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>> 萬(wàn)聯(lián)證券-計(jì)算機(jī)行業(yè)跟蹤報(bào)告:Q4基金重倉(cāng)略微超配,前十大重倉(cāng)股組成不變-240202
上傳日期:   2024/2/2 大?。?/td>   1036KB
格式:   pdf  共9頁(yè) 來(lái)源:   萬(wàn)聯(lián)證券
評(píng)級(jí):   強(qiáng)于大市 作者:   夏清瑩
行業(yè)名稱:   計(jì)算機(jī)
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行業(yè)核心觀點(diǎn):
  SW計(jì)算機(jī)23Q4基金重倉(cāng)略微超配,超配比例環(huán)比收窄。SW計(jì)算機(jī)行業(yè)23Q4適配比例為4.76%,環(huán)比+0.07pct,同比+0.64pct;SW計(jì)算機(jī)行業(yè)23Q4基金重倉(cāng)比例為5.08%,環(huán)比-0.30pct,同比+1.25pct;SW計(jì)算機(jī)行業(yè)23Q4基金重倉(cāng)超配比例為0.32%,環(huán)比-0.36pct,超配比例有所收窄,同比+0.61pct,由低配變?yōu)槌?,整體來(lái)看處于歷史中游水平,超配比例仍有上升空間。從SW各一級(jí)行業(yè)基金重倉(cāng)的標(biāo)的數(shù)量看,SW計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年Q4基金重倉(cāng)的標(biāo)的數(shù)量為201個(gè),占行業(yè)內(nèi)標(biāo)的總數(shù)的57.10%,占比在申萬(wàn)31個(gè)一級(jí)行業(yè)中排名第13,集中度處于中游水平。
  投資要點(diǎn):
  前十大重倉(cāng)股組成環(huán)比不變,僅排序變化。持股市值方面,SW計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年Q4的前十大重倉(cāng)股分別為金山辦公、??低?、寶信軟件、科大訊飛、德賽西威、同花順、恒生電子、納思達(dá)、深信服和大華股份,主要為AI行業(yè)應(yīng)用、自動(dòng)駕駛和金融IT領(lǐng)域企業(yè),受益于AI產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展以及AI大模型在多行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。對(duì)比近五個(gè)季度SW計(jì)算機(jī)行業(yè)基金重倉(cāng)情況,前十大重倉(cāng)股環(huán)比組成不變,僅排序變化。
  前十大加/減倉(cāng)股組成變動(dòng)較多,體現(xiàn)一定周期性。從持股市值變動(dòng)數(shù)值看,SW計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年Q4基金重倉(cāng)的前十大加倉(cāng)股分別為海康威視、寶信軟件、用友網(wǎng)絡(luò)、同花順、指南針、中科江南、云從科技、網(wǎng)宿科技、卡萊特和德明利,主要受益于AI技術(shù)/AI大模型在多行業(yè)的應(yīng)用落地以及數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。過(guò)去5個(gè)季度中,SW計(jì)算機(jī)行業(yè)機(jī)構(gòu)加倉(cāng)較多的標(biāo)的組成變動(dòng)相對(duì)較大,僅??低曔B續(xù)兩個(gè)季度位列前十大加倉(cāng)股,主要受益于AI技術(shù)在多行業(yè)的應(yīng)用落地;23Q4的前十大減倉(cāng)股中,金山辦公、紫光股份、科大訊飛、浪潮信息、納思達(dá)、廣聯(lián)達(dá)延續(xù)23Q3減倉(cāng)態(tài)勢(shì),大華股份、德賽西威和恒為科技為23Q3的前十大加倉(cāng)股,體現(xiàn)出SW計(jì)算機(jī)基金重倉(cāng)持股具有一定的周期性。
  SW計(jì)算機(jī)行業(yè)基金重倉(cāng)配置集中度環(huán)比基本穩(wěn)定,同比大幅降低。SW計(jì)算機(jī)行業(yè)23Q4基金前5、10和20大重倉(cāng)股的市值占整體計(jì)算機(jī)行業(yè)基金重倉(cāng)市值的比例分別為45.93%、60.44%和74.47%,環(huán)比分別變化2.82pct、1.01pct、-0.54pct,同比分別變化-3.30pct、-5.89pct和6.78pct,集中度水平環(huán)比基本穩(wěn)定,同比大幅下滑。
  投資建議:從SW計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年Q4基金重倉(cāng)配置情況看,基金偏好配置AI行業(yè)應(yīng)用、自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域。中長(zhǎng)期看,建議把握數(shù)字化、智能化雙主線,關(guān)注信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)建設(shè)。
  風(fēng)險(xiǎn)因素:數(shù)據(jù)要素應(yīng)用落地不及預(yù)期;人工智能產(chǎn)業(yè)需求不及預(yù)期;國(guó)內(nèi)AI大模型發(fā)展不及預(yù)期;信創(chuàng)需求不及預(yù)期;數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑差異。
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