test article pushed at 2021-11-27 22:56:39

This article is only used to test whether the api file is working properly. If you see this article on your website, it shows that the api file is working, please delete this article and start collecting!

Tags:tag1 tag2 tag3

Link test:baidu

Youcai cloud collector is a website collector that automatically collects relevant articles and publishes them to user websites according to keywords provided by users. It can automatically identify the title, text and other information on various web pages, and can realize the whole network collection without any collection rules written by users. After collecting the content, it will automatically calculate the correlation between the content and the set keywords, and only push the relevant articles to the user. It supports a series of SEO functions, such as intelligent title, title prefix, keyword auto bold, fixed link insertion, tag tag tag extraction, automatic internal chain, automatic map matching, automatic pseudo original, content filtering and replacement, phone number and website cleaning, timing collection, baidu active submission, etc. Users only need to set up keywords and related requirements to achieve full hosting, zero maintenance of website content update. Unlimited number of sites, whether it is a single site or a large number of site groups, can be very convenient for management.

R & D background

The article collector is a necessary tool for most webmasters to update the website. When extracting the web information, the traditional collector mainly matches the content of the web page based on the regular expression, which runs fast and is difficult to realize. However, different websites have different page structures and need to write different collection rules, which is heavy workload and difficult to maintain. In addition, users need to find their own collection source, also need to hang up to run the collector, and even involve a series of problems such as blocked IP, need to use proxy IP and so on.

#p#分页标题#e#

Major function

Under the above background, YouCaiyun was launched in 2016, and its functions are as follows:

It provides a large keyword database of the order of 100 million + and can search keywords according to any text entered by users. After simple check, it can be used for collection, greatly reducing the time and energy of users to collect keywords.

Users can also create their own private thesaurus, which can be grouped into different databases. Millions of keywords can be easily managed to meet the needs of more personalized keywords.

Collect articles by keywords, based on Baidu, Sogou, haosou and other search engines, the whole network collects exquisite articles, users do not have to spend energy to find the source of collection.

Automatic identification of web page code, title, text and other information, do not need to set up different collection rules for each website, do not need to find people to write collection rules everywhere, do not need to know HTML source code, zero maintenance.

You can set the length of the required text, such as 500 words, 750 words, 1000 words, and automatically discard the content whose length is not up to the standard.

A variety of natural language processing algorithms are built in the system to automatically calculate the correlation between the text and keywords (cosine distance between feature vectors), automatically filter out the articles with low correlation, and only leave the articles with high correlation to users.

Automatically calculate the smoothness of the text (Language confusion), discard the articles with low fluency, and leave the articles with high smoothness to users.

#p#分页标题#e#

Automatically calculate the correlation between title and description and keywords. If the correlation is low, keywords can be automatically inserted into the title and description to improve the relevance. You can also set a prefix keyword for the title, and randomly select one of the prefixes to add to the title of the article.

Text identification based on machine learning algorithm can audit the collected content and ensure the security of user content.

To achieve the pseudo original function based on synonym replacement, we can select the most suitable words from the 20 million pairs of synonym database to replace the words in the original text, so as to ensure the readability of the article.

To achieve the intelligent AI pseudo original based on machine learning, the original text is encoded into high-dimensional semantic vector, and then decoded word by word by decoder to realize the complete rewriting of the whole article. The pseudo original degree is high and the readability is good.

Automatic extraction of tags tags, and on this basis to achieve automatic internal chain, when the text corresponding to the tag appears in the text, add a link to the text to point to an article with the same topic, so as to realize the automatic scientific and effective inner chain construction.

You can also set fixed links. When some fixed text appears in the text, add fixed links to it, pointing to articles inside or outside the station.

According to the content of the article automatic matching, so that you can even collect articles can be illustrated.

#p#分页标题#e#

You can set image localization or use remote images, and block all pictures.

You can set to block the collection of some websites or the content containing some specific words.

Automatically filter the redundant information such as contact information, website address and advertising content before and after the article, and clear all labels. Only the paragraph label and picture label are reserved in the body part, without any random code and no typesetting format. It is convenient for users to customize the appearance through CSS style.

Strict anti duplication mechanism, the entire platform each website only collects once, does not duplicate collection. Under the same website, articles with the same title are collected only once, not repeatedly.

You can specify the number of articles allowed to be collected for each keyword, so as to achieve a large number of long tail keywords without repeated layout.

