对话毕盛张清:管理全球头部主权基金账户是一种什么体验交易量排名的加密货币交易所- 加密货币所

2026-02-22

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对话毕盛张清:管理全球头部主权基金账户是一种什么体验交易量排名的加密货币交易所- 加密货币交易所

  她说话轻快,跟她在投资上的分外审慎有些不同。但访谈越往后走,你越能感到那股底色:不爱讲宏大叙事,更习惯把问题落到有投资逻辑支撑和一笔一笔细账的拆解上。

  张清是国内凤毛麟角的拥有近20年投资经验的女性基金经理,1996年加入毕盛投资(APS)。几乎没有在公开场合亮相过,却始终身处投资一线,是这家顶尖机构的副首席投资官、核心基金经理之一。

  毕盛投资是全球头部主权基金中国股票账户的重要管理人之一,而张清正是境内管理主权基金账户时间最久的女性基金经理。

  放在国内机构语境里,能长期、持续地为全球顶级长期资金服务,本身就意味着一套经得起时间考验的投资哲学和投资流程、穿越市场周期的可持续收益,以及对“犯错成本”的深刻敬畏。

  这家全球知名央行给毕盛30周年庆的贺信中写道,“你们对寻找优质投资机会的热忱、对深刻了解企业的求知欲,始终令我们钦佩。”

  作为职业生涯之初就跟基本面分析结下不解之缘的张清,是国内最早拿到CFA的分析师之一。

  她对标的组合韧性的敲打,“要把账算清楚“、”要想清楚每个标的的下行风险” 。

  对“上行空间”的要求同样直接。面对“贵但确定性高”和“便宜但不确定”的选择,她的回答不是二选一,而是先看空间,再看概率:确定性不高就要打折扣;有安全边际时,“能看到50%上行空间当然很好”,收益无非来自估值重估与盈利超预期增长。

  这也是她为什么强调成长性阿尔法、为什么更愿意在错误定价出现时做逆向布局。

  她说自己做投资,力图把公司的生意模式理解得比较清楚,尽可能用望远镜去看公司的长期价值。

  哪怕在毕盛已经“服役”快30年,她说自己还“没学好、没毕业”:要向毕盛创始人王国辉学习那种“老中医式”的抽丝剥茧能力,抓核心矛盾;向同样身为基金经理的王康宁学习看企业的不同视角;在金融、消费的能力圈外,也通过团队作战投资科技、创新药……

  这点从她管理的毕盛狮惠业绩就可略窥一斑,2025年明显抓住了成长机会。把行业拆开来看,截至12月底的组合中,金融、资讯科技、医疗保健的行业占比都超过15%。港股有75成,其他是A股,高仓位特点与毕盛一脉相承。

  这是2025年进行的一场3小时交流,聪明投资者(ID: Capital-nature)将其中最有获得感的内容整理出来,原汁原味分享给大家。

  上外毕业时,正好万国证券处于起步阶段,各部门人才缺口较大,我一毕业就懵懵懂懂进入了这个全新的行业,员工平均年龄30+,朝气蓬勃充满活力。

  万国雄心勃勃,一心想要打造“中国的野村、中国的美林”,就是推着我们不断学习和实践。当时在海外寻找买方业务有优势的机构,希望以合资模式先行探索,我就是在这个过程中认识了现在的老板王国辉总。

  1996年我去了新加坡,开始学习基本面分析那套框架和模式,1999年拿到CFA(特许金融分析师),算是国内很早有CFA资质的人。

  聪投1996年,比中国公募基金行业诞生还早两年,而基本面分析为基石的价值投资也是到2003、04年才开始盛行起来。

  张清是的,当时A股市场还很年轻,充斥着看蜡烛线分析,短线交易,内幕交易等。很幸运的是,我们老板作为新加坡政府投资公司的早期投资专家,毕盛从一开始就运用基本面分析挖掘超额收益。

  我当时算是零基础入门,从单个行业开始研究,而且那时市场上可覆盖的公司标的也比较有限。比如研究高速公路行业,业务模式比较简单,基本是20-25年的特许经营权,它的成本主要由折旧、人工、维修构成,投资回报和DCF价值其实很好测算。

