市场扩张和并购 - 公司于2025年12月1日向香港联交所递交H股发行上市申请并刊登申请材料[1] - 发行对象限于符合条件的境外投资者及境内合格投资者[1] - 公司本次发行上市需取得相关备案、批准或核准，存在不确定性[2]

公司上市与市场地位 - 广东鼎泰高科技术股份有限公司于2023年12月1日向港交所主板递交上市申请，联席保荐人为中信证券和汇丰银行 [1] - 公司是全球PCB制造领域专用刀具的龙头企业，根据弗若斯特沙利文资料，在往绩记录期间，以销量计，公司是全球最大的钻针供应商 [1] 公司业务与定位 - 公司是一家集工具、材料、装备于一体的精密制造综合解决方案供应商 [1] - 公司致力于通过高端精密智造为客户创造最大价值，并助推全球产业发展 [1]

公司上市与市场地位 - 广东鼎泰高科技术股份有限公司于2023年12月1日向港交所主板递交上市申请，联席保荐人为中信证券和汇丰 [1] - 公司是集工具、材料、装备于一体的精密制造综合解决方案供应商 [1] - 根据弗若斯特沙利文的资料，以销量计，鼎泰高科为全球最大的PCB钻针供应商 [1] 业务与行业定位 - 公司已成长为PCB（印制电路板）制造领域专用刀具的全球龙头企业 [1] - 公司致力于以高端精密智造为客户创造最大价值，助推全球产业发展 [1]

投资评级 - 报告首次覆盖鼎泰高科，给予“买入”评级 [1] 核心观点 - AI算力建设带动PCB加工需求激增，鼎泰高科作为全球PCB钻针龙头将充分受益 [1][2] - 公司业绩拐点显现，2025年前三季度营收14.57亿元，同比增长29%，归母净利润2.82亿元，同比增长64% [2] - AI服务器需求激增推动高端PCB板需求上行和材料升级，带动PCB钻针行业量价齐升 [3] - 公司自研设备扩产速度领先，高端产品占比持续提升，有望充分受益于AI需求爆发 [4] - 预计公司2025-2027年归母净利润分别为4.0亿元、6.3亿元、9.0亿元，对应动态PE分别为104倍、66倍、46倍 [5] 公司概况 - 鼎泰高科是全球PCB钻针龙头，深耕产业近30年，2023年全球PCB钻针销量市占率约26.5% [14][20] - 公司产品以钻针为基石，延伸至铣刀、数控刀具、PCB特殊刀具等，同时涉足研磨抛光材料和功能性膜材料领域 [2][20] - 2025年上半年PCB钻针业务收入占总收入80%以上，研磨抛光材料和功能性膜产品分别占比9.5%和4.0% [20] - 公司为家族创始企业，股权结构稳定，子公司业务布局与分工明晰 [17] 财务表现 - 2020-2024年公司营收由9.67亿元增长至15.80亿元，归母净利润由2.38亿元下滑至2.27亿元 [22] - 2025年前三季度实现营收14.57亿元，同比增长29.13%，归母净利润2.82亿元，同比增长63.94% [2] - 2025年前三季度毛利率达40.62%，销售净利率19.28%，创历史新高 [23][29] - 费用端管控得当，2025年前三季度销售/管理/财务/研发费用率分别为4.06%/7.01%/0.38%/6.16% [29] 行业需求分析 - IDC预测2024-2029年全球服务器市场CAGR达18.8%，其中加速型服务器支出年均增速超20% [34] - 全球PCB市场规模2024年735.7亿美元，预计2029年达946.6亿美元，2024-2029年CAGR为5.17% [35] - 服务器/存储是PCB行业增长弹性最大赛道，2020-2024年市场规模CAGR达16.7% [36] - 18层以上多层板和HDI板成为核心受益品类，2025年产值增速预计分别为41.7%和10.4% [36] 钻针行业量价齐升驱动 - 量：AI算力服务器需求激增，高端PCB板需求上行叠加材料升级，带动PCB钻针需求量持续走高 [3] - 板厚和单板钻孔数持续增加，加工方式为多长径比配套使用，分段钻孔，板厚越大所需钻针越多 [3][53] - 为满足高频高速信号传输需求，夹层材料未来有望升级为M9，加工M9 Q布钻针损耗速度显著提升 [3][55] - 价：高长径比钻针单价显著提升，加工难度呈几何级数增长，推动钻针单价持续走高 [3][58] 公司竞争优势 - 设备自制扩产迅速，截至25Q3月产能已突破1亿支，预计25年底达1.2亿支/月，26年底达1.8亿支/月 [4][64] - 高端产品占比持续提升，25H1微钻销售占比从2024年21%提升至28%，涂层钻针占比从31%升至36% [4][69] - 高长径比钻针研发顺利，已实现30-47.5倍长径比钻针批量交付，50倍长径比钻针进入样品测试阶段 [69] - 收购钻针鼻祖德国MPK，推动技术迭代与国际化布局，泰国工厂当前月产能300万支，目标规划1500万支/月 [4][76] 新增长曲线 - 功能性膜产品包括防窥膜、车载光控膜、车载防爆膜等，已通过多家终端车企认证，预计2025年下半年开始量产 [80] - 研磨抛光材料主要应用于PCB制程，2024年毛利率高达60%以上，未来有望贡献更多增量利润 [80] 盈利预测 - 预计2025-2027年营业总收入分别为21.77亿元、30.96亿元、42.43亿元，同比增长37.85%、42.17%、37.08% [1][85] - 预计2025-2027年归母净利润分别为3.98亿元、6.31亿元、9.02亿元，同比增长75.52%、58.37%、43.09% [1][85] - 预计2025-2027年EPS分别为0.97元、1.54元、2.20元，对应PE分别为104倍、66倍、46倍 [1][5]

