核心結論
觀點回顧
01市場熱點思考
目前投資者對A股方向出現了些許重要分歧，樂觀與悲觀情緒交織。
樂觀者主要理由是：
1、認為A股市場仍在基本面反轉的向上趨勢中，宏觀經濟處于擴張早期的周期定位階段；
2、美國通脹或迎來向下拐點，存在美聯儲加息放緩預期，全球風險偏好提升，美股或走出技術低迷的市場；
3、國内金融風險有緩解迹象，中國華融全面參與推動房企重組纾困，落實保交樓政策；多地或降低二套房首付比例，以穩定房地産市場預期，有利于地産産業鍊上下遊的修複。同時，8,9月是傳統開工旺季，部分中上遊行業存在補庫需求，商品市場回暖。
悲觀者則認為：
1、二季度貨币政策報告新增對通脹的關注，國内貨币政策邊際上寬松放緩；
2、7月金融資料低于預期，領先名額顯示經濟内生增長走弱；
3、中美摩擦的不确定性也會影響投資者信心。
我們認為，目前階段有必要保持多頭思維。
首先，因食品價格導緻的單月CPI破3％不能成為貨币政策收緊的充分必要條件；而且目前市場存在對豬肉價格三次探底的預期。是以貨币政策大機率繼續寬松以努力實作經濟增長目标。
其次，7月信貸資料低于預期有淡季因素，拐點迹象有待觀察，政策效力滞後性，部分行業停産檢修也是事實。從商品市場看，順周期工業品和能化品種仍在反彈程序中。自上而下看，ppi持續下行與實際GDP觸底回升仍是市場U型反轉向上的重要支撐。
最後，外部擾動與不确定性更多影響投資情緒波動。在美聯儲加息預期放緩的當下，海外市場大機率會出現向上的估值修複行情，A股也将受益。此外，從A股風險偏好ERP名額看，目前股債風險溢價處于曆史低位，後續權益占優機率偏大。
目前對于A股市場而言，全球風險偏好提升帶動估值修複行情是主要驅動力。8,9月開工旺季，中觀改善也為周期價值闆塊提供支撐。從風格上看，7月信金融資料低于預期，是否是拐點有待觀察，更大機率是圍繞名義GDP低波動的過程；與總量相比，結構更加重要，M1，M2增速同比上行，一定程度上反映了貨币市場流動性充裕，使得中小成長更加受益估值修複行情。是以風格上可能不會出現去年同期周期與成長的輪動的表現，更多是成長内部的輪動：新能源與半導體的螺旋上漲行情；以及硬科技向TMT軟科技的擴散。
02大勢及風格
經濟弱修複與流動性持續寬松是下半年成長結構性行情的基礎。7月社融資料總量及結構均顯著低于市場預期，一方面存在6月季末沖量後7月信貸投放節奏放緩的因素，另一方面，外部條件的變化也一定程度影響了7月的實體需求：全國多地疫情升溫、地産需求邊際波動、高溫天氣影響施工等多重因素疊加下，7月信貸出現明顯回落，其中，居民中長期貸款同比少增2488億元，企業中長期貸款同比少增1478億元。7月社融總量與結構的雙雙走弱疊加此前PMI資料回落再度印證了市場對于實體需求修複彈性的擔憂。市場對于後續實體經濟需求的預期從5月末以來的單邊修複轉為波動觀望。7月末以來市場再度呈現實體偏弱下金融市場流動性囤積的狀态，這樣的宏觀環境也是近期成長行情向中小市值擴散的重要原因。
關注成長内部行情輪動。我們在此前周報中指出，下半年實體經濟弱修複的背景下，傳統價值藍籌難有較強超額收益，下半年成長風格優勢顯著，市場仍将在成長闆塊内部進行輪動切換。那麼中小市值的行情能否延續？我們複盤了曆史上小盤占優的行情階段：我們看到2007-2010以及2013-2014是兩輪比較典型的小盤占優的行情，兩個階段内大部分時間均伴随着極為寬裕的流動性環境，小盤業績的相對優勢是結構性行情的支撐，而業績優勢的背後一次來源于經濟的全面快速複蘇，另一次來源于主導産業更疊帶來的産業周期崛起。總體來看，流動性寬松的市場環境下大機率會催生小盤的結構性行情，産業趨勢和政策加持也是推動小盤業績向上的重要因素。結合上文所述，7月末以來，流動性環境的相對寬松也是這一輪小盤股修複的主要推動因素。我們看到目前大盤股與小盤股估值分位的差距已經處于接近曆史極值的水準。在目前經濟修複程度偏弱而貨币寬松基調難以轉向，這必然會導緻流動性環境相較以往同樣周期相對偏松，這樣的環境下小盤相對占優的格局難以短期改變，而風險偏好走弱及流動性環境的回歸則會帶來大盤成長的階段性回歸。
03中觀與行業
