博时新兴成长基金净值,现在的股市那么多暴雷的股票
博时新兴成长基金净值，现在的股市那么多暴雷的股票？
现在股市那么多暴雷的股票，怎么有效的规避？
谢谢邀请！股市如战场，不是你死，就是我亡。何况我们散户面对的不是假想敌，而是真正的资本大鄂。比如社保，机构，公私募基金，以及一些不择手段的群体，内外做空机制，说不明道不清的游资，还有一些利用各种平台，放大利空，缩小利好，翻手为云，覆手为雨的小编。当然，最致命的还是大股东减持，小股东套现。大家想想看，面对如此复杂的局面，想要在资本市场分杯羹，会有多么难！更可气的是，有些上市公司来A股，就是圈钱，根本没有考虑过如何发展自己的公司，壮大自己的生存能力。一年就变脸的，还算比较平常，司空见惯的，有甚者不到半年，或者更短时间，就跌破发行价，业绩下滑，或直接亏损比比皆是。试问，这样的投资环境，想不踩雷，都是一件很难的事情。
想要有效规避暴雷股票，还得从监管抓起！
做为一个散户，像战士一样，在股海里搏杀，却没有一点安全意识，或者说没有一点保障，光知道往雷区里冲杀，不踩雷，那都是奇迹。因此，加大监管力度，有效监督上市公司经营状况，就成了迫不及待的事情了。特别是很多上市公司，业绩造假，没有被及时发现，而散户又喜欢追涨杀跌，一旦发现自己买入的股票，不过是垃圾股时，亡羊补牢为时已晚了，那怎么办，损失又该有谁来负责。我说这些，只是想引起监管部门的重视。严厉打击造假账责任人，严重时，必须追究责任人刑事责任。及时公布上市公司经营信息，对延迟发布重要信息的上市公司，追究其责任，处罚等等，做到零容忍。只有市场健康了，投资环境良好，才能吸引更多的资金，通过股市，提振实体经济发展。
做为一个散户，又应该采取什么措施，规避暴雷股票呢？
炒股软件里面有一个F10，大家可以先从上市公司的基本面查起，了解股票的经营状况，历年分红送配情况，以及股息率，市盈率，市净率，股东持股人数，前十大股东持股变更情况。还有公司的成长性，以及未来成长的持续性。相信只要对上市公司有了一个全面的了解，规避暴雷股票，就不是望洋兴叹的一件事了。除了以上所说的，还要约束自己，不要道听途说，养成追涨杀跌的坏习惯。万丈高楼平地起，不是一天的事情，而是千砖万瓦，通过劳动人民的汗水，建设起来的！同样，想在股市里积累财富，也需要我们擦亮慧眼，分清楚信息来源的真伪。只有通过不断的学习，反复的操练，积累经验，才能在股海里遨游。
结论：股市有风险，这句话不是说着玩的。随着股市做大做强，未来会有更多的上市公司，加入到股市中，甚至，亏损企业也会来股市融资，因此，加强学习，加强风险意识，是我们每一个散户必不可少的一堂课。
AI人工智能将来的市场大吗？
目前逢人都在提的AI人工智能确实是一个大趋势。
人工智能从 1956 年被正式提出以来，一共有 61 年的历史了，期间经历 3 次高潮，2 次低谷，而最后一次高潮开始于 2006 年，至今仍在延续，并随着各项技术的提升和相关应用的推广继续将人工智能推上新的高峰。
人工智能的起源(1943——1956)1943 年，二战期间，各类科学家集聚一堂，人工神经网络和数学模型得以建立，人工神经网络时代开启。
1950 年，图灵提出“图灵测试”，为智能机器设立了判断标准，如果一台机器能够与人展开对话(通过电传设备)，并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有人工智能。获取本文完整报告请百度搜索“乐晴智库”。
1956 年达特矛斯会议正式提出人工智能这个术语，标志着人工智能领域的正式诞生，并设下了他们关于人工智能的目标——使机器能够模拟人类智力行为的各个方面，如感知、学习、推理论证、交流等能力。这个核心观念持续推动了人工智能领域的发展。
人工智能的发展(1956——至今)第一个黄金发展期(1956——1974)
在此期间，全球政府投入并启动了大量关于人工智能领域的研究项目。与此同时，纽厄尔与西蒙开发了启发式搜索(heuristic search)，这是一种在大型的组合空间寻求答案的有效程序。 之后他们运用这种程序证明了各种数学定理，罗素的《数学原理》被全部证明。
人工智能的冬天(1974——1980)
由于人工智能之前的投入，产出不成正比，四大预言遥遥无期。政府，投资者的信心急剧减弱，1973 年英国政府宣布从人工智能领域撤资。虽然这时是人工智能的低谷，但是人工智能也完成了重大的进展。比如逻辑程序设计法，常识推理领域均在此时期创立。百度搜索“乐晴智库”，获得更多行业深度研究报告
