AI行情第二轮来了？ 上周美股走出了一波明显修复，标普500周涨3.58%，纳指涨5.19%，费城半导体指数更是大涨9.24% 很多人会问，AI行情是不是又回来了？我觉得现在还不能这么简单下结论。因为上一轮AI上涨，市场交易的是一个核心逻辑，英伟达GPU卖爆了 但现在市场想看的，是第二层逻辑，AI的钱到底有没有开始流向整个产业链？也就是说，从GPU继续往外扩散 这周真正重要的不是英伟达，而是几个验证点⬇️ ▶️CRWV、NBIS看AI云需求 ▶️SMCI看服务器订单能不能真正变成收入 ▶️LITE、COHR看光通信是不是跟上 ▶️SNDK看AI存储周期有没有启动 ▶️AMAT看上游设备厂是不是继续受益 如果这些环节一起走强，说明AI不是单纯炒一个芯片，而是真的进入产业扩散阶段 🪁 目前市场最大的催化还是CPI 6月CPI同比3.5%，核心CPI 2.6%。如果通胀继续降温，市场会重新交易降息预期。逻辑很简单 通胀下降 → 利率压力降低 → 成长股估值提升 → AI高Beta资产继续反弹 但如果CPI超预期，最先承压的也会是这些高估值AI链 我的看法是，这一轮更像AI CapEx 2.0 ▶️第一阶段赚的是卖铲子的英伟达 ▶️第二阶段市场开始寻找谁能从AI基建扩散中继续赚钱 接下来别只盯 $NVDA 涨不涨，更重要的是看AI产业链能不能一起赚钱。如果SOX突破12650附近，AI趋势可能真正重新打开 非投资建议 DYOR

人造金融AI行情牛 已经预期了未来三年成长，除非还有更新的超预期叙事 暂时认为不会很快有新的主升 但牛市中继还是牛市终结，这个要持续观察： 一资金面收紧了明？ 二AI景气周期是否结尾？ 三未来资金是否有持续流入的预期？ 四宽基指数是否已经进入熊市 我们会持续观察，请持续跟踪我们的大类轮动投资策略：

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美股AI行情已是末期鱼尾阶段，机构借着SpaceX上市造势，实则悄悄高位出货。 没赶上这波行情别冲动追高，风险远大于收益，建议先离场观望三个月再等低吸机会。 投资要跟着市场节奏走，热度高点别盲目接盘，耐心等回调再择机进场布局 NFA，你认为呢？ 跌了一天，就这么多出来唱空的，走着瞧吧😂

美股 AI 行情没有结束，但拉抬指数的钱从哪来、燃料还剩多少，正在出现微妙变化。 3 月 30 日至 5 月 8 日，标普 500 在 28 个交易日内累涨约 16.6%。但拆开这轮涨幅的结构，画风完全不同。 据 TECHi 援引野村 Vol 团队的回报归因数据：10 只股票贡献了 69% 的涨幅，其余 490 只成分股合计只贡献 31%。 这 10 只是： $NVDA $GOOG $MSFT $AMZN $AAPL $AVGO $AMD $INTC $MU $SNDK 其中，7 只 AI 芯片/半导体，3 只超大规模云厂商。 整条 AI 基建供应链几乎一网打尽。 高盛美股策略主管 Ben Snider 直接点明：当前市场广度已降至自互联网泡沫时代以来最窄的水平之一。 与此同时，表面热烈的背后已经出现反常信号。指数创新高，但 VIX（17.19）、SKEW（138.21）、VVIX（96.78）三项指标同时上行。机构并没有在新高面前放下对冲。 野村将这一组合描述为“现货涨、波动率也涨”的反常态势。 更关键的是资金面：野村判断，过去几周推涨 AI 股的三股主力——空头回补、CTA 加仓、vol-control 加杠杆——目前都接近极限。 靠“空头被挤”推涨的阶段，已接近尾声。 那下一棒谁来接？ 野村的答案是看韩国。 研报发布当天，KOSPI 单日暴涨 4.32% 至 7822.24 点，盘中触发 buy-sidecar。SK Hynix 大涨近 12%，市值首次超越礼来跃居全球第 14。散户陷入“hynix FOMO”，海外资金通过 DRAM ETF 集中加仓芯片股。 美股 AI 交易的动力，正在从“空头被挤”切换到“散户 FOMO”，叙事正在从纳指转向 KOSPI。

