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中圖分類號：f832文獻標識碼：a文章編號：16749944（2013）08029102
1引言
在當今社會中，科技資源與金融資本已經成為推動經濟發展的兩大引擎。如何做好科技金融的結合現今已經成為我國經濟發展中亟待解決的問題。
2科技金融概念的辨析
科技金融這一概念最早的雛形形成于卡蘿塔·佩蕾絲的《技術革命與金融資本》，其中描述了技術創新與金融資本結合的基本范式?？v觀世界經濟的發展進步，每次爆發式的經濟發展都伴隨著金融資本與技術創新的高度結合，對利潤天生的敏銳促使金融資本一次次將技術創新成功地財富化，因此每次技術創新的繁榮都伴生著金融創新的出現[1]。
國內對于“科技金融”的論述，往往是將其看做科技與金融結合的產物，是促進科技成果轉化的一系列工具、制度、服務等的系統體系[2]，同時也是作為國家科技創新體系和金融體系的組成部分而存在的。在國內高新技術產業亟待發展的今天，對科技金融的研究價值是毋庸置疑的，但是從經濟學的角度出發，對“科技金融”的研究不應該總是被看做科技的外生變量，也不應該是金融的外生變量?？萍冀鹑诓粌H僅是科技和金融的簡單結合，甚至不僅僅是一種創新，更應該是屬于技術經濟的范疇，其本身是一個科技創新資本化的過程，或者說是無差異的資本經過科技創新這一異化配置手段，獲得高于傳統金融附加值的投資回報過程[3]。
3科技金融的運作模式
3.1全產業運作模式
科技資源和金融資本作為當前經濟發展最活躍的兩個因素，其結合程度和結合方式直接影響著兩種資源的配置效果。很多時候，我們會發現，科技與金融的結合并沒有產生預想中的良好效應，使我們對這兩類資源的結合產生了懷疑。本文認為，究其原因，在于配置機理的模糊導致了配置方式的不合理，故而產生了1+1<2的懷疑和失望。
從全產業鏈價值體系的角度出發，科技金融需要一個完整體系和框架去被培育和發展。在培育一個市場的時候，需要回避的是市場失靈，科技金融正是如此。具體地說，我們現在需要的科技金融，不是一種片段性的創新，而是整個體系的創新。如創業投資、科技擔保、科技保險、信用融資、科技債券等，基本都是各自孤立地發展起來的。雖然這對于國內科技金融創新時間的發展起了莫大的推動作用，但是卻也和科技金融整體發展緩慢的事實形成了鮮明的對比。長此以往，這種既缺乏理論上的建構，也缺乏鏈條上的銜接的發展模式，必然會導致片斷性創新的過度投資，同時也伴隨著產業鏈上其他環節不發育的情況出現，從而導致了科技金融全產業鏈的投資失敗。以信用融資為例，信用市場的快速發展，促生了更多信用評估機構，但是由于信用產品應用市場的不完善，又使得信用服務相對過度，必然會產生市場的不均衡和資源的浪費，從而產生逆向競爭，信用產品被擱置，服務質量下降，信用市場萎縮，往往使得信用融資這一片斷性創新方式夭折，導致整個信用服務產業鏈的投資失敗。這便是典型的產業發育斷裂。
3.2政府對市場培育
從培育的角度講，科技金融不僅僅是一般的市場行為，同時應該具有強烈的政策性[4]，也就是說，科技金融應該同時具備金融屬性和財政屬性。因為對一種戰略性市場的培育，科技金融市場失靈的環節更應該是政策性最應該關注的環節。比如，在科技創新的整個過程中，由于科技創新越前端風險越大，因而其科技創新的融資問題更需要政府提供大力的支持；科技創新活動進入穩定和成熟期后，往往有與之匹配的金融市場，因而科技金融對其的支持會越來越少。從這個角度講，科技金融工作更需要的是體制上的創新，而不僅僅是金融工具的創新。科技金融體制的建立是科技金融體系最上層的創新，是最需要政府關注也最能體現創新性的環節。
4結語
針對科技金融整體發展緩慢的現狀，我們不能僅僅只將科技生于金融之外，期待科技能得到金融的幫助和支持。因為這樣的思路和模式不夠系統，違背了科技與金融的內在關系。應該認清金融資本作為一種市場資源的逐利性，培養一個讓金融資本有利可逐的投資渠道是現階段科技金融最應該創新的環節?？萍冀鹑?/p>
的實質是科技資源借助金融資源實現風險的分散和價值發現，金融資源通過科技創新產生的生產效率的提高取得高額的回報。只有是這樣一個存在相互反饋的體系，才能保證科技金融作為一個整體而形成動態的平衡，實現兩大資源的互利互動，體系發展。
參考文獻：
[1]卡蘿塔·佩蕾絲.技術革命與金融資本[m].北京：中國人民大學出版社，2007.
