“吃瓜吃到自己买的基金身上。” 近期，港股创新药企业药🤗捷安康股价出现大幅波动，引发市场广泛关注，而由于药捷安康被“😀悄然”纳入了包括国证港股通创新药指数在内的多只指数，导致相关😍ETF被动买入，更是引发了众多投资者在社交平台上声讨。 😴 这一极端个案不仅让众多基民“踩雷”，更将指数编制规则的潜在🤯漏洞与ETF规模扩张带来的“双刃剑”效应，再次推至聚光灯下。🔥 ETF“踩雷”药捷安康 公开资料显示，药捷安康😍于2025年6月23日在港股上市，是一家以临床需求为导向、处💯于注册临床阶段的生物制药公司，专注于发现及开发肿瘤、炎症及心🤔脏代谢疾病小分子创新疗法。 上市近三个月以来，药捷安康⭐的股价一直处于小幅上涨的态势，直到9月8日被纳入港股通，同时🤯被纳入恒生综合指数、恒生综合中小型股指数、恒生医疗保健指数、💯恒生创新药指数等9只恒生系列指数，短期内形成集中买盘，开启了😀“狂飙”模式。 Wind数据显示，自9月8日药捷安康被😍调入港股通标的以来，南向资金持续加码，截至9月15日净买入3🚀06.25万股，公司股价在9月12日上涨77.09%，9月1😂5日更是大涨115.58%，令人咋舌。 但到了9月16🙄日，药捷安康突然上演高台跳水，其股价虽然早盘一度大涨63%，😢但下午便断崖下跌，截至收盘下跌53.73%，股价从679.5🤩港元/股掉落至192港元/股，堪比“过山车”。 这一巨😊幅波动引起了众多投资者关注，于是，有投资者发现，自9月15日😘起，药捷安康“悄然”出现在了多只跟踪国证港股创新药指数的ET😘F的申赎清单中。 这主要是因为9月15日，国证港股通创😅新药指数实施了季度定期调整，药捷安康被纳入成份股。以同类产品😴中最大的港股通创新药ETF为例，9月15日，该ETF买入药捷🌟安康300万股，按前一个交易日收盘价计算对应金额约5.78亿🚀港元，占基金净值比约2.62%。国证指数公司信息显示，全市场😅共有5只ETF跟踪国证港股通创新药指数，合计规模约359.6😉3亿元，以2.62%占比来计算，ETF被动买入金额约9.4亿🙄元。 但在刚刚纳入指数成份股，药捷安康便遭遇巨幅回调，🤯不少投资者感叹“躺着也中枪”。 9月17日，药捷安康股💯价有所回升，截至收盘上涨8.96%，但距离最高点仍然有近70😆%的回调。 指数调整与编制方法存在漏洞 在“踩雷⭐”药捷安康的背后，此次国证港股通创新药指数的样本调整与编制方🙌法也备受争议。 首先，按照该指数的样本股调整规定，国证👍港股通创新药指数实施季度定期调整，于每年 3 月、6 月、9🙌 月和12 月的第二个星期五的下一个交易日实施，即9月15日🤩正式实施今年三季度的定期调整。 但对于此次调整，国证指🙄数公司并未提前发布公告，使得很多普通投资者不知道药捷安康已经🎉被纳入国证港股通创新药指数，且截至发稿前，国证指数中心官网上❤️的国证港股通创新药指数样本详情中，依然没有药捷安康的身影。 😴 展开全文 “很多投资者买ETF是因为其持仓透明，😀但指数公司和基金公司均未及时向公众投资者告知指数调整细节，一🔥定程度上损害了投资者的知情权。”有基金评价人士向券商中国记者👍表示。 其次，根据国证港股通创新药指数编制方案，该指数❤️的选样空间需要满足具备互联互通标的资格；公司近一年无重大违规🤗、财务报告无重大问题；公司最近一年经营无异常、无重大亏损；考😁察期内股价无异常波动等要求。选样方法分为两步，首先，剔除选样😢空间内最近一年日均成交金额低于1000万港元的股票；然后，对❤️选样空间剩余股票按照最近一年日均总市值从高到低排序，选取前 🙄50 只股票作为指数样本股，样本数量不足时按实际数量纳入。 😎 “这个指数的编制方法有一些漏洞，首先，药捷安康上市不足🌟3个月，其实并不完全满足上述要求中关于‘近一年日均成交金额’😢的要求；其次，这个指数的选样方法也相对简单，没有考虑流通股占🤩比等细节，而药捷安康恰恰是因为流通盘小、流动性不足引发股价大👍幅波动。”有基金评价人士向券商中国记者表示。 Wind😎数据显示，药捷安康总股本3.97亿股，IPO发售1528万股👏，其中979万股被基石投资者锁定，实际可交易股份仅549万股😴，占比1.38%。 被动资金频频显威 这并不是E👏TF影响个股波动的首例，随着ETF的规模突破5万亿大关，持股👏市值也超越主动基金，被动资金已经成为影响市场走向的一股强大力👏量。 特别是9月以来，众多指数集体迎来季度定期调整，E😍TF机制驱动下的被动买入卖出力量更是时常影响市场波动。 😎 比如，9月15日，科创50、科创芯片、科创AI、科创成长等🔥多只科创板指数也迎来季度调整。按照指数编制规则，单个成份股权😴重不得超过10%，而寒武纪在上述指数中的权重普遍超过指数规定😜的10%上限，带来大量被动资金随之调仓。 Wind数据😢显示，跟踪科创50的ETF规模约1740亿元，若要将寒武纪的👏权重从15.42%降至10%，将导致这些科创50ETF被动减🤯持寒武纪的股票约94亿元。如果再叠加科创芯片、科创AI、科创🌟成长等指数的调整，寒武纪的权重下调或将引起相关指数基金被动卖😜出寒武纪近200亿元的规模，占到寒武纪日成交额的六七成。 😢 “为了避免过度集中抛售，我们会在指数调整公告发布后就慢慢🎉调仓，但仍然难免会对股价造成影响。”上述基金经理表示。Win😁d数据显示，从8月29日指数调整公告发布，至9月15日正式调🤔整，寒武纪股价回调了9.31%。 瑞银中国非银金融研究💯团队表示，ETF规模扩张往往会增强市场的流动性，但随着ETF😢规模进一步增长，纳入和剔除成份股所带来的短期股价波动受被动资😆金进出的影响或将加剧。 华安证券金融工程团队也认为，E😁TF持有量更多的股票比其他类似的证券更具波动性，且ETF交易😎产生的波动性至少在短期内是一种不可分散的风险来源，因为指数化😅可能导致资产收益和流动性的更大协同变动。 责编：杨喻程🥳 排版：刘珺宇 校 对：赵燕 违法和不良信😴息举报电话：0755-83514034 邮箱：bwb@😜stcn.com返回搜狐，查看更多

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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多