2023-02-23 15:33:46 来源:搜狐
开年至今,A股迎来普涨行情,29个中信一级行业中,有25个版块迎来上涨。2023年能否如某券商预判迎来“中等级别的牛市”仍待时间验证,但是哪些投资主题将在今年引爆市场已经初现端倪。
截至2月17日,计算机行业问鼎中信一级行业年初至今涨幅排行榜,累计上涨近16%,随后依次是通信(12.25%)、传媒(11.43%)、机械(10.00%)板块。
虽然年初至今涨幅不小,但是目前计算机板块估值42倍,仍低于中位数66倍,处于近三年估值的18%分位数,近5年估值的32%分位数,估值仍处于合理甚至低估的区间。
公募大幅加仓计算机
事实上,聪明的机构资金从去年四季度开始就悄悄布局这一板块。数据显示,公募基金(含股票型开放式基金、混合型开放式基金和股票型封闭式基金)四季度大幅加仓信息传输、软件和信息技术服务业,持有这一板块公司市值从去年三季度的1571亿元增加至四季度的2237亿元,增加667亿元市值,在所有板块中排在首位。
Wind数据同时显示,计算机板块成交数据从2022年11月份开始逐步活跃。去年10月底,计算机板块周成交额超过4000亿元,截至今年2月17日,该板块连续两周成交额超过5000亿元。截至2022年底,计算机板块总市值32831亿元,去年平均每周成交额为2505亿元。
可见,“聪明钱”早在去年四季度就已经提前布局计算机板块。在今年涨幅排名靠前的基金中,主要也是投资计算机、信创、人工智能等热门赛道的基金。
筛选一些今年收益超过10%、排名靠前且重仓股是计算机的基金如下:
泰达宏利复兴伟业今年以来上涨超16%,同类排名前3%,如果从去年底计算机板块反弹开始算起上涨超过20%。
基金经理孙硕拥有北大计算机硕士的学历背景,在去年底开始管理泰达宏利复兴伟业以来,就增加了该基金对计算机板块的投资,而这一轮的调仓也收到了非常好的效果。
四季报显示,泰达宏利基金复兴伟业前十大重仓股主要集中在信创、大数据、网络安全等领域。其中,“老牌国产数据库领军企业”太极股份去年9月份以来至今涨幅超过100%,“国产操作系统龙头股”中国软件、“DPU龙头股”左江科技去年9月份至今涨幅接近90%,其他重仓股在这一轮计算机板块的上涨中也录得不错的涨幅。
孙硕拥有计算机的学术背景,同时也拥有超过5年的通信、计算机研究经验。而计算机板块具有公司多,且大部分市值小的特点,非常考验基金经理的个股研究能力。专业的学术背景和丰富的行业投资经验也让孙硕能够提前挖掘行业牛股。从投资的节奏看,泰达宏利基金复兴伟业也很好地抓住了这一轮的风口。
信创、人工智能有望成为全年主线
上周以来,计算机板块出现回调,计算机(中信)指数下跌2.81%,同期在31个中信一级行业中排名第29,跑输上证指数3.13个百分点,跑输沪深300指数2.40个百分点。
近期,计算机板块的回调主要有两个方面的原因,一方面,受到美国加息预期提升、全球市场风险偏好下降的压制。另一方面,计算机板块前期已经累计了较多的涨幅。年初以来,计算机指数和Chat GPT指数最高涨幅分别达到23%和63%。
从1月19日开始,计算机行业的交易拥挤程度显著提高,在2月1日以后,计算机行业的交易拥挤度维持在10%以上,在2月7日更是达到了14.15%这一2020年以来的最高位。对比来看,2013-2022年计算机行业的交易拥挤度的平均值分别为5.09%、6.65%、6.90%、7.55%、6.08%、8.51%、9.26%、8.21%、5.07%和5.74%。
海通国际认为,这代表市场对于计算机领域的高度关注,可能有短期回调,但市场对于计算机板块的关注仍然处于较高的水平,在市场的高度关注下,计算机板块或迎来长期的行情。
从全年的行情来看,计算机板块有望成为贯穿全年的投资机会。首创证券认为,计算机板块已经进入上行大周期,理由有三点:首先在本轮反转之前调整时间已经超过24个月,调整时间足够久;去年三季度计算机板块TTM估值跌回接近18年底部位置,与三次历史底部估值相似;第三,强政策推动板块反转,政务大数据、虚拟现实、数据要素等相关政策频出;第四,产业每一轮行情由产业和政策两条主线支撑,产业逻辑更加持续且空间更为广阔,年后Chatgpt 的爆火出圈正在预示AI 时代已来。
具体细分领域上,孙硕未来看好信创和AI方面的投资机会。信创方面,国产替代空间巨大。2022年9月底国办发布79号文,提出2027年前完成2+8+N体系的国产替代,即按照2+8+N顺序逐步实现自主可控。2为党、政,目前实践已基本完成;8为8大行业指金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗、航天航空;
“N”是指,把信创产品全面应用到消费市场,未来这将是一个万亿级大市场。
党政及八大行业信创渗透率
孙硕认为,2023年可能是下一轮AI投资周期的开端。未来AI的投资机会投资机会主要来自于四个方面:算法、数据、算力、应用。现在看算力和数据相对较好,因为大模型训练需要超大算力,对芯片、服务器、光模块乃至数据中心的需求会增加。同时大模型的训练还需要大量的数据作为基础。算力以及算法存在着巨大的投资机会。
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