1 沈琰沁分析科创板块投资机会。

沈琰沁从政策面分析了科创板块的投资机会，指出降准降息、科创债落地以及中美关税谈判进展等利好因素，短期内缓解了经济下行压力，对科创领域引入资金起到积极作用。

2 中美关税影响可控，科技板块值得关注。

沈琰沁分析了中美关税对出口影响有限，市场风险偏好回升利好科技板块短期看，财报季后市场偏好上升，科创板表现良好；中长期看，大国博弈下科技创新是核心，政策与资金支持持续加码，科技板块具有长期投资价值。

3 看好科创板指数投资。

沈琰沁指出科技股技术迭代快、细分赛道轮动迅速，普通投资者难以把握单一赛道机会他建议通过科创50等指数或指数增强产品布局，既能覆盖机器人、AI等新兴科技领域，又可规避板块轮动风险中长期来看，我国科技发展趋势明确，指数化投资能更好分享行业红利。

4 科技策略兼顾热点赛道投资机会。

沈琰沁介绍了浦银安盛基金的量化增强策略，包括多因子选股和热点捕捉模型团队开发了独特的因子库，涵盖价值、成长、质量等基本面因子，以及AI量价因子针对科创板，团队运用大语言模型技术开发热点轮动模型，实时捕捉科技热门赛道和标的，结合基本面判断构建投资组合，为投资者提供阿尔法收益补充。

5 1.科创综指热门赛道分析。

沈琰沁分析了科创综指中的人形机器人和AI算力两大热门赛道，指出人形机器人受益于技术突破和国产化趋势，AI算力则受海外基建和国产大模型推动他提到指数增强策略会超配相关股票，并强调国产算力因DeepSeek等大模型崛起而受关注。

6 国内AI算力与芯片崛起。

沈琰沁介绍了国内AI算力和芯片的发展，包括华为和小米的芯片突破，以及AI大模型在数据处理和热点挖掘中的应用他提到通过AI模型筛选市场信息，构建科技赛道股票池，并定期更新标的，以把握投资机会。

7 沈琰沁介绍量化投资策略。

沈琰沁分享了如何通过量化因子建模筛选优质赛道和个股，以增强指数超额收益他提到AI在量化模型中的应用，如人形机器人和AI产业链，但也指出AI存在模型幻觉等问题浦银安盛基金通过本地大模型部署、数据库限制和交叉验证来提升信息准确性AI目前作为辅助工具，需清晰指令和人工查验随着大模型技术发展，选股效果有望进一步提升。

8 行业轮动与赛道轮动的区别。

沈琰沁介绍了行业轮动模型基于固定行业划分，而赛道轮动没有固定答案，成分股数量不稳定AI大模型帮助赛道挖掘，未来多模态模型和数据扩容将提升量化策略的决策效率和精准度。

9 AI助力量化选股前景广阔。

沈琰沁介绍了AI在量化选股中的应用前景，包括宏观环境判断、行业景气度分析和个股基本面评估他强调了指数增强策略中风险控制的重要性，通过组合优化、偏离度限制和风险因子约束来控制波动，提高收益风险比浦银安盛基金团队注重在增强收益的同时保持风险可控。