本周十大牛股一览

金融界网站：

　　本周计算机板块依旧是牛股的摇篮，不过第一牛股的位置却属于阿里概念阵营，本周阿里巴巴消息不断，从马云回国再到阿里“一拆六”考虑独立上市，阿里概念股纷纷活跃，其中三江购物连续四日涨停，本周累计涨幅达到48.48％；阿里概念叠加人工智能概念的石基信息本周涨幅也超过40％；计算机板块中的卓易信息、云从科技双双大涨34％，板块内的梅安森、朗科科技也大涨逾25％；ChatGPT概念股中文在线本周大涨超30％，身处家电行业的四川长虹也因为涉及数据中心概念而大涨近30％；猪肉概念股新五丰无惧下修业绩预告累计大涨29.6％，获沙特阿美溢价入股的荣盛石化本周累计上涨26.29％。

本周十大牛股（备：不含ST股及上市天数小于30天的股票）

　　熊股方面，垃圾股扎堆，进入退市整理期的科林退成为本周第一熊股，股价累计下跌58.33％；*ST中潜、*ST未来、*ST蓝盾、*ST银河、*ST和佳、*ST泽达集体大跌；晶丰明源、鸿合科技、凯龙高科在阶段性上涨后迎来了调整，本周跌幅接近20％，公司消息面上均无明显利空。

本周十大熊股（备注：不含ST股及上市天数小于30天的股票）公司

　　附：三月十大牛股

　　NO1.寒武纪（688256）：3月累计涨幅：109.72％

　　NO2.佰维存储（688525）：3月累计涨幅：101.63％

　　NO3.剑桥科技（603083）：3月累计涨幅：93.27％

　　NO4.本川智能（300964）：3月累计涨幅：83.43％

　　NO5.上海电影（601595）：3月累计涨幅：76.49％

　　NO6.朗科科技（300042）：3月累计涨幅：76.02％

　　NO7.工业富联（601138）：3月累计涨幅：75.83％

　　NO8.昆仑万维（300418）：3月累计涨幅：75.68％

　　NO9.中文在线（300364）：3月累计涨幅73.62％

　　NO10.创业黑马（300688）：3月累计涨幅：69.87％

智慧大树：

静以修身，俭以养德，非淡泊无以明志，非宁静无以致远，紧盯市场热点潜力股，永远在前进的道路上，好机会永远在下一次，时间是最好的证明，它能检验市场，也能验证人心和真理，希望能带给大家启发，并加以思考和总结。

大盘分析

机会面前，首先控制风险，目前大大盘点位收在3296点附近，大盘在3300点附近震荡调整，能否继续上行，有待继续观察市场，涨跌幅比例相比于上个交易日也是有所改变，赚钱效应开始转强，成交量相比于上个交易日有所增加，再次破万亿，结合量价关系来看目前属于正常范围之内，它辐射给个股的幅度也有所表现，板块轮动加剧，今日CPO领涨，国家大基金持股、华为欧拉、云游戏、疫情检测、手机游戏、计算机应用、传媒、半导体及元件、房地产服务等都有不错的表现，通信设备、计算机设备相继回暖、中船系、汽车已经逐渐退潮，所以选择板块和个股的眼光需要更加细心，随时做好切换；且看：散户做事，游资做市，主力做势。

浪潮信息(SZ000977)AIGC概念和算力、国产软件以及国资云、等多重热门板块叠加，三线蓝筹，中国最大的服务器制造商和服务器解决方案提供商，连续放量上涨，昨日低位已经加仓，后市继续留意。

后续我会详细写一篇解析的文章，利用布林带、KDJ、MACD、筹码盘、量能、换手率、消息面、基础面、K线形态等方式，全方面解析浪潮信息。

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漫步者(SZ002351)鸿合科技(SZ002955)

#上证指数##今日话题##浪潮信息能否绝地反击#

智慧大树：

随着经济的不断发展和科技的不断进步，信息产业已经成为现代社会的重要组成部分。而作为信息产业中的龙头企业，浪潮信息(SZ000977)在市场上备受瞩目。本文将结合当下行情，使用MACD方法和技巧，对浪潮信息未来的股价走势进行分析。

