策略行业首席联盟培训：行业比较的空间感和位置感

一、本轮牛市行情特征与大小风格切换条件

历次牛市主要上涨阶段往往横跨全A盈利的下行触底与改善，指数上行区间可分为"先涨估值修复"与"再涨盈利改善"两个阶段。自2024年9月24日起的本轮牛市呈现显著特征：业绩对行业涨幅的解释力度强于估值，涨幅靠前的行业更多呈现双击格局，市场交易内核十分"基本面"。

从估值结构观察，上一轮牛市最终以行业估值的分化结束，二级行业估值离散度处于较高水平。本轮行情开始时行业估值水平分化虽有所回落，但整体仍在历史较高水平，导致行情启动时部分行业估值并不低，而当前估值高位的行业中近半数在2024年三季度已处于估值高位。这一特征表明，左侧困境反转逻辑并未被过多演绎，无论是核心科技还是景气周期，均更多定价基本面的改善而非低估值修复。

大小风格切换方面，历史上大盘与小盘较长时间维度的走势劈叉大多由大盘超额行情引起。在小盘超额行情内，大盘与小盘走势劈叉多来自两者走势错位，而整体方向一致。关键规律在于：牛市全A上涨家数上移是一般规律，但若大盘占优，全A上涨家数占比中枢会往下移动，即大盘股虹吸流动性。两段典型的大盘超额开启时点与一致预测ROE见底时间点一致。本轮特殊之处在于，虽然一致预测ROE已在2025年见底，但市场并未充分演绎这一逻辑，或意味着当前市场对ROE回升幅度仍存在分歧。

对比2019-2021年行情节奏，本轮已经历2024年9-11月的第一轮主升、2025年4月至11月的第二轮主升，且节奏更快。历史经验表明，大盘蓝筹的上涨业绩基础是第一性的；若科技小票上涨属于扩散逻辑，后续上涨可能乏力，大票科技能否承接小票实现劈叉式上涨，需要有超预期的EPS落地或新叙事的催化。

二、行业格局定位框架与交易应用

行业格局定位需从盈利、产能、库存、需求四维度展开，避免单一指标的局限性，并更加注意各类指标的边际趋势。具体框架包括：盈利周期维度关注营收同比与毛利率环比变化，产能周期维度关注资本开支与固定资产周转率，库存周期维度关注库存占流动资产比例变化，需求周期维度关注合同负债与预收账款同比。

基于上述框架，行业格局可划分为下行期、出清期、回升期、扩张期、扩张筑顶期五个状态。回测研究表明，在回升期介入风险收益比最优，扩张期次之。2010年以来，回升期与扩张期的表现显著优于其他阶段，且这一规律在2019年以来的样本中依然成立，分化更为极致。五个状态行业的波动率本身差异不大，回升期与扩张期的超额收益并非来自承担更高波动，而是来自周期位置本身的溢价。

需要警惕的是，确认"磨底阶段"的配置价值有限，出清期"逆向布局"需慎重。对于磨底状态较为明确的行业，即使估值处于历史低位，若盈利尚未回升，市场可能会不给定价。截至2026年一季度，本轮行情主线中的通信设备、半导体、工程机械、电池等均已经迈入扩张期；建议关注回升期板块，主要包括通信电子板块的电子化学品、半导体材料，回升趋势较为明显的农化制品、聚氨酯、粘胶，以及有明确订单逻辑的地面兵装、航天装备等。

三、科技行情空间感与盈利验证梯度

科技行情的空间感仍在供需两端。在Token消耗、头部模型ARR的指标框架下，可刻画科技行情的基础。2026年6月以来Token价格阶段性松动，而消耗量仍有突破、头部大模型公司ARR维持上修，暗示需求端仍系统性坚挺。在此格局下，"良性降价"有利于以价换量拓展经济边界，当Token需求增速持续快于价格降幅时，行业收入与资本开支可形成正向循环。

下探到各二三级行业，可从资本开支增速与营收增速的轨迹判断行业供需所处环节，财务指标的方向轨迹比单一截面数据更能展示趋势。对于当前存在供需缺口的各AI硬件环节，第二象限意味着营收增速为正、资本开支增速为负，即供需缺口存在而扩产未跟上；若行业从第二象限往第一象限过渡，则意味着供需缺口缓和。

从订单视角观察，TMT企业利润波动相对较大，"预收账款+合同负债"一定程度上能反映订单情况。新收入准则下，将两者合并可以更好地外推企业未来要交付的商品或整体服务规模。科技内部"预收账款+合同负债"加速改善或近两季度同比持续高增的细分行业值得重点关注，包括电子化学品、数字芯片设计、消费电子零部件及组装、品牌消费电子、印制电路板、安防设备、通信网络设备及器件、通信终端及配件等。

产业趋势行情中，可以复用的是市场定价结构，即产业链中的定价角色。从主线内部的盈利验证梯度，主要可分为三个角色：业绩验证锚、共享主叙事但需要更多中频数据验证的第二主线、由主线外溢带动的外围环节。行情后半段，业绩验证锚与第二主线的分化核心取决于高频验证指标的清晰程度，后期市场是否能从抱团业绩验证锚切换到第二曲线在于验证变量而不是想象空间。

AI算力与新能源的核心区别在于，并没有那么多高频数据进行交叉验证，因此能见度相对低。但板块间的验证变量仍有区分度：光模块的核心验证指标为海外云厂商资本开支、高端产品出货、订单排期、龙头利润率，属于终端需求验证型；国产算力的验证指标为芯片供给、交付节奏、互联网及政企采购，验证偏慢，更多依赖供给释放；液冷、算电协同等依赖招标、数据中心落地，偏项目制，验证周期更长。

四、行情位置感与拥挤度跟踪

伴随股票市值扩张，成交额占比"创新高"在本轮产业牛市中不应作为赛道过热的唯一判断指标。2023年以来，AI代表性细分赛道成交额占比多次突破前高，产业趋势驱动的行情并未熄火。相比成交额占比，超买超卖指标顶底相对更清晰，能够更好地提示长期趋势中的买入时机。该指标基于大额成交单的买入额与卖出额计算，是"净流入率"的概念。从胜率维度看，以多个AI重点赛道为样本，超买超卖指标达到90%分位数时，往后短期上涨概率明显低于指标处于10%分位数的情形。

跟踪维度上，短期看60日分位数，中长期看250日分位数。截至7月中旬，综合成交额占比和超买超卖情况看，光芯片、GPU、服务器相对拥挤；大部分AI重点赛道回落至适中水平；部分细分环节回落至相对低位。不同观测口径下出现较大分歧的赛道需特别关注：存储成交额占比仍居高位，但从大幅超买转向超卖；铜连接则相反，成交额占比回落但近期超买趋势明显。

产业趋势向上时，仅依赖拥挤度容易错过"主升浪"。对于重点产业赛道，"全程买入持有"相较于基于拥挤度单一因子"高抛低吸"，有更好的风险收益表现。从两个观测口径看，超买超卖指标相较于成交额占比能更好地刻画拥挤程度，尽可能避免在主升浪中过早卖出；成交额占比相较于超买超卖指标，能够更好地控制回撤，但超买超卖指标在维护夏普比上优势更明显。全部赛道的整体规律上，在产业叙事变化不大、产业趋势整体向上时，指标回落至70%分位数附近时买入，回测结果相对更好。对于部分赛道，在超买超卖指标达峰时卖出并在回落后买入，风险收益比有较强增强作用。