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摩(mo)根士丹利在放弃看空立场后，继续表达了对中国股(gu)市的(de)乐观预(yu)期。
摩(mo)根士丹利中国首席股(gu)票(piao)策略师Laura Wang21日在接受采访时表示，尽管A股(gu)和港股(gu)自1月底以来已经出现显(xian)著上涨， 但(dan)外资(zi)尚未真正(zheng)参与这轮反(fan)弹，仍有(you)很大的(de)配置(zhi)空间。
她表示：
"投资(zi)者对中国的(de)配置(zhi)仍然严(yan)重不足。因(yin)此，他们从(cong)现在开始增加(jia)配置(zhi)还有(you)很大空间。"
"投资(zi)者对中国的(de)配置(zhi)仍然严(yan)重不足。因(yin)此，他们从(cong)现在开始增加(jia)配置(zhi)还有(you)很大空间。"
Laura Wang：外资(zi)还有(you)很大配置(zhi)空间
根据 摩(mo)根士丹利的(de)分(fen)析和数据显(xian)示， 推动这波反(fan)弹的(de)主要增量资(zi)金来自“南向交易”，即通过沪港通和深港通流(liu)入香港市场的(de)内地资(zi)金。今年迄(qi)今为止，已有(you)高达250亿美元的(de)资(zi)金流(liu)入香港。 此外，一些区域性(xing)和专注于中国市场的(de)基金也积(ji)极参与了这轮反(fan)弹。
然而，值得注意(yi)的(de)是(shi)，总部(bu)位于美国或欧洲的(de)积(ji)极管理型基金或被动型基金，尚未真正(zheng)参与到这轮反(fan)弹中来。这意(yi)味着， 大量潜在的(de)外资(zi)仍在场外观望。Laura表示：
“如果你看美国或欧洲的(de)主动型基金或被动型基金，他们实(shi)际上还没有(you)真正(zheng)参与地缘政治变化、中国技术创(chuang)新突破以及周一座谈会(hui)（引发的(de)市场反(fan)弹）。”
“如果你看美国或欧洲的(de)主动型基金或被动型基金，他们实(shi)际上还没有(you)真正(zheng)参与地缘政治变化、中国技术创(chuang)新突破以及周一座谈会(hui)（引发的(de)市场反(fan)弹）。”
摩(mo)根士丹利认为，几个关键因(yin)素的(de)变化正(zheng)在提升中国市场的(de)吸(xi)引力。首先(xian)，地缘政治局势(shi)的(de)缓和为市场注入了信心。其次，中国在技术创(chuang)新方面的(de)突破，特(te)别是(shi)在2月17日召开的(de)民营企业座谈会(hui)释放强烈(lie)信号，进一步增强了市场的(de)长期增长潜力。
Laura强调，这些积(ji)极变化发生(sheng)得非常迅速，许多投资(zi)者对中国市场的(de)配置(zhi)仍然严(yan)重不足。因(yin)此，外资(zi)未来有(you)很大的(de)空间增加(jia)对中国股(gu)市的(de)配置(zhi)。
20日，Laura Wang团队发文表示转向看多中国股(gu)市， 预(yu)计MSCI中国指数有(you)望再涨4%。报告表示，中国股(gu)市（尤其是(shi)离岸市场）终(zhong)于发生(sheng)了结构性(xing)的(de)质变，这让人比去年9月的(de)反(fan)弹更加(jia)确信，MSCI中国指数近期表现的(de)改善能够(gou)持续。
此前， 摩(mo)根士丹利一直对中国股(gu)票(piao)持谨慎态度。有(you)观点指出 ，大摩(mo)此次上调评级是(shi)一个大转向，表明全(quan)球投资(zi)者对中国市场的(de)态度可能正(zheng)在发生(sheng)根本性(xing)转变。即使在10月份，当中国的(de)货币刺激举措引发股(gu)市大涨时，摩(mo)根士丹利几乎不改其志——只是(shi)缩减了其低配仓位。
邢自强：中国市场“动物精神回归”
21日，摩(mo)根士丹利中国区首席经济学家邢自强团队发表研报也指出， 近期的(de)技术突破、民营企业座谈会(hui)以及阿里巴巴的(de)高额资(zi)本支出计划被认为是(shi)“动物精神”回归的(de)早期迹象，不过这种精神目前仅限于科(ke)技行业。
报告提到，本次座谈会(hui)的(de)重点转向了人工智能、机(ji)器人技术和自动驾驶等新兴技术领域。摩(mo)根士丹利认为， 这种政策导向的(de)变化反(fan)映了中国经济发展优先(xian)级的(de)调整，科(ke)技行业正(zheng)逐渐(jian)成为推动经济增长的(de)新引擎。
与此同时，阿里巴巴宣布的(de)资(zi)本支出计划大幅超出市场预(yu)期，显(xian)示出科(ke)技行业对未来发展的(de)强烈(lie)信心。分(fen)析指出，国内成本效益较(jiao)高的(de)大型语言模型（LLMs）降(jiang)低了训练和推理成本，这将(jiang)推动相关技术的(de)更快普(pu)及和应(ying)用(yong)。