The cloud automatically runs the collection task, which can be collected in fixed time and quantity. Users do not need to install any software on their own computers, do not need to hang up for collection, or even need to open a browser.

After collection, it will be automatically released to the user’s website background. Users only need to download the interface file and upload it to the root directory of the website to complete the docking.

After collection, it will automatically execute Baidu active push, so that spiders can quickly find your articles.

风格再切换，大盘价值或将崛起

核心观点

⚑风格对于中期投资收益至关重要。2009年以来，A股经历了五轮风格变换， 每次持续的时间从23~28个月不等，从风格转换到下一风格崛起的2年多内，风格收益差最高可以达到155%，最少也有36%。

⚑对经济、产业趋势的前景和信心是影响大盘/小盘风格的重要因素。

当经济好、经济预期乐观、产业趋势多，投资者更倾向于追求成长潜力大的标的，小盘风格占优，如国内的2009-2010年、2013-2016年、2021年2-9月。当经济前景黯淡、产业前景不明确时，龙头企业有更强的抵御经济下行能力，并可以乘机实现强者更强，大盘占优，如2011-2012年及2017-2021年1月。这一结论在美股同样适用。

⚑成长/价值风格的关键在于投资者的定价逻辑，A股投资三阶段适用不同的估值方法。

经济复苏阶段，利率上行，盈利改善，适用PEG方法，但成长/价值风格不确定，更需要关注盈利增长与估值的匹配程度。紧缩期利率高位，盈利见顶回落，适用股债相对性价比模型，高股息板块相对抗跌，且当股息率相对贴现率更有优势，高股息板块上涨，价值、低估值风格占优。下行期流动性好，适用DCF及FMvD模型，这两个模型已经超越PB/PE框架，长期稳定增长或空间大的板块受益于利率下行而估值提升，成长、高估值占优。

⚑ 9月以来市场风格出现明显变化，核心在于经济环境的改变。

9月以来，随着8月经济数据的发布，经济确认进入下行期。叠加限电限产等事件频繁发生、原材料价格不断上涨，导致市场对于下半年经济更加不乐观。由此，市场对小盘风格的持续性产生怀疑，小盘风格开始出现松动，大盘风格阶段性占优。同时，流动性保持中性，利率横盘震荡，新能源产业趋势方兴未艾，成长风格仍得以延续。

⚑风格再切换，大盘风格占优，成长与价值轮动，价值有望出现修复行情。

对比2021年2-9月以及明年的宏观环境，两者是截然不同的，经济从复苏期转向衰退期，这必然导致市场风格的变化：

大小盘风格方面，虽然在新兴产业仍有很多投资机会，在专精特新、趋势向上的新兴行业中小公司仍有获得较高收益率的机会。但整体来看由于经济增速下行，企业盈利增速处在下行的趋势，整体环境对于业绩相对稳定的大盘股更有利一些。 

成长与价值风格方面，明年呈现盈利增速下行和流动性持续改善的态势，风险偏好难以明显抬升，但也不至于由于流动性杀估值，估值方法角度而言投资者并无明显偏好，明年的风格可能会更加均衡，呈现价值和成长轮动的特征。

但是，当前成长与价值指数分化已经较为极致，当前国证成长指数的估值处于历史86.7%分位，而国证价值指数的估值仅处于历史8.5%分位，按照历史规律，有较大概率出现一定的修复。

一、风格对于中期投资收益至关重要

A股存在明显的风格轮动，是决定中期投资收益重要的影响因素。从过往历史来看，2008年至2020年，A股共经历了五轮明显的风格轮动： 

2009-2011年2月：小盘。4万亿刺激后，经济复苏推动小盘风格崛起。 

2011年2月-2013年1月：大盘价值。2010年货币政策收紧后，2011年国内经济下行，企业盈利大幅下滑。与此同时，由于通胀升温，货币政策紧缩，利率上行，大盘价值风格崛起。 

2013年2月-2016年9月：小盘。2013年开始，地产进入上行周期，企业盈利逐渐改善，小盘风格开始占优。此后，移动互联网产业趋势兴起，国务院发布《新国九条》鼓励上市公司并购，开启了并购上行周期，推动小盘风格快速上涨。 

2016年10月-2018年10月：大盘价值。2016年9月，经济加速复苏，利率加速上行，投资者采取PEG选股思路，结果发现大盘价值很多都是PEG小于1，2018年经济加速下行，大盘价值抗跌。 