  张清当时团队里只有我和另一位同事是从中国过去的,其他都是本地员工,他们主要覆盖东南亚、日本市场,后来还拓展了澳大利亚市场的研究。

  国辉总在公司成立的1995年时就预见中国经济的巨大潜力,1996、1997年开始,他就频繁深入国内三四线城市,和我们一起开展B股实地调研,比如武汉锅炉,本溪钢铁。

  聪投 所以当时就有投B股了?好早,罗杰斯说自己是最早投资中国B股的外国人,但公开信息其实是在1999年才开户买的。

  张清对,刚加入时我担任投资分析师,主要研究B股和港股,主要覆盖标的是一些刚发行红筹股的中国公司。

  张清2002年底QFII开闸以后,我们在2004年7月推出了自己的产品,在行业内也算是比较早的。这也是我们第一只聚焦中国本土市场的(境外)产品。

  国辉总参与管理了约一年,之后便完全由我和另外一位同事共同管理,直到2014年初。现在是由我们三位核心基金经理共同负责。

  张清 投资是相当不简单的一份工作,当时和我们同台竞技的很多同行都经历了起起伏伏,在亚洲市场,能够存活20年以上的资产管理公司凤毛麟角。

  大家常说一个专业投资人至少要完整地经历2-3轮牛熊市的历练才能臻于成熟,而我去新加坡的第二年就遭遇了亚洲金融危机,亲眼见证了当时市场真实的低迷惨状。

  张清1997年的亚洲金融危机、2008年全球金融危机、2000年TMT泡沫,中国2014-2015年的杠杆破灭,还有2021年以来的这一轮。

  张清还是最近这一轮熊市印象最深刻,因为持续了三年半时间,以前没有这么久。2008年那轮市场很快就反弹了,所以教训不够深刻,也没那么“痛”。

  这几年市场的低迷,让我对下行风险的反思比较多。投资行业必须从教训中学习,不能犯同样的错误。

  我们新加坡有一只(内部资金)对冲基金,从2000年初就启动了,团队每个经过初步考核的分析师都有一个实盘账户负责管理,这是老板深谋远虑培养未来接班人的赛马机制。

  张清非常早,2005年他们来中国考察时参加了我们的年度客户会议,之后陆续筛选合作方。我们从2005年起帮他们管理过几年资金(通过QFII)。

  他们是在全球范围内做资产和国别的分散投资,投资周期很长,是30年维度,为下一代国民财富的保值增值做投资规划,不是只考虑3-5年的因素。

  这么多年来他们接触过不同资产类别的无数投资经理,很擅长用从量和从质的方法分析长期合作伙伴的差异化优势。

  二是团队架构,穿透到各位行业研究员,后续有没有稳定的人才梯队,能否确保投资体系持续落地;

  三是超额收益的来源,分析过去如何获取阿尔法,并判断我们擅长的投资风格是否保持稳定、还是存在风格漂移。

  所以作为投资管理人不用刻意迎合,踏踏实实做好自己就行。在不同市场环境下,他们会把你和其他投资经理做对比,评估你是否能获取你能力范围内的收益。

  他们需要的是差异化的优质合作方,比如同样做基本面投资,你是不是比其他经理做得更好,在上行和下行市场环境的表现异同之处?毕竟大家都宣称做基本面投资,但实际操作中的差异点和擅长点大不同。

  第一,我们的基本面研究是力图做到第一性原理,完善对于公司底层盈利模式的认知。这是我们对自己的要求,明确之后再把价值来源分门别类为四种,这四大类可以囊括市场的几乎所有个股;

  聪投 主权基金这类客户和其他客户应该有很大不同。你觉得他们的哪些要求对毕盛的投资流程有帮助?在投资原则上,有没有从他们那里学到什么?

