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一、全球重要股指表现和估值：

数据来源：Bloomberg，老虎资管

看点摘要

◼ 上周，美股市场进入静默期，三大指数波动稍有降低。宏观层面，整体延续了通胀降温、经济放缓的市场叙事。目前，市场已几乎定价本周降息，但明年降息节奏仍存分歧，未来两周的FOMC和经济数据将决定市场方向。 资金层面，零售活跃、机构仓位偏轻，做市商Gamma上升提供波动率压制，短期具备承接力。行业层面，AI驱动的存储芯片超级周期持续推进，HBM、DRAM、NAND全面景气，产业链需求强劲。

◼大中华方面，本月将召开中央高层会议。我们预计整体基调仍将延续今年，以温和托底为主，围绕新基建、房地产、消费和民生等多个方向展开。资金方面，上周政策下调了险资风险因子，大约将带来2000亿元增量资金，强化了长期资金入市动能。与此同时，DeepSeek、可灵、灵光等国产大模型与原生应用加速迭代，中国AI产业虽受到外部压制，但技术上并未代际落后，科网股龙头在基本面改善后有望进入盈利兑现的新阶段。

◼ 本周重点关注美联储FOMC会议，中国CPI数据，以及甲骨文、博通等财报。。

二、本周市场主线分析

美股：等待宏观渐明，把握超级周期

过去一周，美股三大指数波动降低，宏观层面整体延续了通胀降温、经济放缓的市场叙事。9月核心PCE环比+0.2%，同比+2.8%，小幅低于市场预期，通胀延续了缓慢回落趋势；但居民实际个人支出环比零增长，需求端已有走弱迹象。同时，11月ADP小非农意外转负，新增就业人数为-3.2万，大幅低于市场预期，录得2023年3月以来最差数据。不仅如此，密歇根大学的调查数据也反映出相似的结论，消费者信心指数超预期大幅回升，通胀预期继续走低。在此背景下，市场几乎已完全定价美联储将在本周会议上降息 25个基点。然而，真正的分歧并不在“是否降息”，而在于“明年降息的节奏和深度”。我们认为，随着本周FOMC的信息指引，以及下周最新农和通胀数据的公布，美股的宏观路径将逐渐清晰起来。

数据来源：University of Michigan，老虎资管

资金技术面上看，美股市场已从11月的技术性压力中恢复。供需关系转向买方主导，若指数创新高，可能引发FOMO（害怕错过）情绪驱动的追涨行为。零售投资者作为年内主要定价者，仍保持活跃；而机构持仓偏轻，为后续资金流入留出空间；同时上周做市商Gamma暴露迅速攀升，也能起到抑制波动率的作用。因此未来两周密集的宏观事件，包括美联储议息、日本央行议息与11月非农和通胀数据公布，即便出现不利的宏观叙事，仍有不错的买方力量承接。

行业方面，美银证券最新发布的全球存储科技报告显示，存储芯片超级周期仍在延续：SK海力士HBM4已于四季度量产，预计到2026年下半年，其在整体存储产品中的占比有望突破50%；传统DRAM合约价格在未来6至9个月仍存在约50%的上行空间；NAND在eSSD需求推动下逐步回暖，但行业整体产能扩张依旧保持克制。整体来看，产业链仍由AI驱动，包括谷歌TPU及英伟达相关订单在内的下游需求持续向好，行业景气度维持在乐观区间。

大中华：政策托底，资金入市，期待长期盈利兑现

大中华方面，当前短期宏观经济数据并未显著改善，本月的经济工作会议将成为重中之重。我们预计，明年作为“十五五”规划的第一年，GDP增长目标人概率仍将维持在5%左右，整体政策基调仍以温和托底为主。节奏上看，上半年政策更可能围绕建设现代化产业体系，重点发力与之关联度较高的新型基建，同时通过贴息等方式对房地产形成托底；而下半年政策重心或将逐步转向，出台更多的消费与惠民生领域的刺激政策，推动内需逐步修复。在外部不确定性仍高、内生动能偏弱的环境下，稳增长仍将是明年政策的核心主线。

从资金面看，尽管近两周数据显示外资整体仍在流出大中华股市，但上周五市场却出现明显反弹，核心催化来自保险资金风险因子的下调。根据测算，此次下调沪深300及科创板股票的风险因子，有望为A股带来约2000亿元的中长期增量资金，提高大中华核心资产与科技创新方向的长期配置力度。这不仅是对当下市场资金面的阶段性利好，更是引导长期资金支持科技创新、推动资本市场稳健发展的制度性安排。

科技行业方面，近期国产大模型迎来新一轮密集迭代。其中，DeepSeekV3.2 Speciale展示出极致的数理推理能力；快手可灵的O1视频模型更贴近真实业务场景，被市场称为A视频界的Nano Banana2。除此之外，围绕人模型的原生应用也在快速涌现，包括豆包手机、夸克眼镜、灵光App等一批软硬件产品陆续落地。我们认为，中国AI虽然在芯片、设备等一些关键环节上受到外部限制，但在基建、数据和人才等方面有明显优势，目前整体技术并没有跨代的落后。对此，我们仍然看好大中华地区的头部科网股。在主营业务盈利因内需消费不佳受到压制的情况有所改善后，它们此前在大模型上的投入能逐步转化为可持续的长期利润增长。

数据来源：artificialanalysis.ai

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