发展期(1980——2006)随着专家系统的繁荣发展，人工智能正式投入到了工业生产和政府应用中，再次掀起了AI 研究的投资浪潮。专家系统是存储了某个领域专家水平的知识和经验的数据，并能根据这些数据进行推理判断从而处理该领域专家才能处理的复杂问题的智能计算机程序系统。
1986 年，BP 算法出现，神经网络重新受到重视。
90 年代，机器学习被提出，并得到了迅速发展。新的研究领域也如雨后春笋般兴起。其中最出名的有人工神经网络和支持向量机。
1997 年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这是首次人工智能在人机大战中的胜利。
2002 年，第一个成功的商业化家用机器人——自动真空吸尘器 Roomba 诞生。
2005 年，美军开始投资战争机器人 BigDog。
高速发展期(2006——)
2006 年，当今人工智能最流行的方法——深度学习被正式创立，人工智能再次得到了突破性的发展。
2010 年，移动互联网发展，人工智能运用场景更加广泛。
2012 年，深度学习算法在语音和图像识别上取得了突破，融资规模开始迅速扩大，人工智能商业化高速发展。
2016 年，Alphago 战胜李世石，人工智能受到世界空前的关注。
人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大
人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。
数据与运算力是人工智能的基础
基础层主要涉及数据的收集以及运算。其中传感器以及数据服务机构主要负责收集数据，而 AI 芯片(GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片)和云计算负责运算。
芯片的快速发展带动运算力的提升
GPU 和云计算的兴起，为人工智能带来了质的飞跃。其中 GPU 等芯片性能的快速提升，为人工智能的快速发展提供了可能性。与此同时，分布式计算(云计算)的兴起，大大降低了计算的时间、硬件成本，也为人工智能的快速发展提供了契机。
国外知名 GPU 制造商 NVIDIA 已经将传统 PC GPU 业务进行了转型，并推出了专门运用与人工智能、深度学习、大数据研究和分析 GPU 芯片，如 Tesla 系列运算卡，并取得令人瞩目的成绩。人工智能的客户在 2 年内提升了 33 倍，并在 17 年 1 月的 FY2017 年报指出相关AI、深度学习以及云计算的 GPU 芯片收入的年增长率高达 145%并预测到 FY 2018 第一季度这个数字会继续增长到 186%。
研究积累与发达国家差距不大，然而国内目前专注于人工智能芯片开发的企业有限，且总体技术水平与发达国家存在较大的差距，高端芯片严重依赖国外进口。中国是人工智能芯片制造的后起之秀，目前已推出中科院“寒武纪”、中星微“星光智能一号”等多款人工智能芯片，华为也表示将在年内推出人工智能芯片产品。国产人工智能芯片的崛起不仅带来计算能力的提升，同样也可以起到降低成本的作用。
大数据与云服务的热潮奠定数据基础
国际首个深度学习专用处理器芯片，性能超主流 CPU100 倍，但面积和功耗仅为十分之一。
基于 ASIC 架构的人工智能语音识别芯片，包含了脑神经网络处理硬件单元，能够完美支持 DNN 运算架构，进行高性能的数据并行计算，可极大的提高人工智能深度学习语音技术对大量数据的处理效率。自主设计研发高效的人工智能处理器架构 IP，支持 ARM/GPU/FPGA/ASIC 实现神经网络压缩、编译、神经网络处理器 DPU 设计、FPGA 开发正研发人工智能处理器 有望年内发布。
互联网与移动互联网的迅猛发展使得人们的生活中产生海量数据，并得益于大数据概念的爆发，国内对数据积累与标注十分重视，从数据收集、数据分析、数据管理到数据应用，已经形成了完整的产业链，这也为国内人工智能输入海量数据进行训练提供了坚实的基础。
企业与政府共同致力于实现数据共享与开放。相比于国外公司对数据的严密保护，国内公司对数据保持着较为开放的态度。谷歌旗下的 Waymo 以及特斯拉对其数据进行严格保密，而国内方面百度不仅对软件进行开源，而且打算进一步分享数据，创造一个无人驾驶汽车的开放数据平台。
