大消費走弱，智能制造領漲！北向資金凈流出，該怎么辦？:焦點熱門

【盤面分析】

(資料圖片僅供參考)

市場再度鴿派解讀歐央行和英央行加息，拉加德鷹派講話未扭轉市場的加息周期快結束預期，美股納指創兩月最大漲幅，距牛市一步之遙。歐洲股市中的德國與法國股市距離歷史新高也是近在咫尺，外盤開始進入到了技術性牛市。對于A股而言，目前市場的性質仍是“修復”為主，重點注意外盤的動向，以及北向資金的走勢，在一定程度上會直接左右內盤的變盤效應，港股恒生指數近期與A股出現同漲同跌的態勢。

騎?？葱馨l現數據要素流通是培育數據要素市場的基本前提，數據要素流通的市場劃分為數據權利、登記、定價、交易、監管五個環節。根據國家工信安全中心數據，2021年中國數據要素市場規模約為815億元，預計“十四五”期間市場規模復合增速將超過25%（2021-2025 年）。從節后的政策面導向，以及會議重點提到的方向來看，智能制造、數據流、公共數據等關鍵詞被頻繁提到，牛哥認為這是對經濟會議的“提前量”，同時也是全年市場發展的一個投資方向。

三大指數集體低開，港股恒生指數開盤跌逾1%，兩市個股跌多漲少，超3000只個股開盤下跌，題材板塊方面成飛概念、CHATGPT、WEB3等板塊表現較強，釀酒、旅游、酒店餐飲等板塊表現較差。ChatGPT概念再度拉升，漢王科技5連板，云從科技、神思電子等多股跟漲，連板股帶動了板塊的熱門效應發酵，出現資金參與度提升，軟件、機器人等板塊也有所表現，目前來看智能制造是本周最為強勢的板塊，沒有之一。白酒股震蕩走弱，瀘州老窖、酒鬼酒跌超4%，山西汾酒、五糧液等紛紛下跌，節后白酒板塊可謂是漲一天跌一天的節奏，周五的盤面開盤后表現較弱，大盤直接來到了10日線尋求支撐，北向資金也從大幅度凈流入變成了凈流出的態勢，近期盤面多空轉換非?？?。

光伏板塊震蕩走低，福斯特、億晶光電等多股跌超5%，新能源板塊出現集體調整的態勢，這也導致了中小創個股紛紛回調，兩市超4000只個股下跌，這也是近期以來少見的普跌行情，不過又讓人有一絲“熟悉的味道”。鄉村振興概念走強，數字鄉村方向領漲，中農聯合、達華智能、廣西廣電等多股漲停，智慧農業、天鵝股份等紛紛走高，農業農村部與浙江省人民政府近日簽署共建數字鄉村引領區合作備忘錄，支持浙江建設數字鄉村引領區。成飛概念股震蕩拉升，成飛集成反包漲停，盛幫股份、利君股份等紛紛跟漲，中國航天科工作報告，圍繞年度總體要求和奮斗目標，2023年全力抓好九個方面重點工作，其中提出：開展新一輪國企改革深化提升行動、全力抓好資源優化調整。

東數西算概念股異動拉升，榮聯科技漲停，佳力圖、首都在線等多股紛紛跟漲，市場資金還是圍繞科技股進行發酵，這也是周五表現最強的板塊。汽車零部件板塊震蕩走低，一體化壓鑄方向領跌，光洋股份跌停，嶸泰股份、繼峰股份等多股跌超5%，指數持續回落沒有明顯的企穩反彈，這也導致了近期熱門股出現明顯的回調，北向資金開始加大資金凈流出。消費電子板塊拉升反彈，恒銘達、卓翼科技拉升漲停，歌爾股份、漫步者等多股紛紛拉升，牛哥發現拉升個股主要是與蘋果概念有關，近期美股蘋果不斷創出新高，有一定的帶動作用，不過國內大廠“砍單”能否改變困局，這才是公司能否持續走高的關鍵。

大盤：

創業板：

【大盤預判】

上證指數周五低開低走，金融股和藍籌股持續走低，對盤面造成了較大的影響。午后指數有所止跌反彈，但是反彈力度太弱，并且北向資金持續凈流出，對市場情緒刺激明顯。大盤一度跌破5日線和10日線，補掉了下方的第一個缺口，如果下周初不能有所反彈，這里可能會跌到年線附近。接下來注意大盤能否在3250點之上穩住。

創業板指數周五出現放量下跌的走勢，除了智能制造等科技股有所拉升，熱門板塊全面回調，賺錢效應明顯回落。指數回落到年線附近有一定的支撐，只不過反彈力度可謂是杯水車薪，整體來看未能持續走高，這里要小心近期的強勢股出現回調走勢。接下來注意創業板指數能否在2550點之上穩住。

【淘金計劃】

從A股市場的整體走勢來看，正如牛哥之前所說的：“在指數連續加速后，要注意指數可能會出現回調走勢?！睆墓澓蟮氖袌鲎邉輥砜?，北向資金的資金凈流入與指數的上攻相輔相成，隨著北向資金的凈流入減少，乃至周五的凈流出增大，這也表明市場風向發生了變化，投資者要注意后市的變化。

隨著歐美股市進一步走高，離牛市高點只有一步之遙，A股還是跟風的態勢，這個位置可以重點關注外盤的變化，以及北向資金在下周能否進一步的凈流入，這也是A股能否繼續創出新高行情的關鍵。

題材板塊中的人chatgpt、WEB3、供銷社等概念是資金凈流入的主要參與對象，POE膠膜、電氣設備、有色等概念資金凈流出相對較大。騎?？葱馨l現近期隨著人工智能的火爆，算力市場再度受到關注。據《中國算力網絡全景洞察白皮書》，算力是數字化時代的基礎設施，也是推動數字經濟向前發展的核心動能。需求側科技進步與產業數字化、供給側算力技術迭代共同驅動算力發展。

AIGC等應用的普及將帶來巨大的算力市場，此前用于AI訓練的算力增長符合摩爾定律，大約每20個月翻一番；隨后深度學習的出現加速了性能的擴展，用于AI訓練的算力大約每6個月翻一番；而目前大規模模型出現，其訓練算力是原來的10到100倍。

下游應用場景的拓展與大模型的快速發展也將有力地推動行業上游發展，無論是算力還是數據標注的需求都將大幅增加。ChatGPT在參數規模上已經達到了千億級別，對于AI大模型而言，不論是訓練還是推理，對于算力等基礎設施都有著極大的需求。

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關鍵詞： 該怎么辦 資金凈流出