[2]趙昌文.科技金融 [m].北京：科學出版社，2009.
關鍵詞：反洗錢；關聯規則；模糊集；隸屬函數
中圖分類號：F830文獻標識碼：A 文章編號：1002-2848-2007（02）-0057-04
隨著反洗錢工作的不斷深入，對海量金融交易數據進行有效挖掘，從中判別出可疑金融交易已經成為反洗錢工作的關鍵環節之一。具有多種成熟算法的關聯規則挖掘算法成為最具挑戰性的挖掘工具，最早的關聯規則挖掘問題由Agrawal等人提出［1］，通過幾年的發展，已有了很多成熟有效的算法［2,3］，但傳統的關聯規則挖掘問題僅能處理布爾屬性的數據，即項目存在或是不存在。而在金融交易數據中存在大量的表（關系），包含著豐富的屬性類型。有的屬性是數量型的（如年齡，交易金額等）或者是分類型的（如郵政編碼，電話號碼等），這些屬性間蘊涵著豐富的關聯關系。有效的發現這些關聯關系，對于實際決策過程具有十分重要的意義。
量化關聯規則由Srikant等人于1996年提出，其算法的主要思想是采取分區技術，將需進行量化處理的屬性的域劃分成一個一個區間，并對相鄰區間適當的合并，從而將問題轉化為布爾關聯規則的問題進行解決［4］。盡管這一方法為解決量化關聯規則的挖掘問題提供了一條有效途徑，但也存在明顯的不足：首先，造成明顯的邊界問題，即在挖掘過程中，對靠近區間邊界值的作用，要么過分強調，要么被忽略；其次，劃分的區間可能不簡明或無實際意義，不利于專家理解和信息抽取。
同時，通過對已知的洗錢行為的分析，可以發現，大量的犯罪分子在了解可疑金融交易報告體制的條件下，往往會故意減少一點交易金額（使交易金額在監管范圍以外），從而達到規避金融部門進一步檢查的目的。針對以上問題，本文提出了基于模糊概念的量化屬性關聯規則挖掘方法。該方法以模糊集理論為基礎，通過在數據屬性域上定義一組模糊概念，將隱含于量化屬性間的關聯關系轉化為模糊概念間的問題而解決。這樣，就可以解決因區間劃分不明確而引發的問題，并且使得到的結果簡明、便于理解。
一、問題定義
（一） 模糊概念表示
由于金融交易數據的多樣性與復雜性，其中很多數據需要借助模糊概念進行表示。雖然模糊概念的內涵與外延都不明確，但人腦卻善于判別與處理不精確、非定量的模糊概念，并從中得出具有一定精度的結論。所以，對數據庫的量化屬性處理不采用區間劃分的方法，而采用模糊概念對其進行抽象、概括，從而使得最終挖掘出的規則表示自然、簡明、易于專家理解。模糊概念的數學表示就是模糊集合論，其不明確的內涵與外延隸屬函數定量描述。所以，模糊概念實際上是在一定論域中的一些模糊集合。
為便于與量化屬性統一處理，對屬性類型，可將其值映射成整數，從而將類型屬性轉化為量化屬性進行處理：而對于精確概念將其看作模糊概念的特殊情況進行處理，即隸屬函數的值域退化為{0,1}。這里的模糊概念及其對應的模糊集和相應的隸屬函數可由反洗錢領域的專家定義，或是對大量數據進行模擬測試，經訓練得到。
（二） 模糊關聯規則定義
利用模糊概念表示的關聯規則也稱為模糊關聯規則。首先定義模糊概念模式及其支持率，然后給出模糊關聯規則的定義及其興趣性度量方法。
為挖掘有效的模糊關聯規則，用戶必須預先給定最小支持率minsup和最小置信度mincon。所以，模糊關聯規則的挖掘問題就是對給定的數據庫D和量化屬性域上定義的模糊概念集N，發現支持率和置信度分別大于minsup和mincon的所有模糊關聯規則。
（三） 早期量化關聯規則算法
1．等深劃分(equi-depth partitioning)
