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【央视新闻客户端】
近期A股市场波动较大 ，市场核心矛盾聚焦美联储加息预期 、美股科技巨头资本开支质疑以及中东局势三大主线 。
2026年7月28日，在华宝基金主办的《华宝ETF·热点Π》第十期线上交流中 ，广发证券策略首席分析师刘晨明分享了他的最新观点 ，本文围绕刘晨明的核心观点进行了深度梳理，主要从年内第二次“胜负手 ”机会判断和如何识别产业周期的泡沫化顶部两个方面展开 ，与此同时 ，华宝基金创新研究发展中心负责人丁靖斐也对公司申报的主动ETF进行了深入交流。
一 、第二次“胜负手”机遇
刘晨明指出，近期市场特别是科技资产出现超预期下跌，6月底以来双创指数跌幅均超过20% ，核心原因来自海外杠杆资金冲击、重要节点预期过于一致 、地缘冲突反复以及油价波动等多重因素叠加 ，属于典型的流动性层面冲击，而非产业基本面发生恶化 。
从历史经验看 ，在复盘了2012年至今13个主线35次调整之后 ，得出结论是：平均调整21个交易日 、调整幅度约19% 。当前A股科技板块的调整空间已比较充分，但调整时间较历史情形略有不足。与此同时 ，2026.7.13-2026.7.18期间 ，宽基ETF出现本轮牛市以来第三大净流入（日均305亿元），主力资金重点持仓ETF日均净流入184亿元 。综合调整幅度和时间、ETF资金信号及AI产业趋势三个维度 ，刘晨明判断此次或为年内第二次“胜负手 ” 。第一次出现在3月份 ，当时主要应对美伊冲突与高油价冲击。
二 、如何识别产业周期泡沫化顶部
刘晨明认为，识别产业周期泡沫化顶部需要先破除两个常见误区。
其一 ，估值并非有效指标 。历史赛道顶部PE从几十倍到数百倍不等 ，差异极大，且估值顶通常早于股价顶——除非遇到2015年那样的流动性极端风险，否则估值高企本身并不构成行情的终点 。其二 ，货币环境同样不是关键。复盘90年代以来的美联储加息周期 ，市场在多数加息阶段中仍然上涨 。2000年科网泡沫顶点距首次加息约1年，2007年和2018年的顶点距加息起点约3年 。货币紧缩最终会传导至企业盈利 ，但传导存在时滞 ，资本市场通常不会立即定价。
因此，产业周期顶部判断须回归产业自身的盈利周期 。刘晨明提出两个核心经验阈值：
【30%】：统计显示 ，扣非增速超过30%的标的 ，才有较大概率跑进市场涨幅前10% 。增速在30%以上时，市场“只看景气不看估值 ” ，估值高低 、股息率、现金流等指标均不构成上涨制约；一旦增速跌破30% ，收益率显著下降，估值的重要性随之大幅提升。从DCF模型看 ，30%增速对应极高的理论估值水平 ，已超出传统价值投资的定价能力边界，因此30%是价值投资要求的上限，也是景气投资要求的底线 。
【-50%】：当增速降幅超过50%时 ，市场表现同样显著恶化 ，这往往提示景气拐点的临近 。但需注意，前一年增速超过100%的高增长标的 ，市场对其降速的容忍度有所提升 ，在增速降幅达到60%之前，过往平均表现回落幅度并不大。因此 ，该经验值的使用核心在于判断景气赛道何时出现盈利趋势向下的拐点 。
刘晨明进一步将不同赛道行情见顶的信号分为四种类型：
景气兑现型（如动力电池、半导体设计）：此类行业由需求扩张和渗透率提升驱动 ，股价顶通常出现在盈利增速高位附近，增速折半是确认顶部的重要信号 。典型案例如2020-2022年的动力电池与2019-2020年的半导体设计 ，前者交易新能源车渗透率提升与装机放量 ，后者受下游景气扩张及国产替代兑现推动。
产能反转型（如光伏硅料）：高供给弹性行业因景气改善刺激扩产 、产能释放反向影响后续盈利，盈利可能呈现回落再抬升 ，因此单次增速折半更多提示阶段性降温 ，未必意味整轮景气结束。
空间定价型（如移动互联网 、半导体设备）：此类行业多处于商业模式扩张、国产替代或渗透率早期，当期盈利尚不足以反映长期价值，市场更倾向于提前交易用户增长 、订单空间和远期盈利 ，因而更关注前瞻估值 。
稳定复利型（如核心资产）：具备较强竞争壁垒和盈利稳定性 ，行情由稳定增长与估值扩张共同推动，见顶往往不能由单一指标捕捉 ，需综合盈利确定性与估值水平判断 。
