资收益，待新的方向或市场主线明确之后，再进行仓位及策略上的切换。网格交易策略的本质，是一种逻辑简单且有交易规则的高抛低吸交易方式。
那么，当前哪些行业适合做网格交易？根据华宝网格交易量化筛选，当前可以在消费、医药、新能源、汽车、电子、通信、计算机等行业中，选择行业 ETF 或个股进行网格交易。
国盛证券：整固行情持续，注意高低切换
沪指 3090 点附近抛压较大，叠加上方 3100 点整数关口，短期继续震荡整理的概率较大，下方支撑位 3030 点，第二支撑位 2980 点，在境外资金流出的情况下，内资积极护盘，若有回调，或是较好的加仓机会。指数或在有效整理后，完成突破走势。
资金方面，从公开市场来看，央行 3 月 21 日进行 20 亿元 7 天期逆回购操作，得標利率为 1.8%，与此前持平。同花顺 iFinD 数据显示，3 月 21 日有 30 亿元 7 天期逆回购到期，因此当日实现净回笼 10 亿元。
自 2 月以来，A 股经历了近 1 个半月的修复行情，交易活跃度逐步提升，在多路资金同步加仓 A 股的情况下，市场或具备一定的持续性。技术面看，沪指 3090 点附近抛压需要释放，短期防守位 3030 点，向上突破需成交量继续放大，回踩不破或是较好的加仓机会，活跃题材或继续围绕新质生产力、人工智能、低空经济等方面，短期关注碳纤维、AI+PC、消费电子、半导体等主线分支。
操作上，建议以逢低布局为主，注意高低切换。
（三）券商行业掘金
开源证券：大厂业绩远超预期，HBM 供不应求
从大厂业绩来看，根据美光科技发布最新财报，FY2024Q2 实现营收 58.24 亿美元（此前指引 51 亿 ~55 亿美元），同比 +58%、环比 +23%；净利润 4.76 亿美元，表现远超预期，实现强劲复苏。HBM 方面，美光 HBM3E 将供应 Nvidia H200 GPU，目前已实现量产，后续有望拉动公司毛利率水平，于 2024 年贡献数亿美元营收。目前来看，美光 2024 年 HBM 已经售罄，2025 年产能也已近乎分配完毕，产品供不应求。
据集邦咨询，截至 2024 年底，整体 DRAM 产业规划生产 HBMTSV 的产能约为 250K/m，占总 DRAM 产能约 14%，原厂持续加大投入，供给位元年增长率有望高达 260%。占比方面，HBM 需求持续旺盛，2024 年订单已基本被买家锁定，占 DRAM 总产值比重有望从 2023 年的 8.4% 提升至 2024 年的 20.1%，成长迅速。
据闪德资讯报道，随着库存调整和智能手机市场需求转好，三星西安 NAND 闪存厂稼动率正持续提升，目前已达 70%。与此同时，铠侠计划在 3 月内将 NAND 稼动率提升至 90%，大厂近期稼动率调升动作频繁，反应需求正逐步向好。
相关公司有望充分受益，受益标的包括：存储芯片方面，兆易创新、普冉股份、东芯股份、北京君正等；存储模组方面，江波龙、德明利、协创数据、佰维存储等；存储接口方面，澜起科技、聚辰股份等；存储封测及 HBM 产业链方面，长电科技、通富微电、华天科技、香农芯创等。
东方证券：Kimi 支持 200 万字上下文，AI 应用有望加速落地
3 月 18 日，月之暗面宣布旗下的智能助手 Kimi 的上下文长度突破到 200 万字。上下文技术是大语言模型能力的核心之一，它决定了模型对信息的理解深度和广度。支持更长的上下文长度能够让模型在处理大量信息时，保持较高的准确性，让模型的应用场景得到进一步拓宽，
随着大模型长文本技术不断深入，AI 应用落地的曙光初现。目前业界已经逐步形成共识，即使是千亿参数的大模型也无法完全避免幻觉和胡说八道的问题。相比于短文本，长文本可以通过提供更多上下文信息和细节信息，来辅助模型判断语义，进一步减少歧义，并且基于所提供事实基础上的归纳、推理也更加准确。随着 Kimi 率先在国内突破长文本技术，AI 相关的应用落地也有望进一步加速。
算力需求预计也会迎来提升。考虑到 Transformer 本身架构因素，上下文长度提升必然会带来算力消耗的提升，即使在业界不断优化的情况下，对于算力的需求仍会有较大程度的增长。
投资建议与投资标的，AI 应用方面，金山办公、新致軟體、科大讯飞、同花顺等公司；AI 算力方面，中科曙光、海光信息、寒武纪 -U、云赛智联、润泽科技等公司。
每日经济新闻