劃分為N個區間，每一個包含大致相同的樣本個數。Fukuda提出的等深度劃分方法［5］在一定程度上解決了過小支持率和過小置信度問題。這種方法趨向于將支持率較高的區域劃分為多個小區間，離散化后原本相近的連續屬性取值分散到不同的區間，降低了包含該屬性峰值區域的項集支持率；當支持率降到最小支持率以下的時候導致信息丟失。當數據分布在某個點附近達到峰值時，等深度劃分這種機械的方法并不能反應出數據本身的特點，因此，我認為對像金融交易數據這樣的高偏度數據處理效果不理想。
2．部分k度完全方法（partial k-compelement）
當數據分布在某個點附近達到峰值時，等深度劃分不能反映出數據本身的特點。另一方面，聚類方法可以定量地確定對象之間的親疏關系，對于給定的大樣本，在沒有已知模式參考情況下，聚類方法能夠按照樣本的本性將對象分類，在解決數量關聯問題中，應用聚類方法將屬性值分類，得到的每一類，構成一個區間，可以解決等深度劃分不能解決的問題，能體現出數據的分布情況。
Agrawal等人提出的基于支持率的部分k度完全方法的優越之處在于：所得到的區間支持率大于最小支持率，不會因過小支持率而被忽略，同時給出了置信的降低程度，在一定程度上限制了過小置信度導致的信息丟失［4］。
二、模糊關聯規則的挖掘算法
由頻繁模糊概念模式生成模糊關聯規則的算法，通常采用Agrawal在文獻中給出的算法。算法中符號分別定義為：D金融交易數據庫；N模糊概念集；長度為k的候選模糊概念模式；長度為k的頻繁模糊概念模式；p.sum記錄對模糊概念模式P的支持率之和。
輸入：金融交易數據庫D，模糊概念集N及對應的模糊集和隸屬函數，最小支持率minsup。
輸出：頻繁模糊概念模式L。
三、算法驗證
為分析方便，僅以個人金融交易數據為例。表1是經過垂直分割后提取的具有代表性的金融交易數據記錄，分別為交易標識號（ID）、交易人年齡（Age）、交易收付標志（OutorIn）、交易人本月內交易次數（NumMon）和交易金額（Num）。
表1個人原始交易數據表
表2 在屬性Age，OutorIn，Num，NumMon上定義的模糊概念、模糊集和隸屬函數
表2分別給出了在屬性Age，OutorIn，Num，NumMon上定義的模糊概念、模糊集和隸屬函數。其中，OutorIn為類型屬性，為便于處理，在挖掘中將其轉化為數量屬性，用1表示Out，0表示In。
以上關聯規則就為我們得出部分普遍性規律，如果某位交易客戶違背了這種規律，就可以認為是可疑金融交易行為，可對其進行進一步的分析調查。
四、結束語
與基于分區方法的量化關聯挖掘算法比較，該算法的優點：（1）通過定義模糊概念軟化了屬性域的劃分邊界，在集合和非集合元素之間提供平滑的變遷，在挖掘時充分地、合理地考慮各個元素所作的貢獻，克服了因劃分區間而造成的不足，也減少了屬性-值對應的數目。（2）用模糊概念表示屬性間的關聯關系，自然、簡明、便于工作人員進行具體的分析。（3）用戶可在屬性上定義不同數目的模糊概念，方便地控制關聯規則的普遍化與具體化的程度。通過實驗驗證，算法是有效的。
參考文獻：
［1］Agrawal R, Imielinski T, Swami A. Mining association rules between set of items in targe databases. In:Proceedings of the 1993 ACM-SIGMOD Conference on Management of Data, Washington,D.C, 1993:207-216.
