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风险提示：国防军工ETF被动跟踪中证军工指数，该指数基日为2004.12.31🥒🍍😻，发布于2013.12.26；通用航空ETF华宝被动跟踪国证通用航空产业指数，该指数基日为2012.6.29🥻🧅🥒，发布于2012.12.28；食品ETF被动跟踪中证细分食品饮料产业主题指数，该指数基日为2004.12.31👛，发布于2012.4.11👝🩱；金融科技ETF被动跟踪中证金融科技主题指数，该指数基日为2014.6.30🥑🤍🍑，发布日期为2017.6.22💕；有色龙头ETF被动跟踪中证有色金属指数🥭👠💌👘，该指数基日为2013.12.31😠，发布日期为2015.7.13🩲😠。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整🍍🧅，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向🩲👛🥕。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论🤍😈、预测👗💋🍈、图表、指标👚🥿👿🤍💝、理论、任何形式的表述等）均只作为参考🍍💗，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点💓💓、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任🍆💝🥒👡😠。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》👄👘🍋、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征👛💟👞👄，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估🥑🌽💛，金融科技ETF👿🍍🥥、有色龙头ETF🥦、国防军工ETF、通用航空ETF风险等级为R3-中风险🥔🍅💝👝，适宜平衡型（C3）及以上的投资者，华宝油气LOF风险等级为R4-中高风险，适宜积极型（C4）及以上的投资者👘👚，适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见💗👢，各销售机构关于适当性的意见不必然一致🥿，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的🥻👝、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险👄🥕。中国证监会对以上基金的注册🥝👅，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资须谨慎🤬。

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上涨中的追赶：货币超预期宽松🍒，A股在上涨中较港股弹性更大，当前货币“小步快跑”，关注后续降准降息节奏及幅度。由于A股较港股散户投资者占比更高，因此对流动性和资金变化更为敏感😻💔💘🥻，AH溢价在上涨行情中收敛均发生在货币宽松区间，分别为14-15年和19年。（1）14-15年AH溢价收敛主要来自政策催化下A股走强🤬💝🩳。A股经历13年TMT牛市后，14年回调盘整👞👡，AH溢价指数从13年高点112降至14年7月89🍎💔。之后的收敛主要来自政策催化，包括货币宽松、地产放松、 “互联网+”产业政策催化👞🍎👚🥕。其中货币方面，14/11央行意外降息开启牛市行情后💕，15年上半年货币宽松力度进一步增大，央行2、4月两次降准，3🤬🥥👚、5月两次降息；地产方面，14年6月开始地方陆续放松限购政策，14年9月央行明确放松首套房认购标准；产业政策方面，3月两会上《**工作报告》明确将制定“互联网+”行动计划列为全年工作重点🍆。一系列政策催化下A股持续上涨，14/7-15/6万得全A涨超200%，同期恒生指数涨幅仅18%，对应       AH溢价指数从89上行至140😡👅🍓。（2）19年初内外部环境转好，宽货币+宽信用🍆，流动性宽松推动A股强势反弹。外部方面，得益于18/12中美两国领导人在G20的会面，进入2019年💓🍓，中美贸易摩擦进入缓和阶段；内部来看🥾，18/11民企座谈会的召开稳定了企业家信心💔👞🍓🥝，推动了宽货币向宽信用的传导🍏💯🥕💕，19/1央行两次全面降准🤬🥥🧡，累计下调金融机构存款准备金率1个百分点。2/15，央行公布的1月社融新增4.64万亿元😠，大幅超出市场预期🥝，带动A股迎来春季躁动行情。19/1-19/4万得全A最大涨幅40%，恒生指数20%，AH溢价指数从115升至128。当前来看，要出现上涨中的收敛需观测到货币宽松加码，今年以来货币政策节奏上呈现“小步快跑”模式🩰🥭🥑💗，后续要关注货币宽松的持续性👿🧅，即降准降息的节奏和力度🍎。

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雷蒙德・詹姆斯公司华盛顿政策分析师埃德・米尔斯在给客户的一份报告中写道：“此次打击是 20 世纪 80 年代以来对伊朗领土的最大规模袭击🥻。地区冲突升级的风险加剧👗🍏🥦；敌对行动可能蔓延的程度🍈🩱💛， likely 取决于未来几周和几天内美国 / 俄罗斯的影响 / 参与程度👙。”

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这种解释看似不无道理🍇，但潜在地贬低了个人努力，低估了文化价值观等社会因素的影响，而这种影响甚至远比智商因素更高💋。仍以美国为例，从1980年到2019年，STEM（科学、技术🎒、工程和数学）职业中的女性比例从 13% 上升到 27%，拿到博士学位的人数中，1950年女性仅占9.7%，到1980年已攀升至30.3%，并于2010-11学年首度反超男性。不仅如此👿👞🍄🍅，族群之间也有显著差异：2024年🩱🥑，美国亚裔大学毕业的比例（男71%，女77%）远高于其它族裔🍎🍈，不管是白人（男42%，女52%）👘🥻💘，还是黑人（男26%🩰🩲，女38%），如果说智商在不同群体间的表现基本没什么差异，又是决定高等教育的唯一因素，那就很难解释这些差异。

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