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ETF热门榜(2024年3月12日):中证短融相关ETF成交居前，基准国债ETF(511100.SH)交易活跃

分券包括国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行在境内公开发行且上市流通的待偿期6.5至10年（包含6.5年和10年）的政策性银行债，可作为投资该类债券的业绩基准和标的指数。该ETF全天成交额较前一交易日增长29.61%，明显放量。该ETF近5日日均成交额为43.77亿，近20日日均成交额36.56亿，近期明显放量。该ETF当日换手率较前交易日增长30.09%。该ETF近5日和近20日日均换手率分别为39.93%、38.07%，近期明显活跃。该ETF今日下跌0.43%，近5日和近20日分别下跌0.09%、上涨0.98%。港股科技30ETF(513160.SH)最新份额规模达1.46亿。该产品紧密跟踪港股通中国科技指数指数，恒生港股通中国科技指数反映可经港股通买卖，从事科技业务并于香港上市的中国内地公司之表现。指数权重股包括美团-W、快手-W、小米集团-W、联想集团、腾讯控股、中芯国际、中国铁塔、舜宇光学科技、金蝶国际、哔哩哔哩-W等公司。该ETF全天成交额较前一交易日增长49.93%，明显放量。该ETF当日换手率较前交易日增长44.95%。该ETF今日上涨3.81%，近5日和近20日分别上涨7.92%、上涨19.06%。 ETF成交榜 TOP10：证券代码证券名称成交额(亿元) 基金管理人投资类型 511360.SH 短融ETF 58.62亿海富通基金债券型 511520.SH 政金债券ETF 48.92亿富国基金债券型 510050.SH 上证50ETF 39.90亿华夏基金股票型 510300.SH 沪深300ETF 39.62亿华泰柏瑞基金股票型 513180.SH 恒生科技指数ETF 38.83亿华夏基金 QDII 513330.SH 恒生互联网ETF 32.04亿华夏基金 QDII 513130.SH 恒生科技ETF 29.05亿华泰柏瑞基金 QDII 510500.SH 中证500ETF 23.03亿南方基金股票型 159915.SZ 创业板ETF 20.59亿易方达基金股票型 588000.SH 科创50ETF 20.50亿华夏基金股票型 ETF换手率 TOP10：证券代码证券名称换手率基金管理人投资类型 511100.SH 基准国债ETF 326.69% 华夏基金债券型 159646.SZ 疫苗ETF基金 153.30% 华泰柏瑞基金股票型 511580.SH 政金债5年ETF 116.58% 招商基金债券型 159566.SZ 储能电池ETF 115.20% 易方达基金股票型 513220.SH 中概互联ETF 77.30% 招商基金 QDII 513160.SH 港股科技30ETF 73.19% 银华基金股票型 511090.SH 30年国债ETF 69.82% 鹏扬基金债券型 511180.SH 上证可转债ETF 67.16% 海富通基金债券型 159567.SZ 港股创新药ETF 60.35% 银华基金股票型 511060.SH 5年地方债ETF 58.86% 海富通基金债券型数据来源：沪深交易所，2024年3月12日截至今日收盘，创业板综ETF华夏、深100ETF方正富邦、有色50ETF振幅居市场前列，分别达9.86%、8.93%、6.81%。宽基类ETF共计2只，分别是创业板综ETF华夏、深100ETF方正富邦。行业主题类ETF共计8只，分别是有色50ETF、地产ETF、房地产ETF、房地产ETF基金、房地产ETF、港股互联网ETF、港股互联网ETF、港股通互联网ETF。其中地产ETF、房地产ETF、房地产ETF基金、房地产ETF均重仓房地产行业。深100ETF方正富邦(159961.SZ)最新份额规模达3.31亿。该产品紧密跟踪深证100指数，深证100由深圳证券市场中市值大、流动性好的100只股票组成，定位旗舰型指数，表征创新型、成长型龙头企业。指数权重股包括宁德时代、美的集团、五粮液、东方财富、格力电器、比亚迪、迈瑞医疗、海康威视、泸州老窖、立讯精密等公司。该ETF当日振幅较上一交易日增长346.92%。该ETF今日上涨0.81%，近5日和近20日分别上涨2.32%、上涨16.43%。地产ETF(159707.SZ)最新份额规模达3.94亿。该产品紧密跟踪800地产指数，布局房地产行业。指数权重股包括保利发展、万科A、招商蛇口、海南机场、张江高科、华侨城A、华发股份、上海临港、新湖中宝、新城控股等公司。该ETF当日振幅较上一交易日增长141.37%。该ETF今日上涨4.63%，近5日和近20日分别上涨4.11%、上涨12.23%。房地产ETF(159768.SZ)最新份额规模达3.42亿。该产品紧密跟踪内地地产指数，布局房地产行业。指数权重股包括保利发展、万科A、招商蛇口、海南机场、张江高科、华侨城A、华发股份、上海临港、新湖中宝、新城控股等公司。该ETF当日振幅较上一交易日增长88.47%。该ETF今日上涨4.36%，近5日和近20日分别上涨3.80%、上涨11.67%。 ETF振幅 TOP10：证券代码证券名称振幅基金管理人投资类型 159563.SZ 创业板综ETF华夏 9.86% 华夏基金股票型 159961.SZ 深100ETF方正富邦 8.93% 方正富邦基金股票型 516650.SH 有色50ETF 6.81% 华夏基金股票型 159707.SZ 地产ETF 6.12% 华宝基金股票型 159768.SZ 房地产ETF 5.64% 银华基金股票型 515060.SH 房地产ETF基金 5.38% 华夏基金股票型 512200.SH 房地产ETF 5.37% 南方基金股票型 159568.SZ 港股互联网ETF 5.18% 博时基金股票型 513770.SH 港股互联网ETF 5.14% 华宝基金股票型 159792.SZ 港股通互联网ETF 5.13% 富国基金股票型数据来源：沪深交易所，2024年3月12日以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-12 16:40

