文章核心观点 - 美股面临基钦周期下行、朱格拉周期下行和康波周期下行三周期共振局面 [1] 分组1 - 标普500指数42个月周期（基钦周期）和100个月周期（朱格拉周期）处于下行状态 [1] - 标普500指数200个月周期（库兹涅茨周期）处于底部 [1] 分组2 - 2022年以来全球资产相关性特征改变、通胀问题长期化、美国债务约束显现 [1] - 基本确认进入康波下行阶段 [1]

文章核心观点 - 科技领域突破确立中国牛市主升浪，港股指数未来或震荡向上，当前港股资产仍具战略配置价值，每次港股行情波折都是中期布局优质资产的好时机，投资应坚定牛市逻辑，不追高，抓住AI科技行情核心资产 [3][4][5][9] 张忆东过往观点及市场表现 - 2024年3月最早发布看多港股报告《港股的春天》，7月明确建议看多港股，9月后港股与A股飙升 [2] - 2025年1月判断春节前后迎来主升浪，春节后中国科技股重估，恒生科技指数一度涨38% [2] 本轮牛市主线 - 技术突破型科技牛市是主线，DeepSeek崛起使AI竞争延展到应用端，中国在制造业、内需市场和移动互联网渗透率方面有优势，AI应用将提升各行业效率并落地商业模式 [11][12][13] - 乐观情形下，中国科技资产中最牛公司或迎8年朱格拉周期；悲观情形以90年代美国互联网为例，缺乏商业模式会致行情泡沫破灭，悲观情形也能延续数年 [14][15][16] - 预计明年中国大模型渗透率超50%，将迎来AI应用浪潮爆发 [18][19] 政策面与宏观经济 - 民营企业家座谈会后，科技创新民企迎来发展春天，发展新生产力是今年经济基本面亮点 [22] - 今年宏观经济总体平稳，房地产旧动能阵痛期缓解，一线城市和核心二线城市租金回报率超无风险收益率，预示房价企稳和房地产产业链企稳 [23][24][25] - AI新动能带来经济结构性亮点，人民群众信心恢复提振新兴消费，新兴消费包括文化、情绪、AI、养老育幼等消费，90后、00后是新消费增长驱动力量 [26][27][28] 港股估值框架 - 部分投资者因过去四年熊市思维有恐高情绪，互联网龙头估值回到过去四年高点，但处于过去15 - 20年低位 [31][32][33] - 当前AI处于技术扩散期，传统估值指标解释力不足，应关注AI科技渗透率、研发资本开支和应用场景变现，淡化回购和分红 [34][35][36] - 随着AI技术落地，民企科技龙头成长性将恢复，估值将重塑，后续应关注研发费用和应用场景落地，恒生科技部分龙头公司估值合理甚至偏低，港股估值框架可能回到成长股逻辑 [37][39][40] 资金面 - DeepSeek打破美国例外论，中美优质资产风险溢价将相向而行，中国股市包括港股迎来内资和外资再配置窗口 [42][43][44] - 中国150万亿居民储蓄处于有效资产荒，权益型资产将成居民资产配置宠儿，港股性价比高率先受益，政策引导社会财富向权益市场再配置 [45][47][48] - 外资对中国资产再配置是缓慢复苏过程，外部风险因素影响节奏，但最终外资配置取决于中国资产基本面，非美外资可能持续增加配置 [55][56][59] 牛市主升浪节奏 - 2025年牛市进入主升浪，是震荡向上走势，科技牛是主线，带动各行业效率提升，支撑新兴消费，也给传统龙头和高股息资产带来机会 [62][63][64] - 短期3 - 4月，追高资金亢奋，面临获利回吐压力，换手率和卖空成交占比反映短期情绪偏高，4月海外不确定性易引发调整，调整对中期行情有利 [6][7][71] - 关注业绩期后利多出尽等待期，下一个向上突破节点关注美联储议息会议和国内政策，短期处于主升浪冷静期或第一段震荡调整期 [77][78] 投资建议 - 节奏上不追高，坚定牛市逻辑，关注节奏，立足基本面，抓住AI科技行情核心资产，如“ATM”代表的互联网平台公司 [10][94] - 淡化指数，寻找广义AI链条最牛公司，关注机器人相关产业链龙头、受益于AI渗透率提升的行业龙头、AI赋能的生物医药、教育、金融等领域 [95][97][99] - 2025年红利资产从低波红利和纯债逻辑转向可转债思路，关注运营商、国企和香港本地地产股龙头 [103][104]

