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2月下旬以来,科技成长深幅调整
若是以“中证TMT/中证全指”来衡量科技成长的相对表现,可以看到,自2月下旬以来,科技成长一路向下,不仅回吐了开年的涨幅,在4月7日大跌后的反弹行情中表现也偏弱。另外,拆解AI产业链的上中下游,不少细分方向的回撤超过20%,“砸坑”尤为明显。从原因上看,主要在于前期交易过于拥挤、关税风波抑制风险偏好,叠加新的产业催化暂时缺位,难以点燃新一轮的上涨行情。
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科技成长调整到哪里了?性价比如何?
科技成长的交易热度已明显“冷却”,和22年末、23年末的AI行情启动前的位置相当。一方面,从“中证TMT/万得全A”的成交额占比看,已从2月中的14%高点回落至6%,位于2013年以来的18%分位。另一方面,如果对比各个行业的交易拥挤度,可以发现,相比部分红利和内需行业升至历史高位,TMT各行业已回落至历史中低水位,性价比较高。
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科技成长的历史调整有哪些规律?
1)09~15年
从09-15年的科技大周期看,除了11-12年因为TMT基本面承压出现较长周期的调整,其他3轮调整都是阶段性调整,主要源自风险偏好回落带来估值承压。
1)10年4月~6月:国内“新国十条”地产调控叠加欧债危机爆发,引发风险偏好的大幅回落,但对于科技成长而言,政策扶持未发生转向,产业逻辑并未受损,直到iPhone4发布强化了消费电子产业预期,市场开始企稳回升。
2)13年9月底~11月中:国内政策不确定叠加美联储退出QE预期升温,从而带来风险偏好的整体回落,直到三中全会出台一系列深化科技体制改革措施,市场情绪扭转,科技走向反弹。
3)14年2月中~5月中:国内互联网行业监管升级叠加美联储缩减QE,导致市场情绪明显承压,直到两者情绪释放充分,科技板块开始回升。
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科技成长的历史调整有哪些规律?
2)23年以来
同样,2023年以来的科技大周期中,阶段性调整也大多来自风险偏好的回落。
1)23年4月~5月中:受中国科技企业纳入实体清单、美联储加息的影响,市场风险偏好受挫,叠加ChatGPT热度消退,无新的催化出现,引发科技板块调整,直到5月AI算力驱动光模块需求释放,业绩预期上调推动板块上扬。
2)23年6月~10月:中美贸易摩擦升级叠加国内经济复苏不及预期,导致科技板块表现低迷,直到汇金增持叠加美联储暂停加息,市场情绪明显改善,再加上爆款游戏、短剧出现,传媒反弹强劲。
3)23年11月下旬~24年2月初:全球流动性预期收紧叠加雪球产品敲入引发资金踩踏,从而导致科技板块大幅回调,随着“国家队”入市托底打破资金负反馈,叠加Sora发布打开AI应用想象空间,引发AI投资潮起。
4)24年3月下旬~9月中:在国内有效需求不足、政策方向不明确的背景下,市场交投情绪大幅回落,科技板块也回调显著,直到“924”政策转向确立,科技板块开启强势反弹。
5)24年11月中~25年1月初:强预期和弱现实的博弈,叠加年底风格切换,市场转至防御,科技板块承压,直至DeepSeek发布,再度引爆科技行情。
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规律总结:科技成长的止跌回升,需要情绪上行的配合
通过复盘历史上科技成长的“调整-上涨”期,可以发现两点。第一,科技成长大周期的阶段性调整平均是2.9个月,平均跌幅17%,目前本轮回调已持续3个月,跌幅为18%,和历史平均水平相当。第二,科技成长的止跌回升,需要情绪上行的配合,可能的来源包括产业催化、政策支持、流动性改善。
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短期:随着6月来临,科技成长或进入相对占优窗口
从日历效应看,每年3~5月的行业轮动加大,以“乱”为主,缺乏清晰主线,且往往春季躁动胜率较高的小盘成长,会出现明显的“高切低”现象,但进入6月后,科技成长往往会再度回归。就当前而言,科技成长的交易拥挤度已回落至历史低位,性价比较高,若叠加AI、芯片、消费电子等领域的事件催化,或对科技行情有所支撑。
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中期:业绩为王,科技成长的仍有不错的景气优势
两头买预期,中间买现实,业绩为王仍是当下的核心配置主线。根据wind统计,一季报业绩好的,5-8月的股价表现也往往占优。2014-2024年,若是将全部A股一季报的净利润同比从高到低分为5档,并统计其5-8月份的涨跌幅情况,可以看到两者呈现明显的正相关性。因此,若是从景气视角出现,科技板块是唯一个在高基数背景下维持高景气的板块,且一季度归母净利润同比增速18%,位居首位。
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长期:产业逻辑演绎刚刚开始,调整之后反而提供上车机会
科技成长产业投资的节奏往往遵循“巨头(爆款出现)→基础设施(巨头开启巨额资本开支)→产业链成型(0-1)→需求爆发(1-100)”的规律,实现从主题投资向赛道投资的变迁。而且一旦产业链落地,能够实现“0-1”到“1-100”的跨越,就往往出现奇点式的投资机会,引爆巨大的科技行情。就AI而言,2022年底生成式AI ChatGPT出现后,众多AI应用方向成为可能,而今年DeepSeek横空出世,大幅降低成本,代表着AI应用进入落地元年。向后看,一旦AI产品经过2-3轮迭代后走向成熟,需求或将迎来大的爆发。
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