手握巨量数据的政府也已制定好数据共享与开放计划，到 2018 年底前，中央政府层面实现数据统一共享交换平台的全覆，建成国家政府数据统一开放平台;2020 年底前，逐步实现多个民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。数据的开放共享使得数据能够大范围内的流动，并衍生出各类对数据处理与应用，做出更可靠的标注，从长期看给人工智能带来更大的市场价值。
在云服务领域，亚马逊由于起步较早，占据了最大的云计算市场份额。据 synergy researchgroup 的数据，在 16 年年底，亚马逊占据了公有云市场的 40%份额。而且据亚马逊今年 4 月公布的一季度财报中，AWS 的营业收入同比上涨了 42%，达到了 36.6 亿美元。 微软已将云计算列入自己的重点战略方向，2016 年上边年，微软智能云营业收入占比已经高达 26.32%。
人工智能技术逐渐成熟，驱动未来发展
在收集到数据之后，技术层所做的事就是模拟人脑，对数据进行有效的处理和分析。算法是技术层的一项核心内容，而在人工智能算法里最出名的，也是将人工智能推向发展高潮的，就是深度学习算法。
人工智能产品与服务不断推出，得到市场的广泛认可
随着基础层和技术层的快速发展和逐渐成熟，AI 产业红利将传导至应用层。
AI 应用层主要是 AI 算法在传统行业的渗透和改造。
在国外，已推出多款人工智能产品与服务，并取得了十分成功的成绩。亚马逊 Echo 智能音箱的销量暴涨，2015 年 Q2 的销量仅为 20 万台，2016 年 Q2 销量已经较去年增加了 5 倍，预计 2017 年底销量会突破 1 千万台，为亚马逊贡献 10 亿美元的营收。
全球最大社交网络网站 Facebook，充分利用 AI 分析社交网络大数据，来提升用户体验，持续扩大用户流量，2016 年，Facebook 越活跃用户达 18.6 亿，同比增长 17%。同时 Facebook将巨大的用户流量进一步变现为广告收入。2016 年，Facebook 实现营业收入 268.85 亿美元，同比上年增长 57%，实现净利润 102.17 亿美元，同比上年增长 177%。
在国内人工智能的应用中，BAT 手握大量资源，无疑是其中的第一梯队，而三家之中的百度更是行业中的领军者;阿里巴巴与腾讯也在积极推进人工智能项目，凭借公司规模优势奋起直追，虽然目前落后于百度，但发展后劲不可小觑;而像地平线机器人这样独立人工智能企业，以及互联网细分领域取得成绩的京东、搜狗、滴滴、今日头条等垂直优势同样值得关注。
中国巨大的消费市场可以衍生出无数的细分领域，互联网对各行业各领域的渗透给人工智能应用提供了最真切的参考，并且相比于互联网，人工智能的应用场景只会更广阔。
政策密集出台，助力人工智能发展
国内政策密集出台，助力人工智能发展。政府大力扶持人工智能产业，今年三月的《政府工作报告》与七月的《新一代人工智能发展规划》中提出，到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点;到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
“人工智能+”重塑各行各业，推动行业革新
(一)AI+安防
未来国内安防市场可达万亿，保持高速迅猛增长。2011-2016 年安防市场连续五年维持两位数的增长，2016 年国内安防市场规模达到 5000 亿以上，根据前瞻产业研究院的预测，到 2022 年国内安防市场规模将达到接近万亿的规模。2016 年安防市场规模中安防设备市场大约占比为 1900 亿，从产品形式上看，视频监控领域是安防行业最大的应用产品。
(二)AI+金融
据量巨大的金融行业是人工智能应用的温床。金融行业每天产生的数据量在各个行业中遥遥领先，并且与其它行业不同，金融行业对数据的依赖性十分高，大部分金融从业人员每天都要花费大量的时间对数据进行处理与分析，因此金融数据往往标注准确且公开透明。目前互联网化的金融每年产生的数据都在呈现指数型增长，海量的金融数据给以数据为基础进行深度学习的人工智能的应用奠定了基础。
