>> 浙商证券-A股四季度策略:市场筑底,菱形待机-260914
| 上传日期: |
2026/9/14 |
大小: |
4631KB |
| 格式: |
pdf 共70页 |
来源: |
浙商证券 |
| 评级: |
-- |
作者: |
王大霁,廖静池,倪赓 |
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此报告为加密报告 |
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引言:A股四季度策略展望——《市场筑底,菱形待机》 回顾26年年度策略“系统性慢牛”、中期策略“山高路窄,左右逢源”、8月以来“菱形策略”三大重要提法,我们一直对市场中线保持中性乐观态度,看好AI领衔的牛市框架同时做阶段性的策略修正,近期估值分化收敛、上涨行业增多与轮动加快,我们预计,四季度“菱形结构”仍在延续。回到当下,全球性加息预期、地缘政治、AI叙事等变量“前方不明”,市场已处于逐步收敛阶段“静待变化”。整体上,目前市场正在筑底过程,我们认为在未有新的右侧信号前,市场维持震荡整固,择时上等待筑底中的增配机会,配置上兼顾胜率与赔率,寻求广义再平衡。 大势研判:市场筑底整固,静待右侧信号 (1)析形势:油价反弹增加通胀压力,政策利率预期上修构成美债年内上行的主要推力,但是预期提前计入的背景下也可能是利空出尽;中期选举后风险偏好通常有所修复。(2)看经济:K型分化延续,库存周期正由主动补库尾声向被动补库过渡。结构性亮点仍在,但四季度总量扩张弹性相对有限;CPI温和回升,PPI维持相对高位,高景气行业的成本通胀继续向盈利通胀传导;出口保持韧性;A股中报盈利超预期,三季报可能斜率放缓。(3)观政策:货币政策存在降准空间,财政Q4有望加快支出进度,政策性金融工具加快投放有望托底经济。(4)解资金:9-12月资金供需差或将进一步收窄,增量资金势能减弱;融资盘波动率企稳;公募基金收益未大幅偏离Q2持仓。(5)察情绪:按照AI“共识行情”五大指标,体现虽松未崩状态;周度前5%个股成交额占比较前期高点明显下降,高拥挤度在逐渐消化但仍处高位;成交与换手明显降温,但交投仍处历史较高水平。(6)剖估值:A股证券化率处于合理区间上沿;TACO指数监测的外围扰动节奏目前可控;利率分化下,A股是主要市场中唯一股权风险溢价仍处中高分位的市场,是全球估值洼地;主要宽基估值回落至合理区间。 整体来看,海外流动性预计边际收敛,国内增量资金势能减弱,外部形势与资金流向评价中性以下,但是要考虑部分流动性预期已计价;国内政策、宽基估值评价中性偏乐观;经济周期、市场情绪评价中性。六个维度综合指向指数层面中性乐观,政策托底叠加基本面无忧保证“系统性慢牛”框架不变,但海外利率高位、成交降温与拥挤度消化限制了估值继续快速扩张的空间。目前市场正在筑底过程,四季度市场可能表现为区间震荡与行业轮动,菱形结构延续,等待右侧变盘信号。 风格轮动:AI虽松未崩,广义价值再平衡 Q4风格轮动模型结论:1)中信行业风格:周期>金融≈稳定>消费>成长,行业风格从成长向价值过渡。2)市值风格:巨潮大盘>巨潮小盘>巨潮中盘,剩余流动性的边际收敛或预示大小盘比价的再平衡,市值风格预计相对均衡,边际上向大市值倾斜。3)估值风格:国证价值>国证成长,金油比趋势性回落叠加PPI偏强运行、美债利率下行空间相对有限,价值风格或好于成长。 展望2026Q4中信五大行业风格宏观基本面趋势:周期基本面仍然较强但边际收敛,成长、稳定基本面波动中上升,金融基本面高位震荡,消费基本面或稍晚见底。综合而言,周期、成长、稳定、金融风格宏观基本面“温差”收敛,菱形框架下风格“得分点”较多。 此外,目前AI算力共识牢固度得分为52.67%,整体共识仍在,但已经进入“虽松未崩”的临界区间;美债利率高位波动,风格向短久期与强现金流收敛;红利风格配置吸引力回升。 行业配置:先胜率后赔率,AI景气与红利质量 Q4行业打分表结论:(1)综合排名靠前的十大行业为医药、电力及公用事业、机械、钢铁、电子、电力设备及新能源、基础化工、通信、家电和非银金融。据此,四季度形成“三主线、两补充”的配置结构:AI、医药、出海为三条主线;非银金融与周期为价值再平衡的补充方向。(2)PB-ROE校验静态赔率,白色家电、工业金属和白酒的静态性价比较好;半导体、通信设备和元件的估值更多依赖增长兑现;证券PB较低,但仍需等待ROE修复。(3)红利质量与景气修复进一步验证非银、公用事业、家电和电力设备。 其中,AI主线先看胜率后看赔率,盈利上修与全年高增共同指向电子、通信和自动化设备;出海主线先看渗透率后看收入暴露,重点关注电力设备与家用电器。 主题投资:AI新叙事,AI4S与华为韬定律主题 AI4S主题:率先重塑药物研发设计端,周期与成本已明显下降,关注海外Twist回报验证映射;华为韬定律主题:与物理AI加速融合进行时。 风险提示:海外流动性与国际环境变化超预期;国内经济修复及稳增长政策落地不及预期;产业景气与盈利兑现不及预期;AI4S技术及商业化进展不及预期;模型与历史数据存在局限。
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