有银行半日“秒光”！2024年首批储蓄国债热销

利率集中调整。去年12月底，中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、交通银行、中国邮政储蓄银行将银行3年期定期存款挂牌利率从2.2%降至1.95%，5年期定期存款挂牌利率降至2%。随后，12家股份制银行和多家中小银行迅速跟进下调存款挂牌利率。在过去两年中，随着市场利率中枢的下降，储蓄国债的利率也有所下调。然而，与定期存款利率相比，国债的利率仍然具有一定的吸引力。目前国有大行及部分股份制银行三年期定存的挂牌年化利率已跌破2%，为1.95%；五年期定存的挂牌利率为2%。尽管国债利率经历了下调，但其相对于银行存款的优势依然明显。此外，储蓄国债的投资门槛相对较低，以100元起售卖，适合大中小投资者；国债分段计息的方式也让其更具优势。如果投资者在购买持有国债期间需要提前支取，仍可以按照持有时间获得不同利息。对于投资者而言，购买国债不仅是对国家经济的信任，也是对未来收益的期待。国债的热销现象从一个侧面反映了公众对国家经济的乐观态度和对国债市场的信心，这种信心是基于国家经济的稳定增长和政府信用的坚实基础。需要指出的是，在抢购储蓄国债的同时，投资者也应该根据自己的风险承受能力和理财目标，做出更加理性的投资决策。具体选择仍然要看投资者自身需求，要综合回报率、产品特点、自身需求等多方面考虑。

证券之星03-12 15:48

*ST佳沃上涨5.87%，报11.18元/股

殖、加工及销售业务。在2021年第五届中国农业企业500强榜单中位列第250位，并成功入选UndercurrentNews全球海产百强企业。截至9月30日，*ST佳沃股东户数6235，人均流通股2.14万股。 2023年1月-9月，*ST佳沃实现营业收入34.75亿元，同比减少12.82%；归属净利润-6.52亿元，同比减少849.75%。

金融界03-12 10:38

农业银行申请图像转换模型训练专利，实现图像转换模型的训练

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“图像转换模型训练方法、装置、电子设备和存储介质“，公开号CN117671427A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明提供一种图像转换模型训练方法，应用于包括正向生成对抗网络和反向生成对抗网络的生成对抗网络，方法包括：将真实标准图像输入正向生成器进行卡通化处理得到生成卡通图像；将真实卡通图像和生成卡通图像输入反向判别器进行识别得到第一识别结果；将真实卡通图像输入反向生成器进行标准化处理得到生成标准图像；将生成标准图像和真实标准图像输入正向判别器进行识别得到第二识别结果；根据第一识别结果调整反向判别器的模型参数，并根据反向判别器的模型参数的调整结果对正向生成器的模型参数进行一次调整；根据第一识别结果、真实标准图像、生成卡通图像和生成标准图像对正向生成器的模型参数进行二次调整，得到图像转换模型。

金融界03-11 08:50

农业银行申请模型训练、流失预测方法、装置、设备及存储介质专利，实现了客户样本的平衡，和特征提取的自动化，降低特征提取难度，并进一步提升了客户流失预测的准确性

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“模型训练、流失预测方法、装置、设备及存储介质“，公开号CN117670411A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种模型训练、流失预测方法、装置、设备及存储介质。获取训练数据，训练数据包括多个标准用户画像；通过生成对抗网络生成设定数量的类标准用户画像；通过堆叠降噪自编码器提取并重构全量用户画像的特征，并根据提取和重构的全量用户画像的特征的损失优化堆叠降噪自编码器，直至损失满足要求，全量用户画像包括标准用户画像和类标准用户画像；根据训练数据以及流失标签训练流失预测模型，流失预测模型包括神经网络部分以及损失满足要求时堆叠降噪自编码器的编码部分，编码部分设置在神经网络部分之前。实现了客户样本的平衡，和特征提取的自动化，降低特征提取难度，并进一步提升了客户流失预测的准确性。