［2］Agrawal R, Strikant R. Fast algorithms for mining association rules. In: Proceedings of the 20th VLDB Conference, Santiago, Chile, 1994: 247-299.
［3］Park J, Chen M, Yu Y. An effective hash-based algorithm for mining association rules. In: Proceedings of 1995 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, San Jose, USA, 1995: 175.
［4］Srikant R, Agrawal R. Mining quantitative association rules in large relational Tables. In: Proceedings of the ACM SICMOND International Conference on Management of Data, Monreal, Canada, 1996:1-12.
電子信息概念股成為滬深主板新的投資熱點，七大常委齊聚北京中關村科技園調研，主力機構全線啟動軟件、大數據、4G、智慧城市等領域股票，電子信息概念掀起漲停熱潮。浪潮軟件、中國軟件、東軟股份、太極股份為首的4大“特一級”軟件天王強勢上攻連續漲停，高居漲幅榜前列，成為電子信息概念股的領漲龍頭；中創信測連續6個一字漲停板，成為電子信息概念股的王者。杰賽科技、東方國信、華星創業、高鴻股份等4G電信概念股；同有科技、拓爾思為代表的大數據概念股；紫光股份、飛樂股份等智慧城市概念股成為細分領域的龍頭品種，強勢啟動跡象明顯，有望成為未來新的主攻對象。筆者認為，電子信息概念股有望成為繼上海自貿區后主板市場新的主流熱點，建議投資者重點關注。
電子商務概念股風頭正勁，商業連鎖O2O模式受追捧，互聯網金融漲停風云再起。以號百控股、深圳華強、外運發展為代表的電子商務概念股，連續漲停成為市場紅色的海洋。此外，蘇寧云商、農產品、深賽格、物產中拓等電子商務概念股也有精彩表現。阿里強勢入駐天弘基金，引發互聯網金融的蝴蝶效應，以內蒙君正、金證股份雙劍客為龍頭的互聯網金融概念股連續漲停，開啟互聯網金融主升浪的路程。微信購物成為新時尚，O2O轉型帶來想象，商業零售業迎來第二春，友阿股份聯手微信，首家零售百貨業實現網上支付、紅旗連鎖開啟一元廉價超市、天虹商場微信商鋪正紅火，筆者相信后市會有更精彩的表現。
金融改革創新投資大主線是筆者多次強調的下半年投資大主線，自貿區、電子商務、互聯網金融、商業連鎖O2O、民營銀行、等概念股，都是圍繞金融改革創新進行的。筆者認為源于創新和改革的行情才進入中場，所有與創新有關的各種經營模式必將受到投資者的青睞，金融改革、、養老改革、稅制改革等科技創新和金融改革創新投資良機在等待我們。
以互聯網為主要科技發明的第四次工業革命，正在快速而深刻地沖擊著中國的各個傳統行業。在這次顛覆式沖擊中，金融業是受到影響最大的行業之一。雖然從全球視野來看，金融業這一長達幾百年歷史的古老行業，在前三次的工業革命沖擊下也發生了_一些改變，但是這一次面對互聯網科技革命，所受到的影響似乎是前所未有的。