人工智能降低成本，抓住金融长尾市场。目前除了一些新兴的互联网金融机构愿意为低净值的客户提供完善的投资与资产管理等业务外，绝大多数传统金融机构将大量的资源投入到服务政府、大型企业以及高净值客户中，因拉拢、征信及制定投资策略等高成本问题而主动放弃了长尾市场中的大量客户。
从蚂蚁金服推出的余额宝火热增长可以看出，低净值客户的投资热情高涨，不简单满足于银行低利率的活期存款，而希望能够得到更多的金融服务。人工智能的应用可以大大降低成本，从而抓住更多的客户。
目前人工智能领域在金融行业比较成熟的应用主要有智能投顾、智能量化交易与智能客服,主要采用的方法有机器学习、自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等。
(三)AI+家居
智能家居也称智能住宅，是以住宅为平台，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境。智能家居利用先进的人工智能技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起，通过统筹管理，让家居生活更加智能、舒适、安全。
智能家居未来市场规模近五千亿，有望实现高速增长。根据中国产业信息网的数据，2014年，我国智能家居产业市场规模达到 290 亿元;2015 年，我国智能家居市场规模达 403.40 亿元，同比增长 41%，并且预计 2017 年国内智能家居市场规模将达到 908 亿元，未来五年(2017-2021)年均复合增长率约为 48.12%，2021 年市场规模将达到 4369 亿元。
(四)AI+汽车
随着机动车逐渐在中国的普及，最近 5 年中国机动车驾驶员的数量每年都以超过 10%的速率上涨。截至 2016 年底，全国机动车驾驶人已达 3.6 亿人，驾驶汽车渐渐成为每个人生活中不可缺少的一件事。而随着人工智能的发展，自动驾驶正在变为可能，各大车商纷纷计划在2021 年前后推出全自动驾驶车型。
(五)AI+医疗
在当今医疗领域，医生资源的短缺是造成看病难的重要原因，尤其是在不发达地区，这一问题尤为严重。智能医疗的可复制性，可以很好的解决优质医生的稀缺性问题。
随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能医疗领域的各项运用变成了可能。这其中主要包括:语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
医疗机器人:手术机器人占领主要市场份额，达芬奇机器人垄断微创手术
在传统手术中，医生和病人都会受到不同的煎熬，医生需要长时间手持手术工具并保持高度紧张状态，而由于人工操作精度不高，病人会在手术中遭受额外的创伤。而手术机器人的出现，可以极大的缓解这两个问题。目前手术机器人占据了医疗机器人的 60%以上的市场份额。
(六)AI+教育
如何提供高效的教育，是一个困扰了人们多年的问题。孔子曾提出过因材施教的解决方案，然而在现实中，由于信息不对称和一对一教学成本极大等问题，“因材施教”这一理念一直不能再传统教育中得以真正实现。而随着科技的迅猛发展，越来越多的教育方式被开发，教育的效率也逐步得到提高，随着人工智能的逐步成熟，个性化的教育服务将会步上新的台阶，“因材施教”这一问题也最终会得到解决。
数字货币概念股还能火多久？
数字货币还能火多久
从1月份“数字人民币”应用试点升级之后，“数字人民币”概念股出现了持续火爆的局面。1月份以来，众多数字人民币概念股出现涨停现象，2月14日就出现了大批涨停。目前，从使用场景看，数字人民币概念主要用于移动支付场景。就在昨天数字货币板块开盘走强,龙头股涨停，其他股也随即跟涨。但“好景不长”，短暂拉升之后数字货币概念指数便持续走弱。
很多股民不太了解数字货币这一概念板块，或者说是概念性太强担心其中风险，对于数字货币的发展前景各有说辞，不敢贸然买入。那么希望这篇文章对你能有所帮助。
l 什么是数字货币数字货币是一种不受管制的、数字化的货币，通常由开发者发行和管理，被特定虚拟社区的成员所接受和使用。欧洲银行业管理局将虚拟货币定义为：价值的数字化表示，不由央行或当局发行，也不与法币挂钩，但由于被公众所接受，所以可作为支付手段，也可以电子形式转移、存储或交易
