
8月28日,眼看着这只AI芯片明星股冲到1595.88元的历史高点,当时机构给出的目标价是1788元。 却犹豫了一下没卖,结果三个月后的今天,股价已经跌到1249元。 算下来,他持有的100股亏了3.46万元。
这家刚结束连续8年亏损的公司,今年中报开始盈利,三季报净利润达到16.05亿元。 市盈率从3000多倍降到了280倍,机构持股数量保持在1318家,股东人数却同比增长了52%。 小王发现,像他一样在下跌过程中进场抄底的人不少,但现在多数人都被套住了。
英维克的走势同样令人揪心。 这家液冷服务器生产商的股价从9月23日的89.99元跌到68.90元,跌幅28.37%。 虽然公司业绩持续增长,年报盈利4.52亿元,三季报盈利3.90亿元,但股东人数在三个月内从6.33万猛增到15.74万,增长了150%。 很多在80元以上追涨的投资者现在都被套牢。
胜宏科技的表现让人心惊。 从9月16日的355元高点跌至254.95元,跌幅30.69%。 这家印制电路板生产企业年内涨幅曾达到24.5倍,年报盈利11.54亿元,三季报盈利32.45亿元。 目前有1076家机构持股,股东人数17.69万,相比9月下降3.05%,但比8月增长65%。
展开剩余75%太辰光的回调幅度更大。 从9月1日的147.66元跌至87元,跌幅41.74%。 这家通信设备制造企业年报盈利2.613亿元,三季报盈利2.603亿元,市盈率52.58。 机构持股511家,股东人数6.375万,同比增长26.82%,相比去年增长86.56%。 该股从去年9月的26元起步,最高涨幅达到5.65倍。
近期跌幅较大的高成长科技股还有不少。 仕佳光子下跌22.95%,影石创新下跌36.76%,生益科技下跌26.16%,松原安全下跌20.07%,绿联科技下跌23.05%,海博思创下跌32.82%,深南电路下跌22.92%,华丰科技下跌38.23%,聚辰股份下跌31.26%,若羽臣下跌29.37%,鼎泰科技下跌25.56%,华锐精密下跌22.14%,莱特光电下跌23.20%,芯碁微装下跌37.62%,海光信息下跌26.12%,金海通下跌20.12%,全志科技下跌28.60%。
这轮科技股行情已经持续了一年多,主要围绕AI、算力、人工智能、机器人、芯片半导体、通信设备、液冷服务器、存储等板块展开。 部分个股涨幅超过三十倍,多数个股实现翻倍。 但从高点回撤以来,有些股票已经调整了三个月,回撤幅度大的超过40%,小的也有20%以上。
市场数据显示,11月初至今上证指数下跌3.70%,沪深300指数下跌4.39%,深证成指下跌6.05%。 北向资金期间净流出1262亿元,融资融券板块净流出1316亿元。 防御性板块表现相对较好,煤炭板块上涨5.23%,公用事业板块上涨2.17%。 而成长型科技板块普遍承压,半导体板块下跌12.4%,人工智能板块下跌9.8%,新能源汽车产业链下跌8.6%。
科技股回调的原因之一是估值过高。 以光模块板块为例,自4月以来新易盛最大涨幅超过500%,中际旭创涨幅约300%,天孚通信涨幅约200%。 即使是业绩优异的英伟达,今年前三季度营收和净利润增长均在100%左右,动态市盈率55倍也遭遇做空。
全球科技行业面临短期供需再平衡。 部分中低端芯片供应增加,但全球经济复苏放缓导致消费电子需求疲软。 AI服务器需求增速不及预期,短期芯片价格出现承压迹象。 尽管中芯国际承接大量存储类急单,市场对行业周期拐点仍存在分歧。
地缘政治风险加剧了不确定性。 中美科技竞争升级背景下,半导体设备进口限制传闻引发产业链担忧。 两融可冲抵保证金折算率归零引发去杠杆担忧,北向资金与融资盘撤离带来短期流动性压力。 美股科技股同期回调带动A股相关板块联动下跌。
历史数据显示,优质科技股回调20?0%往往是买入机会。 2016-2020年期间,亚马逊、Facebook、谷歌和奈飞共出现14次股价调整超过20%的情况。 这些调整的平均周期约为2个月,Facebook在2018年的一次调整中跌幅达43%,随后12个月内反弹65%。
判断科技股投资价值的关键指标是收入增速是否维持在20%以上。 科技股投资者更应关注营收增长而非短期利润,因为科技公司需要持续进行再投资以维持增长。 估值方面,市销率在10以内较为合理,20%的收入增长通常对应30倍左右的估值。
当前AI算力基建加速推进正在重塑科技产业格局。 AI服务器对高带宽、大容量存储的依赖推动存储芯片供不应求。 政策层面,国产替代战略持续深化,半导体设备、高端芯片等领域获得专项政策支持。 政务、金融等关键领域的替代需求进入规模化落地阶段。
资金层面显示结构性机会。 11月以来,半导体板块获得公募基金调研次数达326次,人工智能AIETF(515070)近期份额逆势增加12亿份。 科技发展遵循“硬三年、软三年、商业模式再三年”的规律,当前AI仍处于从“硬”向“软”过渡的早期阶段。
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