對于當前互聯網對金融的顛覆式沖擊所形成的新模式，有些人定義為互聯網金融，是指互聯網企業經營金融業務；有些人則定義為金融互聯網，是指傳統金融機構以互聯網科技為工具實施金融模式再造。這兩個概念的定義，都企圖將互聯網和金融這兩個事物排出個主次，從而在一定程度上形成了互聯網與金融之間的割裂和對立。
或許人們還沒意識到，這兩個概念所造成的割裂和對立，在理念上醞釀著一種非理性沖突：一方面是互聯網新銳們對傳統金融行業“傲慢的挑釁”，認為傳統的金融業將會像十幾年前比爾?蓋茨預言的“變成滅絕的恐龍”；另一方面則是傳統金融家們對新興科技“不屑的偏見”，認為互聯網就像之前工業革命中的蒸汽機、電力和電子計算機等一樣，不過是傳統金融業的一個工具。
互聯網新銳們當然有其“傲慢”的理由，一些電商、搜索引擎等互聯網企業，通過自己的互聯網渠道，可以輕而易舉地募集到傳統金融機構可能需要幾年才能募集到的資金。比如阿里巴巴的“余額寶”，在推出短短5個月的時間內，所積累的余額已經突破千億元。要知道，當前中國資產規模超過千億元的金融機構一共不到100家。再聯想到馬云之前提到的“如果銀行自己不改變，我們就去改變銀行”，如此野蠻生長的互聯網金融難免在業內引起一場不小的恐慌。
傳統的金融家們也有其“偏見”的理由，互聯網科技革命的發源地美國就是一個很好的例子。在美國，互聯網被廣泛應用于傳統的金融行業，形成網上銀行、線上保險（放心保）和網絡證券等以互聯網為載體的金融業務，互聯網金融一直沒有形成強勢的獨立產業，無論是作為P2P模式的借貸俱樂部（lendingclub），作為眾籌模式的凱克斯達特（Kickstarter），還是作為免費個人理財網站的敏特（Mint），在美國金融市場所占的份額幾乎可以忽略不計。因此，中國傳統的金融家們才會產生，“互聯網科技不會對金融業造成實質影響”的判斷。
我認為，如果把互聯網與金融這兩個概念割裂開來，并不能完全描述當前金融業正在發生什么、改變著什么。當前互聯網與金融之間最終形成的既不是“科技決定論”的互聯網金融，也不是“金融主導論”的金融互聯網，而是一種前所未有的、在中國金融發展和科技進步相互交織的特定時空點上，所形成的一種新的模式形態，我們可以稱其為“新金融”。
“新金融”新在何處
我們提出新金融的概念，首先是希望將當前的互聯網金融與金融互聯網綜合在一起，以一種更加遼闊的視角，去消除互聯網與金融之間的“傲慢與偏見”，以便能更加客觀和理性地描述當前中國金融業，在互聯網浪潮的沖擊下所形成的新模式、新業態。
而更重要的，是通過深入考究中國正在形成的“新金融”范式，在中國特定的歷史條件和時代背景下，為金融業尤其是商業銀行正確處理金融與互聯網之間的關系，形成更加符合市場需求和順應科技進步的金融運營模式，既不能因為漠視科技的作用而造成“被動挨打”的局面，又不能忘卻主業陷入以科技決定論為主導的“軍備競賽”陷阱。要實現這一目的，必須站在更高的歷史視角去審視當前中國金融業正在發生的事情。
當前，有兩件眾所周知的大事同時出現在中國金融業，一個是包括匯率和利率市場化在內的金融市場化，另一個則是金融與互聯網科技的融合。如果我們分別看這兩件事情，并不會顯得多么紛繁復雜難以理解。但是，當兩者放在一起，在一個時空交疊的緯度里看這兩件事情的時候，就發生了一些變化。
