>> 华安证券-市场点评:反弹并非坦途但前景明确-260721
| 上传日期: |
2026/7/21 |
大小: |
255KB |
| 格式: |
pdf 共3页 |
来源: |
华安证券 |
| 评级: |
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作者: |
郑小霞,刘超,陈博 |
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主要观点 市场异动 7月22日市场震荡走弱,其中上证指数上涨0.07%,创业板指下跌3.23%。全A成交额2.67万亿,较上一交易日减少10%。其中石油石化(+3.23%)、有色金属(+2.90%)、煤炭(+2.43%)领涨,通信(-4.44%)、建筑建材(-3.53%)、传媒(-2.91%)领跌。风格方面,红利风格如红利指数(+1.56%)领涨,成长风格如创成长(-4.38%)领跌。 市场反弹并非坦途但前景较为确定,海外仍有阶段性扰动 微观流动性扰动有望逐步缓释。近期我们多次强调,6月底以来的调整已经超过历史可比情形,市场超调特征明显。周二大幅反弹后在谨慎情绪惯性下有一定兑现需求。历史上第二阶段出现过的7次快速大跌,其中6次是由微观流动性冲击,如大型IPO、再融资、货币政策倾向性变化等,同时叠加事件催化,另外1次则是海外大跌带来风险偏好制约。这种调整逻辑与7月初来一致,即大型IPO、韩国去杠杆、美伊冲突多因素共同导致。待长鑫科技上市交易落地,微观流动性的阶段性扰动有望持续缓释。 美伊冲突强度再度回升,一定程度上影响风偏。特朗普21日受访时表示,美国可能很快打击伊朗“镐山”地下核设施,同时美军已连续11晚对伊朗发动袭击。受美伊冲突影响,ICE布油价格已从7月初的70美元/桶回升,截止今日下午6:30前,盘中最高升至95美元/桶,今日最大涨幅近5%,市场近期仍受到中东地缘冲突反复扰动。 关税出现扰动。当地时间7月21日,美国贸易代表在接受媒体采访时暗示,美国联邦政府将很快出台新的关税政策以替代即将到期的10%全球进口关税,但同时也表示无法给出新关税政策出台具体时间点。 亚洲权益市场午盘跳水。今日韩国、日本股市同步高开低走,韩国综指盘中涨超6%,后逐步回落至收盘涨幅不到1%。日经225早盘最高涨2%,午盘震荡下行,收盘小幅下跌。 震荡中回升,本轮反弹仍将持续 本轮产业周期的第二阶段行情并未结束。当前AI产业景气周期行情已进入第二阶段上涨期。从历史复盘来看,第二阶段行情通常能持续8个月左右时间,创业板指涨幅能达60%左右,成长风格涨幅在40-50%,产业主线涨幅在70%及以上。从4月7日行情启动至今,创业板指、成长风格、通信、电子最大上涨幅度分别为39%、39%、65%、91%,持续时长3个月左右,且6月底以来的大幅回调也再为后市上涨打开了更多空间。整体来看无论从时长以及涨幅空间对比历史规律情形,对当前的第二阶段上涨行情仍然可抱有期待。 反弹将持续,可以更积极乐观一些,坚定算力等AI产业主线方向。参考历史,若后市反弹到来,通常将持续1个月左右时间,成长风格和主线行业在反弹期内处于占优表现,成长风格和主线行业也有一定概率反弹创新高,或即便未能突破前高,但也将距离前高不远,更重要的是在第二阶段尾端加速行情中仍可期待突破前高。 AI硬件将重回上涨主线,当下可能是下半年的最佳入局时机 展望后市,随着情绪充分宣泄、催化事件如长鑫IPO落地等,参考成长产业景气周期的演绎节奏,反弹将持续且幅度可期。方向上,近日产业主线领跌无关基本面而主要在于情绪和资金交易性因素,科技公司中报预告显示景气依旧高增亮眼,聚焦AI产业上中游环节仍是核心方向,尤其在近日快速超跌后已具备优异的入局价值。产业周期业绩强劲、经济周期偏弱,成长产业景气机会依然相对占优。第二阶段业绩驱动行情尽管此前涨幅巨大,但仍有较长时间和一定空间,行情并未结束。当下继续紧密围绕AI产业趋势加大仓位,其中上中游环节算力中心及配套硬件是最不可或缺方向,近日已经明显降温和超调,此时应敢于入局。整体而言,需着重关注以下两条投资线索和节奏: 第一条核心主线是AI产业链尤其需聚焦上中游等算力硬件环节,近日显著调整后提供入局良机。AI产业周期第二阶段正在验证且还将持续。根据第二阶段时间、空间、结构规律看,AI产业链上中游环节具备显著涨幅优势且时间、空间非常可观。在此过程中还可通过换手率进一步精准把握节奏,近期大幅回调后,主线行业换手率已明显消化。建议继续重视算力中心环节及配套方向:光模块、半导体、液冷、数据中心、AIDC、存储链条等。 第二条主线是有望受AI链扩散以及催化的领域,主要包括机械设备、机器人、游戏、软件等。该链条也多是本轮AI产业链的上中游延伸环节,如机械设备同时受益工程机械景气上行周期和多主题如机器人、商业航天、液冷、高端制造等辐射。机器人、游戏和软件是最有望承接AI算力主题扩散的下游方向。 风险提示 海外芯片大涨带来估值消化担忧的风险传导;美伊形势再现反复扰动;国内经济出现过去几年日历效应的快速下滑;美联储货币政策紧缩预期持续扰动美股;成长风格历史演绎规律的局限性和学习效应偏差等。
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