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周末重點速遞|歲末年初還有行情么?券商:藍籌風格指數有望獲更正面支撐,加倉“智安醫”方向

每日經濟新聞 2024-12-01 12:36:47

招商證券分析認為,盡管近期市場調整,但大級別上行趨勢仍在,預計年底調整后,明年市場將迎來更為持久的上漲。券商建議投資者關注藍籌風格指數,特別是在政策高峰期到來前,利用政策預熱期和業績披露期進行布局,重點關注AI+、安全相關及醫療醫藥等領域。

每經記者 楊建    每經編輯 彭水萍

(一)重磅消息

1130日,國家統計局服務業調查中心和中國物流與采購聯合會發布中國采購經理指數,數據顯示,11月份,制造業采購經理指數(PMI)為50.3%,比上月上升0.2個百分點,制造業擴張步伐小幅加快。新訂單指數為50.8%,比上月上升0.8個百分點,創今年5月以來的新高。國家統計局服務業調查中心高級統計師趙慶河解讀時表示,生產指數和新訂單指數分別為52.4%50.8%,比上月上升0.40.8個百分點,其中新訂單指數自今年5月份以來首次升至擴張區間,表明制造業市場活躍度有所增強。 

(二)券商最新研判 

招商證券:歲末年初有行情么?藍籌風格指數有望獲更正面支撐

1、近期市場調整是前期漲幅累積過大、企業面臨業績壓力、地緣政治局勢頻繁變動以及美元指數和美債收益率顯著走強等多重因素交織影響的結果。當前,市場正處于一個大級別上行趨勢的調整期中。雖然對于近期市場下跌,市場有很多解釋,但是其中一個重要原因是因為前期上漲之后,近期賺錢效應開始逐漸消退,年底有落袋為安的需求。923日至1122日兩個月時間,指數漲幅普遍超過20%。由于前三年市場整體表現不佳,投資對于A股盈利持續性的信心一定是需要更長時間恢復的。部分投資者會在年底盈利后落袋為安也是人之常情。

2、9月底10月初市場大漲后,ETF流入速度先行放緩,而在11月中旬開始,融資余額流入也趨緩。這種調整在歷史上A股大級別行情的演繹過程中是很常見的現象。此前我們分析過A股五年左右的政策周期,市場在資本市場政策發力和財政貨幣政策發力后會迎來中期拐點,市場在見底時會迎來放量大漲,但是并不意味著行情會一馬平川漲上去。在放量大漲后,總會跟隨一波明顯的調整,這種調整往往會持續到當年年底,年底調整可能會更加明顯,而開年后,市場將會進入到一波更加綿長的主升浪。 

3、前期主要是政策頻發驅動,目前缺乏催化劑,12月上旬后,又開始進入下一波重大會議高峰期。本輪市場大漲始于924日,“一行一會一局”召開新聞發布會公布重要的支持資本市場的政策和貨幣工具之后;加速于926日會議定調經濟政策發力,在后續各新聞發布會后逐漸趨于震蕩,而在118日大規模化債計劃宣布后,政策的發布高峰期階段性告一段落。由于本輪行情很大程度源自于政策催化,在政策真空期出現后,市場缺乏新的催化劑,因此部分投資者選擇離場觀望

4、下一輪大的政策高峰期將會從12月上旬的政治局會議討論經濟,到月中的中央經濟工作會議,再到明年的兩會。下一輪政策高峰來臨前,投資者又會開始有新的政策期待。如何考慮加倉時間節點和方向,首先明確一點,當前行情大級別的上行正在演化過程中,目前正處在大漲之后消化獲利盤所帶來的調整期。

5、我們在此前提出了經濟和資本市場運行中的五年政策周期,以貨幣政策和經濟穩增長政策為例,若這些政策得到有效實施并直接促進經濟發展,一個顯著的標志便是M1增速的明顯回升。通過觀察歷史數據,我們可以發現,這些拐點分別出現在1999年年初、2015年年底、2008年年底至2009年年初、2014年年中以及2019年年初。此后行情的展開呈現“放量大漲——階段性縮量調整——持續性更強的主升浪”的三階段特征。