發生了什么變化呢？一個是前面提到的，互聯網金融對商業銀行存款的分流，這也成就了余額寶們的神話。另一個則是市場規律的變化，數量多但是資金少的低端客戶正在成為銀行的下一個利潤點。以前傳統金融業嚴格遵循“二八法則”，即20%的客戶創造80%的利潤，處于“長尾”的客戶是不創造利潤或者創造很少利潤的。但是現在，由于互聯網的渠道便利以及大數據的運用，產生了以前不曾有的“一元就可理財”的現象，這將可能令人震驚地改變業界長期公認的“二八法則”。
但我認為，當前互聯網金融之所以如此野蠻生長，根本原因并不在于技術原因，而是中國的利率市場化沒有完全實現，大量的資金看似流入了互聯網金融，實際上則通過互聯網渠道流入了可市場化定價的金融產品中。因此，在這次沖擊中，仍是金融的供需規律起決定性作用。換句話說，當中國的利率市場化完全實現，合理的定價將會改變當前的這種局勢。但是，互聯網科技對“二八法則”的顛覆，以及對“長尾”市場的支撐，在幾年前就得到了驗證，這會對傳統的金融經營模式形成再造式的影響。
認識到這兩點，互聯網企業和傳統金融機構都應該反思對彼此的認知。我們提出“新金融”這一概念，實際上也是一種反思的結果。迄今為止，還沒有一個概念能夠將金融市場化和金融互聯網化緊密結合在一起來考慮。
可見，“新金融”是中國金融發展到一定階段表現出的特有現象，它是中國正在進行的金融市場化與全世界正在進行的科技互聯網革命，以一種機緣巧合、時空交織的方式相互融合、相互滲透形成的一種新的金融模式。這個模式的特殊之處表現在，它既不是以往的商業模式利用科技工具實現效率提升（金融互聯網），也不是新科技新發明以產業化的姿態實現商業價值（互聯網金融），而是一種更加深刻而又廣泛的生產力一生產關系的生態化融合，也就是技術和商業在更深的層次上史無前例地實現了思想、理念和精神的交融。在這個融合過程中，金融作為一種“虛擬經濟”，互聯網作為一種“虛擬網絡”，在成長基因和運行機理上表現出令人驚嘆的、前所未有的商業和技術之間的“珠聯璧合”。在這種革命性的融合大潮面前，互聯網金融和金融互聯網都不足以完全概括現象的本質，而囊括兩者的“新金融”概念的提出，更能描述中國的金融業在當前紛繁復雜的時代變遷中，正在經歷著什么、改變著什么。
所謂新金融，簡單地說就是將互聯網金融和金融互聯網融合在一起，按照互聯網的理念和精神――而非只是技術――去經營金融的事情。新金融概念的提出，消除了互聯網金融和金融互聯網因工具一目的主次對立造成的“傲慢與偏見”，我們主張作為“虛擬經濟”的金融與作為“虛擬網絡”的互聯網，應充分利用其基因的先天優勢，以一種更加平等、共生和交互的精神在“基因”層面進行再造，而非簡單地在“器官”層面進行“移植”。
“新金融”是一種商業模式，更是一種思想理念?？梢詳嘌?，中國商業銀行能否有效應對近在咫尺的利率市場化，從根本上取決于對“新金融”的認識和運用。
如何迎接“新金融”時代
第一創業的漲停拉開了中小創市場夏季行情進攻的序幕，次新股領銜主演再現小盤高成長魅力，高送轉、3D玻璃、稀土永磁等各路角色粉墨登場，將本周中小創市場熱點行情演繹的美輪美奐。
次新股領銜主演漲停潮。次新股是中小創市場中主力資金的主戰場，也是夏季行情最大的投資主線，筆者上周推薦的次新股投資組合更有精彩的表現。本周市場，以第一創業、吳志機電、銀寶山新、可立克為代表的次新四天王周漲幅均在30%左右，高舉中小創次新股龍頭的大旗進攻，分別代表著券商、新科技、高送轉、新能源四大熱點，成為中小創市場的中流砥柱，率領著以華源包裝、國恩股份、永和智控、世嘉股份；以川金諾、盛天網絡、神思電子、名家匯、景嘉微為代表的創業板次新軍團，連續拉升迭創上市新高，可以說次新股是市場最具人氣和趨勢性牛股特征的主流熱點。對于次新概念股的投資主線，筆者并不認為當下是高處不勝寒，反而相信只要中線耐心持有，必將看到險峰的無限風光。
