多家知名私募旗下产品跌破净值预警线

近期市场连续调整，导致不少私募产品净值出现大幅回撤。市场连续的下跌，让主观策略和量化策略都有些崩溃。有消息称，近日多家知名私募旗下部分产品净值触及预警线，甚至还有明星私募旗下部分产品净值被腰斩，如集元资产任泽松旗下的代表产品，在10月的前两周累计跌幅超29%。

多家知名私募旗下产品跌破净值预警线

今日市场有消息称，多家知名私募旗下部分产品净值触及预警线，其中知名私募聚鸣投资旗下产品“发送净值预警通知”。

据私募排排网数据显示，截至10月20日，聚鸣投资旗下的聚鸣多策略7号的单位净值为0.8190元，今年以来亏损11.56%。该机构旗下还有多只产品已经跌破了传统的净值预警线0.8元，比如聚鸣新动力2号，截至10月20日的单位净值为0.7940元。聚鸣多策略8号P期的单位净值为0.7868元。

正圆投资旗下产品也出现了类似情况，据私募排排网的数据显示，正圆投资旗下的正圆长兴二十二号截止10月20日的单位净值为0.8150元，今年以来亏损18.50%，且该产品成立于今年2月21日，成立未满一年。对此正圆投资相关工作人员告诉记者，当下股市比较低迷，国家都在发布各项利好政策活跃资本市场，包括汇金这些资金都进场，这个艰难时刻我们要和衷共济，给投资人多一点信心，虽然短期有一定的净值回撤，不过坚定看好中国资本市场的发展。

不光是主观策略，近期量化指数增强策略产品回撤也不小。私募排排网数据显示，知名量化私募复胜资产旗下的复胜正能量三号E期，截至今年10月20日的单位净值为0.8224元，复胜正能量三号E期离传统的净值预警线0.8元只有一步之遥。另外复胜资产旗下的复胜正能量三号F期，截至今年10月20日的单位净值为0.7986元。

值得注意的是，明星基金经理任泽松旗下的代表产品近期表现颇为异常。据私募排排网数据显示，集元资产旗下的集元-祥瑞1号，截至10月20日的单位净值为0.7430元，今年以来亏损43.58%，从该产品的净值曲线来看，该产品从6月份开始就出现断崖式下跌。

今年9月28日，集元-祥瑞1号报送的净值数据为1.04元，但是在10月第一周，也就是10月13日报送的净值数据变成了0.8870元，净值回撤14.71%。到了10月20日，该产品净值再度暴跌，为0.7430元，净值回撤16.23%。也就是说，10月前两周，其累计亏损超过了29%。

据私募排排网数据显示，从集元-祥瑞1号的净值曲线来看，其历史高位出现在2021年9月10日，当时的收益最高达到了209.4%，但是之后该产品的净值便一路下跌，之后在底部区间横盘整理之后有所反弹。虽然前期有所大幅回撤，但是在今年6月21日，该产品还能保持有52.3%的收益实在难能可贵。

不过在今年6月21日反弹之后，该产品再度出现断崖式跳水，截至10月20日的最新单位净值为0.7430元，已经跌破传统的净值预警线。也就是说，任泽松旗下的代表产品，只用了不到5个月的时间。从今年6月21日的52.3%的收益，到10月20日的亏损25.7%。

资料显示，集元-祥瑞1号的基金经理是任泽松，在公募从业期间，任泽松所管理的产品曾拿过年度冠军，也曾因重仓“乐视网”被戏称为“创业板一哥”。从其投资风格来看，偏向集中投资，在今年前几个月里面，该产品也出现了不错的涨幅，因为抓住了上半年的人工智能行情。

阿牛智投：炒股亏损原因之四不看基本面

       近年来，炒小炒差之风盛行，给不少投资者形成了投资误区：炒股不需要看基本面，有资金炒作跟着吃肉就行了。事实是，很多想吃肉的股民，最终成为了主力铡刀下的韭菜，亏损是常见的事儿。

       阿牛智投通过用户调研发现不少新进入市场的普通投资者最容易忽视股票的基本面，看着股票拉高了就兴冲冲的冲进去，然后就成了山顶站岗的那个。没有基本面支撑的股票，即便短期炒高了，也不会持久。

