市场近期表现与核心矛盾 - 过去两个月市场震荡纠结，缺乏明确方向，科技成长板块因预期和仓位较高导致投资者对利空敏感，叠加美股AI泡沫担忧和美联储降息预期降温，恒生科技指数从高点最多回调约16.6% [2] - 内需消费与地产链板块虽估值和仓位划算，但基本面加速弱化使其难以形成投资共识，而红利资产成为“青黄不接”环境下的首选，银行板块9月底至今反弹近10% [2] - 市场表现的本质是国内信用周期震荡走弱的直接体现，私人社融脉冲在6月先行见顶，M1增速10月边际回落，信用扩张疲弱制约整体市场方向 [7][8] 信用周期框架下的资产轮动逻辑 - 过去两年中国资产轮动特征可概括为“过剩流动性”追逐“稀缺资产”，信用周期不振导致流动性无法有效转化为信用扩张，形成空转和淤积 [12] - 稀缺资产的选择取决于信用周期阶段：信用整体收缩时债券和分红资产占优；局部修复时体现为互联网、新消费等结构型行情；整体修复时顺周期和消费板块迎来全面牛市；恶性通胀环境下黄金成为唯一选择 [12] - 2026年国内信用周期大概率走向震荡或阶段性下行，结构性问题凸显，需跟随信用扩张方向选择行业，代表需求和回报预期 [16] 行业配置方向与思路 - 科技板块仍是持续景气方向，A股硬件弹性大，港股软件韧性强，但估值、仓位和预期较高，需产业进展或流动性催化 [16] - 内需消费与地产链条预期、仓位和估值低，但基本面弱化难以形成持续共识，政策催化下可能存在短暂交易性机会，需警惕静态估值陷阱 [16][17] - 分红资产在内需信用收缩背景下是对冲较好选择，外需链条可关注强周期和早周期，催化来自美国财政发力、美联储降息及国内PPI上行 [16][17] - 建议延续“哑铃型”组合（红利+科技互联网）作为配置底仓，结合拥挤度动态调整权重，外需顺周期和创新药可作为组合弹性补充 [17] AI产业趋势详细分析 - 优势在于全球AI产业趋势持续，当前发展阶段类似1996-1998年科网行情，需求端接近1996-1997年，投资规模接近1997-1998年但融资依赖度更低 [21] - 国内政策对AI板块倾斜，词频统计显示科技仍是政府工作重点，国产替代持续获得政策支持，硬件环节如半导体具备基本面确定性 [21][30] - 不足在于高预期和高估值，美股Mag 7远期市盈率约30倍，PEG约1.5倍，中国Terr 10业绩增速预期约20%，需新催化驱动上行空间 [31] - 择时信号关注产业进展和流动性环境，硬件国产替代短期占优，长期看应用端需求与盈利兑现，市场对硬件业绩增长预期高于软件板块 [32][34] 外需拉动顺周期板块机会 - 美国信用周期有望修复甚至过热，“大美丽”法案每年3400亿美元支出相当于1% GDP，各国投资承诺年均接近1万亿美元，财政货币双宽松推动信用向上 [34] - 美国信用扩张将带动全球制造业周期回暖，利好中国出口板块（机械、化工）和全球定价商品（有色），PPI阶段性走高提供交易窗口期 [34][37][39] - 全年维度机会持续性不强，PPI与外需逻辑共振窗口期有限，需结合产能供给寻找弹性，电新链、化学制品、家居等行业存在产能出清线索 [41][42] 传统内需与红利资产定位 - 传统内需板块优势在于估值和预期不高，政策催化下可能存在波段交易机会，但缺乏盈利支撑，需满足“够便宜、不会更便宜、有上行催化”三条件 [42] - 红利资产本质是对冲内需不振，恒生高股息指数静态股息率约5.8%，相对国债收益率有配置价值，但高股息标的数量占比不足1/4，范围缩圈 [43] - AH溢价显示港股红利相对A股折价有限，整体溢价约130%，考虑红利税后合理溢价顶约125%，相对估值优势不显著 [43][45]