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美股三大指数震荡走高 博通再创历史新高

2024-06-18 01:10:02来源:互联网

文章导读
美东时间周一,美股三大指数震荡走高,截至发稿,道指涨0.27%,纳指涨0.65%,标普500指数涨0.56%。 台积电 涨超2%,报道称 台积电 计划涨价,3nm或涨超5%,先进封装涨10%-20%。 博通 涨近5%,再 ...

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  美东时间周一,美股三大指数震荡走高,截至发稿,道指涨0.27%,纳指涨0.65%,标普500指数涨0.56%。


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  台积电涨超2%,报道称台积电计划涨价,3nm或涨超5%,先进封装涨10%-20%。


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  博通涨近5%,再创历史新高。公司2024财年第二财季业绩超预期,杰富瑞将其目标价由1550美元上调至2050美元。

  全球要闻

  全球瞩目!央行超级周来袭 美联储官员将密集发声

  本周,新一轮“央行超级周”开启,全球多家央行将于本周公布利率决议。其中,英国央行是否跟随欧洲央行降息成为市场最大悬念。而旋涡中的法国,也即将公布最新的PMI数据。此外,美联储利率决议后,外界将更专注经济指标趋势。本周诸多美联储官员将陆续登台,就经济前景发表讲话。

  美联储内部“鹰风一致”:再等等其他数据 不急着降息!

  明尼阿波利斯联邦储备银行行长卡什卡利上周末表示,元宇宙之家消息,在开始降息之前,美联储实际上仍处于有利地位,可以慢慢来,观察即将公布的数据。他在周日一档节目中表示,“我们需要看到更多的证据来让我们相信,通胀正在稳步回落至2%。在我们做出任何决定之前,我们现在处于一个非常有利的位置,可以慢慢来,获得更多的通胀数据,更多的经济和劳动力市场数据。”

  “永远不要与美联储作对”?NO!当前华尔街更信奉别和数据作对

  华尔街的格言曾警告人们“永远不要与美联储作对”。然而,这正是眼下交易员们正在做的事情,而且这可能会引发股市中一些遭遗忘的角落出现迅猛反弹……上周,美联储的利率预测和联储官员的鹰派言论再清楚不过了——投资者遭一而再再而三地警告称,利率将维持在高位的时间将比预期的更长,美联储利率点阵图的中值预测仅为今年降息一次。

  华尔街“喊出”最高目标价:标普500指出年底前能涨至6000点!

  继瑞银喊出5600点的高目标价后,华尔街大空头、Evercore ISI首席股票和量化策略师Julian Emanuel将其对标普500指数的年终预测上调到了6000点。这是媒体追踪的主要股票策略师中最高的,比标普500指数上周五收盘点位高出约10.5%。

  美联储预期引发美股走势分裂 科技股还能走多远?

  上周美股走势有所分化,美联储决议暗示年内降息一次,外界对经济的担忧令反映宏观面的道指和罗素2000指数承压回落,然而通胀指标降温重燃了提前降息的希望,苹果博通和Adobe带动的人工智能乐观情绪则再一次点燃了投资者热情。未来一周,随着经济降温的背景下政策博弈,市场的走向将取决于科技股的韧性及美债收益率走势。

  公司新闻

  台积电“疯狂暗示”黄仁勋有了下文:3nm代工报价或涨5% 先进封装最高涨20%

  半导体新一轮涨价潮或许即将开启。继华虹半导体传出涨价计划后,台积电也即将涨价。据台湾工商时报今日消息,台积电3nm代工报价涨幅或在5%以上,先进封装明年年度报价涨幅在10%-20%——而在6月4日的股东大会上,刚刚全面掌舵台积电的新任董事长魏哲家已“明示”自己有涨价想法。

  特斯拉两款车型进入全球销量前十 国产车中比亚迪秦最畅销

  英国侦查公司JATO Dynamics日前发布2023年全球车型销量排行,前20名中中国车型比亚迪秦和比亚迪宋Plus上榜。丰田虽然在前十名中占据五个席位,但是其主力产品卡罗拉轿车销量同比下滑19%,成为前20名中下滑幅度最大的车型。

  石油美元的真正末日?专家:中国新能源七子正顶翻欧美石油七姊妹

  全球市场上的许多投资者,如今都正紧盯着美国科技行业的“七巨头”,因为这正契合了眼下炙手可热的AI风口。不过,如今或许已很少有人记得,在全球能源领域,差不多一甲子之前的盛况,与如今科技巨头的风光几乎如出一辙。在当时,人们也有着“欧美石油七姊妹”的说法。

  HBM4争夺战白热化!先进封装走向台前 三星HBM3D封装年内落地

  人工智能需要越来越快的芯片,但随着芯片尺寸接近原子级,进一步缩小芯片的成本越来越高。而将不同的芯片紧密集成在一个封装中,可以减少数据传输时间和能耗。《韩国经济日报》援引三星电子公司和消息人士的话称,三星电子将在年内推出高带宽内存(HBM)的3D封装服务,计划明年推出的第六代HBM芯片HBM4将采用这种封装方式。

  英伟达开源3400亿参数模型Nemotron-4 340B

  英伟达当地时间6月14日开源Nemotron-4 340B(3400亿参数)系列模型。据英伟达介绍,开发人员可使用该系列模型生成合成数据,用于训练大型语言模型(LLM),用于医疗保健、金融、制造、零售和其他行业的商业应用。

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