【盘面分析】

市场再度鸽派解读欧央行和英央行加息，拉加德鹰派讲话未扭转市场的加息周期快结束预期，美股纳指创两月最大涨幅，距牛市一步之遥。欧洲股市中的德国与法国股市距离历史新高也是近在咫尺，外盘开始进入到了技术性牛市。对于A股而言，目前市场的性质仍是“修复”为主，重点注意外盘的动向，以及北向资金的走势，在一定程度上会直接左右内盘的变盘效应，港股恒生指数近期与A股出现同涨同跌的态势。

骑牛看熊发现数据要素流通是培育数据要素市场的基本前提，数据要素流通的市场划分为数据权利、登记、定价、交易、监管五个环节。根据国家工信安全中心数据，2021年中国数据要素市场规模约为815亿元，预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%（2021-2025 年）。从节后的政策面导向，以及会议重点提到的方向来看，智能制造、数据流、公共数据等关键词被频繁提到，牛哥认为这是对经济会议的“提前量”，同时也是全年市场发展的一个投资方向。

三大指数集体低开，港股恒生指数开盘跌逾1%，两市个股跌多涨少，超3000只个股开盘下跌，题材板块方面成飞概念、CHATGPT、WEB3等板块表现较强，酿酒、旅游、酒店餐饮等板块表现较差。ChatGPT概念再度拉升，汉王科技5连板，云从科技、神思电子等多股跟涨，连板股带动了板块的热门效应发酵，出现资金参与度提升，软件、机器人等板块也有所表现，目前来看智能制造是本周最为强势的板块，没有之一。白酒股震荡走弱，泸州老窖、酒鬼酒跌超4%，山西汾酒、五粮液等纷纷下跌，节后白酒板块可谓是涨一天跌一天的节奏，周五的盘面开盘后表现较弱，大盘直接来到了10日线寻求支撑，北向资金也从大幅度净流入变成了净流出的态势，近期盘面多空转换非常快。

光伏板块震荡走低，福斯特、亿晶光电等多股跌超5%，新能源板块出现集体调整的态势，这也导致了中小创个股纷纷回调，两市超4000只个股下跌，这也是近期以来少见的普跌行情，不过又让人有一丝“熟悉的味道”。乡村振兴概念走强，数字乡村方向领涨，中农联合、达华智能、广西广电等多股涨停，智慧农业、天鹅股份等纷纷走高，农业农村部与浙江省人民政府近日签署共建数字乡村引领区合作备忘录，支持浙江建设数字乡村引领区。成飞概念股震荡拉升，成飞集成反包涨停，盛帮股份、利君股份等纷纷跟涨，中国航天科工作报告，围绕年度总体要求和奋斗目标，2023年全力抓好九个方面重点工作，其中提出：开展新一轮国企改革深化提升行动、全力抓好资源优化调整。

东数西算概念股异动拉升，荣联科技涨停，佳力图、首都在线等多股纷纷跟涨，市场资金还是围绕科技股进行发酵，这也是周五表现最强的板块。汽车零部件板块震荡走低，一体化压铸方向领跌，光洋股份跌停，嵘泰股份、继峰股份等多股跌超5%，指数持续回落没有明显的企稳反弹，这也导致了近期热门股出现明显的回调，北向资金开始加大资金净流出。消费电子板块拉升反弹，恒铭达、卓翼科技拉升涨停，歌尔股份、漫步者等多股纷纷拉升，牛哥发现拉升个股主要是与苹果概念有关，近期美股苹果不断创出新高，有一定的带动作用，不过国内大厂“砍单”能否改变困局，这才是公司能否持续走高的关键。

大盘：

创业板：

【大盘预判】

上证指数周五低开低走，金融股和蓝筹股持续走低，对盘面造成了较大的影响。午后指数有所止跌反弹，但是反弹力度太弱，并且北向资金持续净流出，对市场情绪刺激明显。大盘一度跌破5日线和10日线，补掉了下方的第一个缺口，如果下周初不能有所反弹，这里可能会跌到年线附近。接下来注意大盘能否在3250点之上稳住。

创业板指数周五出现放量下跌的走势，除了智能制造等科技股有所拉升，热门板块全面回调，赚钱效应明显回落。指数回落到年线附近有一定的支撑，只不过反弹力度可谓是杯水车薪，整体来看未能持续走高，这里要小心近期的强势股出现回调走势。接下来注意创业板指数能否在2550点之上稳住。

【淘金计划】

从A股市场的整体走势来看，正如牛哥之前所说的：“在指数连续加速后，要注意指数可能会出现回调走势。”从节后的市场走势来看，北向资金的资金净流入与指数的上攻相辅相成，随着北向资金的净流入减少，乃至周五的净流出增大，这也表明市场风向发生了变化，投资者要注意后市的变化。

随着欧美股市进一步走高，离牛市高点只有一步之遥，A股还是跟风的态势，这个位置可以重点关注外盘的变化，以及北向资金在下周能否进一步的净流入，这也是A股能否继续创出新高行情的关键。

题材板块中的人chatgpt、WEB3、供销社等概念是资金净流入的主要参与对象，POE胶膜、电气设备、有色等概念资金净流出相对较大。骑牛看熊发现近期随着人工智能的火爆，算力市场再度受到关注。据《中国算力网络全景洞察白皮书》，算力是数字化时代的基础设施，也是推动数字经济向前发展的核心动能。需求侧科技进步与产业数字化、供给侧算力技术迭代共同驱动算力发展。

AIGC等应用的普及将带来巨大的算力市场，此前用于AI训练的算力增长符合摩尔定律，大约每20个月翻一番；随后深度学习的出现加速了性能的扩展，用于AI训练的算力大约每6个月翻一番；而目前大规模模型出现，其训练算力是原来的10到100倍。

下游应用场景的拓展与大模型的快速发展也将有力地推动行业上游发展，无论是算力还是数据标注的需求都将大幅增加。ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对于AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力等基础设施都有着极大的需求。

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