一、市场回顾 9月市场整体高位震荡，结构分化明显，和科创板涨幅明显并创出本轮行情新高，其他主要指数以震荡为主。受产业因素催化的电力设备、电子、传媒等科技成长类行业以及受益于美联储降息的等行业表现较好，军工、金融、消费等行业表现相对较弱。 二、市场展望： 经济指标向下，市场分化加剧 8月投资、消费、生产等经济数据普遍延续放缓趋势并弱于市场预期，显示经济压力趋于增加。投资端固定资产投资当月增速连续两个月转负且降幅扩大，主要受地产、制造业、基建投资增速下滑的共同影响；需求端社会消费品零售总额增速放缓，“以旧换新”政策效果边际弱化；生产端工业增加值和服务业生产指数均维持5%以上增长，增速环比放缓，是经济增长的重要支撑。在经济下行压力增大的背景下，市场结构明显分化，受益于市场风险偏好保持高位和产业催化不断增加，科技成长板块维持强势，但交易拥挤度偏高；顺周期类资产偏弱，反内卷政策效果尚待观察，基本面和价格预期未显著改善。 反内卷继续深入，短期影响经济增长，长期重塑供求关系 近期《求是》发表习近平总书记重要文章《纵深推进全国统一大市场建设》，其中“六个着力”首位就是“着力整治企业低价无序竞争乱象”，持续强化反内卷政策导向。三季度以来制造业投资增速的快速转负是反内卷的阶段性体现，在高质量发展的思路下，政策通过规范地方政府行为并提升行业门槛的方式来带动供给端出清，会抑制企业的低效投资并减少一部分需求，短期存在一定的收缩效应并导致经济压力增大，但未来价格回升的基础会更加牢固，这可能是走出通缩必要历程。随着供给增速的回落，配合政策对需求侧的提振，中长期看供大于求的格局将会扭转。 估值驱动是股市过去一年上涨的主导力量，后续关注盈利变化 过去一年，在政策持续护航和流动性宽松的驱动下，A股市场经历了从估值修复到扩张的过程，主要指数的市盈率水平回升至近年来高位，万得全A的风险溢价率从去年9月的历史高位回归均值附近，而截至上半年A股整体业绩增速仍处于低位，估值抬升贡献了A股的主要涨幅。当前市场估值水平仍处于合理区间，流动性带来的上涨动能仍在，但估值与基本面预期的持续背离将导致长期风险逐步积累。后续需要关注企业盈利的改善情况，考虑到反内卷政策持续深化和逐步起效，未来基本面对市场的驱动将会增强，盈利预期的好转将进一步打开市场上行的空间。 三、投资策略 重点关注五条主线 从股债收益比、A股总市值/GDP、A股总市值/居民存款等指标看，市场相对历史水平仍有上行空间，居民超额储蓄的多元化配置在逐步展开，美联储降息周期开启有望带动全球资金再平衡，国内市场将持续受益于大类资产配置的迁移。 在政策持续护航下，市场信心不断积累，驱动股市资产重估。市场各类别都已经具备或即将出现较强驱动，有的具备明确的产业趋势，有的存在较大供需错配。方向上我们重点关注五条主线，供给面突出的服务消费、供给突破的医药、处于爆发初期的人工智能、受益于美联储降息的周期龙头、业绩弹性突出的消费品。 【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

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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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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多