高送轉客串連板好戲。高送轉進入了除權、填權階段，漲停板填權成為夏季行情的最大特征，本周市場填權概念股風生水起，其中以中小創市場為代表的填權概念股表現尤為精彩，星星科技、長亮科技憑雙子星連續3漲停成為填權概念股大龍頭，勇奪中小創周漲幅榜桂冠。此外，以長亮科技、贏時勝為代表的區塊鏈金融概念股，以銀寶山新、正業科技為代表的次新股，以中航電測、天華超凈、洲明科技為代表的半導體概念股，以勁勝精密、恒信移動為代表的虛擬現實概念股，以英唐智控、奮達科技為代表的人工智能概念股，以福晶科技為代表的量子通信概念股，以天瑞儀器為代表的檢測儀器概念股，以理邦儀器為代表的智能醫療概念股，也有亮麗的表現，連續放量大漲成為市場的焦點。
3D玻璃驚艷博眼球。新材料投資主線上，鋰電池、OLED、稀土永磁一直貫穿今年的行情，3D玻璃作為最新投資主題更是受到主力游資的青睞，主要基于：（1）三星galaxys7和小米5等已率先使用了雙面3D玻璃，蘋果也計劃推出玻璃機身和金屬邊框的iPhone，明年換裝為OLED顯示屏。（2）近期多家券商密集有關3D曲面玻璃研報，作為3D玻璃強貫穿今年行情的助推，預計市場規模在千億級別。本周市場星星科技依靠“全自動2.5D及3D玻璃熱彎成型技術”連續3漲停，一舉成為3D玻璃概念股的大龍頭，點燃了藍思科技、水晶光電、中航三鑫等概念股的走強，將3D玻璃概念股帶向。目前中小創市場涉及3D玻璃概念股主要有藍思科技、星星科技、吳志機電、水晶光電、合力泰、凱盛科技、維宏股份等，建議投資者關注回落低吸的機會。
展望后市，筆者看好區塊鏈技術概念股，理由主要有三方面：第一，中國首個區塊鏈聯盟、中國分布式總賬基礎協議聯盟、金融區塊鏈合作聯盟（深圳）最近相繼成立驅動；第二，2016年國際區塊鏈峰會月底召開事件驅動；第三，區塊鏈技術日趨成熟，國際金融巨頭紛紛布局區塊鏈，將迎來新的投資熱潮。綜述，筆者認為區塊鏈概念股賦予了互聯網金融新的時代使命，一個全新的區塊鏈技術產業鏈投資熱潮，必將誕生中線大牛股。
改革預期是主題投資的第一驅動力。李總理在達沃斯論壇強調，今年后四個月，重點改革的具體包括：“深化金融改革，推進民營銀行試點工作，清理規范金融業準入限制，推進多層次資本市場發展；深化國有企業改革，推進價格改革，完善能源產品、藥品和醫療服務價格形成機制等”。筆者認為，圍繞總理講話展開的投資主線將成為后市焦點，建議投資者重點布局以下四大投資主線：（1）金融改革投資主線的民營銀行、互聯網金融概念股。（2）國企改革投資主線的的央企及地方國資委概念股。（3）能源價改投資主線的民營油氣、石油裝備概念股。（4）藥品醫療價改投資主線的民營醫院、移動醫療、醫藥電商等概念股。
國企改革投資主線上，特鋼概念股收尾軍工改制，電改、油改等領域概念股脫穎而出。軍工改制投資主線自5月啟動至今，大多龍頭品種已進行了18-20周左右的上漲周期，目前進入高位整理階段。本周市場主力機構憑借著中民投選擇四家民營高鐵公司注入資金，作為其兼并重組整合的平臺的利好因素瘋狂拉升以中原特鋼、大冶特鋼、西寧特鋼、方大特鋼為代表的特殊鋼材四小龍，筆者深感此舉有軍工改制投資主線有收尾之兆，故建議投資者對軍工改制概念股短線逢高減倉的投資策略。央改、地方國資委投資主線上，在新能泰山（華能集團控股）連續3漲停的龍頭示范作用下，圍繞具有央企背景的各個領域的改革概念股率紛紛揭竿而起，以豫能控股為代表的電力改革概念股，以陽谷華泰為代表的油改概念股，以海南橡膠、豐林集團為代表的農墾系改革概念股，以福瑞股份為龍頭的醫改概念股，以大禹節水為龍頭的農改概念股，成為國企改革概念股的領軍人物，成為國企改革最亮麗的風景。
