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2月下旬以来，科技成长深幅调整
若是以“中证TMT/中证全指”来衡量科技成长的相对表现，可以看到，自2月下旬以来，科技成长一路向下，不仅回吐了开年的涨幅，在4月7日大跌后的反弹行情中表现也偏弱。另外，拆解AI产业链的上中下游，不少细分方向的回撤超过20%，“砸坑”尤为明显。从原因上看，主要在于前期交易过于拥挤、关税风波抑制风险偏好，叠加新的产业催化暂时缺位，难以点燃新一轮的上涨行情。
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科技成长调整到哪里了？性价比如何？
科技成长的交易热度已明显“冷却”，和22年末、23年末的AI行情启动前的位置相当。一方面，从“中证TMT/万得全A”的成交额占比看，已从2月中的14%高点回落至6%，位于2013年以来的18%分位。另一方面，如果对比各个行业的交易拥挤度，可以发现，相比部分红利和内需行业升至历史高位，TMT各行业已回落至历史中低水位，性价比较高。
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科技成长的历史调整有哪些规律？
1）09~15年
从09-15年的科技大周期看，除了11-12年因为TMT基本面承压出现较长周期的调整，其他3轮调整都是阶段性调整，主要源自风险偏好回落带来估值承压。
1）10年4月~6月：国内“新国十条”地产调控叠加欧债危机爆发，引发风险偏好的大幅回落，但对于科技成长而言，政策扶持未发生转向，产业逻辑并未受损，直到iPhone4发布强化了消费电子产业预期，市场开始企稳回升。
2）13年9月底~11月中：国内政策不确定叠加美联储退出QE预期升温，从而带来风险偏好的整体回落，直到三中全会出台一系列深化科技体制改革措施，市场情绪扭转，科技走向反弹。
3）14年2月中~5月中：国内互联网行业监管升级叠加美联储缩减QE，导致市场情绪明显承压，直到两者情绪释放充分，科技板块开始回升。
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科技成长的历史调整有哪些规律？
2）23年以来
同样，2023年以来的科技大周期中，阶段性调整也大多来自风险偏好的回落。1）23年4月~5月中：受中国科技企业纳入实体清单、美联储加息的影响，市场风险偏好受挫，叠加ChatGPT热度消退，无新的催化出现，引发科技板块调整，直到5月AI算力驱动光模块需求释放，业绩预期上调推动板块上扬。
2）23年6月~10月：中美贸易摩擦升级叠加国内经济复苏不及预期，导致科技板块表现低迷，直到汇金增持叠加美联储暂停加息，市场情绪明显改善，再加上爆款游戏、短剧出现，传媒反弹强劲。
3）23年11月下旬~24年2月初：全球流动性预期收紧叠加雪球产品敲入引发资金踩踏，从而导致科技板块大幅回调，随着“国家队”入市托底打破资金负反馈，叠加Sora发布打开AI应用想象空间，引发AI投资潮起。
4）24年3月下旬~9月中：在国内有效需求不足、政策方向不明确的背景下，市场交投情绪大幅回落，科技板块也回调显著，直到“924”政策转向确立，科技板块开启强势反弹。
5）24年11月中~25年1月初：强预期和弱现实的博弈，叠加年底风格切换，市场转至防御，科技板块承压，直至DeepSeek发布，再度引爆科技行情。
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规律总结：科技成长的止跌回升，需要情绪上行的配合
通过复盘历史上科技成长的“调整-上涨”期，可以发现两点。第一，科技成长大周期的阶段性调整平均是2.9个月，平均跌幅17%，目前本轮回调已持续3个月，跌幅为18%，和历史平均水平相当。第二，科技成长的止跌回升，需要情绪上行的配合，可能的来源包括产业催化、政策支持、流动性改善。
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短期：随着6月来临，科技成长或进入相对占优窗口
从日历效应看，每年3~5月的行业轮动加大，以“乱”为主，缺乏清晰主线，且往往春季躁动胜率较高的小盘成长，会出现明显的“高切低”现象，但进入6月后，科技成长往往会再度回归。就当前而言，科技成长的交易拥挤度已回落至历史低位，性价比较高，若叠加AI、芯片、消费电子等领域的事件催化，或对科技行情有所支撑。
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中期：业绩为王，科技成长的仍有不错的景气优势
两头买预期，中间买现实，业绩为王仍是当下的核心配置主线。根据wind统计，一季报业绩好的，5-8月的股价表现也往往占优。2014-2024年，若是将全部A股一季报的净利润同比从高到低分为5档，并统计其5-8月份的涨跌幅情况，可以看到两者呈现明显的正相关性。因此，若是从景气视角出现，科技板块是唯一个在高基数背景下维持高景气的板块，且一季度归母净利润同比增速18%，位居首位。
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长期：产业逻辑演绎刚刚开始，调整之后反而提供上车机会
科技成长产业投资的节奏往往遵循“巨头（爆款出现）→基础设施（巨头开启巨额资本开支）→产业链成型（0-1）→需求爆发（1-100）”的规律，实现从主题投资向赛道投资的变迁。而且一旦产业链落地，能够实现“0-1”到“1-100”的跨越，就往往出出现奇点式的投资机会，引爆巨大的科技行情。就AI而言，2022年底生成式AI ChatGPT出现后，众多AI应用方向成为可能，而今年DeepSeek横空出世，大幅降低成本，代表着AI应用进入落地元年。向后看，一旦AI产品经过2-3轮迭代后走向成熟，需求或将迎来大的爆发。
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