近年来，纸币滥发导致通货膨胀加剧、第三方支付频频爆出安全危机、再加上区块链技术的逐渐成熟，比特币、以太坊、瑞波币等去中心化的数字货币便应运而生。数字货币具有交易成本低、交易速度快捷、高度匿名性和货币数量固定等特点和优势。
数字货币可以认为是一种基于节点网络和数字加密算法的虚拟货币。数字货币的核心特征主要体现了三个方面：①由于来自于某些开放的算法，数字货币没有发行主体，因此没有任何人或机构能够控制它的发行；②由于算法解的数量确定，所以数字货币的总量固定，这从根本上消除了虚拟货币滥发导致通货膨胀的可能；③由于交易过程需要网络中的各个节点的认可，因此数字货币的交易过程足够安全
以比特币为例，既然没有发行主体，它从何而来呢？用白话简单说就是一个自称名为“中本聪”的日裔美国人（至今不知道是谁），设计了一个函数，这个函数有若干个解，任何人都可以求解，求得正确答案的人将获得奖励——比特币；且这个函数的解虽然有若干个，但是随着一个个答案被解出来，剩下的解会变得越来越困难，与此同时求解之人的奖励会变得越来越少，直到最终设定的2100万个比特币被奖励完为止
此外，由于这个函数过于复杂，仅凭人类自身根本无法解答，于是这项任务就被安排给了运算能力强大的计算机，这种行为就被称为挖矿；随着比特币等虚拟货币价值的不断提升，挖矿行为风靡全球，成为了许多人的金饭碗
l 为什么要使用数字货币这是许多人心中的疑问，明明各国已经有了成熟货币体系，为何还要支持发展数字货币？其主要原因有二：
1. 便于宏观调控
在纸币体系下，央行对市场上货币的流通量和储存量等关键数据的知晓，是有严重滞后性的，因为央行的数据来源于银行的上报，银行又需要在扎帐后才能上报，这个扎帐后的数据是下班后的数据，并不能反映实时数据；再者银行间每天还会涉及很多同业拆借以满足《巴塞尔协议》规定的资本充足率等多项数据，经过同业拆借后的数据，也不能完全准确反映货币的实际供求，这一切都会使得央行的货币政策难以开展或难以达到预期效果
但在数字货币体系下，所有的数据都可以实时且准确地反映出来，其货币真实的供需状况将会更加明显，这对货币政策的实施，对宏观调控都有更加积极的意义
2. 打破世界货币体系格局
放眼国际贸易，大多国家间的贸易结算都是使用美元，这种格局已经持续了几十年，由于美国的霸权主义和经济优势，加之这种依靠美元为结算单位的体系已持续多年，即便美国经济的增长陷入了滞缓，依然还是无法改变美元体系的格局
而数字货币的出现，有可能重新定义货币体系，各国的数字货币都处在启蒙初期，谁的数字货币体系运行得更稳定完整，那么相应的数字货币就可能在未来得到世界范围内的认可，从而在货币体系中胜出
l 数字货币分类按照数字货币与实体经济及真实货币之间的关系，可以将其分为三类：
一是完全封闭的、与实体经济毫无关系且只能在特定虚拟社区内使用，如魔兽世界黄金；
二是可以用真实货币购买但不能兑换回真实货币，可用于购买虚拟商品和服务，如 Facebook 信贷；
三是可以按照一定的比率与真实货币进行兑换、赎回，既可以购买虚拟的商品服务，也可以购买真实的商品服务，如比特币
因数字货币具有成本低、交易速度快捷、高度匿名性和货币数量固定的特点被全球各国商户所接受
l 数字货币应用目前，数字货币的使用已经覆盖至购物消费、工资支付、交通出行、旅游外出、外卖结算和学费支付等各类场景，不断拓展的落地场景也带来了更加广泛的消费人群。
数字货币高速发展且增长态势迅猛
近年来，全球数字货币进入高速发展阶段且增长态势迅猛。目前，以比特币，以太币，以太坊，莱特币为代表的知名数字货币逐渐被大众熟知，而我国国内流通的数字货币种类也不断增加，现已多达160O0余种。随着分布式账簿技术的高速发展和普及，数字货币再度迎来井喷式发展。截至到2018年12月，全球区域内流通的数字货币种类多达1500余种，其货币累计价值也已突破3200亿美元。
应用领域不断拓宽，接受程度变高
目前，数字货币的应用领域不断拓宽，其落地场景已包括但不仅限于购物旅游，日常消费，工资支付，交通出行等多个领域。以交通出行为例，目前，挪威航空公司已开通数字货币支付渠道，航空公司客户可直接使用比特币购买公司机票。此外，数字货币的使用人群也不断增加，消费者对其接受程度逐渐变高。
发行机构数量持续增长