首先，我们来简单介绍一下MACD指标。MACD全称为移动平均线收敛/发散指标（Moving Average Convergence Divergence），是一种常用的技术分析指标。MACD由两条指数移动平均线（EMA）和一条观察EMA与差值（差离值或MACD线）的移动平均线组成，通常用于研究价格的趋势变化。

接下来，我们将使用MACD指标对浪潮信息的未来股价走势进行分析。首先，我们需要获取浪潮信息的历史股价数据，并将其输入到MACD指标中进行计算。 经过计算，我们可以得出浪潮信息的MACD指标图表如下：

从图中可以看出，浪潮信息的MACD指标出现了金叉，即快线（蓝线）上穿慢线（红线），这意味着浪潮信息的股价有望继续上涨。 此外，我们还需要关注MACD指标图表中的其他指标。例如，MACD线在零轴以上，表示价格处于上涨趋势；慢线（红线）也在快线（蓝线）之上，表明上涨趋势仍在加强。 综合以上指标，我们可以得出结论：浪潮信息的未来股价有望上涨。

当然，我们需要注意到MACD指标仅仅是一种技术分析指标，不能完全预测股价走势。因此，投资者还需要考虑其他因素，如市场环境、公司财务状况等，做出更加科学的投资决策。 总之，随着信息产业的不断发展，浪潮信息作为行业领先者，其未来有望持续走高。通过MACD指标的分析，我们可以更好地理解浪潮信息的股价走势，并做出更为准确的投资决策。

后续我还会根据布林带、KDJ、筹码、量能、换手率等方法来详细分析浪潮信息

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漫步者(SZ002351)鸿合科技(SZ002955)

#上证指数##今日话题##浪潮信息能否绝地反击#

青城山中鸟：

网龙(00777) 的教育业务与鸿合科技(SZ002955)类似，都在生产教育用白板。

不过运气而已：

鸿合科技(SZ002955)下降已确认，请坐稳扶好

股舟悠扬：

彭博社构建迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型——BloombergGPT。该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务。该模型在金融任务上的表现远超过现有模型，且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。

从测试来看BloombergGPT在以下五项任务中的四项( ConvFinQA，FiQA SA，FPB和Headline）表现最佳；而对于测试一ConvFinQA来说，这个差距尤为显著，因为它需要使用对话式输入来对表格进行推理并生成答案，具有一定挑战性。

（1）测试一：ConvFinQA数据集是一个针对金融领域的问答数据集，包括从新闻文章中提取出的问题和答案，旨在测试模型对金融领域相关问题的理解和推理能力。

（2）测试二：FiQA SA，第二个情感分析任务，测试英语金融新闻和社交媒体标题中的情感走向。

（3）测试三：标题，数据集包括关于黄金商品领域的英文新闻标题，任务是判断新闻标题是否包含特定信息，例如价格上涨或价格下跌等。

（4）测试四：FPB，金融短语库数据集包括来自金融新闻的句子情绪分类任务。

（5）测试五：NER，命名实体识别任务，针对从提交给SEC的金融协议中收集金融数据，进行信用风险评估。

投资建议 ：

本次彭博社发布为金融界打造的大型语言模型在部分金融垂直场景表现出强于通用大模型的能力，我们认为金融领域的GPT革命或刚刚开始，因此我们继续关注。

建议关注GPT行业应用相关标的：

金融：同花顺、恒生电子、东方财富（海外&传媒组覆盖）、长亮科技、顶点软件等。

教育：科大讯飞、视源股份（与电子组联合覆盖）、鸿合科技（轻纺组覆盖）、捷安高科。

风险提示：

AI应用落地不及预期、技术发展不及预期、国内大模型进展不及预期。

01

彭博社发布BloombergGPT，在多项任务中表现优异

3月30日，根据彭博社发布的研究报告显示，其构建了迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型——BloombergGPT。该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务，在执行金融任务上的表现远超过现有模型，在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。

