和讯首席视点:市场望在7月下旬迎来金秋行情 关注中报业绩线索引发的两大投资机会
首席夏立军
2018-07-17 03:31
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去杠杆等政策与改革带来短期阵痛的同时也为中期的稳健奠定基础,新经济相关的结构性机会与老经济领域阶段性机会的交融仍是市场主基调。短线市场仍可能继续消化利空,但考虑到政策潜在的灵活性及新经济的韧性,基准情形下当前市场机会大于风险,从当前到下半年市场可能会经历先抑后扬的过程。上半年资金持续净流出后,伴随解禁压力降低,流动性边际宽松,预计下半年资金面将明显改观,重新回归净流入,测算A股下半年增量资金有望接近1000亿,利于支撑A股整体估值水平。如果投资者能看到改变过去过度依赖地产和基建的政策导向,着手提升科技和消费,并着手加强资本市场的改革和制度建设,则投资者的信心有望提升。尽管宏观面不确定性依然会困扰市场,但消费升级与产业升级依然是中国最确定、最具持续性的趋势,继续超配大消费与服务、科技硬件等相关领域,如家电、食品饮料、医药、餐饮旅游、电子、金融中的保险等。驱动风险偏好趋势性修复,支撑A股震荡上行。消费白马龙头依旧具备底仓配置价值。大消费中,拥有品牌和渠道优势的龙头强者更强是中长期趋势。报表稳健,估值合理,且没有系统性地雷,消费白马龙头未来依然是高度确定,适合底仓配置的品种,并将持续获得外资青睐。

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二季度结构性业绩超预期催化,市场有望在7月下旬后迎来金秋行情。市场整体仍处于风险消化期,市场行情更多源于风险因素冲击后的估值修复,短期需重点关注中报业绩线索。消费领域和新兴成长领域将获得市场资金的配置机会。结构性看,经济动能仍存在不确定性,周期资源品供给上升预期升温,二线消费及制造业中TMT政策层面不确定性抑制效应较弱,金秋行情展开过程中仍是市场主线。

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盘前解读:推动新一代人工智能高质量发展新一代人工智能是形成新质生产力的重要引擎,同时还是引领人类社会从工业文明时代向智能文明时代进化的核心技术,必须紧紧抓住发展机遇,抢占人工智能全球科技高地,才能在新一轮科技革命和产业革命中不落下风。推动“新一代人工智能+”将为经济发展带来新动能和新空间。未来,人工智能产业将带动国产算力服务及国产芯片产业快速增长,AI芯片自主能力继续增强。数据交易市场及数据标注产业也将随之蓬勃发展,加速数据要素价值释放。国产大模型市场规模将持续扩大,垂直领域大模型将为制造业、金融、交通、教育、医疗等实际领域赋能,转化为实际生产力。盘前预测:新质生产力方向依旧是主线市场阶段性快涨之后的颠簸、分化,其实是等一等股市和经济的良性互动,行情才能走得更远。PMI数据拐头向上,预示经济已经复苏,这将助推股市继续上行。政策预期逆转后,当前正处于政策密集落地期,政策思路和力度也日渐清晰,预计未来信号依然积极,且部分宏观高频数据已初现企稳迹象,更全面的价格信号也渐行渐近。市值管理办法出台后,红利资产活跃度有所提升,但从市场号召力看,其很难成为行情主线,更多的是充当全市场的安全垫,在大盘关键点位时稳定市场。而新质生产力方向依旧是行情主线,预计市场将在高低切换中震荡上行。第三季度,A股及H股的回购规模达到230亿美元,创下历史新高,全年回购规模有望达到700亿美元,也将创下年度历史新高。资本市场生态正经历根本性重塑,后续取决于政策力度能否符合乃至超出市场预期、经济数据能否好转、企业盈利能否修复。11月、12月经济运行有望延续10月份以来的回升向好态势,经济的稳定复苏为股市提供了坚实的基本面支撑。另一方面,政策层面带来了提振。加快推进投资端改革,着力打通社保、保险、理财等资金入市的堵点和痛点,培育和鼓励长期投资的市场生态,这有利于增加市场的长期资金供给,提升市场的稳定性和活跃度。当前货币和财政政策协同发力,未来政策有望进一步加码,推动市场从情绪和资金驱动向基本面驱动演绎。本轮并购重组热潮既有政策积极鼓励因素,也是产业高质量发展所需,将形成一定的产业趋势,建议投资者关注以产业链上下游整合为导向的并购重组,以及以发展硬科技创新、新质生产力为导向的产业并购。短期市场仍有反复,但阶段回调趋势仍需留意。短期投资者切忌激进追高,而中线投资者仍可在震荡整理过程中筛选优质标的,为下阶段可能出现的趋势性行情做好提前准备。主题投资:多模态AI+工业发展提速数据驱动是工业数字化和AI的共有特点,当前工业领域已经建立有工业数字化的发展基础,具备丰富数据资源,为AI+工业的快速落地提供可能。场景方面,工业场景可以分为研发设计、生产制造、仓储物流、经营管理、产品服务和工业安全六个环节,AI+工业可应用于能源电力、汽车制造、航空航天等千行百业。根据腾讯研究院,目前大模型更适配于研发设计和经营管理,在生产制造环节的能力仍需提升。伴随大模型输出准确性、行业know-how和数据积累及运用能力的提升,AI+工业有望持续向产业链多环节拓展。效用方面,AI+工业的赋能点在于降本增效、安全稳定、降低门槛,例如多模态大模型的发展可以为工业设计软件带来机器视觉、NLP、语音识别等通用应用技术的更新迭代,提高生产效率和可靠性,降低专业门槛,助力我国实现工业智能化跨越。当前多模态AI正处于起步阶段,伴随大模型能力的加速迭代,例如长文本能力的提升、视频生成能力的增强、语音交互能力的完善,有望进一步拓展大模型AI在工业领域的应用。
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