  张清从投资角度看,他们其实没提太多额外要求。投资范围会考虑ESG政策导向和地缘政治风险, 主要是明确告知 “不能投哪些领域和标的”。

  作为超长期投资周期的投资者,他们很明确自己投资行为被赋予的社会责任,对ESG(环境、社会和治理)实践很有经验,也推动我们和最佳实践的对齐,我们每年都要给他们提交专项ESG年度报告。

  其实我们公司内部ESG的价值观和他们高度吻合,投资流程里面从很早期就前置ESG风险审视环节。

  ESG对我们来说,并非被动的政策要求,2018年之后,它确实成为了一种风险,会对企业业务造成实实在在的影响,比如限制企业海外展业。

  所以我们三四年前就把“政策风险”正式列入了投资框架,作为第四类风险考量因素,这确实是投资中需要排查的风险点。

  张清煤炭也在不能投的范围里,因为他们在能源领域已经有大量持仓,不需要额外新增配置。

  对于不能投的领域,我们就会调整策略,如果看好周期的话,就投资其他行业的周期品,A股估值没有优势的,就会考虑港股;会在同一投资策略框架下,寻找可替代的标的。

  这几年煤炭的阶段性机会,更多属于“周期性或者机会型阿尔法”,而且估值不算便宜。

  中国不是 “富煤” 地区(中国煤炭储量丰富,但人均储量较低,且存在分布不均、环保约束等问题),煤炭的主要下游应用在电力行业,但电力在中国作为公共商品和基础设施,国家会严格监管电力价格。

  我们是制造业立国的国家,能源价格是关键成本因素,所以价格无法向下游有效传导,上游煤炭企业的盈利必然会受到限制。

  煤炭属于典型的周期股,但在A股市场估值中枢普遍偏高。相比港股一些周期股在低谷时市净率可以跌到0.3–0.4倍,A股周期股即使在行业最差的时候,市净率也常常维持在1倍以上,这使得在低位布局的空间有限。

  张清最早应该是2004年的时候,由团队同事提出的,当时他更具备国内股票的投资经验,挖掘到茅台、格力这些优秀公司的投资机会。第二次加仓则是我提出的。

  张清在2013年年底反腐和八项规定,当时茅台的市盈率仅8倍。那是个非常左侧的非共识,我们后续一直加仓到2016年。

  张清我们那时做了不少经销商访谈和进一步研究,发现茅台的投资逻辑确实发生了变化。

  此前茅台的消费人群主要是“党政军”,但当茅台零售价格从2000元跌到800多元时,消费群体变了,变成了之前喝不起的私人部门,包括民营企业主和富有的个人。

  我们从经销商那里观察到,边际需求开始出现变化,产品价格的深度调整带来了供需关系的转变。

  当时茅台也在主动出击,放开了稀缺的经销权,大概在2013年前后给经销商增加了配额。茅台自身很清楚,它有逆势扩张的资本,优秀的产品是有未被满足的真实需求的。

  不过回头看,我觉得茅台本质上还是叠加了“时代的贝塔”,超额收益既有自身独特阿尔法,也有强时代贝塔。

  我做投资会把公司远期和近期的账算得比较清楚,算不清楚的就不敢买。当然这也会让我错过一些机会,但投资中错失机会几乎是必然的,重要的是提高自己投资组合标的的胜率。

  能力圈的建立还是要结合自身经验,学习曲线从易到难。我之前覆盖的公司比较杂,主看过消费,医药和金融行业,现在大部分行业都看,有很多生意底层的逻辑是相通的。

  这几年科技领域新兴领域的新公司太多了,积累深度的同时需要不断拓宽学习,与时俱进。所以,和我们研究员团队的紧密合作非常重要,多和他们探讨求证,他们深耕垂类行业,具备专家型的能力。

  张清确实有这样的标尺,而且我也向国辉总学习他那种“老中医式”的判断能力,就是能抓住核心矛盾的能力,化繁为简。

  比如2016年6、7月份的万科股权争夺战,当时万科申请停牌6个月,复牌后全市场都不看好,觉得宝能要进来,万科会失去大家之前认可的职业经理人团队优势,公募纷纷卖出。

  (注:2015年下半年起,宝能持续增持万科,引发对公司控制权的争夺。万科为筹划重大资产重组,自2015年12月起停牌。2016年7月4日复牌后,万科A连续跌停。)

  但国辉总却认为,既然万科已经成为并购标的,短期的重点不在于它的经营能力受损与否,而是“除了宝能,还有几方想收购它”。

  他说,投资要应变,不能用同一把尺子量不同的投资逻辑,这个案例就是典型的“机会型阿尔法”。要聚焦在“它作为并购标的的价值,并购的几种可能性,和后续如何退出?”