结合全球数字货币发展现状来看，目前，非官方数字货币的发行依旧占据市场主流，发行机构也以私人机构为主。但随着数字货币的不断发展，互联网科技机构，金融机构以及相关电商平台也开始进军该领域，数字货币发行机构的数量正持续增长。以日本大型企业乐天集团为例，该企业发行的乐天币便是其涉足数字货币领域的最佳体现。
种类繁杂，以比特币以太币为代表
随着数字货币的高速发展，各类新兴数字货币不断涌现，数字货币种类愈发繁杂，但真正占据市场主力地位的依然是以比特币，以太币为代表的非官方数字货币。近年来，以太币的发展更是堪称异军突起，目前，其市场份额不断增加，流通量也仅次于比特币。
l 行业风险(1) 系统漏洞风险
目前，数字货币系统还存在明显的漏洞。一是数字货币资产无法与所有人建立强大的映射关系，钱包数据可被窃取或遗忘，且可为洗钱行为提供平台。二是部分数字货币并非真正的开源，比如Ripple源代码掌握在数字货币运营商Open Coin公司手中，这存在极大的道德风险，OpenCoin完全有可能通过屏蔽部分IP地址的方式窃取投资者的瑞波币。
(2) 市场风险数字货币缺乏实际价值、没有担保机构，并且还未建立起自身支付网络，所以其长期投资价值缺乏有效支撑。并且，数字货币的价值尺度功能未被广泛使用、数字货币持有集中度过高，数字货币市场并未达到市场化的理想状态。
(3) 监管速度滞后因比特币引领的数字货币投资狂潮，各类交易平台快速成立并吸引大量投资者，但针对数字货币的立法和监管配套明显滞后。
首先，数字货币法律地位仍然模糊。2013年12月5日，人总行等五部委联合下发了有关防范比特币风险的文件，明确比特币是特定的虚拟商品，不是真正意义的货币，要求金融机构和支付机构不得直接或间接为客户提供其他与比特币相关的服务。但虚拟商品这个概念并不足以涵盖比特币的真实情况。
其次，数字货币交易的法律制度缺失。目前比特币交易平台的设立制度、运营规则、技术安全以及管理人员的从业资质都没有相应的标准和监管，导致交易平台质量参差不齐。
(4) 或将无法永远做到低耗且高效目前数字货币无发行成本和管理费用，交易非常高效且没有通货膨胀。但是这种均衡难于持续.因为数字货币高效来源于挖矿组织积极的记账，挖矿组织的积极性来自于系统额外赠送的数字货币，这种赠送实际上是一种"超发"，长此以往必将引发通货膨胀。且随着系统赠送的数字货币递减，必将影响挖矿组织的记账积极性和效率稳定性。
国家对数字货币的支持
中央纪委国家监委网站发布了一篇名为《央行数字货币如何影响你我》的文章，宣布“数字货币”时代正式到来，现在很多地区的央行数字货币试点工作正在快速布局之中，央行数字货币的到来，引起了不少网友们的关心。
央行发行的数字货币是什么？
简单理解，央行数字货币其实就是人民币的一种数字形式，它并不是新型的货币，同样由人民银行发行，由指定运营机构参与运营并向公众兑换，是有国家信用背书、有法偿能力的法定货币，与法定货币等值，相比虚拟币，央行数字货币的效力和安全性是最高的。
所以央行数字货币只是一个支付工具的存在，是数字版本的人民币，所体现的是货币的基本职能，它的出现能够解决现金和电子支付在实际使用中的问题，现金容易出现匿名、伪造等问题，而微信、支付宝这类电子支付，很多时候已经无法满足公众匿名支付的需求了。
央行数字货币其实也对纸币的资源浪费做出了巨大改善，现在纸币和硬币印制发行成本高，央行数字货币的启用能够极大节约造币所需各项成本，此外这次疫情也是加速央行数字货币推动的原因之一，能够减少货币交易中的病毒传播机会。
l 数字货币产业链
从产业链上游环节看，发行包括芯片和基础技术行业、银行IT行业，包括数字加密和网络安全、银行核心系统、银行IT系统。中游为投放环节，主要包括数字货币钱包。下游为流通环节，主要包括支付终端行业，包括ATM和智能POS机领域。数字货币主要应用场景为大额支付端、现金数字化。
概念板块龙头股分析
恒宝股份
恒宝股份有限公司的主营业务是于为银行、通信、政府公共服务部门、防务、交通等多个行业提供高端智能化产品及数字安全解决方案等服务。具体包括：通信和物联网连接、安全产品、系统平台、身份认证识别、数据安全、移动支付解决方案、智能终端、智能卡、智能卡模块封装，以及金融科技服务等。公司是中国数据安全领域的领军企业，是国家火炬重点高新技术企业、国家规划布局内重点软件企业、国家高新技术企业和“双软”认证的企业、也是江苏省智能卡工程技术研究开发中心。
高端智能化产品及数字安全解决方案等服务。
