纳指如期开启调整,美股核心矛盾依然需要美联储进一步表态;A股市场或开启中期调整
美国市场
一、纳指如期开启调整,美股核心矛盾依然需要美联储进一步表态
上周美股先扬后抑,虽然周一美股因为短暂的特朗普关税表态出现了单日400点的反弹,但如我们前期观点判断,美股的反弹主要是对于连续4周下跌的超跌反弹。后半周,美股上冲至18200-18300点一线后再次回落,自高点回撤接近1000点。
对于我们的投资组合而言,我们利用美股的超跌反弹重新建立了保护性的对冲头寸,这部分头寸帮助我们投资组合的净值在回调时逆势上涨。
核心PEC的超预期上升叠加了消费者信心指数的进一步回落,共同指向了美股的滞涨预期进一步加强。我们看到,不论是消费的Lululemon亦或是地产的KB Home均反馈了美国居民对消费、住宅的支出有进一步放缓的迹象,而通胀迟迟未见进一步回落,反而有可能因为全面关税进一步反弹,因此美股的核心矛盾依然是在于“通胀粘性+消费放缓+财政/货币同时收紧”导致的类滞涨组合。
进入2025年,财政政策出现了明显的转向,从2023-2024年的无限托底经济变为了类似戒断式的退出经济。
4月起,美国进入纳税季,叠加美债多发期。去年同期影响美股的财政部一般账户(TGA)重新补足带来的流动性冲击将在今年再次对美股造成同样的冲击。最新的TGA账户余额为3150亿美金,距离目标的8500亿美金已经有了5000亿的缺口,参考历史经验,只要美国债务上限谈判完成,财政部将通过快速发债+收税的方式补足TGA账户,对美股造成显著的流动性冲击。
与之对应的是,由于CPI迟迟未回到2.0%的目标区间,货币政策无法有效承接财政政策来支持经济,造成了当前美国经济上行无力的阶段问题。我们前期已经对未来的CPI走势进行了分析,由于时薪增速依然在接近4.0%的高位运行,因此短期内CPI的超预期下行并不可期,这对美联储的降息操作造成了明显掣肘。
4月2日全球瞩目的平等关税将落地,虽然部分投资人认为4月2日属于靴子落地,美股有借关税利空落地反弹的可能。我们认为,这种偏向于博弈且较为乐观的观点不适用于本轮波动率明显放大的美股,即使美股有博弈性质的反弹也应谨慎对待。其本质原因在于,美股当前面临的宏观环境出现了明显的变化。
同时,华尔街对4月2日失业率4.1%的预期相对乐观,我们考虑到美国正在经历全方位的裁员期,认为失业率未来有持续上行风险,亦会加强对美国经济的担忧。基于对4月美股宏观形式的预判,我们预计美股将在4月反复考验17000点的核心支持位,在此之前,我们将持续采取持有对冲仓位的方式保护我们的投资组合。
基于对4月美股宏观形式的预判,我们预计美股将在4月反复考验17000点的核心支持位,在此之前,我们将持续采取持有对冲仓位的方式保护我们的投资组合。
A股市场
一、A股市场或开启中期调整
我们前期观点认为,在机器人、国产算力、Deepseek等主题抱团投资的行为已经发展得较为极致,而与宏观经济相关性大的顺周期板块则依然受制于经济预期迟迟无法承接主流资金,因此随着机器人板块的见顶,A股市场整体陷入中期调整。
当前,全A股市场成交额已经回落至1.15万亿元预计随着节日效应将进一步回落至1万亿元。我们预计,本轮A股市场的第一调整目标位是3200点。同时,由于经济没有实质性好转,因此A股市场依然只能围绕相对偏向于主题的投机性板块。
同时,随着A股市场逐步进入一季报行情,我们预计A股主要的上市公司依然会有成批量的业绩下修出现,市场或将在4月进行避险交易。全年来看,我们依然维持震荡市格局,强调其背后的支撑在于管理部门稳定市场的决心,认为市场将在3200-3500一线区间震荡。
产业分析
一、从微软砍单和蔡崇信讲话看当前AI发展阶段
我们整体的判断是,2025年AI进入了一个发展偏向于理性的阶段,市场狂热的情绪有所退潮。这将带来美股AI投资范式的转变,算力投入&大模型训练这两个过去2年风靡全球的投资方向将面临估值收缩。
上周,全球的AI行业发生了四个标志性的事件:
微软进一步缩减了对数据中心的投资,关闭了两个数据中心;
亚马逊推广了搭载自研芯片的云服务,价格是搭载英伟达GPU服务器的70%;
蔡崇信表示,看到人工智能数据中心建设出现泡沫苗头;
OAI的400亿美金的融资进度曝光,但如果不能快速盈利,投资方或将只能提供200亿美金。
我们对此逐一分析,来讨论全球AI产业的发展
微软的砍单部分可以解释为其与OAI合作的淡化,这部分数据中心需求可能会向新的合作方甲骨文切换,但从微软云服务并未因AI投入增长加速来看,前两年巨额Capex并未为微软带来有效可观的现金流。
亚马逊AWS的降价或将产生鲶鱼效应,一旦AWS因为降价扩大了份额,势必引起其他CSP企业的跟随,云业务可能会进入价格战阶段。同时,CSP企业在价格战阶段势必会跟随控制自身成本,造成算力Capex的放缓以及提升自研芯片占比带来的英伟达份额的松动。
对于蔡崇信言论以及OAI融资问题,实际上均反映的是当前基于Transformer架构的AIGC产业链的变现焦虑:对于Transformer而言,其确实可以在处理多模态信息上为人类带来效率的提升,但其本质上是一种整理、分类后的再呈现,在此过程中并不产生新的信息熵,实际上与人类期待的全面AGI仍然有巨大的差距。
我们看到,被寄予希望的诞生于10万卡集群的XAI的Grok3实际上并没有比Deepseek获得代际上的领先,这不光是因为算力集群的问题,同样也是因为基于Transformer架构的AI训练存在天花板开始显现的问题。
AIGC产业发展的下一阶段,我们认为,基于Transformer架构的AIGC发展将需要走出屏幕,走进现实,从多模态走向物理世界,真正意义上结合自动驾驶或者工业机器人来解决人类生活生产中面临的实际性问题。
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