公司上市申请 - 广东鼎泰高科技术股份有限公司已向港交所提交上市申请书 [1] - 本次上市的联席保荐人为中信证券和汇丰银行 [1]

广东鼎泰高科向港交所提交上市申请书。 ...

核心观点 - AI技术正驱动制造业进入新周期，装备行业投资逻辑从周期波动转向聚焦定义未来的“新硬核”资产[5] - 人形机器人作为AI具身智能终极形态，将率先在解放劳动力领域引爆变革[5] - AI算力增长带动PCB设备及耗材刚性需求，固态电池技术突破将解锁人形机器人和电动汽车性能天花板[5] - 可控核聚变产业化加速，工程机械呈现国内外需求共振态势[5][6] 人形机器人 - 产业从概念验证迈向商业化落地，具备产品化能力的企业或迎来戴维斯双击[13] - 市场审美偏好排序为：增量零部件＞特斯拉供应链＞国产机器人供应链＞丝杠＞其他零部件＞设备＞场景[21] - 设计方案未收敛带来独特投资机会，重点关注轴向磁通电机、MIM、新型减速器等边际增量零部件[25][28][30] - 小鹏提出2030年人形机器人销量超100万台目标，国产供应链迎来新机遇[24] AI设备及耗材 - 2020-2024年全球PCB专用设备市场规模从58.40亿美元增至70.85亿美元，CAGR达4.95%[32] - AI推动PCB向高多层、高阶HDI发展，14层以上高多层PCB需求增长，线宽/线距缩小至50/50μm[44] - 钻针作为重要耗材，2023年鼎泰高科全球市占率约26.5%，高长径比、小孔径钻针需求提升[43] - 新材料迭代（M7→M8→M9板材、石英布）和正交背板等新方案对设备和耗材提出更高要求[46] 固态电池 - 宁德时代、中创新航等头部厂商规划2027年实现全固态电池小批量装车[49] - 预计2030年全球固态电池设备市场规模达1079.4亿元，2024年市场规模为40亿元[55] - 前道工序核心设备包括干法混料、纤维化、辊压设备；中道工序新增等静压设备；后道工序升级高压化成分容设备[59] - 干法电极工艺可降低总成本15%，生产时间减少16.2%-21.4%，能耗降低38%-40%[60] 可控核聚变 - 全球核聚变项目达174个，其中托卡马克方案79个，美国（52个）、日本（28个）项目数量领先[78][79] - ITER项目磁体系统成本占比28%，远期DEMO项目低温系统成本占比将提升至16%[85] - 氘氚聚变能量密度极高，1克燃料能量相当于8吨汽油，海水氘储量超40万亿吨[74] - 产业化初期关注低温系统、真空室、堆内结构件和超导磁体等核心环节[86] 工程机械 - 2025年前10月国内挖机销量98,345台，同比增长19.6%；出口93,790台，同比增长14.4%[93][99] - 雅下水电站、新藏铁路等大型项目落地提振需求，挖机6-8年更新周期为销量提供支撑[93] - 几内亚因西芒杜铁矿投产，2025年前10月中国工程机械出口额达5.9亿美元，同比增长120.8%[98] - 2025年前10月装载机内销55,368台，同比增长21.8%，电动化渗透率快速提升[102]

香港聯合交易所有限公司與證券及期貨事務監察委員會對本申請版本的內容概不負責，對其準確性或 完整性亦不發表任何意見，並明確表示概不就因本申請版本全部或任何部分內容而產生或因倚賴該等 內容而引致的任何損失承擔任何責任。 Guangdong Dtech Technology Co., Ltd. 廣 東 鼎 泰 高 科 技 術 股 份 有 限 公 司 於中華人民共和國註冊成立的股份有限公司） 的申請版本 警告 本申請版本乃根據香港聯合交易所有限公司（「聯交所」）與證券及期貨事務監察委員會（「證監會」） 的要求而刊發，僅用作提供資訊予香港公眾人士。 本申請版本為草擬本，其內所載資料並不完整，亦可能會作出重大變動。 閣下閱覽本文件，即 代表 閣下知悉、接納並向本公司、其聯席保薦人、聯席保薦人兼整體協調人、整體協調人、顧 問或包銷團成員表示同意： 本 公 司 招 股 章 程 根 據 香 港 法 例 第 32 章 公 司（ 清 盤 及 雜 項 條 文 ）條 例 與 香 港 公 司 註 冊 處 處 長 登 記 前 ， 本 公 司 不 會 向 香 港 公 眾 人 士 提 出 要 約 或 邀 請 。 倘 於 適 當 時 候 向 香 ...

