今天小編分享的理财經驗：A股漲勢放緩，如何應對？券商聚焦算力等方向，歡迎閲讀。
（一）重磅消息
據新華社消息，商務部部長王文濤 3 月 22 日會見美國蘋果公司首席執行官庫克。雙方就蘋果公司在華發展、中美經貿關系等議題進行了交流。
據商務部網站消息，3 月 23 日，王文濤會見韓國 SK 海力士首席執行官郭魯正。雙方就 SK 海力士在華發展及中韓半導體產業鏈供應鏈合作等議題進行了交流。同日，王文濤會見法國巴黎銀行董事長樂明瀚，雙方就法國巴黎銀行在華發展，中法、中歐經貿關系等議題進行交流。
（二）券商最新研判
華寶證券：A 股漲勢明顯放緩，該如何應對？
2 月 6 日以來市場普漲反彈，在三大股指收復 1 月失地之後，大盤漲勢放緩、行業輪動明顯提速，反映出市場分歧加劇，這讓部分投資者陷入了矛盾困境——加倉怕被套，不加怕踏空。如何看待本輪上漲的動能持續性，以及如何應對當前的行情？
來看前期支撐上漲的動能。在本輪反彈當中，流動性因素的貢獻較為顯著：首先是政策發力以及中央匯金等長期資金入市。2 月以來，監管釋放了穩定資本市場的信号，中央匯金加大了入市力度，滬深 300ETF 成交顯著放量，增量資金在千億級别，市場風險偏好修復，也推動部分前期從股市撤離的資金回流。其次是美聯儲降息預期有所回升，疊加富時羅素提高 A 股納入因子，部分北向資金回流。
回到未來行情展望，偏快速輪動的震蕩行情中，投資者賺錢難度有所提升，若未選擇到強勢行業，則可能在震蕩期間難以獲得理想的收益。這類行情下，可以考慮通過靈活運用 " 網格交易 " 來增強投資收益，待新的方向或市場主線明确之後，再進行倉位及策略上的切換。網格交易策略的本質，是一種邏輯簡單且有交易規則的高抛低吸交易方式。
那麼，當前哪些行業适合做網格交易？根據華寶網格交易量化篩選，當前可以在消費、醫藥、新能源、汽車、電子、通信、計算機等行業中，選擇行業 ETF 或個股進行網格交易。
國盛證券：整固行情持續，注意高低切換
滬指 3090 點附近抛壓較大，疊加上方 3100 點整數關口，短期繼續震蕩整理的概率較大，下方支撐位 3030 點，第二支撐位 2980 點，在境外資金流出的情況下，内資積極護盤，若有回調，或是較好的加倉機會。指數或在有效整理後，完成突破走勢。
資金方面，從公開市場來看，央行 3 月 21 日進行 20 億元 7 天期逆回購操作，得標利率為 1.8%，與此前持平。同花順 iFinD 數據顯示，3 月 21 日有 30 億元 7 天期逆回購到期，因此當日實現淨回籠 10 億元。
自 2 月以來，A 股經歷了近 1 個半月的修復行情，交易活躍度逐步提升，在多路資金同步加倉 A 股的情況下，市場或具備一定的持續性。技術面看，滬指 3090 點附近抛壓需要釋放，短期防守位 3030 點，向上突破需成交量繼續放大，回踩不破或是較好的加倉機會，活躍題材或繼續圍繞新質生產力、人工智能、低空經濟等方面，短期關注碳纖維、AI+PC、消費電子、半導體等主線分支。
操作上，建議以逢低布局為主，注意高低切換。
（三）券商行業掘金
開源證券：大廠業績遠超預期，HBM 供不應求
從大廠業績來看，根據美光科技發布最新财報，FY2024Q2 實現營收 58.24 億美元（此前指引 51 億 ~55 億美元），同比 +58%、環比 +23%；淨利潤 4.76 億美元，表現遠超預期，實現強勁復蘇。HBM 方面，美光 HBM3E 将供應 Nvidia H200 GPU，目前已實現量產，後續有望拉動公司毛利率水平，于 2024 年貢獻數億美元營收。目前來看，美光 2024 年 HBM 已經售罄，2025 年產能也已近乎分配完畢，產品供不應求。
據集邦咨詢，截至 2024 年底，整體 DRAM 產業規劃生產 HBMTSV 的產能約為 250K/m，占總 DRAM 產能約 14%，原廠持續加大投入，供給位元年增長率有望高達 260%。占比方面，HBM 需求持續旺盛，2024 年訂單已基本被買家鎖定，占 DRAM 總產值比重有望從 2023 年的 8.4% 提升至 2024 年的 20.1%，成長迅速。
據閃德資訊報道，随着庫存調整和智能手機市場需求轉好，三星西安 NAND 閃存廠稼動率正持續提升，目前已達 70%。與此同時，铠俠計劃在 3 月内将 NAND 稼動率提升至 90%，大廠近期稼動率調升動作頻繁，反應需求正逐步向好。
相關公司有望充分受益，受益标的包括：存儲芯片方面，兆易創新、普冉股份、東芯股份、北京君正等；存儲模組方面，江波龍、德明利、協創數據、佰維存儲等；存儲接口方面，瀾起科技、聚辰股份等；存儲封測及 HBM 產業鏈方面，長電科技、通富微電、華天科技、香農芯創等。
東方證券：Kimi 支持 200 萬字上下文，AI 應用有望加速落地
3 月 18 日，月之暗面宣布旗下的智能助手 Kimi 的上下文長度突破到 200 萬字。上下文技術是大語言模型能力的核心之一，它決定了模型對信息的理解深度和廣度。支持更長的上下文長度能夠讓模型在處理大量信息時，保持較高的準确性，讓模型的應用場景得到進一步拓寬，
随着大模型長文本技術不斷深入，AI 應用落地的曙光初現。目前業界已經逐步形成共識，即使是千億參數的大模型也無法完全避免幻覺和胡説八道的問題。相比于短文本，長文本可以通過提供更多上下文信息和細節信息，來輔助模型判斷語義，進一步減少歧義，并且基于所提供事實基礎上的歸納、推理也更加準确。随着 Kimi 率先在國内突破長文本技術，AI 相關的應用落地也有望進一步加速。
算力需求預計也會迎來提升。考慮到 Transformer 本身架構因素，上下文長度提升必然會帶來算力消耗的提升，即使在業界不斷優化的情況下，對于算力的需求仍會有較大程度的增長。
投資建議與投資标的，AI 應用方面，金山辦公、新致軟體、科大訊飛、同花順等公司；AI 算力方面，中科曙光、海光信息、寒武紀 -U、雲賽智聯、潤澤科技等公司。
每日經濟新聞