本周行業大部分錄得上漲，相較上周明顯回升，普漲但仍存結構性分化，周期股（煤炭/石油石化等）帶動價值行業上漲，低估值穩增長行業略跑赢高景氣成長行業。成交額占比方面，科技成長（計算機/傳媒/通信）周度成交額占比繼續提升，高景氣中遊成長行業中（軍工/電新/汽車）小幅下降，金融地産穩增長（電力公用/交運/地産）與消費類（消費者服務/商貿零售/醫藥/食品飲料）延續回落。從我們建構的相對收益趨勢與動量圖（RMG，Relative return trend and Momentum Graph）來觀察各主線區間超額收益趨勢與短期動量的走勢，疫情零星爆發以及政策發力真空期的消費大類相對收益延續回落，高景氣成長繼續震蕩上行，穩增長震蕩企穩，資源通脹類迎來大幅反彈。 7 月社融資料不及市場預期，宏觀政策發力仍無明顯信号，目前價值的反彈更類似于迅速下跌與情緒過冷後的超跌反彈，主線仍需關注科技成長 。另從事件驅動角度看，本周末美國商務部釋出最終規定對EDA/超寬禁帶半導體材料等四項技術實施新出口管制及美國國會衆議院投票通過通脹削減法案，撥款3690億美元用于能源安全和氣候投資等，也有助于科技成長情緒提振。
在我們此前周報強調重視小市值科技成長闆塊後，以中證1000為代表的小盤風格行業表現亮眼，但上周後半周，中證1000相對上證50短暫跑輸，部分投資者關注相關小市值此前強勢表現是否會有逆轉。我們認為，以中證1000為代表的小市值指數階段性強弱表現，隻是最終呈現的結果，這一大幅超額結果由新興産業的行業因素和小市值因素共同驅動，表觀是中證1000指數相對其他指數相對盈利增速的分化，而盈利景氣相對強弱底層的驅動邏輯由産業鍊盈利爆發的早期階段特征所決定，行業初始爆發階段小盤公司往往能展現出更強的盈利彈性，而行業格局固化後大市值龍頭易走出阿爾法優勢，此外，如發生類似供給側改革或其他導緻宏觀基本面上行的因素，順經濟周期行業占比較高的大市值或同樣占優。本期周報我們總結了小市值指數目前存在的四點特征：
特征1：21年2月後市場在演繹純粹的小市值因子而并非僅局限于新興産業。為剔除行業因子對超額收益歸因分析的影響，我們将一級行業劃分為新興産業（電新/電子/軍工/機械/汽車）與非新興産業（除前述五個外所有一級行業）分開統計。從21年2月或22年5月市場整體反彈開始，新興産業相關行業與非新興産業樣本市值分組表現同樣都呈現出單純的小市值因子占優特征，而并非僅局限于産業鍊處于爆發初期階段的新興産業之中。從大小市值分組的平均收益率走勢來看，小市值因子占優開始于21年2月，觸發點或與美聯儲在21年春節後加速緊縮帶動美債利率快速上行有關。但不可否認的是，從彈性角度來看，新興産業與非新興産業小市值組的收益率中位數內插補點，明顯大于兩者大市值組的內插補點，反映出新興産業産業鍊爆發初期，其内部小市值公司展現出的盈利彈性明顯大于非新興産業小市值公司。
特征2：中證1000超額收益來源于行業因子和市值因子共振。如果以中證1000而非市值分組作為投資方向，首先需要明确其超額收益共同來源于行業因子及市值。20年3月以來，中證1000相較滬深300階段性占優主要發生在兩段時間1）21年2月-21年9月；2）22年5月迄今，兩階段中證1000絕對收益分别為31％/37％。除了上述歸因的市值因子外，從行業權重分布對指數貢獻的點數來看（區間行業貢獻點 = ∑（成分股.起始日權重*成分股.區間漲跌幅*截止日指數前收盤價）），中證1000指數在上述兩階段超額收益主要由高景氣成長行業和周期/周期成長兩個大類行業驅動，兩階段分别貢獻指數33％/32％，46％/23％的漲幅，不難發現本輪中證1000上漲的行業驅動力與21年相比， 周期/周期成長中兩個主要行業基礎化工/有色，在本期權重明顯調升的情況下，對指數的貢獻度出現明顯下滑，而高景氣成長大類行業在機械/汽車/電子較強表現的驅動下進一步支撐了中證1000的表現。
特征3：杠杆資金近1年對中證1000指數影響力明顯提升。兩市融資餘額與中證1000相對收益走勢曆史長期來看，相關性并不明顯，但 21年2月後，兩者之間相關性和拐點說明性大幅提升，這或反映兩融資金投資方向的明顯轉變 ，這或與該時點以茅指數為代表的大市值公司賺錢效應迅速弱化後，杠杆資金重新選擇與新能源相關的小市值方向作為核心超額收益擷取方向，并且形成了明顯的資金沉澱有關。今年年初以來，杠杆資金帶動中證1000經曆了明顯的去杠杆，5月6月重新加杠杆後，7月8月更多處于穩杠杆階段，目前兩融餘額處于19年以來60％分位，考慮到市場兩融标的擴容以及整體點位擡升，杠杆資金難言泡沫且再度明顯下行空間亦較為有限。