       怎么看股票的基本面，对不少非专业投资者来说是个难题。去哪里看数据，该看什么数据，怎么看才有效？

股票五维评分图

来源：阿牛智投

       随着人工智能、大数据的发展，投资者已不需要自己费心费力去查找资料，市场上5000多只股票，靠人力去查也不现实。阿牛智投通过五维评分图，让投资者对一只股票五个重要方面的优劣一目了然。以上图为例，可以看出这只股票盈利能力较强、估值空间较好，但成长能力弱，主力控盘程度不高，波段操作收益不佳。对于这种股票，显然只能小仓位试水。即使操作不当亏损了，也亏不了很多。

55家基金公司自购加仓已超16亿！

       下半年以来，资管机构开启了一波密集自购潮，包括易方达、国泰、华夏、广发等在内的数十家机构纷纷出手自购旗下基金。据东方财富Choice数据，7月1日至10月22日，不足4个月的时间里共有55家基金公司出手自购，金额合计16.59亿元，自购类型以股票型和混合型基金为主。

       从自购金额来看，下半年自购金额最多的是长江证券（上海）资管，高达3.1亿元；其次是易方达基金，净申购约1.45亿元；国泰基金自购金额也已过亿，为1.06亿元。此外，华夏基金、交银施罗德基金、广发基金、天弘基金、财通证券资管等自购金额均超过5000万元。

　　依照过往经验，公募掀起“自购潮”，往往对应着市场压力与机遇并存的时期。基金管理人通过“真金白银”的投入，与持有人实现利益共绑，借此向投资者传递信心，也展示了管理人对未来资本市场走势的看好。

　　华夏基金基金经理许利明指出，自购基金有时先于市场底部购入，有时晚于市场底部购入。但把时间周期拉长一点来看，基金自购潮往往发生在市场下跌的情况下，通常出现在市场的阶段性低位，比如2022年3月、2020年2月和2018年12月。

来源：东方财富

“最良心商家”A股 双十一“骨折”季谁与争锋？

岁岁重阳，今又重阳。

A股韭菜分外慌。

4788家股票待涨。

所有行业板块全部收绿。

上证指数下跌1.47%，

中证500下跌2.46%，

科创50下跌2.51%，

北证50下跌2.77%

……

A股堪称最良心商家，

双十一打折季，货真价实，童叟无欺。

不少白马股价格已创三年新低。

没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会到来。

这是一个最坏的时代，也是一个最好的时代。

这是一个危机四伏的时代，也是一个机会孕育的时代。

机会怎么找？本领哪里学？

希望“与靠谱的人一起聊股票”的小伙伴看过来了！

10月23日，阿牛智投双十一元宝节正式开始，红包雨、大转盘、砸元宝等新奇玩法将给您带来别样乐趣，华为全家桶、金条、飞天茅台、海蓝之谜、阳澄湖大闸蟹礼券等多种好礼聚惠来袭，还有万元大奖等你接！

前三季度386家量化私募实现正收益 百亿元级机构表现亮眼

       近期，量化私募机构2023年前三季度业绩相继出炉。年内市场宽幅震荡，多数量化私募仍实现逆势上行，在超额收益和绝对收益上均表现亮眼。

　　私募排排网最新数据显示，截至9月末，今年前三季度有业绩更新的537家量化私募平均收益率为3.36%。其中，实现正收益的有386家，占比为71.88%。正收益私募中，前三季度收益率超20%的有22家，介于10%至20%的有55家，介于5%至10%的有116家。

　　分规模来看，百亿元级量化私募表现最为亮眼，今年前三季度收益率均值为5.75%，正收益机构数量占比超九成。而5亿元级以下的小规模私募业绩分化较大，整体表现相对落后。

　　私募排排网最新数据显示，百亿元级量化私募前三季度收益前十强均取得7%以上的收益。北京信弘天禾资产管理中心（有限合伙）（以下简称“信弘天禾”）、上海宽德私募基金管理中心（有限合伙）（以下简称“宽德私募”）、上海稳博投资管理有限公司（以下简称“稳博投资”）位居前三。其中，信弘天禾自今年8月份晋级百亿元级私募，并斩获该规模量化私募1月份至8月份收益冠军后，9月份继续领跑，今年前三季度收益率已达16.08%，领先优势扩大至近4个百分点。宽德私募、稳博投资分别以12.18%、11.47%的收益率紧随其后。

　　此外，上海衍复投资管理有限公司、因诺（上海）资产管理有限公司、茂源量化（海南）私募基金管理合伙企业（有限合伙）、北京乾象私募基金管理有限公司、海南世纪前沿私募基金管理有限公司、北京卓识私募基金管理有限公司和上海黑翼资产管理有限公司（以下简称“黑翼资产”）的收益率在百亿元级量化私募中位列前十强。

