01 节奏，很关键！
昨天视频号上突然看到很多《大时代》的片段，心想：丁蟹一出，寸草不生！
果然丁蟹效应一出，今天市场大跌！
节后两天的市场走势给新生投资者结结实实上了一课。
股市老兵看到昨天那种开盘都是一身冷汗，对于节后的市场我们近期一直提示注意短期剧烈震荡风险！
风险来源于对市场的无知和不自知。
股票的操作，其实说复杂也复杂，说简单也简单，就在一买一卖两个动作，把握好节奏和方向，克服人性的贪婪和恐惧，赚自己看得懂的钱。
特别是作为短线投资者，如果没有好的技术和心态，不如做基金定投。
接下来，市场进入震荡行情后，才是真正考验技术的时候。
盘面上，一直有持续性的买盘，两天成交量破3万亿，也说明市场不差钱，尾盘有明显的逼空下杀，目的就是清洗浮筹，按照惯性，接下来多头的反攻可能很快到来。
题材方向上，金融+半导体+华为线是目前幸存的三大主线，有高标和市场热度，应该还有反复，这几个方向的逻辑之前我们都讲过，二波行情中，应该会出大妖。
另外，危机相辅，机会都是跌出来的。今天，跌幅榜上次新股位列跌幅榜第一，尾盘次新股拼命杀跌，其实是典型的逼空。这样的极端震荡其实是给了一个上车的机会，跌得凶，反弹可能也最凶。
我们之前在9月28日文章《最新，超预期！》中对次新股有专题分析，其中提到：金融带动的全面普涨是牛市第一阶段特征！牛市第二阶段一个重要特征是板块轮动！而且次新股从不缺席！所以，对于次新股需要重视！
另外，在9月30日文章《今天，集体涨停！》中我们继续分享了次新股炒作的深层次逻辑和背景，并且梳理了一些不错的近中端次新股，感兴趣的朋友可以点击标题查阅！
02 科技新题材：人工神经网络！
今天盘面纷纷扰扰，万马齐喑的环境下，一个科技新题材盘中异军突起：诺贝尔奖--人工神经网络。A股向来有炒作诺贝尔奖题材的惯例，神经网络具体如何，我们今天来一起看看。
消息面：
10月8日，瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。
其中，Hopfield提出的“Hopfield神经网络”，以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述，Hinton则在Hopfield神经网络的基础上开发了一种新的神经网络“玻尔兹曼机”，玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。这一技术推动了机器学习的爆炸式发展，掀起了广为人知的深度学习革命。
官方评语表示：2024年诺贝尔物理学奖获得者使用物理学工具构建方法，为当今强大的机器学习奠定了基础。
现在我们谈论的人工智能，通常指使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初的灵感来自大脑的结构——在人工神经网络中，大脑的神经元由具有不同价值的节点来表示，这些节点通过连接相互影响，如同“突触”，可以增强或弱化，网络由此实现训练。今年的获奖者从20世纪80年代起就已经在人工神经网络方面开展了重要工作。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
特别是，随着人工智能技术的不断进步，智能机器人已经逐渐成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。而其中，神经网络技术更是智能机器人实现人工智能的关键之一。具体应用在以下几个方面：
1、智能控制方面
神经网络可用于智能机器人的控制系统，为机器人行为提供智能的指导。通过神经网络对机器人环境和自身状态的分析，可以实现机器人在不同情况下的自主行动和智能决策。例如，可以通过训练神经网络，实现智能机器人对目标物体的识别、跟踪和抓取等功能。
2、感知识别方面
神经网络可用于智能机器人的感知识别系统，使机器人能够快速准确地对环境信号进行感知和处理。例如，可以通过神经网络实现语音识别、视觉识别、手势识别等智能交互功能。通过神经网络对数据的分析和训练，机器人能够识别不同的声音、图像和姿态，从而实现复杂的人机交互。
3、智能学习方面
神经网络可用于智能机器人的学习系统，使机器人能够通过对数据的分析和学习，不断完善自身的识别和决策能力。例如，可以通过神经网络实现机器人的强化学习，通过不断尝试和反馈，机器人逐渐改进自己的行为策略，从而实现更高效的任务完成。
小结一下，明天特斯拉Robotaxi发布会预计还将发布0ptimous Gen3人形机器人。目前，人形机器人有望进入放量前夕，结合诺贝尔奖授予人工神经网络，预计人形机器人方向的神经网络相关概念股会有所表现。
梳理了相关人工神经网络相关概念股，仅供参考：
1、固高科技：公司基于自主研发构建面向机器人应用的软件体系。
2、瑞德智能：机器人＋图像识别＋智能控制器＋锂电池公司有图像识别产品技术研究并有一定的技术沉淀和应用。相关技术主要应用于厨房电器冰箱、烤箱、空气炸锅食材生命周期管理、AI智能烹饪，以及自研的AI测温仪产品中。
3、泰尔股份：公司利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型。
4、宏达新材：公司产品量子随机数发生器用于神经网络计算。
5、智莱科技：公司在医疗机械自动化机器人领域布局。为医院科室配送药物已完成无人化转运项目样机，通过无人AGV机器人配送，实现医院院区内的药物精准配送与管理，提高医院药品的发放效率。
6、雷赛智能：公司人形机器人业务的初步定位是伺服控制产品与解决方案提供商、为众多整机厂家提供系列化伺服控制核心部件和模组级解决方案。
7、深水海纳：公司通过自主研发，建立起了以生物化学为基础、以BP(反向传播)神经网络为手段的精确控制系统模型。
8、神思电子：神思云脑是公司针对战略规划范围内的AI业务打造的认知计算云服务平台，基于大规模神经网络构建各类专项技术引擎以及行业知识库，具备支持语音识别、图像识别、语义理解、知识推理、设备远程升级等功能，主要服务于公司行业服务机器人。
9、奥比中光：公司专注于3D视觉感知技术研发，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术累积，相关技术未来可在人形机器人等多形态终端上进行应用。
10、申昊科技：将深度学习与支持向量机相结合，将多个限制性玻尔兹曼机与SVM连接构建多层分类型，用深度学习的方法提取样本特征，然后用SVM方法进行分类，并将其应用到图像识别任务中。
以上分析不构成具体投资建议。股市有风险，投资需谨慎。
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