特征4：小市值交易熱度提升，但難言泡沫。從成交額占比所反映的交易熱度來看，近3個月，分組1（市值100億以下）和分組2（市值100-300億）成交額占比有明顯提升，接近前高，反映短期熱度略高，但與19年以來均值相比，小市值成交額占比也僅略超均值，難言存在明顯泡沫。
04一周市場總覽、組合及熱點追蹤
業界巨頭進軍仿生機器人，行業有望逐漸走入大衆視野。小米首款全尺寸人形仿生機器人CyberOne于8月11日晚釋出。相比于仿生四足機器人而言，人形機器人機械複雜度更高，需要性能更強大的電機、更多的機身自由度、複雜的人形雙足控制算法，可實作雙足運動姿态平衡，四肢強健、動力峰值扭矩300Nm等領先技術能力。CyberOne搭載自研Mi-Sense深度視覺模組，結合AI互動算法，使其不僅擁有完整的三維空間感覺能力，更能夠實作人物身份識别、手勢識别、表情識别。綜合來看，CyberOne的研發涉及包含仿生感覺認知技術、生機電融合技術、人工智能技術、大資料雲計算技術、視覺導航技術等各領域的尖端技術。而此前電動車巨頭特斯拉已宣布将于今年9月30日推出人形機器人Tesla Bot “Optimus（擎天柱）”原型機。配置方面，其頭上有一塊螢幕用來顯示資訊，内置自動駕駛系統，安裝了8個攝像頭，全自動駕駛系統采用與特斯拉在汽車上使用的相同系統，大腦是算力極強的DOJOD1超級計算晶片。馬斯克表示，擎天柱将用來填補勞動力缺口，執行危險、重複或太無聊而人們不願意從事的工作，它的價值将超越特斯拉的電動汽車和全自動駕駛汽車業務。
仿生機器人應用場景廣泛，未來将在工業、商業、家庭生活等多場景精準比對需求。仿生機器人可以分為商業機器人和個人機器人，應用場景較為廣泛。商業機器人是指在專業環境中執行服務的機器人，商業機器人的應用場景主要包括醫療、物流、農業和其他（包括國防、公共關系等），根據statista資料，目前醫療、物流場景占據了最大的市場佔有率，2021年全球銷售額分别為101/46億美元，合計占比約五成；個人機器人則用于私人家庭，應用場景主要為家務（輔助吸塵、地闆清潔、草坪修剪、遊泳池清潔、窗戶清潔、家庭安全等）、娛樂休閑（用于滿足情感需求、教育、陪伴等），statista資料顯示2021年個人機器人銷售規模達91億美元，仍有較大的增長潛力，市場空間廣闊。未來仿生服務機器人技術一旦相對成熟且消費市場需求确定形成規模化商用後，根據高工産業研究院預測，2025年中國商用服務機器人市場規模可達1159.5億元，銷售數量超4萬台，仿生服務型機器人将是重點滲透的藍海市場。
從供應鍊上看，仿生機器人産業鍊可分為中上遊的零部件、本體制造和下遊的內建應用。中上遊零部件主要包括電池、控制器、伺服電機和減速器等，其中減速器是機器人本體中成本占比最高的環節，根據高工機器人資料，工業機器人總成本中減速器占比最高，占32％，其次伺服、外殼和控制器分别占比20％、18％、15％。下遊的內建應用集中在技術支援工作，主要包括圍繞仿生機器人三大核心技術人機互動、環境感覺、運動控制而設計的動力總成系統、智能感應系統、電機系統、電池系統、電驅系統。作為機器人的一個特殊門類，仿生機器人因為面對不同環境需做成不同反應，其系統設計技術難度更大，需要裝載軟體如全自動驅動計算機FSD（Full Self-Driving computer）進行行為決策與運動控制，Doj0超級計算機進行神經網絡自動訓練，一定程度上會累高制造成本。成本控制是未來仿生機器人能否破圈的第一要點。以Tesla Bot為例，根據馬斯克的描述，“Optimus”量産後預計售價2.5萬美元（約合16.8萬元人民币），根據高工機器人研究院的估算Tesla Bot單體成本大體将位于17-30萬元之間。未來核心零部件成本突破是一個緩慢過程，需要出現爆款單品推動仿生機器人産業鍊加速，Tesla Bot和小米CyberOne釋出最重要的意義在于開啟整個産業的快速發展過程，會促進大量科技企業向仿生機器人的方向進軍，未來仿生機器人産業趨勢加速到來。
投資建議：目前A股中涉及仿生機器人的主要還是産業鍊中上遊公司，涉及零部件電機 、減速機 、控制器等，未來有望憑借成本效益持續替代國外同行，看好手機/新能源車産業鍊内遷過程在仿生機器人上再次演繹 。推薦關注機器人（特斯拉等新能源汽車廠商移動機器人産品與服務提供商）、三花智控（也是特斯拉的供應商，管理系統提供商）、科力爾（國産伺服電機龍頭）以及綠地諧波（諧波減速器國内龍頭）。
本文源自金融界