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机构持仓情况，4季度仓位变化，前三季度低配的行业，四季度都会超配。回顾A股市场，股息率非常低，业绩贡献还是估值贡献，2016年A股走出了价值投资为代表的行情，业绩贡献是咫尺之书走高的根本原因，但估值是持续下跌，这也是为什么A股在过去两年出现了一个非常大的分化的原因。明年我们判断流动性是好转的，业绩是走的，明年估值的贡献会转正，而业绩的贡献会转负。相对来说过去两年表现非常出色的上证红利指数，上证50指数可能要留一份担心。
第二种分析方法是技术分析，就是根据市场本身的走势来判断未来的趋势，具体观察数据包括成交量、投资者持仓情况、股价波动，以及一些图表指标等。技术分析曾经风靡一时，也是很多中小投资者喜欢采用的分析方法。它对于预测市场短期走势确实有一定的参考意义，但是对于中长期走势很难作出准确的判断。
比如说哈萨克斯坦，国土很大，人口将近2000万。但是它有很多石油，通过石油管线把石油运输到中国。几千公里的石油管道，可能出现老化破裂甚至偷油的情况。这些管道大部分穿越无人区，很难监控。如果我们每隔500米安装传感器、监控设施，一旦出现情况，就可以及时传输信息回来。东南亚的国家有很多无人居住的岛。如果有人在他们岛上偷木材，我们就在岛上装上我们的传感器预防、监控和报警。你要是把铁塔、光纤拉过去，这成本可能比木材还贵。
从面上看，要按照“两不愁、三保障”和“一个收入”的综合标准摸清真实情况，现在要核实清楚。饮水安全没有解决的有多少，住危房的有多少，基本医疗没有保障的有多少，义务教育没有保障的有多少，要以县为单位，逐村逐户逐人核实，然后解决。一个是点上深度贫困地区、深度贫困县、深度贫困村，一个是面上，防止出现工作死角。
进行宏观经济研究需要观察哪些指标？研究宏观经济应主要关注哪些指标呢？这里我建议大家重点关注以下几类指标。一类是反映经济增长的一些指标，最受关注的就是GDP，随后是工业增加值、发电量等指标，从这些指标中可以了解经济增长速度。当然，观察经济增长情况不能简单地进行数字上的类比。比如我们的GDP增速这两年都在6.5%以上，前些年更是在8%以上，而美国的GDP增长只有1% 、2%左右。
文/脑极体在之前的文章中，我们讨论过大多数人为物联网设定的应用范围太窄了，尤其是是加入了AI技术之后的AoT，更强大的感知和决策能力让AoT技术可以存在于很多更加广阔的应用场景中，比如遍布全球的公路网。但今天我们在探讨这样一种可能：从某些角度来讲，把物联网的应用场景设定在家庭范围是不是太大了？加入AI技术之后，把AoT的应用范围缩小，是否也能发挥强大的作用？