620249月之后財政政策、貨幣政策以及資本市場改革政策的共振發力,也完全符合歷史五年周期規律特征,而過去也發生了放量大漲以及已經開啟的縮量調整,那么接下來最重要的問題就是:“如何考慮下一個階段的加倉時間節點和方向?”首先,利用政策預熱期建倉。針對相關的政策,投資者也可以預期并找到相應的投資機會。其次利用業績披露期效應建倉。空間大,政策支持,有技術進步催化的方向就是加倉的方向,本次首選考慮AI+AI硬件和應用的加速落地),其次安全相關(軍工信創自主可控產業鏈),最后醫療醫藥,簡稱“智安醫”。 

7、從行業和風格配置角度考慮,在前期中小風格占優之后,隨著中小風格補漲到位,交投占比出現較高的情況,中小風格繼續進一步占優的概率降低。后續,隨著化債政策順利落地、四季度進入業績修正和年底估值切換的階段、ETF目前已經逐漸深入人心、中證A500進入批量建倉期,偏藍籌風格的指數有望獲得更加正面的支撐。行業選擇層面,結合中觀景氣、盈利能力、籌碼分布、估值、交易、周期階段和賽道價值等多個維度,本期推薦關注汽車、家電、商貿零售、機械設備、消費電子、半導體、基礎化工。

(三)券商行業掘金

東吳證券:國產替代趨勢下,海思“平臺化”發展有望加速芯片國產化進程

1、華為海思是國內龍頭、全球領先的IC設計公司:華為海思作為全球領先的半導體與器件設計公司,具備全面技術布局,覆蓋AI、云計算、手機SoC5G等多領域。海思為華為提供高品質芯片,海思在全球IC市場實力雄厚,過去多年出貨量與三星、蘋果競爭,并曾登頂全球智能手機出貨量第一。中國是半導體銷售最大需求市場,隨著國產替代需求的提升,海思在國產化進程中的重要性持續增強,未來發展值得期待。 

2、國產替代需求旺盛,中國擁有全球最大的半導體市場規模,2023年占比27%。同時是全球最大的消費電子市場,2023年市場規模達7734億美元。預計到2032年將增至14679億美元,年均增長率7.6%。人工智能技術推動全球半導體行業復蘇,中國市場需求旺盛。中國新能源汽車電子行業也快速增長,2023年市場規模達到2281億元,滲透率超30%,已在全球汽車行業占據主導地位,這為上游芯片供應的國產化提供了巨大市場需求。 

3、華為海思通過平臺化銷售模式,為大客戶提供定制化解決方案,推動AI、云計算等強應用領域的發展。2024年推出的“5+2”智能終端解決方案展示了其在音視頻、聯接和物聯網等領域的強大技術實力。海思未來有望與AI大模型以及場景應用等子領域龍頭公司合作,推動技術定制和產業鏈聯動,提供定制化服務增強大客戶服務能力,從而拉動海思相關產品銷售量,加大國產替代。 

4、階段性突破制程,國產替代有望加速。華為已經建立起了比較完善的芯片產品體系。海思芯片在通用領域主要包括AI芯片昇騰系列、云計算處理器鯤鵬芯片、手機SoC芯片麒麟系列、5G基站芯片天罡和5G基帶芯片巴龍、聯接芯片凌霄系列。2020Q2全球手機AP芯片華為海思位居第三,超越三星,占據16%的市場份額,且當前華為高端機內零部件基本已經實現國產化。同時昇騰、鯤鵬系列已經逐步追趕上海外廠商性能,外加盤古大模型為企業賦能,華為有望在需求端全面進行國產替代的步伐中,實現收入增長。

