新聞
恒生科技ETF易方達（513010）年初以來“吸金”近80億元，機構稱港股估值處於中低水位
3月26日，港股低開低走震盪調整，截至收盤，中證港股通醫藥衛生綜合指數下跌2.1%，中證港股通互聯網指數下跌3.0%，中證港股通消費主題指數下跌3.2%，恒生港股通新經濟指數、恒生科技指數均下跌3.3%。Wind數據顯示，截至昨日，恒生科技ETF易方達(513010，聯接基金A/C：013308/013309)年初以來獲近80億元資金淨流入。華泰證券指出，港股權重股持續回調後相對全球其他市場估值再度處於中低水位，且具備大量高股息和週期性品種，此前累積的較多空頭頭寸近期陸續平倉，對市場起到託底效果。證券之星
3月26日 週四
紅利板塊韌性凸顯，資金連續四個交易日流入紅利ETF易方達（515180）
3月26日，大盤震盪承壓，紅利板塊跌幅較窄凸顯韌性，截至收盤，中證紅利指數上漲0.04%，中證紅利價值指數上漲0.03%，中證紅利低波動指數下跌0.06%，恒生港股通高股息低波動指數下跌1.6%。相關ETF受到資金關注，Wind數據顯示，紅利ETF易方達(515180，聯接基金A/C/Y：009051/009052/022925)近四個交易日連續獲資金淨流入，合計2.6億元，該產品最新規模超120億元，居同標的ETF第一。據悉，易方達基金是目前唯一一家紅利類ETF全部實行0.15%/年管理費率的基金公司，可助力投資者低成本佈局高股息資產。證券之星
3月26日 週四
創業板指數衝高回落跌逾1%，創業板ETF易方達（159915）全天淨申購超1.2億份
截至收盤，創業板指數下跌1.3%，創業板成長指數下跌1.5%，創業板中盤200指數下跌2.0%，創業板ETF易方達(159915，聯接基金A/C/Y：110026/004744/022907)全天淨申購超1.2億份。近期創業板指先刷新階段新高，隨後受情緒波動反覆震盪，但整體表現在寬基中較爲突出，從核心驅動力來看，創業板指緊握兩條高景氣主線，一是能源安全重塑電力資產價值，儲能板塊在海外需求高增及政策加持下維持高度景氣；二是AI算力爆發驅動光通信需求，800G/1.6T光模塊出貨量有望高速增長，疊加近期GTC大會催化，強化算力擴張預期。證券之星
3月26日 週四
高通下跌；伯恩斯坦將其評級下調至“市場表現”
3月26日 - 芯片公司高通QCOM.O股價盤前下跌1.6%至128.25美元伯恩斯坦將高通公司的評級從 "跑贏大盤 "下調至 "市場表現"；將目標價從175美元下調至140美元，但仍意味著該股較上一交易日收盤價有7.4%的上漲空間。稱行業內不斷累積的內存壓力正在對智能手機整體出貨量產生破壞性影響，今年可能出現兩位數的下滑稱目前的財務預期似乎過高，因為分析師未能正確模擬蘋果AAPL.O芯片訂單減少的影響潛在的敘事順風(回購、數據中心日) 可能不足以抵消目前的狀況" - 經紀公司39 位分析師的平均評級為 "持有"；目標價中位數為 157....路透社
3月26日 週四
中國人民保險集團(01339)2025年股東淨利同比增長9.62% 擬派發末期股息每股14.5分
金吾財訊 | 中國人民保險集團(01339)公告公佈，截至2025年12月31日止年度之全年業績。期內，歸屬於母公司股東淨利潤462.07億元(人民幣，下同)，同比增長9.62%；基本每股收益1.04元，去年同期爲0.95元。擬派發末期股息每普通股14.50分。期內，集團營業總收入6692.54億元，同比增長7.56%。其中，保險服務收入5,707.17億元，同比增長6.1%；原保險保費收入7,383.33億元，同比增長6.5%。截至2025年12月31日，綜合償付能力充足率爲249.9%，核心償付能力充足率爲201.3%。金吾財訊
3月26日 週四
Corebridge 宣布與 Equitable 進行價值 220 億美元的全股票合併後，股價上漲
3月26日 - 保險公司 Corebridge CRBG.N 股價盤前上漲 2.36%該公司 宣布與同業 Equitable EQH.N合併，成立一家價值 220 億美元的美國退休、人壽保險和資產管理公司合併後公司管理的資產將超過 1.5 萬億美元CRBG 的每股流通股將換取新公司的 1 股股份，而 EQH 的每股股份將換取新公司的 1.55516 股股份Corebridge 由 AIG AIG.N 于 2022 年通過首次公開募股分拆成立。摩根士丹利為 Corebridge 提供顧問服務，高盛為 Equitable 提供顧問服務路透社
3月26日 週四
谷歌推出壓縮算法TurboQuant 宣稱實現約6倍內存節省
金吾財訊 | 谷歌近日推出了一種可能降低人工智能系統內存需求的壓縮算法TurboQuant。根據谷歌介紹，TurboQuant壓縮技術旨在降低大語言模型和向量搜索引擎的內存佔用。該算法主要針對AI系統中用於存儲高頻訪問信息的鍵值緩存（key-value cache）瓶頸問題。隨着上下文窗口變大，這些緩存正成爲主要的內存瓶頸。TurboQuant可在無需重新訓練或微調模型的情況下，將鍵值緩存壓縮至3bit精度，同時基本保持模型準確率不受影響。對包括Gemma、Mistral等開源模型的測試顯示，該技術可實現約6倍的鍵值緩存內存壓縮效果。此外，在英偉達H100加速器上的測試結果顯示，與未量化的鍵向量相比，該算法最高可實現約8倍性能提升。研究人員也表示，這項技術的應用不侷限於AI模型，還包括支撐大規模搜索引擎的向量檢索能力。谷歌計劃於4月的國際學習表徵會議（ICLR 2026）上展示TurboQuant技術。金吾財訊
3月26日 週四