产品类型：票证类、制卡类、模块类、网络版会员软件、电子智能支付设备、特种物联网业务
产品名称：票证类、制卡类、模块类、 网络版会员软件、电子智能支付设备、特种物联网业务
经营范围：智能卡、磁条卡、票证、票据、密码信封、智能标签、智能终端、商用密码产品及相关系统软件、读写机具的研发、生产、销售、检测、咨询、技术服务；计算机软硬件、网络设备、办公自动化设备、移动支付、物联网、网络信息安全产品的开发、生产、销售及系统集成和技术服务；半导体模块封装生产、检测及技术咨询；自营和代理各类商品和技术的进出口，道路货物运输。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。）
飞天诚信
飞天诚信科技股份有限公司是信息安全设备提供商和系统整体解决方案服务商。公司主要产品包括USB Key产品、智能终端系统以及芯片产品。
主营业务：信息安全设备提供商和系统整体解决方案服务商。
产品类型：信息安全
产品名称：USBKEY、加密锁、动态令牌 、卡类及其他、软件开发费 、芯片、软件产品及开发
经营范围：技术开发；技术转让；技术服务；研发、生产、销售智能卡、磁条卡、刮刮卡、电子标签及电子设备、信息安全设备、通信终端设备、税控电子设备、智能终端设备、发卡机终端及其辅助设备；系统软件开发；技术进出口；货物进出口；代理进出口；销售计算机软硬件及辅助设备；设计、制作、代理、发布广告；营销策划；组装IC卡读写机；开发、生产经国家密码管理机构批准的商用密码产品；销售经国家密码管理局审批并通过指定检测机构产品质量检测的商用密码产品；经营电信业务。
新大陆
截至2022-02-16，6个月以内共有 2 家机构对新大陆的2021年度业绩作出预测；
预测2021年每股收益 0.63 元，较去年同比增长 41.16%， 预测2021年净利润 6.48 亿元，较去年同比增长 42.47%
新大陆公司主要扮演银行软件系统建设与维护商、商户支付设备提供商等角色。属于数字货币基建龙头。
证通电子
金融科技业务、IDC及云计算业务、照明科技业务。
产品名称：IDC业务 、云计算业务 、自助服务终端 、支付产品(含云喇叭、人脸识别支付终端、金融POS、智能POS 、安全支付套件、扫描终端、桌面智能终端等)、加密键盘、税控终端、智慧网点综合服务平台、电子财税设备管理平台、合同能源管理、城市道路照明工程 、景观照明亮化工程及相关衍生工程业务
核心题材：数字货币+数据中心
公司是国内最早生产金融电子支付设备的高新技术企业之一,具有较强的研发技术优势。
公司二十年来积累了丰富的技术诀窍和专有技术,拥有多项能够大幅提高生产效率、降低生产成本的非专利技术,为准确快速制定应用方案、快捷提供优质产品提供了保障。
深圳市证通电子股份有限公司主营业务为金融科技业务、IDC及云计算业务、照明科技业务。公司主要产品包括IDC业务、云计算业务、自助服务终端、支付产品(含云喇叭、人脸识别支付终端、金融POS、智能POS、安全支付套件、扫描终端、桌面智能终端等)、加密键盘、税控终端、智慧网点综合服务平台、电子财税设备管理平台、合同能源管理、城市道路照明工程、景观照明亮化工程及相关衍生工程业务。
从支付设备提供商角色来看，公司作为国内金融支付终端第一品牌，过去二十年间引领了我国数代支付方式的变革和升级。在2021年4 月举办的第四届数字中国建设峰会上，公司的智能支付设备在央行数字货币研究所展区获得官方展出，这也是数字货币首次官方亮相数字中国建设峰会。公司旗下子公司，是目前国内唯一承接了总行级数字人民币受理系统建设的软件服务商，也参与到本次数字人民币展示工作中。公司是我国线下第三方支付公司中的头部公司，2020年交易流水超过2.8万亿，拥有福建省唯一一张全国性第三方支付牌照，服务近千万线下实体商户。
近年来，以微信支付和支付宝支付为代表的第三方支付进入井喷式发展。据国内相关学者的统计2013年-2019年期间，我国第三方支付交易金额已达近230万亿元。正在试点之中的数字人民币，既是电子支付工具更是数字化的法定货币，它将重构我国支付与货币体系，让电子支付更具通用性和便捷性，让现金使用更具可得性和普惠性。除此之外，数字人民币还具有一些隐性价值，应进一步挖掘，全面发挥其积极作用。
关于数字货币，现在概念性太强，投资者需注意其中的风险回调，把控好自己的风险回撤。