通用NLP模型处理金融领域任务时会面临不少挑战，首先就是无法理解财经新闻背后的市场“情绪”：以情感分析为例，一个题为“某公司将裁员1万人”，在一般意义上表达了负面情绪，但从金融市场情绪来看，它有时可能被认为是积极的，因为这一做法可能提振投资者信心，使公司的股价上涨。

从测试来看，BloombergGPT在五项任务中有四项（ConvFinQA，FiQA SA，FPB和Headline）表现最佳，NER（Named Entity Recognition）排名第二，对于ConvFinQA来说，这个差距尤为显著，因为它需要使用对话式输入来对表格进行推理并生成答案，具有一定挑战性。

（1）测试一：ConvFinQA数据集是一个针对金融领域的问答数据集，包括从新闻文章中提取出的问题和答案，旨在测试模型对金融领域相关问题的理解和推理能力。

（2）测试二：FiQA SA，第二个情感分析任务，测试英语金融新闻和社交媒体标题中的情感走向。

（3）测试三：FPB，金融短语库数据集包括来自金融新闻的句子情绪分类任务。

（4）测试四：标题，数据集包括关于黄金商品领域的英文新闻标题，来判断新闻标题是否包含特定信息，例如价格上涨或价格下跌等。

（5）测试五：NER，命名实体识别任务，针对从提交给SEC的金融协议中收集金融数据，进行信用风险评估。

02

国内金融GPT企业具备大模型技术，金融大模型落地值得期待

国内金融GPT相关企业在数据上有着大量的积累，部分企业已经在金融大模型上有所布局，我们认为，金融大模型的核心在于数据，国内金融GPT企业未来有望自研金融大模型。

以同花顺为例，随着大模型技术的快速发展，同花顺在逐步尝试将大模型在业务中落地，目前大模型在自然语言处理相关的业务里都取得了比传统模型更优的效果。同花顺在问答、对话、信息抽取、舆情监控等领域都有所布局。

（1）问答业务：同花顺的问答业务主要是“同花顺问财”，主要场景在同花顺APP语音助手、问财APP端、问财Web端等。业务形式是将用户输入的问句解析为 condition （比如股票标的、指标、时间），然后从同花顺的后台海量的金融数据中取数并生成回答、表格等。

（2）对话系统：对话系统主要涉及多引擎的对话分发、跨引擎的多轮对话异常流程调度等对话管理技术，行业内一般做单一的任务型对话或者开放型对话，但同花顺的业务场景往往要求先做意图识别和分发，再同时支持任务型和开发型的对话。目前同花顺业务中的对话机器人分为云端版和企业版，分别满足 C 端和 B 端的客户需求。C 端主要是智能投顾的业务中的“问财助手”，B 端主要是来电助理、数字人客服、智能外呼机器人等产品。

03

建议关注

本次彭博社发布为金融界打造的大型语言模型在部分金融垂直场景表现出强于通用大模型的能力，我们认为金融领域的GPT革命或刚刚开始，因此我们继续关注金融GPT相关标的：

金融：同花顺、恒生电子、东方财富（海外&传媒组覆盖）、长亮科技、顶点软件等。

教育：科大讯飞、视源股份（与电子组联合覆盖）、鸿合科技（轻纺组覆盖）、捷安高科。

04

风险提示

1）AI应用落地不及预期：若AI相关应用的落地不及预期，相关公司或将受到影响；

2）技术发展不及预期：目前AI技术发展迅速，相关模型短时间内多次迭代，如相关技术发展速度无法匹配AI发展，相关公司或将受到影响；

3）国内大模型进展不及预期：GPT系受到国内外广泛关注，国内加速国产大模型研发，若后续研发进展及应用不及预期，相关公司或将受到影响。#AI应用场景迎来大爆发#

来源：天风证券

用户8397458522：

鸿合科技(SZ002955) 视源，康佳，鸿合怎么选？

高大侠1989：

鸿合科技(SZ002955) 乐色