国务院拟规定:地方政府不得为公司上市提供奖励;券商:地量行情背后可能是对分子端的“脱敏”,缩量后A股会怎么...
(一)重磅消息 8月17日,为了规范公开发行股票相关服务行为,提高上市公司质量,司法部会同财政部、中国证监会起草了《国务院关于规范中介机构为公司公开发行股票提供服务的规定(征求意见稿)》。征求意见稿指出,地方人民政府违反《规定》,给予发行人或者中介机构奖励的,应当予以追回,并由有关机关对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分。证券公司从事保荐业务或会计师事务所执行审计业务,可以按照工作进度分阶段收取服务费用,但是收费与否或者收费多少不得以审计工作结果或者股票公开发行上市结果作为条件。(二)券商最新研判 华金证券:缩量后A股会怎么走? 1、极度缩量后A股短期多出现反弹,2020年以来有10次全A日成交额低于5000亿或换手率低于0.85%。极度缩量后三个月内,10次中有3次震荡反弹、5次先回落筑底后反弹、2次先反弹后回落筑底。首先,缩量后A股出现反弹的核心驱动因素是政策积极、经济基本面改善和流动性宽松等,缩量后无论是直接反弹还是先回落后反弹,反弹时均有重大积极的政策落地。其次,经济基本面的改善也是缩量后出现反弹的核心驱动因素,A股缩量后往往出现反弹,否则反弹后可能再次回落或先回落筑底至基本面改善后再反弹。流动性的宽松也对缩量后出现反弹也有积极作用。 2、当前A股极度缩量后短期也可能出现反弹。首先是8月12至14日连续三个交易日两市日成交额不足5000亿元,同时全A换手率小于0.85%,当前A股极度缩量后短期也可能出现反弹。首先是积极的政策落地预期上升,经济政策上,短期内地产放松和刺激消费等政策可能进一步落地;其次资本市场严监管政策可能持续,短期经济修复预期可能上升。第三是短期流动性预期维持宽松,美联储9月降息是大概率,国内后续降准的可能性上升。 3、短期可能反弹。分子端,经济和盈利预期可能有所修复。首先,7月制造业投资和消费增速继续回升;其次地产销售及开工率等高频数据近期有所好转。6月工业企业利润增速继续回升,A股盈利修复趋势延续。流动性来看,短期维持宽松,股市资金流入可能回升。美国8月CPI继续回落,9月降息仍是大概率。市场极度缩量后微观资金多回流,短期融资和外资流入可能有所上升,风险偏好可能有所修复,对美国经济衰退的担忧下降。 4、短期继续均衡配置科技成长、红利和部分消费。短期科技和消费可能占优,历史经验上,极度缩量至市场底期间,农林牧渔、社服、食品饮料、医药等消费类行业和电新、计算机等科技行业相对占优;短期科技和部分周期可能相对占优,市场底后一个月内高景气的行业表现相对偏强;极度缩量后外资流入使得消费可能相对占优,A股极度缩量后外资多流入医药、电新、食品饮料、家电等消费类行业。 5、8月初以来外资流入较多的是食品饮料、医药、电力、传媒等内需相关的行业。短期建议关注:首先是政策和产业催化下的传媒(游戏、出版)、电子(半导体、消费电子)、计算机(智能驾驶)、通信(算力);其次是预期可能改善的社服、食品、商贸零售、医药、军工等。 天风证券:地量行情背后可能是对分子端的“脱敏” 1、地量行情的本质是资金行为的进一步“缩圈”,空间角度看,当前地量水平去除新股影响后,仍显著高于2018年Q4的最低值,大约相当于2018H1、2019年的中枢,如以2024/8/14的全A成交额为3700亿元,仍远高于2018年Q4地量水平的中枢低点(2273亿元);时间角度看,2018年下半年的地量行情中,地量后一个月左右现地价,地量行情维持一个季度左右。地量行情是一种资金面现象,本质是市场分歧缩小,背后可能是对分子端的“脱敏”。 2、2024年以来,A股便与美股“脱敏”走独立行情;7月以来,重要经济数据发布后市场日内波动下降,说明市场对自身的基本面数据趋于钝化,对于数据都当作“预期内”看待。事实上,缩量的过程代表一种低分歧的资金行为,等待分歧加大。 在剔除新股影响后,部分红利和消费行业缩量水平可能“到位”,大多数一级行业地量水平仍显著高于2018年的低点,而地量水平低于2018年的电子、国防军工等则在2018年-2024年经历较大个股涨幅,不能和2018年直接比较。银行、出版、电力、煤炭开采、工业金属等具备一定红利属性的板块和食饮、汽车等消费类板块当前和2018年最低点类似,且绝对水平横向比较也偏低,从量能水平看可能是率先“到位”的方向。 3、投资策略:把握消费板块波动率阶段放大机会,长期仍看“耐心资产”等待地量之后的波动放大,把握消费阶段大波动:首先,8月以来的A股行情展示出市场对内需政策预期的高度敏感性。重磅会议提出“把服务消费作为消费扩容升级的重要抓手,支持文旅、养老、育幼、家政等消费”。其次是内需类消费板块在2024H2可能反复的海外衰退交易+美国大选交易中相对出海链或占优。第三,当前主动偏股公募基金连续5个季度赎回,而最新2024Q2数据显示消费板块主动减仓较多,拥挤度已明显缓解。长期风格切换需耐心等待更多右侧信号,具备垄断性、稀缺性的高股息资产有望获得价值重估。 (三)券商行业掘金 华金证券:先AI后AR,智能音频眼镜或为TWS耳机强劲对手 1、智能音频眼镜=AI+耳机+眼镜,面向特定使用场景和用户需求的精简化。