  所以投资方法得灵活运用,在不同情景下要先识别核心矛盾,再从这个角度去分析才能锁定可能的收益。

  聪投 从你的组合配置来看,医药、信息科技、金融权重都不低的,主要是成长型Alpha偏多?

  张清嗯,金融里面的保险属于偏经济周期属性的业务,但是我们看到的是价值型阿尔法,因为市场把它卖出价值来了;而创新药和AI都属于成长属性阿尔法。

  2024年国债利率降了80个BP,是2008年以来最大跌幅。保险公司负债成本大概2%-2.2%是刚兑,但当时10年期国债利率只有1.6%,市场看到了短期内再投资收益率和负债成本的倒挂,所以市场觉得保险业务盈利模式不可持续。由于经济表现疲弱,市场倾向于线性外推利差损。我们做了很多测算和敏感性分析,都证明市场已经反应很多悲观预期。

  从监管逻辑来看,保险公司卖出去的每一张保单都有兑付承诺,必须确保保险公司的长期履约能力,防范系统性风险。

  所以去年下半年开始,银保监会(即国家金融监督管理总局,此处按行业习惯表述)一直在精准出招,通过动态调整定价利率,通过报行合一,来降低新出保单的成本,这是明确的利好;同时在资产端也不断放开股票投资上限,拓宽保险公司的资产配置范围。

  已承保的存量保单是有价值的,只是这种长期价值没有得到市场的广泛认同;保险公司的净资产会按照每年的投资回报持续增值;新增业务的价值(NBV,New Business Value,衡量新增保单未来利润现值)当时市场基本不考虑。

  保险是长周期生意,核心看长期利差,所以最合理的估值方法应该是用“内含价值(EV,Embedded Value,衡量保险公司长期价值的核心指标,含已承保保单未来现金流现值及净资产)” 来测算。

  当然我们做了国际比较,把中国的寿险公司和全球其他市场的对标,比如欧洲、日本的保险公司。美国有些不一样,用市净率估值,新业务占比有效业务价值比率比较小,同时会计政策不同。

  张清对,是我们行业研究员根据保险公司每年年报披露的数据搭建的。我们测算下来,就算在最差情形假设下,也不会买贵。

  现在保险股的上涨,首先反映的是国债收益率回升之后盈利模式修复的预期;其次最近“反内卷”行情中,保险公司也是最受益的,只要PPI、CPI回升,利率有所抬升,之前的担心就会逆转,保险股的反弹力度就会比较大。

  后续有三个支撑点:第一,随着季报业绩,国债收益率企稳,市场认为最差的时候过去了;第二,市场选择了新华,认为它比较明确受益资产端股票的投资,利润表率先修复,但是其他保险公司会依次受益修复;第三,居民存款搬家,负债端逐步修复,新单利润展现,有成长逻辑。

  聪投 医药行业也很难,本身细分赛道多,哪怕只是创新药,研究难度就很高,而且现在看医药股和以前又不一样了。

  张清是的,专业要求确实高。创新药要研究的内容太多了,涵盖不同治疗领域、不同药物靶点、不同治疗方式,还要分析行业竞争格局(包括中国和美国市场)。标的方面研究员自下而上把关,团队密切合作。

  但我们当时观察到了一些投资信号:很多创新药公司在港股上市融资,它们不需要大量投入固定资产采购,现金流结构相对简单。

  2024年年底到2025年年初,我们发现有些创新药个股的市值,只比其账上净现金多一点点。比如有的账上净现金95亿,市值也就100亿。

  当时市场的悲观预期已经到了极致:不仅不认可这些现金的价值,还认为这95亿未来会被研发投入耗尽,等同于认为公司的研发投入和研发管线一文不值。

  我们认为大方向上,创新药经过过去六七年的调整和蛰伏,未来会诞生出大公司和好公司,和科技的逻辑是一致的。最终投资创新药,核心还是看三点:团队、管线、竞争格局。

  张清我们更关注临床二期以后、三期能出数据的项目。因为创新药研发是科学,必须有数据支撑:客观缓解率(ORR,衡量药物对肿瘤的治疗效果)、无进展生存期(PFS,衡量患者无肿瘤进展的生存时间)等指标是否达标,不同阶段的成功概率,和同行比较,这些都需要数据验证。

  可能这一波创新药行情上涨后,我们会选择部分兑现利润,因为二三期的潜力已经反应比较充分。

  在置信度上,我们确实严格把控的。在标的快速上涨后,会收缩持仓,只保留少数管理层优秀、业内领先持续向好的公司。对于临床一期的项目,基本不给估值。

  聪投 像创新药,你觉得比如说它重置资产比达到一个什么样的比例,就已经到你的安全边际了?