三 、当前AI产业所处阶段
刘晨明认为 ，AI产业仍处于进行时。
从渗透率看，根据微软报告 ，2026年第一季度全球人工智能渗透率为17.8% ，较2025年下半年提升1.5个百分点，其中美国31%、德国31% 、日本23% 、中国16% 。参照PC和互联网的发展规律 ，渗透率达到40%至50%之后 ，才可能引发股价较长时间的滞涨 。当前AI整体渗透率仍不高，特别是正式部署进生产环境的层面 ，尚有明显差距。
从资本开支看 ，AI产业链持续的CAPEX扩张意味着产业仍在投入期，远未到盈利兑现结束的阶段 。即便核心AI资产出现盈利二阶导边际放缓（对应表观估值高点），也不等同于景气拐点的出现 ，产业强度以及渗透率仍将继续支撑EPS和股价 。
刘晨明最后提醒 ，由于供需结构、技术壁垒等差异，AI内部不同环节的景气度大概率会分化 ，后续对研究颗粒度的要求将更高。判断不同赛道的景气拐点 ，需要先识别盈利的主要来源及增长持续性，再结合两个经验值所对应的景气阶段进行分析 。这一历史分类也为后续AI内部不同环节的景气跟踪提供了参照 。如：（1）部分业绩兑现较充分 、订单能见度较高的光模块龙头 ，更接近需求扩张主导 、兼具技术迭代属性的成长赛道；（2）PCB、服务器制造等环节的制造属性更强 ，还需考虑产能释放与供需变化；（3）通用DRAM 、NAND等传统存储产品受价格和库存周期影响较大，更接近价格主导型周期资产；（4）尚处商业化早期的部分AI应用 ，其定价可能更多受产业预期和估值扩张驱动。
四 、主动ETF产品解析
近期 ，首批上报主动ETF的18家公募基金名单已经揭晓，华宝基金成功入围 。针对本次申报的华宝优选稳健股票主动ETF ，华宝基金创新研究发展中心负责人丁靖斐从公司投研架构和产品差异化优势两个层面进行了解读 。
首先是华宝基金的投研架构体系。丁靖斐介绍 ，华宝基金研究团队与投资端紧密结合，依托整体投研框架实行一体化团队设置。早在2017年，公司便将整个研究架构划分为5个核心投研小组：由总量、周期、消费 、新能源 、TMT 。每个小组的牵头组长均由相关方向上经验丰富的基金经理担任 ，负责统筹整体投研方向的运作 。同时每组配备一名资深研究员作为副组长 ，负责具体研究方向的落地与实施。这一架构确保了投资指导研究、研究支持投资的良性互动 。
其次是差异化优势 。目前市场上和主动ETF产品最相似的就是指数增强ETF，对此 ，丁靖斐认为 ，前期市场上约50多只增强策略ETF的发行，某种程度上为本次主动ETF的推出做了市场与监管层面的前置测试 ，但两类产品本质上差异显著。
主动ETF考验管理人的综合能力——既要具备主动投研实力 ，又要具备ETF运营经验，是两者的结合 。华宝基金作为首批申报公司之一 ，在主动投研和ETF运营两个方向上均有较深积累：
? ETF端：覆盖宽基 、AI 、红利、消费 、周期等多元方向 ，在产品设计 、做市商及流动性管理、ETF持续运营等方面经验丰富 。
? 主动端：约10年投研一体化机制沉淀，约20人研究员团队实现行业全覆盖及产业链研究深度平衡。
丁靖斐表示 ，新产品将本着监管对创新产品稳健运作的引导方向 ，旨在为持有人提供更稳健的投资体验 。未来随着主动ETF品类逐步发展成产品系列，不排除会推出风格化更强的产品 。
风险提示：文中所提个股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议 ，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股 、评论 、预测、图表 、指标 、理论、任何形式的表述等）均只作为参考 ，投资人须对任何自主决定的投资行为负责 。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议 ，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任 。基金的过往业绩并不代表其未来表现 ，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金有风险 ，投资须谨慎。
