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摩(mo)根士丹(dan)利(li)在放弃看空立场(chang)后，继续表达了对(dui)中国股市的乐观预期。
摩(mo)根士丹(dan)利(li)中国首(shou)席股票策略师Laura Wang21日在接(jie)受采访时表示，尽(jin)管A股和港股自1月底以来已经出(chu)现显著上(shang)涨， 但外(wai)资尚(shang)未真正(zheng)参与这轮反弹，仍有很大的配(pei)置空间。
她表示：
"投资者对(dui)中国的配(pei)置仍然严重不足。因(yin)此，他们(men)从现在开始增加配(pei)置还有很大空间。"
"投资者对(dui)中国的配(pei)置仍然严重不足。因(yin)此，他们(men)从现在开始增加配(pei)置还有很大空间。"
Laura Wang：外(wai)资还有很大配(pei)置空间
根据 摩(mo)根士丹(dan)利(li)的分析和数(shu)据显示， 推动这波反弹的主要(yao)增量资金来自“南向交易”，即通过沪港通和深港通流入香港市场(chang)的内地资金。今年(nian)迄(qi)今为止，已有高达250亿美元的资金流入香港。 此外(wai)，一些区域性和专注于中国市场(chang)的基金也积极参与了这轮反弹。
然而，值得注意的是，总部位于美国或欧洲的积极管理型基金或被动型基金，尚(shang)未真正(zheng)参与到这轮反弹中来。这意味着， 大量潜在的外(wai)资仍在场(chang)外(wai)观望。Laura表示：
“如果你看美国或欧洲的主动型基金或被动型基金，他们(men)实际上(shang)还没有真正(zheng)参与地缘政治(zhi)变化、中国技术创新突破(po)以及(ji)周一座谈会（引(yin)发的市场(chang)反弹）。”
“如果你看美国或欧洲的主动型基金或被动型基金，他们(men)实际上(shang)还没有真正(zheng)参与地缘政治(zhi)变化、中国技术创新突破(po)以及(ji)周一座谈会（引(yin)发的市场(chang)反弹）。”
摩(mo)根士丹(dan)利(li)认为，几个关键因(yin)素的变化正(zheng)在提升中国市场(chang)的吸引(yin)力。首(shou)先，地缘政治(zhi)局(ju)势的缓和为市场(chang)注入了信心。其(qi)次，中国在技术创新方面(mian)的突破(po)，特别是在2月17日召开的民营企业座谈会释放强(qiang)烈(lie)信号，进一步增强(qiang)了市场(chang)的长(chang)期增长(chang)潜力。
Laura强(qiang)调(diao)，这些积极变化发生得非常迅速，许多投资者对(dui)中国市场(chang)的配(pei)置仍然严重不足。因(yin)此，外(wai)资未来有很大的空间增加对(dui)中国股市的配(pei)置。
20日，Laura Wang团队发文(wen)表示转(zhuan)向看多中国股市， 预计MSCI中国指数(shu)有望再涨4%。报(bao)告表示，中国股市（尤其(qi)是离岸市场(chang)）终于发生了结(jie)构性的质变，这让人比(bi)去年(nian)9月的反弹更(geng)加确信，MSCI中国指数(shu)近期表现的改善(shan)能(neng)够持续。
此前， 摩(mo)根士丹(dan)利(li)一直对(dui)中国股票持谨慎态度(du)。有观点指出(chu) ，大摩(mo)此次上(shang)调(diao)评级是一个大转(zhuan)向，表明全球投资者对(dui)中国市场(chang)的态度(du)可能(neng)正(zheng)在发生根本性转(zhuan)变。即使在10月份，当中国的货币刺(ci)激举措引(yin)发股市大涨时，摩(mo)根士丹(dan)利(li)几乎不改其(qi)志——只是缩减了其(qi)低配(pei)仓位。
邢自强(qiang)：中国市场(chang)“动物精神回归”
21日，摩(mo)根士丹(dan)利(li)中国区首(shou)席经济学家邢自强(qiang)团队发表研报(bao)也指出(chu)， 近期的技术突破(po)、民营企业座谈会以及(ji)阿里巴巴的高额资本支出(chu)计划被认为是“动物精神”回归的早期迹(ji)象，不过这种(zhong)精神目前仅限于科(ke)技行业。
报(bao)告提到，本次座谈会的重点转(zhuan)向了人工智能(neng)、机(ji)器人技术和自动驾驶等新兴技术领域。摩(mo)根士丹(dan)利(li)认为， 这种(zhong)政策导向的变化反映了中国经济发展优先级的调(diao)整，科(ke)技行业正(zheng)逐渐(jian)成为推动经济增长(chang)的新引(yin)擎。
与此同时，阿里巴巴宣布的资本支出(chu)计划大幅超(chao)出(chu)市场(chang)预期，显示出(chu)科(ke)技行业对(dui)未来发展的强(qiang)烈(lie)信心。分析指出(chu)，国内成本效益较高的大型语(yu)言模型（LLMs）降低了训练和推理成本，这将(jiang)推动相关技术的更(geng)快普及(ji)和应用(yong)。