资金周报:6个行业受青睐,主力资金净流入

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2025月07月11日

(原标题:资金周报:6个行业受青睐,主力资金净流入)

资金周报:6个行业受青睐,主力资金净流入
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沪指本周上涨1.09%,深成指上涨1.78%,创业板指上涨2.36%,沪深300指数上涨0.82%。可交易A股中,上涨的有4036只,占比74.58%,下跌的1337只。

资金面上,本周主力资金合计净流出566.58亿元。其中,创业板主力资金净流出267.63亿元;科创板主力资金净流出49.17亿元;沪深300成份股主力资金净流入62.64亿元。

本周主力资金流向概况(单位:亿元)

日期 深沪两市 创业板 科创板 沪深300
一周合计 -566.58 -267.63 -49.17 62.64
7月9日 -385.36 -130.82 -30.36 -76.98
7月8日 154.50 60.36 4.56 95.15
7月7日 -143.37 -84.04 -13.75 -56.88
7月11日 -62.10 -21.47 3.99 27.53
7月10日 -130.25 -91.66 -13.61 73.83

行业来看,申万所属的一级行业中,本周上涨的有27个,涨幅居前的行业为房地产、钢铁,涨幅为6.12%、4.41%。跌幅居前的行业为煤炭、银行,跌幅为1.08%、1.00%。

行业资金流向方面,本周有6个行业主力资金净流入,非银金融行业主力资金净流入规模居首,该行业本周上涨3.96%,合计净流入资金116.19亿元,其次是计算机行业,一周涨幅为3.22%,净流入资金为21.99亿元。

主力资金净流出的行业有25个,电子行业主力资金净流出规模居首,一周上涨0.93%,净流出资金121.01亿元,其次是汽车行业,周跌幅为0.41%,净流出资金为65.44亿元,净流出资金较多的还有基础化工、国防军工、电力设备等行业。

本周各行业资金流向

行业 日涨跌幅(%) 资金流向(亿元) 行业 日涨跌幅(%) 资金流向(亿元)
非银金融 3.96 116.19 家用电器 -0.30 -10.07
计算机 3.22 21.99 农林牧渔 1.09 -19.88
房地产 6.12 13.95 纺织服饰 1.62 -20.39
钢铁 4.41 3.84 环保 3.17 -20.82
煤炭 -1.08 1.05 传媒 3.11 -23.74
美容护理 1.52 0.09 交通运输 0.76 -25.78
综合 3.78 -0.28 通信 2.13 -39.54
有色金属 1.02 -1.06 机械设备 1.87 -43.85
石油石化 1.53 -5.03 公用事业 1.11 -47.55
银行 -1.00 -5.20 医药生物 1.82 -51.21
建筑装饰 2.59 -6.03 电力设备 2.50 -55.83
食品饮料 0.84 -7.42 国防军工 0.88 -56.61
建筑材料 3.34 -8.08 基础化工 1.53 -61.57
轻工制造 2.03 -8.49 汽车 -0.41 -65.44
社会服务 2.11 -8.78 电子 0.93 -121.01
商贸零售 2.20 -10.04 - - -

个股方面,本周资金净流入的个股共有1687只,净流入资金在亿元以上的有220只,净流入资金最多的是北方稀土,本周上涨21.66%,资金净流入18.76亿元,其次是东方财富、中油资本等,净流入资金分别为14.73亿元、12.90亿元。资金净流出超亿元的有323只,净流出资金规模居前的个股为胜宏科技、金一文化、比亚迪,分别净流出资金17.36亿元、14.74亿元、13.96亿元。(数据宝)

注:本文系新闻报道,不构成投资建议,股市有风险,投资需谨慎。

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2023年中国数据中心产业链上下游市场分析 2024年4月28日 来源:中研网 619 35 数据中心产业链是一个多环节、高度协同的体系,涵盖了从上游基础设施到中游运营服务及解决方案提供商,再到下游终端用户的完整链条。这个产业链的每个环节都扮演着不可或缺的角色,共同推动着数据中心的稳健发展。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 在产业链的上游,基础设施是数据中心运行的基础。这包括了服务器、光模块等核心IT设备,它们是数据处理和存储的关键所在。同时,电源、制冷、机柜等非IT设备也是不可或缺的组成部分,它们确保了数据中心的稳定运行和高效能耗管理。 中游环节则是运营服务及解决方案提供商的天下。这些企业为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案,确保数据中心的顺畅运行和持续优化。此外,云服务等相关服务的供应商也在此环节占据一席之地,他们通过提供弹性、安全的云服务,满足了用户日益增长的数据处理和存储需求。 下游终端用户则覆盖了多个行业领域,包括互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等。这些行业对数据中心的需求旺盛,推动着数据中心行业的持续发展。随着数字化转型的加速推进,未来数据中心的需求还将进一步增长,终端用户群体也将不断扩大。 据中研普华产业研究院发布的《》分析,数据中心产业链的上游涵盖了IT设备、电源设备以及其他关键组件,它们共同为数据中心的稳定运行提供了坚实的基石。其中,UPS(不间断电源)作为确保数据中心可靠性的核心要素,近年来其需求呈现出快速增长的态势。 UPS系统通过巧妙地将蓄电池与主机相连接,利用主机逆变器等模块电路,将直流电转换成市电,为数据中心提供了持续、稳定的电力供应。在数据中心运行过程中,任何电力中断都可能导致数据丢失、服务中断等严重后果,因此UPS的重要性不言而喻。 图表:2016—2023年中国不间断电源市场规模 回顾过去几年,我国UPS市场规模实现了显著增长。从2016年至2021年,UPS市场规模由68亿元增至114亿元,年均增长率保持在较高水平。这一增长趋势不仅反映了数据中心行业的蓬勃发展,也凸显了UPS在保障数据中心运行中的关键作用。 展望未来,随着数据中心等新基建建设步伐的加快,UPS的市场需求将进一步扩大。预计未来几年,UPS市场将保持快速增长态势,到2023年其市场规模有望达到152亿元。 中国数据中心下游的应用领域中,互联网厂商占据主导地位,其市场份额高达60%,显示出互联网行业对数据中心的强大需求。紧跟其后的是金融业,其占比达到20%,反映了金融行业对数据安全和处理速度的高要求。政府机关也占据了一定比例,为10%,体现了政府信息化建设的不断推进。而制造业虽然占比相对较低,为3%,但随着智能制造和工业4.0的推进,制造业对数据中心的需求也有望逐步提升。 图表:中国数据中心细分市场份额占比 这种分布格局体现了各行业对数据中心的依赖程度和发展趋势。互联网行业作为数据中心的最大用户,其快速发展和创新推动了数据中心的不断演进。同时,金融业、政府机关和制造业等领域也在逐步加深对数据中心的应用,以适应数字化转型和提升效率的需求。 更多数据中心行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11274 2983 3783 4583 5391 6283 推荐阅读 玩具市场调研2022年,中国国内市场玩具零售总额达883.1亿元人民币,比上年增长3.3%;全年实现玩具(不含游戏)出口48... 随着近年来我国宠物数量的稳步增长,宠物市场呈现出前所未有的繁荣景象。萌宠经济已成为新的经济增长点,吸引了越来越... 废钢是指钢铁厂生产过程中不成为产品的钢铁废料(如切边、切头等)以及使用后报废的设备、构件中的钢铁材料。其是金属... 玉石,这一深受中国人喜爱的宝石,承载着丰富的文化内涵和历史价值。随着经济的发展和人们生活水平的提高,玉石行业在... 文献数据库是指计算机可读的、有组织的...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...