2018年11月-2021年1月：大盘成长。2018年10月，流动性开始进入宽松周期，十年期国债利率持续保持3.5%以下，疫情前后，货币政策加码宽松，部分大盘价值板块估值不断抬升，转换成了大盘成长股票，新能源、医药等很多领域出现长期空间确定的板块，投资者不断加仓。 可见，每轮风格持续时间在23-28个月不等，每次四大风格首尾差介于36%-155%之间。风格对于中期投资收益而言至关重要。

2021年2月以来，小盘风格再度崛起。疫情以来，随着我国宽松货币政策与财政政策的推进，以及海外需求对我国出口的拉动，企业盈利加速上行。与此同时，央行货币政策回归中性之后，一直相对宽松，小盘风格崛起。

9月中旬以来，风格再度发生较为明显的变化。大盘成长风格迎来一波上涨，此后持续横盘震荡，而此前表现较好的小盘成长与小盘价值风格则出现了较大幅度的回调，尤其是小盘价值指数。这使得投资者会思考：为什么9月以来风格会发生明显的变化？接下来一段时间小盘风格会重新崛起，还是风格就此切换？若发生风格切换，什么风格会表现较好？接下来，我们会详细回答这三个问题。

二、风格再切换，看好大盘价值

1、风格的决定因素是什么

风格的决定因素是什么？对此，我们在此前的《风格投资启示录：不可不察的风格切换》一文中进行了详细论述，此处，我们进行简要回顾。

大小盘风格的核心影响因素是企业盈利。从A股过往的几轮大小盘风格轮动的历史来看，影响大小盘风格的核心变量是企业盈利。当经济好、经济预期乐观或者技术进步趋势存在时，投资者更倾向于追求未来的成长潜力大的标的，倾向于在小公司里去寻找，而股价一般是最乐观的投资者定价，因此，经济预期向好的背景下，投资者各自寻找自己心中的“ten-baggers”，就形成了小盘风格。而反之，当经济前景黯淡，不确定很大，产业前景不明确时，龙头企业可以有更强的抵御经济下行压力的能力，同时也可以借助其他公司的危机，乘机兼并收购，从而强者更强。这种环境下，大盘龙头会相对占优。

在不少投资者心中，往往把小盘风格与流动性挂钩，认为流动性宽松则市场呈现小盘风格，反之呈现大盘风格。但是，从历史数据来看，如果以利率作为流动性的一个代表，大小盘与流动性的关系并不稳定，并没有明显的相关性。

美股也存在同样的规律。罗素3000指数是罗素公司提供的3000个美国股票的市场指数，其中最大的1000只作为罗素1000，剩下2000作为罗素2000，罗素2000代表了小盘股指数。从下图可以看出，罗素2000占优即小盘占优多出现美国经济触底回升，失业率见顶回落的阶段，而大盘指数则反之，在经济较为低迷阶段，大盘相对占优。

成长与价值风格的主要影响因素是不同经济环境下投资者估值方法的差异，与投资者情绪也有一定关系。当经济处于复苏期，企业盈利改善、利率中枢上移，投资者倾向于使用PEG模型、GARP策略，此时价值与成长风格均有可能发生。当经济处于转折期，盈利见顶回落，利率仍处在高位，投资者倾向于采用股债性价比模型，则关注的对象就是高股息的板块，价值风格占优。当经济处于下行期，盈利增速大幅下滑，利率处于低位，投资者倾向于采用DCF和FMvD模型，则关注对象就是长期稳定增长板块和长期空间大的板块，最终体现为成长占优、高估值占优。

从历史情况来看，下图中，黄色区域代表经济下行期，标志是盈利增速较低，十年期国债利率位于3.5%以下，在这样的情形下，几乎均对应成长风格占优。绿色区域代表紧缩（转折）期，标志是盈利增速见顶回落，十年期国债利率在3.5%以上，在这样的情形下几乎均对应价值风格占优；红色代表复苏期，标志是盈利增速触底回升，十年期国债利率持续回升，图中红色面积对应的价值相对成长关系不稳定，核心是看哪些板块估值性价比更高，如果相对低估值的业绩性价比更高（2016年）则体现为价值风格；相反如果相对高估值的业绩性价比更高（2010，2013）则体现为成长风格。