核心观点 - 寻找确定的预期差机会核心在于识别市场对资产价格的误判，涉及盈利预测、行业景气度、政策影响等因素 [2] - 投资决策需结合行业与公司估值、净利润断层识别及周期波动分析 [2] - 宏观周期（如库存周期）与微观基本面（如财报超预期）相结合形成闭环选股策略 [10] 周期角度判断买入点 - 康波周期（50-60年）涉及技术革命，朱格拉周期（10年）与设备投资相关，库存周期（3-4年）主导投资择时 [3] - 库存周期中下降阶段持续4-8个季度，上升阶段8-12个季度，股价振幅可达200%-500% [3] - 2024年下半年进入降息周期后，中美库存周期触底，经济复苏将带动行业进入成长期 [4] - 2024年9月M1-M2同比跌破10%后触底回升，预示2025年5月后进入补库存周期 [5] 周期转折与股价关系 - 价格领先库存1-3个季度，企业利润领先库存2-4个季度，基本面周期顺序为价格底-利润底-库存底 [6] - 消费电子行业2021年Q1营收增速见顶后下滑，2022年Q2进入去库存周期，2024年Q2因AI技术和政策刺激进入补库存阶段 [6] - 股价与行业周期高度匹配，如蓝思科技2024年4月利润底确认后股价启动 [6] 估值与预期差寻找时机 - 财报期筛选业绩超预期公司，排除市值<100亿企业后形成200-300家初步股票池 [7] - 通过PE/PB/PEG等指标判断低估，成长股PEG<1可能被低估，需排除业绩下滑或资产虚高情况 [7] - 重点关注两类公司：被低估的成长股（科技股）和被悲观定价的周期股（产能出清后困境反转） [8][9] - 最终筛选4-5只低估值、高确定性、高赔率公司分仓买入，以应对市场纠偏时间差异 [9][10] 选股策略闭环 - 自下而上选股关注短期机会（业绩超预期、大客户订单等），自上而下选股结合宏大叙事（如AI、新能源等长期主题） [10] - 两者结合可识别纯炒作与业绩落地的公司，形成持续投资机会 [10]

量化模型与因子分析总结 量化模型与构建方式 1. **华泰金工三周期模型** - 模型构建思路：通过基钦周期、朱格拉周期和库兹涅茨周期三个经济周期维度对COMEX黄金结算价同比序列进行建模分析[17] - 模型具体构建过程：从黄金价格同比序列中提取三大周期分量，其中库兹涅茨周期分量振幅最大，朱格拉周期次之，基钦周期最小[17][19] - 模型评价：该模型能有效捕捉黄金价格中长期趋势，与股票资产以基钦周期为主导不同，黄金价格受朱格拉周期和库兹涅茨周期影响更大[17] 2. **黄金资产配置组合模型** - 模型构建思路：通过在传统股债组合中加入黄金资产，构建优化后的资产配置组合[24][26] - 模型具体构建过程： - 原始组合：60%中债新综合财富指数+40%中证A500 - 组合A：50%国债+40%股票+10%黄金(AU9999现货黄金) - 组合B：60%国债+30%股票+10%黄金[24][26] - 模型评价：加入黄金后组合的风险收益特征得到改善，特别是组合B在提升收益的同时降低了波动率[26] 模型的回测效果 1. **华泰金工三周期模型** - 周期分量振幅排序：库兹涅茨周期>朱格拉周期>基钦周期[17] - 当前周期位置：库兹涅茨周期项处于高位附近，朱格拉周期项处于上行区间[17] 2. **黄金资产配置组合模型(2005.1.3-2025.2.20)** - 原始股债组合：年化收益率6.63%，年化波动率9.76%，夏普比率0.68，最大回撤-33.36%[26] - 组合A：年化收益率7.17%，年化波动率9.95%，夏普比率0.72，最大回撤-35.47%[26] - 组合B：年化收益率6.69%，年化波动率7.56%，夏普比率0.88，最大回撤-26.86%[26] 量化因子与构建方式 1. **黄金价格驱动因子** - 因子构建思路：识别影响黄金价格的主要宏观经济和市场因素[12][13] - 因子具体构建过程： - 美国债务因子：政府部门杠杆率和信贷市场未偿债务余额增速[12] - 避险需求因子：全球地缘局势紧张程度和贸易摩擦预期[13] - 美元信用因子：美元作为全球储备货币的信用价值变化[13] - AI冲击因子：DeepSeek等AI模型对美股基本面的冲击程度[13] 2. **黄金相关性因子** - 因子构建思路：分析黄金与其他大类资产的相关性特征[23][24] - 因子具体构建过程：计算AU9999现货黄金与中证A500、恒生指数、标普500、COMEX铜、布伦特原油等资产的历史收益率相关系数[24] - 因子评价：黄金与其他大类资产相关性普遍较低，具有较好的分散风险效果[23] 因子的回测效果 1. **黄金价格驱动因子** - 美债利率与金铜比价相关性：2022年后由负相关转为正相关[12] - COMEX黄金库存与价格同步性：与特朗普关税政策表态节点高度相关[7][9] 2. **黄金相关性因子(2005.2.18-2025.2.19)** - 与中证A500相关性：4.58%[24] - 与恒生指数相关性：10.30%[24] - 与标普500相关性：-1.40%[24] - 与COMEX铜相关性：4.98%[24] - 与布伦特原油相关性：2.90%[24] - 与中债新综合财富指数相关性：4.14%[24]