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摩根士丹利在放弃看空立场(chang)后，继续表(biao)达了对中国股市的(de)乐观预期(qi)。
摩根士丹利中国首席股票(piao)策(ce)略师(shi)Laura Wang21日在接(jie)受采访时表(biao)示，尽(jin)管A股和港股自1月底以来已经出现(xian)显(xian)著上涨(zhang)， 但外资尚未真正参(can)与这轮反弹，仍有很大的(de)配置空间。
她表(biao)示：
"投资者对中国的(de)配置仍然严(yan)重不足。因此，他们从现(xian)在开始增(zeng)加配置还有很大空间。"
"投资者对中国的(de)配置仍然严(yan)重不足。因此，他们从现(xian)在开始增(zeng)加配置还有很大空间。"
Laura Wang：外资还有很大配置空间
根据 摩根士丹利的(de)分(fen)析和数据显(xian)示， 推动这波(bo)反弹的(de)主要增(zeng)量资金来自“南向交易”，即通过沪港通和深(shen)港通流入(ru)香港市场(chang)的(de)内地资金。今年(nian)迄今为止(zhi)，已有高达250亿美元的(de)资金流入(ru)香港。 此外，一些区(qu)域性和专注于中国市场(chang)的(de)基(ji)金也(ye)积极参(can)与了这轮反弹。
然而，值(zhi)得注意的(de)是，总部位于美国或欧洲的(de)积极管理(li)型基(ji)金或被动型基(ji)金，尚未真正参(can)与到这轮反弹中来。这意味着， 大量潜在的(de)外资仍在场(chang)外观望。Laura表(biao)示：
“如果你看美国或欧洲的(de)主动型基(ji)金或被动型基(ji)金，他们实际上还没有真正参(can)与地缘政治变化、中国技术创新突破以及周一座谈会（引发的(de)市场(chang)反弹）。”
“如果你看美国或欧洲的(de)主动型基(ji)金或被动型基(ji)金，他们实际上还没有真正参(can)与地缘政治变化、中国技术创新突破以及周一座谈会（引发的(de)市场(chang)反弹）。”
摩根士丹利认为，几个关键(jian)因素的(de)变化正在提(ti)升中国市场(chang)的(de)吸引力。首先(xian)，地缘政治局势(shi)的(de)缓(huan)和为市场(chang)注入(ru)了信心。其(qi)次(ci)，中国在技术创新方(fang)面的(de)突破，特(te)别是在2月17日召开的(de)民营企业座谈会释(shi)放强烈信号(hao)，进一步增(zeng)强了市场(chang)的(de)长期(qi)增(zeng)长潜力。
Laura强调，这些积极变化发生得非常(chang)迅速，许多投资者对中国市场(chang)的(de)配置仍然严(yan)重不足。因此，外资未来有很大的(de)空间增(zeng)加对中国股市的(de)配置。
20日，Laura Wang团队(dui)发文表(biao)示转向看多中国股市， 预计MSCI中国指数有望再涨(zhang)4%。报告表(biao)示，中国股市（尤其(qi)是离岸市场(chang)）终于发生了结(jie)构(gou)性的(de)质变，这让人比去年(nian)9月的(de)反弹更加确信，MSCI中国指数近期(qi)表(biao)现(xian)的(de)改(gai)善能够(gou)持续。
此前， 摩根士丹利一直对中国股票(piao)持谨慎态度。有观点指出 ，大摩此次(ci)上调评级是一个大转向，表(biao)明全球投资者对中国市场(chang)的(de)态度可能正在发生根本性转变。即使在10月份，当(dang)中国的(de)货币(bi)刺激举措引发股市大涨(zhang)时，摩根士丹利几乎不改(gai)其(qi)志——只是缩减了其(qi)低配仓位。
邢(xing)自强：中国市场(chang)“动物精神(shen)回归”
21日，摩根士丹利中国区(qu)首席经济(ji)学家(jia)邢(xing)自强团队(dui)发表(biao)研报也(ye)指出， 近期(qi)的(de)技术突破、民营企业座谈会以及阿里巴巴的(de)高额资本支(zhi)出计划被认为是“动物精神(shen)”回归的(de)早期(qi)迹象，不过这种精神(shen)目前仅(jin)限于科技行业。
报告提(ti)到，本次(ci)座谈会的(de)重点转向了人工智能、机器人技术和自动驾驶等新兴技术领域。摩根士丹利认为， 这种政策(ce)导向的(de)变化反映了中国经济(ji)发展优先(xian)级的(de)调整，科技行业正逐渐成为推动经济(ji)增(zeng)长的(de)新引擎。
与此同(tong)时，阿里巴巴宣(xuan)布(bu)的(de)资本支(zhi)出计划大幅超(chao)出市场(chang)预期(qi)，显(xian)示出科技行业对未来发展的(de)强烈信心。分(fen)析指出，国内成本效益较高的(de)大型语言模型（LLMs）降低了训练和推理(li)成本，这将(jiang)推动相关技术的(de)更快普及和应用。