華寶基金ETF熱點π | 年內第二次“勝負手”時刻？主動ETF橫空出世，華寶基金研究部負責人火線解讀
近期A股市場波動較大，市場核心矛盾聚焦美聯儲加息預期、美股科技巨頭資本開支質疑以及中東局勢三大主線。
2026年7月28日，在華寶基金主辦的《華寶ETF·熱點Π》第十期線上交流中，廣發證券策略首席分析師劉晨明分享了他的最新觀點，本文圍繞劉晨明的核心觀點進行了深度梳理，主要從年內第二次“勝負手”機會判斷和如何識別產業週期的泡沫化頂部兩個方面展開，與此同時，華寶基金創新研究發展中心負責人丁靖斐也對公司申報的主動ETF進行了深入交流。
一、第二次“勝負手”機遇
劉晨明指出，近期市場特別是科技資產出現超預期下跌，6月底以來雙創指數跌幅均超過20%，核心原因來自海外杠杆資金衝擊、重要節點預期過於一致、地緣衝突反複以及油價波動等多重因素疊加，屬於典型的流動性層面衝擊，而非產業基本面發生惡化。
從曆史經驗看，在複盤了2012年至今13個主線35次調整之後，得出結論是：平均調整21個交易日、調整幅度約19%。當前A股科技板塊的調整空間已比較充分，但調整時間較曆史情形略有不足。與此同時，2026.7.13-2026.7.18期間，寬基ETF出現本輪牛市以來第三大淨流入（日均305億元），主力資金重點持倉ETF日均淨流入184億元。綜合調整幅度和時間、ETF資金信號及AI產業趨勢三個維度，劉晨明判斷此次或為年內第二次“勝負手”。第一次出現在3月份，當時主要應對美伊衝突與高油價衝擊。
二、如何識別產業週期泡沫化頂部
劉晨明認為，識別產業週期泡沫化頂部需要先破除兩個常見誤區。
其一，估值並非有效指標。曆史賽道頂部PE從幾十倍到數百倍不等，差異極大，且估值頂通常早於股價頂——除非遇到2015年那樣的流動性極端風險，否則估值高企本身並不構成行情的終點。其二，貨幣環境同樣不是關鍵。複盤90年代以來的美聯儲加息週期，市場在多數加息階段中仍然上漲。2000年科網泡沫頂點距首次加息約1年，2007年和2018年的頂點距加息起點約3年。貨幣緊縮最終會傳導至企業盈利，但傳導存在時滯，資本市場通常不會立即定價。
因此，產業週期頂部判斷須回歸產業自身的盈利週期。劉晨明提出兩個核心經驗閾值：
【30%】：統計顯示，扣非增速超過30%的標的，才有較大概率跑進市場漲幅前10%。增速在30%以上時，市場“只看景氣不看估值”，估值高低、股息率、現金流等指標均不構成上漲製約；一旦增速跌破30%，收益率顯著下降，估值的重要性隨之大幅提升。從DCF模型看，30%增速對應極高的理論估值水平，已超出傳統價值投資的定價能力邊界，因此30%是價值投資要求的上限，也是景氣投資要求的底線。
【-50%】：當增速降幅超過50%時，市場表現同樣顯著惡化，這往往提示景氣拐點的臨近。但需注意，前一年增速超過100%的高增長標的，市場對其降速的容忍度有所提升，在增速降幅達到60%之前，過往平均表現回落幅度並不大。因此，該經驗值的使用核心在於判斷景氣賽道何時出現盈利趨勢向下的拐點。
劉晨明進一步將不同賽道行情見頂的信號分為四種類型：
景氣兌現型（如動力電池、半導體設計）：此類行業由需求擴張和滲透率提升驅動，股價頂通常出現在盈利增速高位附近，增速折半是確認頂部的重要信號。典型案例如2020-2022年的動力電池與2019-2020年的半導體設計，前者交易新能源車滲透率提升與裝機放量，後者受下遊景氣擴張及國產替代兌現推動。
產能反轉型（如光伏矽料）：高供給彈性行業因景氣改善刺激擴產、產能釋放反向影響後續盈利，盈利可能呈現回落再抬升，因此單次增速折半更多提示階段性降溫，未必意味整輪景氣結束。
