市场永远是最好的老师。去年9月24日，一揽子金融政策落地实施😀，开启了A股市场的新篇章。一年来，上证指数两度站上3800点😘整数关口。 截至9月18日，在这场波澜壮阔的行情中，已🙄有429只偏股混合型基金、112只普通股票型基金的区间业绩超🙌过100%。那么，基金经理们在此过程中又有哪些领悟与进化？ 🤯 投资价值的再发现 自去年“9·24”科技成长股崛😴起之前，A股市场缺乏清晰且持续的投资主线。由于经济预期偏弱，🎉与宏观经济关联紧密的传统周期板块、泛消费板块表现相对平淡。 🥳 在不确定性较高的时期，寻求稳定性和安全边际是当时许多资😍金的首要考虑。高股息板块依然是资金扎堆的方向。 “在过😆去两年高分红板块表现强势的行情中，我参与较少。这主要源于两点😊：长期深耕成长股，对高分红股票的商业模式和研究框架相对不熟悉🤩。还有就是，2017年以来，高分红板块行情持续性不强，且其业🥳绩增长和弹性不符合我的成长投资审美。这也导致了在那期间我管理🙌的产品表现得不是太好。”一位偏爱于成长股投资的公募基金经理向😁《每日经济新闻》记者表示。 事实上，过去一年，市场风格😡在高股息的大盘价值股和AI、新质生产力等主题成长股之间快速轮🔥动。 经过学习与反思后，前述公募基金经理的投资框架也出😆现了一些调整。 “过去我的投资风格，侧重于寻找拥有宽阔😴护城河的好公司，并进行长期持有。这样我的持仓也就偏好核心资产😆，所以在2021年之前的业绩还是可以的。但是这套方法在202👍2年以后的熊市中就显然不契合市场。”前述公募基金经理表示。 😆 对过往投资深刻总结和思考后，该公募基金经理意识到对于处😢于爆发期的行业，可以适度放宽对公司长期护城河的苛刻要求。在行😴业量价齐升的黄金阶段，即使那些壁垒没有那么高的公司，其股价弹🤗性可能远超预期。“ 而这一发现，也让该基金经理对价值的🤗理解变得更加务实和多元化。在A股市场，价值并不仅限于稳定的现😁金流和低估值，行业景气度带来的爆发性增长本身就是一种极具吸引😴力的价值形态。简而言之，就是更积极地评估行业的爆发性，并在此😢背景下，动态评估公司的短期吸引力，而非仅仅静态地审视其长期壁😆垒。这种理解更贴近A股的市场特性，也让其投资框架更具实战性。🙄 据了解，该基金经理也将这种总结运用到了今年的投资中，😎比如PCB（印制电路板）板块。受益于AI算力基建和汽车电子等😎下游需求的爆发，2025年以来，A股的PCB板块整体表现非常⭐强劲，可以说是市场上一大亮点。 量化私募：多元策略应对😜波动 相比之下，2025年以来，量化私募基金一度迎来的🌟是高光时刻。 北京某量化私募基金人士表示：“自去年9 😀· 24行情以来，A股市场整体呈现震荡上行态势。回顾近一年的😆市场情况，有三大关键节点。” 在他看来，首先就是202👍4年9月24日，国家释放政策利好，市场情绪快速提振。截至当月👍底，各大指数上涨约20%。2024年国庆假期后，A股延续高开💯态势，但随后一周回吐了一半左右的涨幅，市场进入宽幅震荡。 🙄 进入2025年，A股市场迎来春季行情，超过40个交易日指😢数涨幅都较为亮眼，叠加日均过1.5万亿的成交量，量化指增策略⭐迎来α与β双击时刻，业绩持续创新高。 第二个阶段则是，😅2025年4月初，市场经历外部扰动后，市场情绪触及冰点。此后❤️，政策持续发力推动修复，市场信心稳步回升，至8月5日，两融余😢额时隔10年再度突破2万亿元。 “在这期间，得益于政策🌟组合拳的呵护，A股市场又开启了一轮持续上涨行情，市场日均成交😘额基本稳定在万亿，充裕的流动性为市场提供了良好支撑，量化策略🤗也获得了较好的超额收益。”该量化私募基金人士表示。 高🔥歌猛进的量化私募，8月的脚步也开始放缓。据私募排排网统计，8😉月实现正超额收益的指增策略私募产品占比不足两成。 前述😍量化私募人士也表示，2025年8月后，核心资产抱团上涨，市场🤯内部显著分化，呈现指数上涨但多数个股下跌的极端结构化行情，致😎使持仓分散的量化策略承压，超额出现短期回撤。 而据了解😂，和前述量化私募人士一样，多家百亿级私募正大力布局人工智能，😉探索多元化策略和资产，以提升组合稳健性，而这也是量化私募基金😅前进的方向。 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和😀讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内😎容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅🎉作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：news_center@👏staff.hexun.com 返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

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)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

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)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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