　　谈及多数量化私募表现亮眼的原因，稳博投资相关负责人对《证券日报》记者表示：“市场处于长期磨底阶段，充满不确定性，考验投资认知与心态稳定，量化模型的理性战胜了某些阶段的过度恐慌。主题轮换行情对行业研究能力提出更高要求，量化尤其指增策略均衡配置了各行业，把握到了不同行业的投资机会。”

　　“黑翼资产在策略层面持续研发、稳中求进，延续了过往稳健的业绩表现。整体而言，截至今年三季度末，黑翼资产的全线策略均实现了正收益。”黑翼资产相关负责人在接受《证券日报》记者采访时认为，近期利好政策频出，A股市场处于底部区域，对于投资者来说，可以重点关注量化选股、指数增强等股票策略。同时当前基差不断收敛，更是布局中性策略的好时点。

　　另据私募排排网最新数据显示，23家管理规模为50亿元至100亿元的量化私募，今年前三季度收益率均值为3.73%，正收益机构数量占比为82.61%。该规模的量化私募前三季度收益率前十强均取得5%以上的收益。42家管理规模为20亿元至50亿元的量化私募前三季度收益率均值为4.05%，正收益机构数量占比为85.71%。44家管理规模为10亿元至20亿元的量化私募前三季度收益率均值为5.42%，正收益机构数量占比为86.36%。60家管理规模为5亿元至10亿元的量化私募前三季度收益率均值为6.13%，正收益机构数量占比为88.33%。340家管理规模为5亿元以下的量化私募前三季度收益率均值为2.31%，正收益机构数量占比为62.65%。

　　展望四季度A股行情，黑翼资产创始人邹倚天对《证券日报》记者表示，随着利好政策组合拳的出台和稳增长政策持续加码，进一步活跃了资本市场，提振投资者信心，后续市场有望企稳上升，A股将具有更好的中长期投资价值。

来源：证券日报

人工智能时代，智能投顾和传统投资顾问，两者最大的差别在哪里？

智能投顾的理论依据是投资组合理论，其运用大数据和人工智能等科学技术。通过提供在线式的顾问服务向投资者提供专业化的理财方案。智能投顾是一种面向投资者，运用智能工具提供的投资顾问服务。

服务模式为根据投资者就自身情况对所提出一系列问题进行回答，随后依据回复情况生成相应的投资者类型，并综合匹配投资类型归属与投资组合，面向投资者提供关于投资标的选择及组合管理等的相关建议。在智能投顾服务过程中，人工介入的程度决定了其智能化服务的方式。

一、智能投顾服务

目前存在两种智能化服务模式：完全无人工介入模式和部分无人工介入模式。在完全无人工介入模式中，智能投顾投资服务仅提供自动化投顾工具，完全不涉及人工主观判断偏倚及人工澄清内容；在部分人工介入模式中，智能投顾服务使用智能化工具提供初步投资建议，随后提供部分人工服务，进一步获取投资者信息，并在修正初步投资建议后给出最终建议。

智能投顾服务通过在线提供客户信息自助录入，依据一定标准对客户进行智能精准细分画像，获得客户类型。对于合理情形下的智能投顾服务提供的自动化投资建议，如能够被投资者视同基于个人情况生成，均可能被认为投资顾问的智能化服务。

智能投顾服务运用决策树决策流程，基于智能算法逻辑生成组合投资建议，使用智能化工具实时收集市场变化。依据一定决策流程适时自动调整投资建议，并保持与投资者特征相匹配。

在运作方式上，智能投顾服务通过智能化分析，从资产库中选择合适的基础资产进行组合，减少传统模式下的人工主观干预，科学提供决策支持，合理压降服务成本，将传统模式下仅提供给极少数高净值客户的精英化服务转变为一种普惠式服务。将服务受众拓展为大众富裕客户群体，满足其投资服务需求，契合普惠金融发展战略目标。

二、传统投资顾问服务

传统投资顾问服务为向客户提供个性化的投资服务，需要使用一对一的人工服务，该服务模式需要消耗大量人工时间与精力。智能投顾服务的服务过程由系统自动完成，通过在线提供电子调查问卷，采取菜单式客户自助服务模式，由客户自行完成个人评估并提供投资基础信息，使用智能算法快速、客观的提供个性化的科学投资组合建议，从而合理有效降低服务管理成本。

