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在行业板块方面，新能源汽车、半导体股涨幅居前，显示出市场对于科技行业的持续关注。医药医疗股也多数上涨，反映出市场对于医疗健康行业的长期看好。此外，固态电池板块爆发，多只股票涨停，成为市场的一大亮点。

1.招联首席研究员董希淼：内地和港澳地区金融市场、金融制度和金融产品差异较大。投资者应该更多了解跨境金融市场制度和产品的不同，比如香港地区股市没有涨跌幅限制，股票、基金等产品波动往往较大。投资者需要在了解的基础上根据自己的投资能力、投资需求和风险偏好，通过“跨境理财通”等进行理性投资。

2.此外，另一个指标是投机性的股票表现不佳，但蓝筹股仍在继续上涨。1929年和2000年股市泡沫前曾经发生过，而现在正在发生同样的事。出现这种现象的一个合理解释，是经验丰富的投资人知道市场价格过高，但出于各种原因，他们必须继续在悬崖边上蹦哒，并假装若无其事。

3.和大多数外国都倾向于直接货币地位。但这种利差在2005年变成了负数。因此，我们寻找其他途径来获得外汇风险敞口，比如持有外国股票或在国外有较大收益的股票。我们应该强调，汇率因素在我们选择股票时并不占主导地位，它只是众多考虑因素之一。

4.银河证券账户入市十年历年收益率1.前三年是初次入市2.空的两年是离开股票入场基金的两年3.中间爆表的三年是深度参与可转债打新的三年4.2022年是再次入股市的一年5.2023年之后开始投资可转债

5.机器学习模型已经被证明在股票价格预测任务中表现出了优越的性能。给定股票的历史数据（如开盘收盘价格，最高最低价格等），时序模型通过优化预测值和真实值之间的损失进行训练。然而，金融数据存在稀缺性这一固有挑战，具体表现为低信噪比和数据同质性。这会给股票价格的准确预测带来重大障碍。

但考虑到这套框架在因子单元生成阶段使用的是RNN和ResNet模型，该模型只能学习个股自身历史序列的信息而忽略了股票之间的交互关系，而A股市场相似股票存在着一定程度的同涨同跌的同步效应，因此捕捉股票间交互作用显得尤为重要。为了克服RNN的这种缺陷，本文提出了一个RNN中嵌入自适应图的网络结构（称之为自适应时空图循环神经网络&ASTGNN）来进行因子挖掘任务。相较于RNN模型和传统的图模型，该网络结构优势主要在于：

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汪立指出，过往市场对股票盈利增长的预测具有较强的信心，但在当下经济增长不确定性提升的背景下，越来越多的资金抛弃长期的成长，而选择短期稳定的高股息方向。在宏观策强化市场对降息的预期，以及银行存款利率持续调低等诸多因素推动下，高分红板块的投资性价比有所提升。