The Stock Exchange of Hong Kong Limited and the Securities and Futures Commission take no responsibility for the contents of this Application Proof, make no representation as to its accuracy or completeness and expressly disclaim any liability whatsoever for any loss howsoever arising from or in reliance upon the whole or any part of the contents of this Application Proof. Application Proof of Guangdong Dtech Technology Co., Ltd. 廣 東 鼎 泰 高 科 技 術 股 份 有 限 公 司 (a joint stock company incorporated in the People' ...

根据提供的金融工程市场跟踪周报，以下是总结的量化模型与因子内容。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[22] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的成交量能状态，来判断市场短期走势，当量能与价格表现不匹配时，预示反弹力度可能减弱[22] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体计算过程和公式，仅给出了基于该模型的最终观点信号[22] 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标**[23] * **模型构建思路**：利用市场强势股的示范效应，通过计算指数成分股中近期上涨股票的数量占比来判断市场情绪。情绪过低可能预示底部，情绪过高则提示风险[23] * **模型具体构建过程**：计算沪深300指数成分股在过去N日内收益率大于0的个股数量占成分股总数的比例。 具体公式为： $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$[23] 3. **模型名称：动量情绪指标择时模型**[28] * **模型构建思路**：对“沪深300上涨家数占比”指标进行平滑处理，通过比较短期和长期平滑线的相对位置来生成交易信号，以捕捉市场情绪的变动趋势[28] * **模型具体构建过程**： 1. 计算基础指标：沪深300指数N日上涨家数占比（N=230）[28] 2. 对该基础指标分别进行窗口期为N1=50和N2=35的移动平均，得到慢线和快线（N1>N2）[28] 3. 当快线大于慢线时，生成看多信号；当快线小于慢线时，对市场持谨慎或中性态度[28] 4. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[31][32] * **模型构建思路**：基于技术分析中的均线理论，通过判断当前价格相对于一组均线的位置来评估市场趋势和情绪状态[31] * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八条均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31] 2. 统计当日沪深300收盘价位于这八条均线之上的数量[32] 3. 当收盘价位于五条及以上均线之上时，生成看多信号[32] 5. **因子名称：横截面波动率**[34] * **因子构建思路**：通过计算特定指数内所有成分股在同一时期收益率的离散程度，来衡量市场分化程度和选股（Alpha）环境的优劣[34] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但指出其用于衡量沪深300、中证500、中证1000等指数成分股收益率的截面差异[34] 6. **因子名称：时间序列波动率**[38] * **因子构建思路**：通过计算指数成分股收益率在时间序列上的波动情况，来评估市场的整体波动水平和Alpha环境[38] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但指出其用于衡量沪深300、中证500、中证1000等指数成分股加权后的时间序列波动率[38] 7. **因子名称：基金抱团分离度**[81] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来作为基金抱团程度的代理变量。标准差小表明抱团程度高，标准差大表明抱团瓦解[81] * **因子具体构建过程**：具体计算方式为抱团基金截面收益的标准差[81] 模型的回测效果 1. **动量情绪指标择时模型**，报告未提供具体的回测绩效指标，仅展示了策略净值表现图[29] 2. **均线情绪指标择时模型**，报告未提供具体的回测绩效指标，仅展示了策略净值表现图[33] 量化因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**，近两年平均值：沪深300为1.92，中证500为2.11，中证1000为2.30[38]；近一年平均值：沪深300为1.88，中证500为2.12，中证1000为2.40[38]；近半年平均值：沪深300为1.97，中证500为2.14，中证1000为2.39[38]；近一季度平均值：沪深300为2.23，中证500为2.41，中证1000为2.59[38]；近一季度平均值占近两年分位：沪深300为80.54%，中证500为74.60%，中证1000为82.47%[38]；近一季度平均值占近一年分位：沪深300为79.71%，中证500为74.60%，中证1000为78.49%[38]；近一季度平均值占近半年分位：沪深300为78.05%，中证500为78.57%，中证1000为75.30%[38] 2. **时间序列波动率因子**，近两年平均值：沪深300为0.65%，中证500为0.47%，中证1000为0.26%[41]；近一年平均值：沪深300为0.61%，中证500为0.45%，中证1000为0.25%[41]；近半年平均值：沪深300为0.61%，中证500为0.45%，中证1000为0.24%[41]；近一季度平均值：沪深300为0.71%，中证500为0.52%，中证1000为0.27%[41]；近一季度平均值占近两年分位：沪深300为75.36%，中证500为78.57%，中证1000为82.07%[41]；近一季度平均值占近一年分位：沪深300为75.78%，中证500为76.19%，中证1000为79.28%[41]；近一季度平均值占近半年分位：沪深300为69.77%，中证500为76.19%，中证1000为74.10%[41]