传统投资顾问服务基于人工服务，其受限于固定的时间和空间，带来较长的服务时间以及非实时性的数据服务，客户体验较差。智能投顾服务运用大数据、智能算法以及电子化信息传输方式将服务流程进行科学简化，在营销方式、用户评估、资产配置建议提出、智能再平衡、信息沟通以及客户报告生成等方面实现全流程电子化、智能化，并利用众多平台向客户提供７*２４小时的投资顾问服务，有效提升客户体验。

依据客户资产规模进行分类，目前国内客户可以分为超高净值、高净值、中等净值以及低净值四类＝高净值、超高净值人群由于资产配置复杂度较大。需要更为人性化以及丰富多样的标的来满足其理财需求，这类需求的满足往往需要采用传统面对面的投资顾问模式。

低净值客户基于服务管理费用支出考量，通常以自主决策为主，往往不会主动寻求投顾服务。中等净值客户在我国具有较大的规模，其受限于传统投顾服务门槛，往往具有投资顾问的意愿，但无法寻找到合适的传统投顾服务，这类客户的投顾服务在国内市场中存在空白。传统投资顾问服务受限于资源的稀缺性，仅为少数超高和高净值客户服务，导致大众阶层所获得的理财投资顾问服务极其有限。

三、价值最大化

智能投顾由于服务方式的便捷性和低成本化，能够实现降低服务门槛，扩大受众群体，提升服务质量，将精英式服务扩展为长尾普惠式服务。智能投顾服务在基础资产的选择过程中，同样存在信号传递理论的应用。从智能投顾服务对于基础资产库的选择来看，基础资产提供者与智能投顾公司之间也存在着信息不对称。

基础资产提供者往往会通过盈利状况、盈利波动水平、管理者状况等信号向智能投顾传递投资价值信息，从而对基础资产库的选择倾向性产生影响。同时，智能投顾会依据一定标准对基础资产的信号进行甄别和筛选，从而实现投资价值的最大化。

1.金融环境

利益相关者之间通过相关制度的相互作用实现利益均衡，从而达到协调关系。从内因来看，开放式基金在初期，制度运行的阻力较小，利益相关者可以获得较大的收益，此时制度运行处于均衡状态。随着制度运行不断深入，利益相关者之间内部矛盾不断积累，因利益发生摩擦成为常态，带来基金投资者的不满积累，从而制度整体运行效能降低，交易成本提高，产生制度不协调。

从外因来看，伴随着金融环境的变化，基金行业外部环境也随之改变。由内外部影响因素可见，内部决定因素为利益相关者的利益冲突，外部决定因素通过内因对制度协调产生影响。

2.人工智能

当两个以上的相同厂商以不变的规模收益提供同质产品时，消费者的选择是优先购买价格较低的产品。这样的选择方式将会导致竞争厂商为获取较高的市场占有率而竞相降价。当价格下降到边际成本时，价格达到均衡，此时均衡点为伯川德均衡，两个企业利润为0，即出现厂商无利可图的情况。

我国智能投顾的发展受到人工智能技术推力和投资者日益高涨的财富管理需求拉力的双向牵引，呈现高速发展趋势。在客户群体的变迁、新数字技术的降临以及趋严的市场监管背景下，智能投顾的发展背景正面临重塑。传统线下投资顾问服务由于受制于资源，主要服务群体为超商净位客户，而智能投顾采取人工智能模式，能够有效降低服务门槛，其主要投资者为中高净值客户，代表为新兴中产阶级。

3.线上智能投顾

这类人群依赖手机为载体的数字化生活，乐于尝试新的财富管理模式，期望得到更透明、更自主的服务体验，也希望能够获得更经济、更个性化、更高效的财富服务。线上智能投顾借助大数据、人工智能等新兴技术的运作模式能够得到该类客户群体的青睐，有效提高了客户粘性。

随着居民增加的可投资资产的不断增加，面对面传统投资顾问形式己无法从时间和空间上满足投资者需求。在此背景下，基于移动互联、大数据、人工智能等新数字技术的智能投顾将财富管理与金融科技结合，为传统投资顾问服务进行科技赋能，从而提供契合投资者需求的服务。

