10 月以來市場波動加大，但擇時成功率并不高，背后的原因是增量資金的底層結(jié)構(gòu)在發(fā)生變化，穩(wěn)健絕對收益型資金持續(xù)入市在降低傳統(tǒng)激進(jìn)策略擇時的有效性。當(dāng)前真正重要的變量還是企業(yè)出海環(huán)境的穩(wěn)定性以及 AI，涉及到的是中美關(guān)系以及 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的投建進(jìn)程。當(dāng)前不僅是 TMT 板塊，連有色、化工、電新的上漲直接或間接都受到 AI 敘事的影響，而這些板塊占機(jī)構(gòu)持倉的比例加起來已經(jīng)超過 60%。這種情況下，調(diào)倉的思路不是刻意回避 AI 敘事，而是盡量選擇 ROE 底部向上趨勢性抬升的品種，AI 敘事只是影響了行情斜率而不是趨勢。

10 月以來市場波動加大但擇時成功率并不高

10 月以來市場一共經(jīng)歷了兩輪情緒上的波動。第一輪是 10 月初特朗普新一輪的關(guān)稅威脅，活躍資金迅速減倉，游資成交占比快速下降，市場單日成交額在兩周內(nèi)從 2.5 萬億元下降至 1.7 萬億元，隨后中美接觸，元首會面前市場反而突破 4000 點。第二輪發(fā)生在中美元首見面后，不少活躍資金的思路是：中美關(guān)系長期前景不確定性很高，所以每一次協(xié)議或者會面可能是階段性的情緒高峰，加上市場位置偏高臨近年末，可以兌現(xiàn)收益，在這個思路下活躍資金第二次減倉。但盡管如此，實際上市場創(chuàng)新高的個股數(shù)量反而在增加。截至 11 月 6 日，創(chuàng) 12 個月以來新高的個股數(shù)量為 232 只，其中電力設(shè)備、公用事業(yè)、機(jī)械、交運、鋼鐵等行業(yè)創(chuàng)新高股票數(shù)量增多，TMT 行業(yè)明顯下降。相較而言，9 月 30 日，兩市創(chuàng) 12 個月以來新高的股票數(shù)量為 216 只，還不如 11 月 6 日的水平。如果觀察創(chuàng)過去 1 個月以來新高的個股數(shù)量，9 月 30 日是 384 只，而 11 月 6 日是 680 只。從這個角度來看，市場的結(jié)構(gòu)性機(jī)會仍然很多，對市場短期漲跌的擇時成功率并不高，不同投資者的體感不同只是跟持倉結(jié)構(gòu)有關(guān)。

穩(wěn)健絕對收益型資金持續(xù)入市在降低傳統(tǒng)激進(jìn)策略擇時的有效性

1）以穩(wěn)健收益型產(chǎn)品形式入場的資金在不斷增多，傳統(tǒng)活躍資金欠缺對這部分投資者行為的感知。" 主線降溫則市場沒機(jī)會 " 是活躍資金擇時的一個基本原則，這個模式在 2022~2024 年行之有效，但今年以來在更廣泛的投資者群體開始持續(xù)增配權(quán)益資產(chǎn)的過程中，這個模式的有效性明顯下降。隨著存款利率、銀行理財收益率、貨幣基金利率的不斷下行，低風(fēng)險偏好人群面臨 " 資產(chǎn)荒 " 問題，只能不斷拉長久期（如更長期的存款）或者選擇新的投資方向。這部分群體可能間接地通過保險、固收 +、銀行理財、年金等形式，以較低的比例參與至權(quán)益市場當(dāng)中。比如今年前 9 個月保險公司原保費收入達(dá)到 5.21 萬億元（同比 8.8%），如果嚴(yán)格按照《關(guān)于推動中長期資金入市工作的實施方案》的要求將新增保費 30% 投入 A 股，理論上會帶來 1.56 萬億的資金增量。作為對比，今年前 9 個月主動型公募累計新發(fā)約 1095 億元，被動型產(chǎn)品累計新發(fā)約 3270 億元，股票型私募新備案規(guī)模約為 3431 億元，存量 ETF 累計凈流出 339 億元，這些資金體量比起保險入市理論上能帶來的資金體量差距較大。此外，固收 +、銀行理財、年金這種權(quán)益配置比例非常低但資金總量較大的產(chǎn)品形式，與傳統(tǒng)主觀多頭活躍資金的信息圈差異較大，策略差異更大，但這些產(chǎn)品輕微的權(quán)益?zhèn)}位波動實際上對市場短期波動的影響越來越大。這些注重回撤控制和凈值穩(wěn)定性的產(chǎn)品形態(tài)又很好地契合了穩(wěn)健收益目標(biāo)客群的需求，未來的增長天花板可能要明顯高過傳統(tǒng)主觀多頭產(chǎn)品。

2）ETF 為代表的被動工具展現(xiàn)出一定的逆周期波動特征，一定程度上也在平抑市場指數(shù)層面的波動。ETF 產(chǎn)品申贖的逆周期特性一定程度上也在平抑指數(shù)層面的波動，影響短期擇時的有效性。一個反直覺的事實是，若剔除中央?yún)R金公司 4 月增持的約 2000 億元寬基 ETF，今年以來寬基類 ETF 累計凈流出約 5100 億元（行業(yè) / 主題類 ETF 累計凈流入 3083 億元），這與前幾個月結(jié)構(gòu)性牛市的體感差異很大。從存量股票型 ETF 的資金流來看，2018 年至今，對比 ETF 的 3 個月累計凈申購額與萬得全 A 的 3 個月滾動收益率，ETF 凈申購額與市場走勢基本保持著負(fù)相關(guān)性，市場下跌的時候申購量增加，而市場上漲的時候贖回量增加，" 越跌越買、逢高賣出 " 的逆周期行為特征。僅在 10 月，ETF 市場就有兩個交易日的凈流入量超過 200 億元（10 月 10 日的 270 億，10 月 31 日的 227 億元），而這兩天恰逢市場調(diào)整。亢奮期離場的資金（6~8 月 ETF 市場累計凈流出約 1180 億元），在降溫期又在逐步回來（9~10 月 ETF 市場累計凈流入 951 億元）。