5、相關標的方面,測試服務:東方中科、蘇試試驗、博慧云通、卓易信息等;應用合作:世紀鼎利、潤和軟件、中電興發、美格智能、惠倫晶體、天邑股份等;分銷商:深圳華強、力源信息等;手機/服務器方面,折疊屏方向:藍思科技、斯迪克、精研科技、宜安科技、統聯精密;銷量成長方向:光弘科技、長信科技、長盈精密;半導體方面,華為研發路線:思瑞浦、唯捷創芯、卓勝微、兆易創新、鴻日達等;華為投資路線:唯捷創芯、思瑞浦、燦勤科技、杰華特、長光華芯、炬光科技、天岳先進、興森科技等。 

民生證券:人形機器人與AI大模型之Robot+AITransformer之旅

1、從Transformer到多模態大模型的演進與應用。Transformer不僅在語言處理上廣泛應用,還擴展至圖像、視頻、音頻等多模態任務。模型展現了其強大的生成能力,推動了多模態大模型(MLLM)的發展。機器人現實世界至數據化的突破:RT-2RoboCatMimicGenRT-2通過大規模的視覺-語言預訓練,將視覺識別與低級機器人控制結合,實現了機器人在復雜任務和未見環境中的強大泛化能力。RoboCat則基于Gato模型,展示了多任務和多具身平臺上的自我迭代學習能力,能夠快速適應新任務并生成跨任務策略。英偉達的MimicGen自動生成大量模仿學習數據,有效減少了人工干預,提升了機器人學習的效率。 

2、特斯拉FSD,端到端算法成為主流,數據為關鍵。2020FSD引入Transformer模型,走向了數據驅動的模型范式,2024年初FSD V12完全采用神經網絡進行車輛控制,從機器視覺到驅動決策都將由神經網絡進行控制。FSDV12能夠模擬人類駕駛決策,成為自動駕駛領域全新發展路徑;英偉達Robocasa:具體智能關鍵節點,首次論證real-sim-real。通過升級模擬平臺并構建模擬框架,說明模擬器的豐富多樣性以及視覺和物理真實性顯著改善了模擬效果,實驗結果首次論證了real-sim-real可行。 

3、后續演繹:在機器人real-sim-real可行,證明存在scaling law的基礎上,持續推薦可執行任務的泛化能力,邁向真正的AGI智能化:李飛飛團隊的Rekep,一種針對機器人操作任務的新型空間和時間約束表示方法,提供了一種三任務閉環的解決方案。通過關鍵點約束解構機器人行為,將操作行為分為多階段,并構建子目標約束和路徑約束,基于此提出一種三任務閉環的解決方案。同時,融入大型視覺模型和視覺-語言模型,利用VLMGPT-4o生成Rekep約束,避免了手動指定Rekep的需要。

41x世界模型:首證擴展定律,能通過大量學習理解周圍環境,1x的進展首次在機器人上證明了擴展法則。GR-2的高效動作預測與泛化能力。由字節跳動研究團隊開發的第二代機器人大模型,憑借大規模視頻預訓練和多模態學習技術,展示了卓越的泛化能力與多任務通用性。數字表親:機器人訓練法優化,以更低的成本獲取更好的泛化能力。在保留數字孿生優勢的基礎上,數字表親表現出了更強的適應能力和魯棒性,成功實現了從模擬到現實的零樣本遷移,為機器人學習在復雜、多變的真實環境中的應用開辟了新的可能性。 

5、投資建議:1)關注算法訓練中,需要使用的傳感器公司,如視覺方案奧比中光,力學方案安培龍;2)關注同步受益的機器人本體公司,如總成方案三花智控、拓普集團;絲桿公司北特科技、五洲新春、貝斯特、雙林股份、震裕科技等;3)關注其他產業鏈可延伸公司。 

封面圖片來源:每日經濟新聞 劉國梅 攝

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