金融界03-11 08:21

农业银行申请故障检测专利，提高故障检测结果的准确性

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“一种故障检测方法、电子设备及存储介质“，公开号CN117670298A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种故障检测方法、电子设备及存储介质；该方法包括：确定待预测时间；根据待预测时间确定待预测业务数据序列，并根据待预测时间对候选的故障检测模型进行筛选，确定目标故障检测模型；将待预测业务数据序列输入到目标故障检测模型中进行故障检测，根据目标故障检测模型的输出结果确定故障检测结果，解决了故障检测过程中无法对不同时间段的数据进行针对性分析导致的故障检测准确性较低的问题，实现对待预测时间的针对性检测，根据待预测时间选择合适的目标故障检测模型进行故障检测，提高故障检测结果的准确性，方便运维人员及时发现故障并对故障进行维修，保证业务稳定运行。

金融界03-11 08:21

农业银行申请系统健壮性评估专利，能够提高工作效率

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“系统健壮性的评估方法、装置、电子设备及存储介质“，公开号CN117667698A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种系统健壮性的评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术，该方法包括：获取待评估系统的故障向量集，故障向量集包括至少一个故障类型组对应特征向量；将每个故障类型组对应特征向量分别输入至健壮性评估模型，获得每个故障类型组对应的健壮性分值，健壮性评估模型是基于径向基函数神经网络获得的；根据至少一个健壮性分值获得待评估系统的健壮性评估结果。在本实施例中，通过基于径向基函数神经网络建立健壮性评估模型，能够在输入每个故障类型组对应特征向量时自动分析系统健壮性；且通过输出的健壮性分值对待评估系统的健壮性进行量化，便于对系统进行综合评估，解取到了提高工作效率的有益效果。

金融界03-11 08:21

农业银行申请数据处理专利，提高了数据处理的准确性

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“数据处理方法及装置“，公开号CN117670128A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种数据处理方法及装置。具体方案为：分别确定与至少一个待考核业务相对应的考核指标分解模型；其中，考核指标分解模型对应于树状图，树状图包括至少三个层级，每个层级包括至少一个层级节点，层级节点对应于考核指标，最后一层级的考核指标关联至少一个量化参数；为考核指标分解模型中最后一层级节点配置至少一个处理规则，以基于处理规则对量化参数所对应的待处理数据进行处理；为考核指标分解模型配置数据仓库，以在满足数据处理条件时，从数据仓库中调取待处理数据，并基于在规则引擎中创建计算规则，对待处理数据以及处理规则进行数据处理，得到目标考核结果。本发明提高了数据处理的准确性，保证了目标考核结果的客观公正。

金融界03-11 08:21

农业银行申请风险等级确定专利，提高风险等级确定的准确性

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“一种风险等级确定方法、装置、电子设备及存储介质“，公开号CN117670516A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种风险等级确定方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该风险等级确认方法，包括：获取目标企业的企业数据信息中的文本数据和非文本数据，并分别确定文本数据的文本特征以及非文本数据的非文本特征；将文本特征与非文本特征拼接生成数据特征；根据预设分类网络模型生成数据特征归属于不同风险等级的等级分值，并根据等级分值确定目标企业的风险等级；其中，预设分类网络模型基于脉冲神经网络构建。本发明实施例，实现企业风险等级的自动确定，提高确定目标企业风险等级的效率，同时，基于文本特征以及非文本特征共同确定不同风险等级的概率，充分利用企业数据信息，提高风险等级确定的准确性，提升用户的使用体验。

金融界03-11 08:21

农业银行申请图像识别专利，提高识别的准确度

3月11日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“用于图像识别的模型处理方法、装置、电子设备及存储介质“，公开号CN117671364A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种用于图像识别的模型处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据图像识别需求确定多个基础模型；在所述多个基础模型中添加注意力机制模块，得到多个目标模型；根据图像集和所述多个目标模型进行验证，得到验证结果；根据所述验证结果确定优选模型。在基础模型的基础上增加注意力机制模块，对多个基础模型分别添加注意力机制模块后得到目标模型，根据目标模型的验证结果可以确定优选模型。优选模型能够在基础模型的基础上基于注意力机制对图像进行识别，提高识别的准确度。对于地理标识而言，优选模型能够更加准确的识别出图像中地理标识的类型，提高识别准确度。

金融界03-11 08:20

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