  张清创新药行业其实很难用“重置资产比” 来衡量,因为它的核心资产是知识产权,而非有形资产。

  创新药的投资逻辑,和科技研发管线投入的逻辑类似,本质上是看好中国的工程师红利、研发红利和创新红利,只是不同领域的团队会在各自擅长的领域发挥优势。

  聪投 你在投资中会强调长期视角,但实际上很多产业和公司的变化速度很快,市场不确定性也多,尤其是科技行业。你是如何在“长期视角”和“短期变化”之间找到平衡的?

  张清以AI为例,目前这个赛道才刚刚开始,美国市场已经有明确的应用落地了。而中国AI现在还没找到清晰的货币化方向,整体发展处于非常早期的阶段。不管是To B 还是To C的云应用,都还没真正跑出来。

  核心还是回到两国能力圈的问题:AI是中美必争的领域,中国在数据、工程师和软件算法,开源模型迭代上有优势。

  比如后续DeepSeek如果发布新模型,可能会重现2025年上半年的情况,赋能下游应用,市场情绪会再度发酵。所以我觉得不用纠结短期的“错过”,我们只要在自己能分析清楚的领域找机会就行。

  聪投 但从你的投资框架来看,AI可能也不好投?毕竟你会重点计算企业可持续的现金流,而AI公司的现金流往往不明确。

  张清AI标的确实不容易选择,目前ROI算不清楚。在大的产业趋势面前,就需要一些想象力了,因为方向比较确定,市场空间大门槛高竞争格局好,玩家有限。云业务需要持续投入,一年要投上千亿元,而能稳定年赚1000亿元现金流的科技公司没几家。

  张清我们主要看格局和空间,关注成熟制程和先进制程。成熟制程按周期逻辑买,先进制程按结构性成长逻辑买,不一样。还关注各领域的半导体设计公司和具备空间的上游设备。

  谈2026年的两条强主线月份看到陈光炎教授写的稀土相关文章(陈光炎长文剖析稀土与贸易平衡:美国超过8成精炼稀土来自中国,短期内难以改变),你们会在稀土领域布局吗?

  张清我们的确仔细研究了,好的投资标的其实很难找。但文章很大意义在于:稀土可能会成为新的战略斗争筹码,是中国很好的谈判工具。

  这其实是个很重要的信号,可能也是中国慢牛成立的基础。现在外部地缘因素已经有利好苗头,我们觉得可以更乐观些,这也奠定了我们组合配置的思路。

  张清一方面中国经济动能在转换的过程当中,看多新兴经济;另一方面,经济低迷带来的是低利率环境,利好大类资产中的股票资产。

  美股走长牛,GDP也就两个点增速,主要还是看创新,看个股ROE。我觉得后面有两条强主线:一是反内卷里面的个别细分领域,二是AI,这两条都能讲长期逻辑。

  一方面,在面临短期经济高基数和物价低迷压力的环境下,“反内卷”相关的政策措施和行业约束将对周期板块如新能源、化工、钢铁有色、建材等行业在中长期带来供给侧格局的改善。

  另一方面,我们相信中国在科创领域的、新质生产力的代表性企业能够在AI、智能制造、创新药研发、数字化等领域持续追赶、突破、引领,未来我们将有机会陆续看到更多领域的Deepseek时刻出现。

  从行业角度,我们确实对AI、互联网、半导体、非银金融、创新药、汽车智能化等行业抱有相对更为积极的看法。

  一是重点考虑“AI与新质生产力”驱动的科技成长浪潮;二是价值型股票仍然有机会,保险公司将作为重要的增量资金进一步解锁高股息公司的价值。

  聪投 在2025年4月科技股回调敢于加仓,是不是和公司内部的宏观判断有关?

