国信证券|国信策略：什么是判断行业过热可靠指标？对本轮AI行情思考

　　今年4月以来，市场行情集中在高景气的科技成长，尤其AI产业链上游的算力基建板块热度持续升温，相关行业的部分估值和成交指标相继触及历史极端分位，而近期前述高景气行业开始相继有所回调。对于高景气成长而言，交易极致过热是否是行情见顶的信号？交易过热对高景气成长投资的意义是什么？本文对此展开分析。

　　本轮AI硬件板块的PB与成交额占比已进入历史极端区间。在分析交易过热对行情的影响之前，我们首先来看一个问题，现在AI上游硬件板块的交易到底过热了没有？可以发现，不同估值和交易指标给出的结论会有所不同。例如，今年5月以来，AI算力相关二级行业的PB（LF）历史分位、成交额占比历史分位普遍触及99%以上，多项指标在近一个月内创下2010年以来的历史新高。但从PE（TTM）来看，和2010年以来的历史最高点相比，前述板块近期PE高点并不算极端，例如半导体近期PE高点为126倍（2015年的高点189倍、2020年174倍、2024年127倍），元件近期PE高点93倍（2015年高点146倍），通信设备近期PE高点91倍（2015年高点107倍），同样的，若通过流通市值占比修正成交额占比，从该指标看目前AI硬件细分行业的成交热度在2010年以来的历史分位甚至仅在70%附近甚至更低。

　　估值指标：PE易受盈利周期扰动，PB更适合度量板块高位状态。那么前述哪些指标更适合衡量本次AI行情的热度？首先看估值指标，我们以所有申万二级行业为样本，统计2010年以来行业处于绝对股价顶部当天其PE、PB各自的历史分位分布。历史上全市场顶部样本中，PB处在90%分位以上的占比66%，高于PE的58%。把样本收敛到与本轮AI算力行情更可比的范围，差距进一步拉开：过去滚动十二个月涨幅前十的热门行业见顶时，PB处在90%分位以上的占比79%，高于PE的57%；滚动十二个月涨幅前十的热门科技行业顶部中，PB处在90%分位以上的占比83%，高于PE的67%；高景气周期内的行业（例如2010-2015年的消费电子，2021年之前的消费白马、2019-2023年的新能源等）顶部样本里，PB处在90%以上分位的覆盖率高达100%，而PE指标高位的覆盖率只有75%。由此可见，在严格价格顶部当天，PB的历史分位系统性高于PE，且越是热门、越是高景气的样本，PB对顶部状态的覆盖越完整；PE容易被利润周期扰动，单独使用会在景气冲顶阶段给出"估值不贵"信号。

　　PE阶段性失真的原因并不复杂：在景气周期冲顶时，盈利的爆发式上修会从分母端压缩PE，使得估值读数恰好在见顶风险提高的时刻显得"便宜"。我们具体以半导体周期的行情为例，当全球半导体销售同比处于周期高点时，费城半导体指数的前瞻PE往往并不高，多数时期处于历史80%分位以下的水平。因此如果观察到分母段盈利快速上行导致PE回落，并由此判断半导体"高估值已消化"，恰恰会落入经典估值陷阱。由此可见，相比PB，PE由于更易受到盈利周期扰动，不能单独作为顶部确认或低估判断的依据。

　　成交指标：用流通市值占比对成交额占比做修正，反而造成信息损耗。再来看成交指标，用流通市值占比对成交额占比做修正，初衷是剔除行业体量增长天然带来的成交额放大，但行业行情冲顶的典型形态，恰恰是股价上涨、市值增长与成交放大三者同步发生：流通市值占比的扩张本身就是资金涌入的结果，是信号的一部分而非需要剔除的噪声。将成交额占比除以流通市值占比，等于把分子分母中同源的上涨信息相互抵消，留下的"修正成交强度"反而更接近一个相对全市场换手率的指标，与顶部状态的关联被明显稀释。

　　从具体数据来看，观察行业见顶时的成交指标分布情况，在严格股价顶部前后各30个交易日的窗口期内，涨幅前10的强势行业见顶时原始成交额占比分位中位数为87.8%，而修正口径只有72.1%；涨幅前10的强势科技行业见顶时，成交额占比原始口径为94.1%，修正口径仅为70.6%；高景气周期内样本的对比最为悬殊，见顶时成交额占比原始口径93.7%，修正口径仅42.6%，后者在历史大顶附近甚至读不出任何异常，从而得出"交易并不拥挤"的误判。

　　交易指标过热并非指向见顶信号。但不管是成交额占比的原始指标还是修正指标，以99%分位突破事件作为观察点，得到的结论一致：交易过热信号对行业见顶的预测胜率很低。当涨幅前10的强势行业成交额占比/流通市值占比的修正口径超过99%历史分位时，对前后约1年时间内股价见顶的预测成功率仅为11.4%，成交额占比的原始口径预测成功率也仅16.5%。同样，对于涨幅前十强势科技样本和高景气行业行本，尽管原始成交额占比指标对顶部的预测成功率明显优于修正指标，但胜率也仅在10%-20%。这说明，交易热度的极端化只能证明行情处在拥挤状态，不能证明顶部已经到来。拥挤度刻画的是市场当下所处的状态，而不是未来的方向。

　　极端交易热度出现后，热门与科技样本的胜率和收益中位数未必下降。我们以事件研究方式统计极端交易热度状态出现后20、60、120、250个交易日的前瞻收益分布，并与每60个交易日抽样一次的无条件基准对照。涨幅前10的强势科技样本中，成交额占比及PB超99%分位的极端交易热度出现后250交易日的胜率为67%、收益中位数14.2%，与基准相比并未显著恶化。高景气行业样本也同样如此，极端交易热度出现后250交易日的胜率为57%、收益中位数17.8%，收益预期甚至还优于基准情形。可见，并不能将交易过热当成是简单的卖出交易指令。

　　交易过热的真正含义：波动加大、控制风险的必要性增加。那么估值和成交双高的交易过热信号是否没有意义？并非如此，在所有这些交易明显过热后胜率未降、中位收益尚可的组合中，尾部风险在明显加剧：科技样本在估值成交双极端状态后250日出现20%以上回撤的概率为63.6%，远高于基准的40.3%；涨幅前十强势行业达到双极端状态后这一概率达到76.9%，接近基准的两倍。高景气行业样本在交易过热的极致信号出现后250日内出现20%以上回撤的概率达到71.4%，远高于基准的50.4%。尾部回撤概率的恶化使得投资赔率重新被修正，交易过热信号出现后，涨幅前十强势科技板块250交易日内的赔率从基准情形的2.3倍降至1.7倍，高景气行业从2.4倍降至1.5倍。

　　总得来说，交易指标的过热并不是可靠的见顶预测标志，它不意味着行情即将反转，历史上多数极端交易热度事件之后行情趋势仍在延续；但并不意味着可以无视这一信号，因为同样的历史样本显示，从极端状态出发，未来一年对应板块遭遇20%以上回撤的概率已经升至六到七成的量级，由此赔率将明显下降。因此，交易指标合适的分析方式是把极端读数当作组合风险评估的再修正信号：在维持方向判断的同时，按抬升后的尾部回撤概率重新校准仓位与对冲，使组合在趋势延续时仍能受益、在尾部兑现时损失可控。

　　风险提示：历史数据不代表未来，AI发展不及预期。