新經濟投資主線上，新科技、新技術依然是投資者的大眾情人，移動互聯網、智慧城市兩大投資主線表現最強勢。本周市場以三聯商社（國美在線資產置換預期）、春興精工（擬3000萬布局電子商務）、綿世股份（旗下P2P平臺隆隆網近期上線）為代表的電子商務概念股，以生意寶為代表的互聯網金融概念股繼續上演掘金熱潮。筆者上期推薦的移動醫療概念股小荷才露尖尖角，以東軟股份、萬達信息、寶通帶業為代表的移動醫療概念股，成為移動互聯網投資主線的的新黑馬，后市潛力不容小覷。受第四屆中國智慧城市技術與應用產品博覽會即將開幕和上海智慧城市三年行動計劃驅動，以和晶科技為代表的智能家居概念股，以捷順科技為代表的智能交通概念股，以北生制藥為代表的重組型智慧城市概念股倍受青睞。
展望后市熱點，筆者認為中線繼續圍繞改革主線操作依然是穩健性投資者首選，短線建議關注被譽為“第四代電視”的激光電視產業鏈。激光電視是繼液晶、OLED顯示技術之后電視產業的又一項新型技術革命，隨著海信電器100英寸的激光電視問世，激光電視產業鏈有望出現短線升機。
中報概念股獨領。隨著“2013年中報預約披露時間表”的出臺，華平股份將打響中報戰役第一槍，中報概念股炒作行情如期展開。智云股份，上半年利潤凈增9倍和10轉10高送轉預案，成為兩市第一家中報高送轉預案公司；向日葵10轉12高送轉預案，其超低的價格和超高的送轉方案，更是受到投資者的青睞。本周市場的中報概念股龍頭，無疑就是智云股份和向日葵。筆者上期推薦的聯創節能、江山股份、麥捷科技、銀邦股份等表現也十分出色。
筆者認為，中報概念股的重點應著眼于高送轉題材上，投資者應從以下思路選擇標的：第一，選擇已明確送轉方案的股票逢低布局、中線持有，博取更大的收益，建議關注智云股份、向日葵等龍頭品種。第二，從公司基本面分析出發，從各項財務指標中挖掘可能高送轉股票，建議關注沃森生物、閏土股份、老板電器、焦點科技、海格通信、科遠股份等股票。
手機游戲概念股依然倍受市場資金青睞，眾多上市公司更是掀起了向網游進軍的風潮，無疑都是看重手機游戲市場的巨大消費潛力。本周市場以浙報傳媒、掌趣科技、天音控股為龍頭的正宗游戲概念股、以華潤錦華、深圳華強為首的泛手游概念股都有不錯的上漲。
互聯網金融是繼溫州金改后掀起的金融改革新浪潮，這是來自草根的金融革命，必將引發中國金融格局的驚天變化。內蒙君正、金證股份、東方財富、大智慧等龍頭股連續漲停，內蒙君正等龍頭股隨受特停影響，相關概念股出現短期震蕩，但不改互聯網金融概念股中期上升趨勢。
特斯拉概念股接過手機游戲概念股的領漲大旗。據媒體報道，由廈門大學和中航鋰電聯合承擔，國家高技術研究發展計劃（863計劃）支持的“高安全性動力電池用功能隔膜的技術開發”項目，已建成一條年產300萬平方米陶瓷功能隔膜試驗線。中航鋰電隔膜技術取得新突破，鋰電藍海引爆成長炒作，鋰電技術革命概念股風起云涌，本周市場以成飛集成、大東南為龍頭的鋰電隔膜概念股連續漲停，彰顯王者風范；欣旺達、億緯鋰能、江蘇國泰等鋰電概念股更是漲勢喜人。