  张清我们本来就有关税预期,就是回调幅度比预想大一点。但组合整体仓位没动,还在我们大的预判范围里。

  张清对,我觉得回调反应比较充分,长期看好的科技肯定是超跌了。像有家做成熟制程的公司,我们投它是看周期属性,当时跌到了450亿人民币的区间,符合我们长期价值算下来的安全边际。

  张清就是多数情况,单只买到组合3-5个点。我一般都是逐步建仓,毕竟没人能精准买在底部,也可能越买越贵,但没关系,不用一下子买太多,能分散点风险。

  张清不是固定的,会看情况,主要看A股标的的稀缺性和港股标的的空间。价值都是相对的。这几年港股超跌,仓位是慢慢加的,之前A股占比更高。

  张清主要是这些港股新股流通盘小,在6个月解禁期内反而有些溢价,是短期现象。

  聪投 遇到“贵但确定性高” 和 “便宜但确定性难判断” 的公司,你会怎么选?

  张清 价值判断很难简化在有限的信息量里面。表面上看,两种公司都进不了我们股票池,不容易跑赢。确定性不高的话,就得给预测打折扣,要考虑那些还没发生的情况的概率。确定性高的话,要看市场是否已经充分定价。

  张清 超额收益是投资的圣杯。最好的空间来自于估值重估,来自非共识,所以我们喜欢“成长型阿尔法”,这也是左侧布局的逻辑,比如创新药过去一段时间(2025年初到8月)翻一倍,就是最典型的例子。

  张清像2024年看好工业气体。这本身是个好生意,国外也有走出来的牛股,但国内这种生意的弹性主要靠零售。

  管道气的价格机制是确定的,利用率有波动,大的空间最终还是得看房地产政策。房地产起来了,开工率上去,下游200公里内的玻璃厂、陶瓷厂、小饭店这些用零售气的客户才会多。零售气是周期性定价,而且占比收入30%左右,只要建好供应平台,这部分几乎没额外成本,所以弹性很大。

  当时觉得地产、消费都那么差了,可能会有些周期型阿尔法。现在拉长周期看,房地产托而不举,我们肯定还是在高科技这类领域发力更有意义。

  APS有自己的经验框架:首先靠不同的阿尔法组合分散风险;其次靠标的背后不同的生意属性分散,比如地缘政治问题,跟国内医药消费、软件业务基本不相关。

  聪投 之前跟王康宁总交流,我就有个问题:国辉总是怎么把你们团队留在毕盛这个平台的?

  张清一方面是觉得自己“还没学好、没毕业”,投资这条路没有止境;另一方面,毕盛的团队生态确实好,一直在积累,自我修炼互相赋能。

  比如康宁的视角就和我很不一样,尤其是最近这三年熊市里,他帮我完善了很多认知空缺,对我的帮助特别大。

  张清焦虑也没用啊(笑)。我们组织架构很扁平化,团队频繁讨论,老板,康宁和其他同事都能给我提供不同的视角。这种认知差异和正反方思考,提高了我们做决策的成功概率。

  聪投 如果用“左侧布局、自下而上选股、宏观做参照” 来概括你的投资风格,你觉得准确吗,有没有什么补充?

  张清核心还是赔率,你承担了怎样的风险去获得怎样的收益。我们的4个alpha可以比较全面概括,在熊市和牛市里面的仓位布局侧重点会有所不同。

  价值投资本质上是逆向操作,只有市场出现错误定价,我们才能获取阿尔法。所以必须明确,这个超额收益到底来源于市场哪个环节的错判,我们要做的就是“纠正”这个错判。

  市场就像钟摆,好的时候把标的“吹到天上去”,差的时候又“踩到地底下”。我们要在这样的波动中寻找机会,但必须保持独立思考。

  周末家里人让我去看电影,我基本都不去。一部电影两三个小时,投入产出比太低,还不如用来研究报告。除非是特别的电影,比如《奥本海默》,我会去探究一下。

  张清其实做投资的人大概都这样,回家后有空就会看各种行业资讯、公司资料。周末的话时间更充裕,会学习新的行业新的标的。

  效率最高的是公司走访,看工厂和管理层访谈,比看报告获得感更多。周末除了看报告,也会运动,比如瑜伽、游泳。

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