空間定價型（如移動互聯網、半導體設備）：此類行業多處於商業模式擴張、國產替代或滲透率早期，當期盈利尚不足以反映長期價值，市場更傾向於提前交易用戶增長、訂單空間和遠期盈利，因而更關注前瞻估值。
穩定複利型（如核心資產）：具備較強競爭壁壘和盈利穩定性，行情由穩定增長與估值擴張共同推動，見頂往往不能由單一指標捕捉，需綜合盈利確定性與估值水平判斷。
三、當前AI產業所處階段
劉晨明認為，AI產業仍處於進行時。
從滲透率看，根據微軟報告，2026年第一季度全球人工智能滲透率為17.8%，較2025年下半年提升1.5個百分點，其中美國31%、德國31%、日本23%、中國16%。參照PC和互聯網的發展規律，滲透率達到40%至50%之後，才可能引發股價較長時間的滯漲。當前AI整體滲透率仍不高，特別是正式部署進生產環境的層面，尚有明顯差距。
從資本開支看，AI產業鏈持續的CAPEX擴張意味著產業仍在投入期，遠未到盈利兌現結束的階段。即便核心AI資產出現盈利二階導邊際放緩（對應表觀估值高點），也不等同於景氣拐點的出現，產業強度以及滲透率仍將繼續支撐EPS和股價。
劉晨明最後提醒，由於供需結構、技術壁壘等差異，AI內部不同環節的景氣度大概率會分化，後續對研究顆粒度的要求將更高。判斷不同賽道的景氣拐點，需要先識別盈利的主要來源及增長持續性，再結合兩個經驗值所對應的景氣階段進行分析。這一曆史分類也為後續AI內部不同環節的景氣跟蹤提供了參照。如：（1）部分業績兌現較充分、訂單能見度較高的光模塊龍頭，更接近需求擴張主導、兼具技術迭代屬性的成長賽道；（2）PCB、服務器製造等環節的製造屬性更強，還需考慮產能釋放與供需變化；（3）通用DRAM、NAND等傳統存儲產品受價格和庫存週期影響較大，更接近價格主導型週期資產；（4）尚處商業化早期的部分AI應用，其定價可能更多受產業預期和估值擴張驅動。
四、主動ETF產品解析
近期，首批上報主動ETF的18家公募基金名單已經揭曉，華寶基金成功入圍。針對本次申報的華寶優選穩健股票主動ETF，華寶基金創新研究發展中心負責人丁靖斐從公司投研架構和產品差異化優勢兩個層面進行瞭解讀。
首先是華寶基金的投研架構體系。丁靖斐介紹，華寶基金研究團隊與投資端緊密結合，依託整體投研框架實行一體化團隊設置。早在2017年，公司便將整個研究架構劃分為5個核心投研小組：由總量、週期、消費、新能源、TMT。每個小組的牽頭組長均由相關方向上經驗豐富的基金經理擔任，負責統籌整體投研方向的運作。同時每組配備一名資深研究員作為副組長，負責具體研究方向的落地與實施。這一架構確保了投資指導研究、研究支持投資的良性互動。
其次是差異化優勢。目前市場上和主動ETF產品最相似的就是指數增強ETF，對此，丁靖斐認為，前期市場上約50多隻增強策略ETF的發行，某種程度上為本次主動ETF的推出做了市場與監管層面的前置測試，但兩類產品本質上差異顯著。
主動ETF考驗管理人的綜合能力——既要具備主動投研實力，又要具備ETF運營經驗，是兩者的結合。華寶基金作為首批申報公司之一，在主動投研和ETF運營兩個方向上均有較深積累：
• ETF端：覆蓋寬基、AI、紅利、消費、週期等多元方向，在產品設計、做市商及流動性管理、ETF持續運營等方面經驗豐富。
• 主動端：約10年投研一體化機制沉澱，約20人研究員團隊實現行業全覆蓋及產業鏈研究深度平衡。
丁靖斐表示，新產品將本著監管對創新產品穩健運作的引導方向，旨在為持有人提供更穩健的投資體驗。未來隨著主動ETF品類逐步發展成產品系列，不排除會推出風格化更強的產品。
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