智能音频眼镜是一种集眼镜、通话、音乐于一身的创新产品,通过传统眼镜与音频技术的结合,提升了使用的便携性。同时,采用开放式的声场设计,相较于传统耳机,避免了堵塞耳道,使用户在聆听音频内容时,仍能清晰地获取周围环境的声音,从而提升了安全性。相对于带显示模块的AR眼镜,AI音频眼镜在视觉显示上做出妥协,转而专注于音频体验与智能化。由于省去复杂的光机显示模块,AI音频眼镜更为轻薄,减轻对鼻梁和耳朵的压力,从而穿戴舒适度和日常便携性提升。智能音频眼镜生产成本降低,更容易被广大消费者接受。 2、Mate成功打造超预期产品,国内外厂商纷纷涌入智能音频眼镜市场。Meta:Ray-BanMeta配备了双扬声器以及摄像头,支持拍照、录像、Facebook直播、MetaAI助手等功能。华为智能眼镜搭载HarmonyOS4操作系统,其已接入华为盘古AI大模型,用户可通过敲击镜腿唤醒小艺,展开自然流畅的对话与智慧交互,眼镜支持与多设备互联,智能播报重要信息。并升级全新时尚墨镜造型、具备超长45天续航待机模式、轻巧防晒、全天候长续航、高清隐私通话等功能体验。 3、根据我爱音频网数据,2022年全球智能音频眼镜市场出货量达343万副,同比增长58.6%;2022年-2030年间全球音频眼镜出货量复合年均增长率CAGR将达到13.6%,预计到2025年,全球音频眼镜市场出货量将超过503万副,2030年将达951万副。Ray-BanMeta中国产供应商价值量接近40%,高价值量品类仍以海外为主。根据WellsennXR数据,合硬件成本按种划分:SOC芯片AR1Gen1的成本约为55美元,占比约33.54%,成本占比超三成;ROM+RAM的成本约为11美元,占比约6.71%;摄像头成本约为9美元,占比约5.49%。总体来看,SOC、光学、摄像头、ROM/RAM的合计核心成本达75美元,合计占比约为45.73%。 4、投资建议:智能可穿戴设备的需求增长,以及生成式人工智能大模型的崛起,正在将AI音频眼镜推向更广的市场。在短期内AR眼镜用户画像较为模糊背景下,智能音频眼镜以替代耳机功能为切入口,以眼镜(矫正视力/装饰)为载体,搭配AI提高体验与卖点,有望开辟音频新赛道。建议关注进入各产品供应链或有相关技术储备厂商。如,组装:歌尔股份、龙旗科技、亿道信息、天健股份、佳禾智能等;存储:兆易创新等;摄像头:舜宇光学、韦尔股份等;SoC:恒玄科技等。 中银证券:Robotaxi元年已至,端到端有望加速商业闭环 1、近期,四部门发布《进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体基本信息》,此次试点落地标志着自动驾驶将走通生产、销售和上路的全流程,使L3/L4的量产得到国家层面的认可和允许,未来Robotaxi有望进入量产阶段,整车成本的下降有望推动Robotaxi盈利进程的加快。 2、2024年,《进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体基本信息》发布。《试点》确定蔚来、长安等汽车生产企业和使用主体组成的9个联合体,将在北京、上海、广州等7个城市展开智能网联汽车准入和上路通行试点,试点产品涵盖乘用车、客车、货车三大类。此次试点落地标志着自动驾驶将走通生产、销售和上路的全流程,使L3/L4的量产得到国家层面的认可和允许。 3、在《试点》发布以前,自动驾驶商业落地进展较为缓慢,主要是由于政府、车企、自动驾驶公司推动意愿不一。L2系统要求驾驶员始终保持对车辆的控制和对环境的监督,而L3及以上自动驾驶事故的责任则逐渐向主机厂倾斜,因此车企出于规避风险的考量,常采用L2.5、L2.9等表述。对于自动驾驶公司而言,Robotaxi运营利润丰厚,因此自动驾驶公司推动意愿较强。而在《试点》发布后,政府、车企以及自动驾驶公司三方联合形成参与主体。 4、《试点》发布前,由于车企与自动驾驶公司推动意愿不一,导致Robotaxi往往是乘用车后期改装,因此Robotaxi成本高昂。根据广汽资本联合滴滴、麦肯锡做过的调查,配备安全员的改装无人出租车整体成本高达107万元,远高于安全员+前装车的81万元和无安全员+前装车的43万元。而根据百度自动驾驶业务部总经理陈卓的发言,百度Apollo第六代无人车单车采购价降低到了20.46万元,萝卜快跑预计2025年全面盈利,整车成本的下降有望推动Robotaxi尽快实现商业闭环。 5、端到端有望加速Robotaxi商业闭环。现阶段Robotaxi仍处于点对点运营模式,而Robotaxi实现商业闭环需要更大规模的车辆部署。国内主流自动驾驶方案重传感器和高精地图,限制了其扩展性。而端到端通过海量数据学习人在面对各种路况时候的行为和决策,并找到其中的规律并以此来决策,减少对高精度地图和激光雷达的依赖,并且无须根据每个假设场景人工写出相应规则,具备更高技术上限,有望成为Robotaxi大规模部署的关键。建议关注具备端到端技术以及Robotaxi运营的公司,如商汤科技、经纬恒润等。 |
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