對市場趨勢真正重要的變量是中美關(guān)系以及 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的投建進(jìn)程

1）上市公司海外業(yè)務(wù)敞口占比持續(xù)提升，基本面與本國經(jīng)濟(jì)周期逐步脫敏。我們以上證指數(shù)為例，其中非金融板塊部分消費和地產(chǎn)鏈的市值占比已經(jīng)不到 13%，而上證指數(shù)樣本股非金融板塊的海外營收占比已經(jīng)接近 20%，看得出來，A 股目前是一個受全球基本面、中企出海和中美關(guān)系影響更大的市場。對于中美關(guān)系，我們整體的看法是美國中期選舉落地前，中美可能有頻繁的摩擦，但沖突是可控的。換言之，明年 11 月之前，中美關(guān)系再次引發(fā)像今年 4 月那種波動的概率極低，可以暫時忽略。

2）AI 基礎(chǔ)設(shè)施的可持續(xù)性目前不僅對美股很重要，對 A 股也至關(guān)重要。公募在 TMT 的持倉比例已經(jīng)超過了 40%。但實際上電力設(shè)備新能源、有色、化工近期的上漲或多或少也跟全球 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的投建相關(guān)，例如近期的電力設(shè)備、逆變器、儲能、能源金屬、磷化工等。如果粗略地認(rèn)為有色、化工、電新目前的貝塔驅(qū)動力也是 AI 產(chǎn)業(yè)趨勢，那么實際上 2025Q3 機(jī)構(gòu)投資者對于 AI 敞口的暴露應(yīng)該占到組合的 60%（即統(tǒng)計 TMT+ 電新 + 有色 + 化工的持倉占比）。如果認(rèn)為這個是單一貝塔驅(qū)動的持倉敞口，那實際上已經(jīng)超過 2021 年公募對核心資產(chǎn)的配置比例。市場其實對北美 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的可持續(xù)擔(dān)憂和討論越來越多。比如近期北美科技大廠的 CDS spread 明顯擴(kuò)張，9~11 月之間 Oracle、谷歌、微軟的 CDS（信用違約互換）漲幅都超過了 30%，同期北美一攬子投資級 CDS 的報價下跌 -3%，說明做信用交易的人已經(jīng)開始押注這些企業(yè)償債能力惡化。這背后的本質(zhì)還是市場目前在懷疑 AI 能否產(chǎn)生足夠的商業(yè)變現(xiàn)空間以支撐越來越高的數(shù)據(jù)中心投建成本（尤其還面臨電力的短缺）。因此，整體來看目前 A 股最大的影響因素實際上和美股是一致的，就是 AI 的商業(yè)化進(jìn)程和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投入的可持續(xù)性，這個預(yù)期的波動才足以對市場產(chǎn)生趨勢性的影響，屆時擇時才是有價值的。而目前這并沒有沒有確切的答案，仍需密切關(guān)注產(chǎn)業(yè)變化。

如果 TMT、有色、化工、電新都受到 AI 貝塔的影響，那么持倉上應(yīng)該如何調(diào)整？

我們認(rèn)為在后續(xù)調(diào)倉過程中應(yīng)該秉持一個基本的原則，即關(guān)注那些拋開 AI 敘事也有獨立邏輯的，且 ROE 處于長周期底部持續(xù)向上的板塊。從這個角度來看，適度增加對化工、有色、電新這樣沉寂比較久且利潤率和行業(yè)景氣度在歷史相對低點的行業(yè)，是更優(yōu)的選擇。我們認(rèn)為 AI 敘事的外溢只是影響了板塊行情階段性的斜率，如果未來 AI 敘事出現(xiàn)波動，的確可能會帶來這些行業(yè)劇烈的波動，但只要 ROE 能實現(xiàn)從底部開始向上的持續(xù)抬升，這種股價波動都只是短期的（相對于那些 ROE 在歷史高點的行業(yè)而言），不會威脅到本金安全。因此核心不是焦慮這些板塊在漲什么，而是要考慮如果沒有 AI 敘事，中期來看是否仍具備獨立上漲的潛力；同時，需評估當(dāng)前估值在利潤率回升的假設(shè)下是否具備充分的投資潛力。對此，我們在《A 股策略聚焦 20250817 —供給在內(nèi)反內(nèi)卷，需求在外出利潤》，《A 股策略聚焦 20251012 —傳統(tǒng)制造業(yè)的機(jī)會》，《策略聚焦 20251026 —市場趨于平靜，布局新的線索》當(dāng)中都有論述，核心是中國制造業(yè)定價權(quán)的重估。只是在意這些板塊近期是不是因為 AI 故事炒上去，很難去進(jìn)行事前配置，只能陷入事后解釋。最后，消費板塊作為一個相對獨立的品種，市值占比已經(jīng)足夠低（比如當(dāng)前在上證指數(shù)的非金融樣本中只占到 7.5%，接近 2015 年低點），但其觸發(fā)催化的時點和潛在量級都值得持續(xù)跟蹤關(guān)注。

本文作者：裘翔、劉春彤，來源：中信證券，原文標(biāo)題：《策略聚焦｜當(dāng)機(jī)構(gòu)約 60% 的持倉與 AI 相關(guān)》