2、为何9月以来风格会出现较为明显的变化

9月以来，随着8月经济数据的发布，经济确认进入下行期。8月份，规模以上工业增加值同比实际增长5.3%，规模以上工业企业实现利润总额同比增长10.1%，较7月再次下滑。与此同时，新增社融增速自年初以来明显下行，按照新增社融增速与工业企业盈利之间大概有6个月的领先滞后关系，后续的企业盈利将持续转弱。并且，由于政策对地产的强监管以及财政后置等原因，7月以来的新增社融数据均较弱，这将较大的影响后续经济反弹。

限电限产等事件频繁发生，导致市场对于下半年经济更加不乐观。9月中旬以来，由能耗双控引起的部分地区限电限产事件发生，后续又有较多城市因为煤炭不足、电力紧缺等原因开始限电，全国拉开一波限电限产的大潮。在原材料价格已经较高的情况下，对制造业企业进一步造成损伤。这使得市场对于后续经济更为不乐观。

由此，市场对小盘风格的持续性产生怀疑，小盘风格开始出现松动。

从三季度各风格指数的盈利情况看，小盘指数的盈利增速出现较大幅度回调。同时，大盘成长的盈利表现出相对优势。

成长与价值风格角度来讲，当前的宏观环境较为复杂，尽管信用偏紧、除了出口外各项需求均偏弱，但是央行仍采取稳健中性的货币政策，没有出现大幅宽松，因此不具备采用DCF和FMvD模型估值的基础。同时，十年期国债利率在2.9%附近震荡，利率仍保持在相对低位，债市相对股市也没有明显的吸引力，投资者尚不至于采用股债性价比方法估值。因此，按照我们此前的理论，成长与价值风格均有可能存在。

实际上，市场呈现出明显的成长风格。

3、接下来风格会切换吗？会向什么方向切换

四季度至明年，宏观环境发生根本改变，将造成风格出现切换。对比2021年2-9月以及今年四季度至明年上半年的宏观环境，两者是截然不同的。今年2-9月，宏观经济仍处于复苏期，出口需求较好，大宗商品价格尚未对制造业盈利产生较大影响，企业盈利上行。同时，货币政策保持中性。今年四季度至明年，由于海外宽松货币政策将逐渐退出，出口需求减弱，制造业需求下降，同时面临相对较高的原材料价格影响，企业盈利不容乐观。明年上半年，稳增长压力明显加大，但是政策端如何发力尚不清晰。近期货币政策似有边际放松的趋势，但是尚未出现明显变化。截然不同的宏观环境意味着风格大概率将出现切换。

（1）盈利增速向下，小盘向大盘切换

展望四季度至明年，虽然在新兴产业仍有很多投资机会，在专精特新、趋势向上的新兴行业中小公司仍有获得较高收益率的机会。但整体来看由于经济增速下行，企业盈利增速处在下行的趋势，整体环境对于业绩相对稳定的大盘股更有利一些。

（2）价值估值处于历史低位，明年胜出概率较大

正如我们在前文所述，由于当前的货币政策保持定力，利率继续横盘震荡，投资者对于估值方法的选择没有明显偏好，因此难以从估值方法角度判断接下来的市场风格。而从投资者情绪角度来讲，明年呈现盈利增速下行和流动性持续改善的态势，同时，明年是全球流动性拐点之年，风险偏好难以明显抬升，但也不至于由于流动性杀估值，因此，

明年的风格可能会更加均衡，价值和成长轮动的特征。

但是，当前成长风格与价值风格的分化已经较为极致，价值风格回归具有更大可能性。就市场表现出来的成长价值风格而言，成长风格和价值风格存在比较明显的周期性切换。2012年-2018年期间，价值风格明显跑赢，相对成长风格超额收益明显。自2019年以来，成长风格表现亮眼。目前，国证价值指数与国证成长指数的比值已经达到历史底部，并且，从估值来看，当前国证成长指数的估值处于历史86.7%分位，而国证价值指数的估值仅处于历史8.5%分位，两者的分化已经非常极致。因此，我们认为未来价值风格回归的概率较大。

三、总结

9月以来，随着经济下行趋势更加明显，市场风格逐渐从小盘转向大盘，而此前表现较好的成长风格依然延续。往后看，今年四季度到明年上半年，经济下行压力仍然较大，大市值公司抵御经济下行风险的能力较强，后续市场可能延续9月以来的大盘风格。同时，明年流动性将持续改善但不至于大幅宽松，叠加较大的经济下行压力，风险偏好难以明显抬升，但也不至于由于流动性杀估值，因此，明年的风格可能会更加均衡，呈现价值和成长轮动的特征。但是，当前成长与价值指数估值分化已经较为极致，按照历史规律，有较大可能出现一定的修复。

