大摩“量化团队”:AI芯片股还没跌完,建议“逢反弹减仓”

华尔街见闻10-28 12:07

摩根士丹利量化策略团队警告,半导体与数据中心相关股票的近期抛售尚未结束,中期内仍面临进一步下行风险,建议投资者利用任何反弹机会削减这类头寸。

追风交易台消息,10月27日,摩根士丹利Ukyo Haraguchi量化策略团队报告指出,在10月第三至第四周,市场对AI基础设施投资的融资与信用风险的担忧升温,引发半导体及数据中心相关股票的急剧抛售。

尽管短期内这些板块存在技术性反弹的可能,但该团队认为中期调整空间尚未充分释放,建议"加大减仓力度"。

报告同步推荐增配低波动率股票和财务稳健的价值股,同时将AI应用类企业视为中长期结构性增长机会,并筛选出50只与AI应用篮子相关性较高的日本上市股票供投资者参考。

这一策略框架显示,市场关注点正从AI供应链上游的资本开支与基础设施,向下游的AI采用与应用转移。

抛售超出预期,中期风险仍存

摩根士丹利量化团队此前已在10月9日的报告《驾驭AI行情后期的更高挑战》中提示,在利率上升和估值偏高的背景下,不宜对AI行情的持续性掉以轻心,并建议战术性增持低波动率股票,同时保留财务稳健的价值股敞口,以应对高度集中的AI驱动市场可能出现的逆转。

该团队表示,近期调整的速度和幅度均超出其预期,但市场轮动的方向,低波动率和价值因子跑赢与此前判断一致,且这一趋势在日本和美国市场均有所体现。

在估值层面,报告指出,尽管经历了一轮大幅回调,AI及半导体相关股票的远期市盈率中位数依然处于历史高位,这意味着单纯的价格修正尚不足以消化估值压力。

(AI及半导体相关股票未来12个月的中位预测市盈率:尽管有所回调,但按历史标准来看估值仍处高位)

报告还将费城半导体指数的当前走势与2000年互联网泡沫时期进行比较,指出二者呈现出相似的价格形态。

(互联网泡沫时期与当前时期的半导体指数价格走势相似)

AI主题分化:上游承压,下游韧性凸显

摩根士丹利研究旗下设有三大全球AI相关篮子:AI赋能股(AI Enablers)、AI基础设施(AI Infrastructure)以及AI采用股(AI Adopters)。

报告显示,前两者对半导体和数据中心的敞口更大,在近期调整中跌幅显著;而AI采用股篮子,即将AI整合进自身服务与运营的企业,此前与前两者走势基本同步,但在本轮抛售中展现出明显的相对韧性。

(全球AI相关资产组合的表现:尽管近期有所回调,AI消费企业仍保持韧性)

该团队认为,这一分化表明市场的关注重心正在发生转移:从AI供应链的上游(资本开支与基础设施)转向下游(AI采用与应用落地)。

报告指出,AI行情迄今主要由半导体和数据中心相关股票主导,但在市场对这些股票前景普遍担忧的当下,AI应用类企业成为下一个全球AI交易主线的可能性正在上升。

报告同时引用摩根士丹利主题研究分析师Stephen Byrd的观点,推荐采用"杠铃策略"——一端配置解决基础设施瓶颈(如电力供应)的企业及部分精选半导体和基础设施标的,另一端配置早期软件赋能者和AI应用企业。

值得注意的是,赋能者类别还涵盖基础设施与安全软件提供商,并不局限于半导体和数据中心公司。

筛选日本AI应用股:50只高相关性标的

为帮助投资者识别日本市场中的AI应用机会,该团队对日本东证1000成分股进行了系统筛选。

具体方法为:计算每只股票对AI采用股篮子的贝塔值(控制TOPIX收益),再减去其对AI赋能股篮子的贝塔值,得出"净AI应用贝塔值",并据此选取排名前50的股票。

(高净贝塔的AI采用者股票业绩表现)

从历史表现看,这50只股票组合在2026年上半年整体偏弱,部分受制于市场对"SaaS末日"的担忧,但下半年以来表现有所改善。

该团队指出,尽管空头回补可能贡献了部分反弹,但结合全球AI采用股篮子的韧性,这一趋势值得重点关注,或是市场向AI应用企业轮动的早期信号。

筛选出的50只股票主要集中于IT服务与其他行业板块,涵盖瑞可利控股、任天堂、日本电气、野村综合研究所、BAYCURRENT等大市值企业,以及PKSHA TECHNOLOGY、沛星互动科技、SANSAN等中小型科技公司。

策略总结:减上游、增下游、守低波动

综合来看,摩根士丹利量化团队当前的配置建议可归纳为三条主线:

  • 其一,对半导体和数据中心等AI资本开支相关股票,把握反弹机会逐步减仓;
  • 其二,持续增配低波动率股票和财务稳健的价值股,以应对市场波动;
  • 其三,将AI应用类企业作为中长期主题配置方向,通过净AI应用贝塔筛选框架寻找结构性机会。

该团队强调,AI应用提供了一个有别于传统风格因子的主题选股视角,可与上述因子配置策略形成互补。

在AI行情进入更具挑战性的后期阶段,区分AI资本开支端与AI应用端,将是投资者控制风险、把握机会的关键所在。

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