伴随着大数据技术的快速发展和人工智能的深度应用，智能投顾行业的竞争格局呈现多元化发展趋势。发展模式倾向于面向投资者的智能化推荐及面向理财经理的辅助性决策模式，以传统金融机构、财经门户和发展相对稳定的互联网巨头为代表的成熟型智能投顾平台与以金融科技公司为代表的初创型智能投顾公司相继布局智能投顾业务发展版图。

四、传统金融机构

从智能投顾服务的市场竞争格局来看，基于传统金融机构、财经门户、金融科技公司以及互眹网巨头的智能投顾公司（平台）存在互补、竞争以及联合运营的模式。对于资源（数据、产品以及技术）的拥有程度呈现出不同的特征。

基于传统金融机构建立的智能投顾平台：核心优势在于其基于长期传统业务的经营沉淀获取大量用户数据。线下机构网点的现场核查能够使所获取的数据得到交叉验证，更好地识别投资者真实风险容忍度、收益偏好及其基础特征。

同时，传统金融机构持有多种金融牌照，极大地丰富智能投顾服务的可选择基础资产，通过借助互联网及人工智能技术实现客户线上投资顾问服务。

基于财经门户建立的智能投顾平台核心优势在于其长期运营中积累大量活跃核心投资分析人及专业机构，通过分析向投资者传递交易信息和资讯。利用专业性提升用户凝聚力，将金融产品的配置纳入门户财富管理范畴，借助己有金融牌照实现可选基础资产的组合配置。

结语

金融科技公司创立的智能投顾公司核心优势在于其拥有金融业技术解决方案，借助技术优势对财富管理市场进行渗透，基于互联网的海量交易大数据、云计算以及互联网化的获客和运营搭建基于客户群体的投资顾问服务。

基于互联网巨头违立的智能投顾平台核心优势在于其基于互联网业务发展积累了大量用户数据，拥有丰富的客户流量。同时，在技术创新和服务效率上占有绝对优势，能够提供较为成熟的技术服务，在客户数字化体验方面具有丰富的经验，以满足差异化智能投顾服务需求。

AI在金融领域的应用？如何利用AI将自己的想法体现出来？

人工智能（AI）在最近几年已经成为各个领域的热门话题，特别是在金融领域。在金融领域，人工智能的应用正在逐渐成为改变行业的关键，与此同时，不断涌现出新的商业模式和技术方案。本文将探讨人工智能在金融领域的应用，并分析其对金融行业的影响。

AI在金融领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

金融预测和投资决策：AI可以通过对大量历史数据的分析和模式识别，帮助预测金融市场的走势，辅助投资决策。它可以自动分析市场指标、经济数据和新闻事件等，并提供投资建议。基于历史数据的量化交易和基于自然语言处理的投资智能化。

风险管理：AI可以通过建立模型来评估金融风险，帮助银行和金融机构识别和管理潜在的风险。它能够分析大量数据，检测异常交易和欺诈行为，并提供实时监控和警报。人工智能技术可以实现数据的智能分析和模型训练，透过大数据的概述来预判市场和公司的走势，并发掘安全隐患。实现更高效的金融风险控制。

信用评估和借贷决策：AI可以利用大量的数据，包括个人信息、信用历史和社交媒体数据等，对个人或企业的信用进行评估，辅助借贷决策。帮助金融机构实现更加智能、个性化的客户服务，提升客户的满意度和忠诚度。实现更高效的金融运营管理。

自动化交易：AI技术可以通过自动执行交易策略、无人值守的交易和高频交易等方式，提高交易效率和执行速度。

如果你想将自己的想法体现出来，可以考虑以下方法利用AI：

数据分析和模型训练：收集相关金融数据，并利用AI技术进行数据分析和模型训练，以得出有关市场走势和投资机会的结论。

自然语言处理和情感分析：利用AI技术对金融新闻、评论和社交媒体数据进行自然语言处理和情感分析，以了解市场参与者的情绪和舆论，从而做出相应的投资决策。

交易系统开发：利用AI技术开发交易系统，根据你的想法和策略进行自动化交易。

个性化投资建议：利用AI技术对个人的投资偏好和目标进行分析，提供个性化的投资建议和组合配置。

请注意，AI技术在金融领域的应用需要慎重考虑风险管理和合规要求。在利用AI时，建议遵循相关法规和规定，并寻求专业意见。

总的来说，人工智能技术在金融领域的应用已经成为一种趋势和必然。虽然其应用面临着一些挑战和风险，但未来发展的前景非常广阔。金融机构需要积极应对挑战和风险，充分发挥人工智能技术的优势和潜力，为客户提供更加智能、高效、个性化的服务和产品，实现可持续发展和创新发展。