英伟达的元宇宙到底是做什么的？

11月9日，英伟达在2021年GPU技术会议（GTC 2021）上，宣布了要将产品路线升级为“GPU+CPU+DPU”的“三芯”战略，同时，将其新发布的“全宇宙”（Omniverse）平台定位为“工程师的元宇宙”。

具体来说，Omniverse 是什么？在做一件什么事情？市场有多大呢？

产品：Omniverse 是什么？

NVIDIA Omniverse 是一个易于扩展的开放式平台，专为虚拟协作和物理级准确的实时模拟打造，并由 NVIDIA RTX 技术提供动力支持的实时协作，其底层技术为该公司创建的图形平台 RTX，并可使用 CUDA 核心进行加速。

在 Omniverse 平台上，创作者、设计师、研究人员和工程师可以连接主要设计工具资产和项目，从而在共享的虚拟空间中协作和迭代。开发者和软件提供商还可以在 Omniverse 的模块化平台上轻松地构建和销售扩展程序、应用、连接器和微服务，以扩展其功能。

根据英伟达官网介绍，Omniverse 可以转变行业工作流程，其中物理级准确的光线追踪渲染对于沉浸式可视化、准确模拟以及更快审查和发现而言较重要。同时，Omniverse 平台灵活易于定制，并采用新的 Omniverse 应用、扩展程序和 Connector，实现了持续增强。

技术：Omniverse 在做一件什么事情?

在元宇宙时代，产业需要更为强大的工具将现实中的物体进行3D建模，为元宇宙世界输入不同的模型。

其中，3D建模算法需要基于不同的垂直场景不断优化。现阶段已有的建模技术包括游戏建模、影视建模、工业建模与建筑建模几类。东方证券张颖团队认为，产业对于更高效的建模技术需求来自于以下三个方面:

1. 数据量级：3D模型下数据量将达到TB级，相关的软件需要对TB级的数据进行运算。针对垂直应用场景更优化的建模技术将节约虚拟建模的时间；
2. 算法优化：进阶的算法可以精简3D模型所需的数据量，从而提升软件处理的效率；
3. 面向现实的物理算法：为了达到更好的模拟效果，需要更多物理维度的算法，如确定数字模型物理实体的材质及其他物理特征。英伟达 Physics 算法即是根据现实物体物理材质建模的算法。通过 Omniverse 平台，英伟达可以为产业提供高效的 3D 建模工具，从而实现开发者生态软件生态以及垂直应用场景的发展，拉动底层算力的需求。

因此，英伟达在设计协作技术（Design Collaboration）与工业数字孪生技术（Industrial Digital Twins）方面均有了积极的布局。

设计协作技术方面，英伟达借助 Omniverse 平台创造了全新的产品：艺术家、设计师、创作者和开发者可以在 Omniverse 平台中使用 NVIDIA PhysX5、Blast 和 Flow 的实时物理模拟功能，并使用使用 Omniverse Create、Isaac Sim™ 或 DRIVE Sim™ 等应用。

工业数字孪生技术方面，英伟达开始在制造业、自动驾驶汽车、机器人以及超算中心上发力。在制造业方面，宝马的虚拟数字化工厂基于英伟达 Omniverse 平台打造；机器人方面，Omniverse 提供支持的 NVIDIA Isaac Sim 是一款可扩展的机器人仿真应用程序和合成数据生成工具；在超算中心方面，英伟达开发了 IndeX 这种立体可视化工具，该工具支持用户通过交互方式可视化整个数据集并加速收集更深入见解的过程。

竞争格局：Omniverse 带来的崭新市场

许多元宇宙中的虚拟场景是根据现实中的场景建模。这一过程需要依赖高度成熟的3D建模算法，这些算法的积累可能来自于游戏、娱乐、建筑、工业等场景。这为布局3D虚拟建模的厂商带来了新的营收。这一营收增量可被拆解为软件工具的营收（License费用）以及生态对于底层算力的拉动。

定位于 3D 工作流互连中心的 Omniverse，独特优势在于其软件能力与生态系统的融合。在 Omniverse 内，英伟达专为加速不同工作流程而打造的专用的应用程序。 开发者可以使用 Omniverse 应用程序，或在 Omniverse 套件上构建自己的应用程序。