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2026-03-15 23:24 7,245次浏览黃金股ETF爆發。8月4日盤中，多隻黃金股ETF表現強勁，截至下午收盤，國泰黃金股ETF領漲全市場ETF，達5.04%，同期也有多隻黃金股ETF漲超4%。國際金價方面，8月4日，倫敦金現、COMEX黃金走勢分化，但在前一個交易日，倫敦金現價格突破3360美元/盎司關口，COMEX黃金價格也突破3400美元/盎司。 8月4日盤中，黃金股ETF大漲，國泰基金、工銀瑞信、華夏基金、永贏基金旗下的黃金股ETF在早盤均漲超3%，下午則延續上漲走勢，均漲超4%。Wind數據顯示，截至下午收盤，國泰黃金股ETF領漲全市場ETF，達5.04%。同期，華夏黃金股ETF、工銀瑞信黃金股ETF、永贏黃金股ETF分別收漲4.49%、4.34%、4.28%，平安黃金股ETF也收漲3.94%。 若拉長時間至年內來看，Wind數據顯示，截至8月4日，平安黃金股ETF、國泰黃金股ETF、工銀瑞信黃金股ETF、華夏黃金股ETF、永贏黃金股ETF今年以來均漲超30%，分別漲37.02%、38.42%、39.16%、39.5%、39.79%。 若從場外產品表現來看，除上述產品及相關聯接基金外，還有易方達中證滬港深黃金產業指數A/C、南方中證滬港深黃金產業股票指數A/C、中歐中證滬港深黃金產業指數A/C在年內漲超30%。 值得關注的是，就在前一個交易日(8月1日)，倫敦金現價格突破3360美元/盎司關口，單日漲幅2.22%。8月4日早盤，倫敦金現走勢小幅回落，在3360美元/盎司附近持續震蕩；截至17時，倫敦金現報3358.32美元/盎司，跌0.13%。COMEX黃金價格也在前一個交易日突破3400美元/盎司，8月4日，COMEX黃金價格小幅上漲，截至17時，報3411.2美元/盎司，漲0.34%。 回顧年內，國際金價節節走高，繼3月突破3000美元/盎司後持續攀升，4月盤中更一度突破3500美元關口，刷新歷史紀錄，但高位震蕩後回落。截至8月1日收盤，倫敦金現、COMEX黃金的年內漲幅分別為28.14%、29.34%。 永贏黃金股ETF基金經理劉庭宇表示，黃金在前期避險情緒回落及美國經濟數據韌性影響下持續調整，但8月1日美國重要經濟數據大幅走弱引發美元及風險資產大幅走弱、市場降息預期顯著回升。展望後市，黃金及黃金股的上行空間值得重視。 財經評論員郭施亮也認為，美元走弱或是刺激金價上漲的原因之一，因為美元與黃金價格之間呈現出「蹺蹺板」格局。同時，金價還受到地緣局勢反覆、各國央行增持等因素影響，避險情緒升溫疊加關稅政策搖擺不定，引發金價持續走強。當前，黃金價格維持歷史高位運行態勢，支撐金價的幾個重要因素也並未發生變化，若避險情緒、通脹預期以及美元走弱等因素沒有發生實質性的變化，金價很難出現大幅下跌走勢。 劉庭宇還提到，美聯儲獨立性的歷史性危機構成更為深層的定價邏輯重構。美聯儲理事庫格勒將於下周辭職，使得川普能夠提前任命一位青睞的候選人，美國財長貝森特也在此前表示預計年底前宣布美聯儲提名，若白宮通過下一屆美聯儲主席候選人(即「影子主席」)影響市場利率預期，則美聯儲獨立性或將受到持續衝擊，且市場對於2026年的降息預期將持續加強。往後看，隨著美聯儲獨立性動搖和赤字率上行進一步侵蝕美元和美債信用，全球「去美元化」趨勢加劇，中國、印度等新興市場央行黃金儲備佔比顯著低於全球平均水平，各市場參與方都更有動力持續增加黃金資產的配置。 前海開源基金首席經濟學家楊德龍也認為，當前國際局勢並不穩定，且預計美元未來發行量會越來越大，美聯儲在應對經濟問題時往往會採取量化寬鬆措施，會對黃金長期價格產生影響。特別是美元信用面臨崩塌風險，美國國債規模已突破35萬億美元，利息支出越來越大，一旦美債信用危機爆發，黃金作為終極貨幣的價值就會徹底釋放。另外全球央行積極囤積實物黃金，也推高了黃金價格的長期走勢。 北京商報記者 李海媛
2025世界機器人大會於8月8日-12日在北京舉辦。8月9日，在大會主論壇上，英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian在發言時表示，中國在機器人領域是一種「特別」的存在，這裡恰好具備所有產業發展必要的條件，這得以讓我們順利邁入機器人新時代。中國擁有幾乎全球一半的開發者和研究人員，他們身處前沿領域並且來自頂尖高校，其中一些還是在計算機科學和人工智慧領域最傑出的學府。 Rev Lebaredian認為，機電一體化技術與過去幾十年的技術有所不同，過去我們主要聚焦於虛擬數字空間的二進位信息技術，而機電一體化技術關乎物理世界，其專業知識涵蓋如何在物理世界中製造產品，以及材料背後的技術、零部件製造技術，還需要構建一個包含所有必要元素的生態系統，從而打造出堅固耐用、性價比高、實用、快速且功能強大的機器人。世界上真的沒有其他國家能像中國這樣擁有這些能力，中國龐大的製造業基礎至關重要，它不僅讓我們掌握了製造這些機器人的方法，還能讓我們學會如何部署它們，並從部署過程中總結經驗，進而改進下一代產品。(謝龍飛 夏青華 何凌霄)
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