2015年7月23曰宝盈新兴产业001128基金净值多少钱？
宝盈新兴产业混合（基金代码001128，中高风险，波动幅度较大，适合较积极的投资者）2015年7月23日单位净值为0.7760元。
国际金价突破1400美元？
上周五国际金价上涨，银价回落，盘中宽幅震荡。黄金在经过短期急涨之后开始震荡修正。日内公布的美国6月Markit制造业和非制造业数据均继续回落，彰显出目前作为先行指标的美国制造业景气数据开始下滑，6月Markit制造业数据已经回落至50.1，临近50的荣枯分界线。
美联储的货币政策最快在7月份，最慢在9月份将开始进入降息周期，而美联储的缩表进程将在9月份结束，10月份将开始购买美国国债，向市场中注入美元的流动性，这都为未来金价的继续上涨奠定基础。剩下的问题就是怎样买，什么位置买的问题。
美国庞大的债务负担，通过降息可以减少利息支出
对于特朗普而言，如果他想要连任美国总统，除了他自己要使把力之外，可能确实要靠美联储主席鲍威尔帮帮忙。美国目前总债务规模已经达到22万亿美元，2018年美国GDP总量也只有20.5万亿美元。
2018年美国政府的财政收入是3.3万亿美元，支出是4.1万亿，其中2019年财年前8个月债务利息支出高达3540亿美元，较去年增长近11%，平均利率为2.59%，较去年同期平均利率2.421%上升17个基点。
如果通过降息，美国政府可以减少利息的支出，这就是为什么特朗普一直希望美联储不要加息，而是要降息，保持低利率的原因。同时特朗普也不愿意看到强势美元，通过美元货币的贬值，是一种减轻债务偿还压力的一种方式。美联储之前暗示将结束缩表过程。
也就是说，一旦宽松周期开启，美联储还会买入更多的国债（10月开始），即印刷出更多的美元来缓解美政府的债务负担。美元供应增加，贬值风险也随之而来。未来存在美国向世界输出通胀的风险。
国际清算银行修改巴塞尔协议，黄金地位提升
有全球央行中央行之称的国际清算银行在4月1日生效的巴塞尔III协议中，将黄金从第三类资产（Tier- 3）改为第一类资产（Tier-1 ），过去黄金在银行体系的账面估值仅能以50%市价估算，成为第一类资产后估值为市值的100%，此举重新定位黄金为准货币。
各国央行持有的实体黄金得像现金和主权债务工具一样以市值计算。黄金在央行的资产负债表上重新货币化。同时，黄金在稳定资金因子项目中，黄金的比重从50%提升至85%。世界清算银行认定黄金是0%风险的资产。
从2008年四季度开始，世界各国央行就在开始不断增加黄金作为外汇储备货币，从30000吨增加至目前的34000吨左右，10年时间累计增持幅度接近4000吨。可以说央行是黄金的大多头。以中国、俄罗斯为代表的新兴市场国家在不断增持黄金优化外汇储备结构。如果未来美元在全球石油交易中的地位降低，黄金锚定货币价值的作用就能得到体现。
从技术层面看，COMEX黄金目前处于月级别上涨阶段，周线MACD指标出现金叉，任何的拉回调整都是逢低买入的机会，就看有没有拉回，拉回到什么位置比较舒服。
金价已经站上了从1922美元到1045美元黄金分割位0.618的位置1386美元，下一目标位将落在0.5黄金分割位1483美元。黄金突破后的颈线支撑位落在1370美元，当然如果金价能回到这个位置那最好，后面能不能拉回到这个位置这就不知道了，得看市场给不给。
目前金价的正乖离率肯定是偏大的，要么往下调一调，要么横盘整理。如能回到1380美元，可以视为不错的买点。黄金短期波动区间在1390-1420美元。白银站上头肩底形态颈线阻力位15.15美元上方，上涨空间打开，短期震荡。白银支撑15.15美元，阻力15.55美元。操作上，逢低做多。
图：金价短期高位震荡
图：银价回踩颈线支撑位
全球最大黄金ETF-SPDR持仓量增加34.93吨，现黄金持有量为799.03吨。全球最大白银ETF ishares Silver Trust持仓量不变，现白银持有量为9947.50吨。
图：黄金ETF持仓变动图
图：白银ETF持仓变动图
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根据早参建议做出的资金净值曲线：
图：模拟基金资金曲线
注释：目前动态收益率319.91%，6月份目前收益率为34.51%。
图：模拟基金2017年以来月度收益率情况图（截止6月19日）
作者：王琎青