炒股如做人 成功离不开三大要素

       行情再好的时候，也有人亏钱；行情再差的时候，也有人赚钱。业绩很好的股票跌跌不休，连年亏损的股票却涨上了天。做股票要成功到底靠什么？

       阿牛智投创始人毛羽表示，一个人要成功，需要贵人相助、机遇降临、德才兼备。做股票如做人，要成功同样离不开三方面：跟随强势主力、抓住启动信号、基本面够好。

       贵人相助——跟随强势主力

       “与凤凰同飞，必是俊鸟；与虎狼同行，必是猛兽。”与谁同行，往往决定了你能飞多高、走多远。做股票，如果没有跟上强有力的主力机构，就难以成事。

 资金风格半年走势

来源：阿牛智投

       目前哪个主力更强呢？从资金风格来看，近半年来，游资主力最为强势，其次是北上资金，基金最为弱势。显然，最近买股票跟着游资走，胜算才会更大。

       机遇降临——抓住启动信号

       “机不可失，时不再来。”股票行情的启动就如人生机遇的到来，抓住了就会时来运转，没赶上就会后悔莫及。

 股票选时红箭头提示

来源：阿牛智投

       如何判断一只股票行情要反转启动了？阿牛智投大数据系统用红箭头做提示。红箭头，代表止跌或V型反转，一旦出现就是主力介入的信号，表明股票的机遇来了。

       德才兼备——基本面够好

       “德不配位，必有灾殃。”再多的贵人、再好的机遇，如果自己才能、德行与位置不匹配，也承接不住。即使暂时腾达了，由于缺乏支撑，往往飞得越高，跌得越惨。

股票五维评分图

来源：阿牛智投

       同理，基本面够好的股票才可以支撑股价坚挺地上涨，即使短期回调，也可以通过长线收获未来的成长。基本面不好的股票风险是最大的，炒作过后往往一地鸡毛，未能及时获利了结，就会被深套。

       什么样的基本面算好呢？阿牛智投大数据通过对股票的成长能力、估值空间等五大维度对每一只上市半年以上的股票进行评分。如图，即使是普通股民，也能通过评分对股票的优劣一目了然。长期的大数据表明，评分50到79分的公司，赢得了市场长期的青睐。这与学校里中等生容易出黑马是一样的道理。

上证龙头成了上证龙套？

       近年来，上证指数跌宕下行，其中的上证龙头指数更是领头下跌，大幅跑输本就羸弱的上证指数。上证龙头为何没有走出“飞龙在天”的气势，反而成了上证“龙套”？

上证龙头与上证指数3年走势对比

来源：点掌财经

       上证龙头指数于2010年2月9日发布，是上海证券交易所挑选市值规模大、营业收入与营业利润在各行业中处于领先地位的公司股票构成样本股。这些企业都是在行业中规模较大、市场占有率居前的重量级企业，其自身发展对全行业有重大影响，往往能引领全行业的发展方向和兴衰，所以被形象地称为龙头，大都具有典型的蓝筹特征。目前上证龙头含99家上市公司，总市值23.2万亿，风险回报率为-0.43。

上证龙头板块评分

来源：阿牛智投

       上证龙头为何走势这么差？阿牛智投大数据显示，上证龙头板块综合评分仅有40分，低于95%的板块。阿牛智投创始人毛羽表示，该评分是AI大数据通过分析基本面、市场情绪、市场行情等得出的结果。从基本面来看，尽管上证龙头的估值空间大，但成长能力弱；从投资收益来看，风险回报、波段操作、情绪选时三项评分都很低，意味着对应的长线、波段和短线三种操作方法带来的投资回报都不如人意。

 上证龙头主力控盘

来源：阿牛智投

       再来看上证龙头的主力控盘情况，如上图，基金和北上资金持仓在2021年达到顶峰，而后两者均持续减仓，上证龙头的股价也随之下跌。在当前缺乏增量资金、以存量博弈为主的市场环境下，上证龙头短期内很难重回巅峰了。

       龙头，听起来很强，实际上却未必“走牛”。随着人工智能时代的到来，AI技术在金融领域的应用也开始深入，通过大数据对每个板块、每家公司的客观评价，可以揭示股票、板块背后的基本面逻辑和投资方法，投资者不再为字面名称所误导。