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【券商聚焦】中國銀河:市場成交活躍狀態下,市場有望圍繞AI產業鏈、反內卷、非銀金融等板塊輪動

金吾財訊 | 中國銀河發研報指,近期一系列市場表現釋放出積極信號。市場量能邁上新臺階,在上證指數一度突破3700點之際,A股市場單日成交額已經連續三個交易日站上了2萬億元的水平。兩融餘額持續增長,自2015年以來重返2萬億元大關,已達到2.05萬億元上方,在反映投資者積極情緒的同時,也是A股市場增量資金的重要體現。投資者加速入場,7月,上交所A股新開戶數達196.36萬戶,較今年6月的新開戶數環比增長19%,較去年7月同比增長71%,新開戶數遠超去年同期水平。居民財富向金融資產加速再配置的趨勢明確,隨着市場風險偏好回暖帶動賺錢效應擴散,資金面流入成爲行情向上的重要推動力量。7月中央政治局會議決定今年10月召開二十屆四中全會,研究制定“十五五”規劃,市場將逐步聚焦新一輪的政策預期。該機構表示,市場成交活躍狀態下,市場有望圍繞AI產業鏈、反內卷、非銀金融等板塊輪動。在中報集中披露期,結合業績預告情況,重點關注上游的有色金屬行業,中游的鋼鐵、機械設備、電力設備行業,以及非銀金融、農林牧漁、電子等行業的配置機會。主題方面,重點關注以下領域:(1)科技成長板塊。AI技術革命與新興產業趨勢催化下,成長板塊有望展現出較高景氣度。(2)反內卷概念。投資者聚焦中長期視角下供需格局改善與行業盈利修復,反內卷概念仍將是貫穿市場行情的主題。(3)安全邊際較高的資產。中長期配置邏輯依然清晰,建議關注調整後的配置機會。(4)政策提振下的大消費板塊。
金吾財訊
8月18日 週一
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【券商聚焦】中國銀河:下半年貨幣政策的優先目標仍然是經濟增長和充分就業,貨幣寬鬆或超預期

金吾財訊 | 中國銀河發研報指,央行發佈2025年2季度貨幣政策執行報告。海外方面,強調美國關稅政策對全球經濟復甦帶來不確定性,部分經濟體通脹仍有粘性;國內方面,在依法依規治理企業低價無序競爭和提振消費的背景下,央行認爲“物價水平溫和回升積極因素增多”,對物價回升抱有更多期待。貨幣政策方面,則主要延續7月底政治局會議的基調和相關表述,強調“落實落細適度寬鬆的貨幣政策”。三個新增表述都與金融業“反內卷”相關,需關注後續對金融數據可能帶來的擾動。第一,利率方面,新增強調“強化央行政策利率引導,完善市場化利率形成傳導機制,發揮市場利率定價自律機制作用”。傳遞出政策希望更好發揮行業自律作用,維護銀行業市場競爭秩序,避免無序競爭稀釋政策利率的傳導效用。第二,資金使用效率方面,新增強調“提高資金使用效率,防範資金空轉,把握好金融支持實體經濟和保持自身健康性的平衡”。這一表述指向金融機構破除內卷式競爭,擠出虛增空轉貸款,更好的滿足真實融資需求。對自身健康性的強調則是對金融支持實體持續性的關注,保持合理的淨息差。第三,專欄3《信貸結構持續優化 金融支持實體經濟質效提升》,重點闡述金融總量合理增長的同時,需要優化信貸結構。過去十年信貸投向結構已發生深刻演變,新增貸款結構已由2016 年的房地產、基建貸款佔比超過 60%,轉變爲目前的金融“五篇大文章”領域貸款佔比約70%。央行明確金融促消費的政策着力點在服務消費供給端。央行指出當下服務消費供給存在的問題:第一,我國服務消費已進入快速發展階段,但供給總量不足;第二,服務消費供給存在結構性矛盾,低端化、同質化供給過剩,專業化、個性化則供給不足;第三,企業盈利能力不足,新興消費領域的盈利模式還需探索。央行明確未來的政策支持方式包括:第一,貨幣政策總量和結構的雙重支持;第二,除了間接融資外,還強調直接融資渠道的支持,產業升級;第三,強調貨幣政策與財政、就業、社保等政策的協同發力。我們認爲後續應關注政策對於養老、育幼、醫療、新消費等服務體系的供給端的政策支持,比如相關領域基礎設施的建設等。該機構認爲下半年貨幣政策的優先目標仍然是經濟增長和充分就業,貨幣寬鬆或超預期。從外部看,美聯儲9月或將再次降息,將爲貨幣寬鬆創造順風條件。從內部來看有兩條主線:一是美國對中國加徵關稅可能給中國出口帶來一定衝擊,中國經濟增速可能階段性放緩,並面臨一定的就業壓力;二是下半年可能依然處在低通脹環境,實際利率仍然偏高,依然有調降的必要性。預計三季度將再次調降政策利率10-20BP,從而引導LPR下行,並傳導至貸款、存款利率的進一步下行。
金吾財訊
8月18日 週一
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【券商聚焦】中信建投:人形機器人在物流場景會逐步轉向交付客戶試用 等客戶驗證後明年有望迎來爆發增長

金吾財訊 | 中信建投發研報指,爲實現物流分揀作業,泛人形機器人(非完全人形)需要具備多模態感知和端到端大模型能力。物流分揀動作主要分爲包裹檢測、抓取與翻轉、條碼識別、路徑規劃、投遞歸位等步驟,需要人形機器人具備多模態感知能力(視覺、觸覺、力覺等)和自主決策的端到端大模型能力。該機構認爲當前硬件端泛人形機器人已經達到物流場景商業化的門檻,但國產具身模型端距離真正落地仍有一定提升空間。從分揀效率來看,1)海外:Figure 02效率已接近正常工人。基於Helix神經網絡,Figure 02處理一件包裹的平均時間爲4.05 秒。而正常熟練分揀工人的單個標準小件快遞分揀效率爲3-5秒。2)國內:智元精靈G1分揀速度較熟練工人仍有一定距離。此外,我們也需要注意,在分揀質量和應對異常的處理上,泛人形機器人較熟練工人仍有差距。展望後續,該機構認爲今年下半年泛人形機器人在物流場景會逐步從demo場景轉向交付客戶試用,等客戶驗證後明年有望迎來爆發增長,海外由於人工成本更高昂,將會是物流場景落地的首選。建議關注有望憑藉二次開發能力獲得超額溢價的整體方案解決商、商業化落地進展領先的本體廠對應的核心供應商。
金吾財訊
8月18日 週一
KeyAI