最近大盘行情一般，更多的人都在聊 AI、聊英伟达、聊科技股，但我发现一个挺有意思的现象：很多币圈用户会花很多时间研究买什么，却很少有人认真想过一个问题——如果机会真的来了，你有进入美股市场的能力吗？ 去年很多人错过英伟达，不是因为不看好，而是发现想买的时候才开始研究怎么开户、怎么电汇、怎么换汇、怎么解决海外银行卡的问题。等账户开好，行情已经走了一段。 所以现在我越来越觉得，对于加密用户来说，开户本身就是一种资产配置。即使你暂时不交易，也应该先拥有一个正规的美股账户。 这几年币圈和美股的联动越来越明显。从 BTC、 ETF 到 AI 行情，从 Circle 上市到稳定币叙事，再到越来越多 Crypto 公司登陆美股，你会发现很多投资机会已经不再局限于链上。 过去我们的问题是，想买美股很麻烦。 IBKR 很专业，但对于很多华语用户来说学习成本并不低；传统券商还会涉及海外银行卡、电汇、地址证明等各种问题。很多人不是不会交易，而是还没开始交易就已经被流程劝退了。 这也是为什么最近体验了一圈之后，我对 BIT @BITstocks_CN 的感受比较深。 我觉得它最大的价值不是让你可以买美股，而是它在做一件以前没人做好过的事情——用加密用户熟悉的方式，去连接传统美股市场。 身份证就能开户，支持 USDT/USDC 出入金，没有海外银行卡的门槛，也不需要折腾复杂的跨境汇款流程。 对于币圈用户来说，这意味着你的资产不需要经过很多次转换，就可以完成跨市场配置。 很多平台都在讲美股，但其实还有一个容易被忽略的问题：你买到的到底是什么？ 现在市面上的美股产品很多，有的是代币化股票，有的是 CFD 合成资产，也有的是价格映射产品，它们能够给你价格敞口，但不一定代表你真正拥有这只股票。 而 BIT 做的是另一条路线。 你买的是苹果、英伟达这些公司的真实正股，不是代币，也不是影子资产。你拥有分红权、投票权，可以通过标准化转仓渠道把股票转到兼容的合规券商账户，本质上你持有的是股票资产本身。 这其实是我比较看重的一点，因为投资很多时候买的不是价格，而是资产的所有权。 还有一点我觉得很有意思，很多人都把融资、融券、期权理解成一个交易功能，但在传统金融里面，它其实还是判断一家券商成熟度的重要标准。 为什么很多平台能做现货股票，却做不了融资融券和期权？ 因为它背后涉及的不只是一个交易页面，而是完整的清算、交割、保证金管理、实时风控以及极端行情处理能力。尤其是期权，它对于后台系统的要求远比很多人想象得更高。 所以在我看来，融资、融券、期权并不只是多了几个按钮，而是在反向证明一家券商的基础设施有没有真正跑通。 BIT 已经上线了融资融券，期权功能也将在7月24日（周五）正式上线，这意味着它已经具备了完整的真实美股交易能力。 对于币圈用户来说，我觉得这反而比“能不能买股票”更重要。 因为市场永远都在变化。 去年是 BTC，今年是 AI，明年可能是机器人、量子计算或者稳定币。很多时候我们不是因为判断错了而错过机会，而是在机会出现的时候，我们没有交易的能力。 所以我现在越来越认同一句话：账户也是生产资料。 拥有一个正规的美股账户，本身就是一种选择权。 哪怕你今天不买英伟达，不买苹果，不做期权，也不代表它没有价值。因为资产配置最怕的从来不是没有机会，而是机会来了以后，你才发现自己还没准备好。 最后聊聊手续费的问题。 以前很多人觉得买美股手续费都差不多，但实际上大额交易的隐性成本差别非常明显。有的平台按照成交金额比例收费，交易金额越大成本越高；BIT 的模式是 0 佣金加固定的平台费模式，对于高频或者大额交易用户会更友好一些。 如果让我只用一句话总结 BIT，我更愿意这样定义它：它不是一个“可以买美股的平台”，而是一家真正把加密用户和美股市场连接起来的合规美股券商。 真实正股、稳定币出入金、身份证开户、无 CRS、融资融券、期权以及完整的券商基础设施，让它更像是一个为 Crypto 用户重新设计过的“小 IBKR”。 所以与其问现在应不应该买哪只股票，我觉得还有一个更值得思考的问题：如果下一轮属于 AI、属于科技股、属于美股市场的机会来了，你准备好了吗？ 有时候，提前拥有一个账户，比提前知道答案更重要。 近期活动： 期权活动： （开户送期权行情卡。7月24-8月7，首战期权有机会得$20 的热门股票碎股，邀请好友期权交易得 $5/人 期权现金卡） Alpha hunter 活动： （至7月31日，入金，交易，得现金券与NVDA股票） 融资融券 0 利息活动： （至7月31日，融资首笔隔夜0息，最高&20,000，外加利息返还。融券0息） （融券新闻稿： 注册链接：

兴业策略：科网行情与当下AI行情 作者：张启尧，陈恭懿 引言：近期火热的AI行情让人联想到1994-2000年的科网行情。基于系统性的复盘和数据梳理，我们总结出7大经验以对比当下火热的AI行情，包括估值和情绪空间、分子和分母端的影响、行业轮动和回撤规律等。详见报告。 一、对比估值还有多少空间？ 综合对比来看，科技板块市值占比已突破科网泡沫时期的高点外，市盈率和涨跌幅显示当下的AI行情接近彼时1998年6月左右的位置，而股权风险溢价则显示当前仅处于1996年4-5月的水平。 二、情绪可以有多亢奋？ 综合来看，当前IPO规模、看涨-看跌的投资者占比和隐含波动率显示当前一二级市场的情绪较科网行情偏低，后续仍有较大的演绎空间。但是，企业资本开支投入强度和杠杆比率则显示科技龙头对AI产业的乐观情绪已接近科网行情中的高点水平。 三、如何应对行情短期的过热和拥挤？ 一方面，在科网行情中，股价短期快速冲高、过热后，行情在经历阶段性休整后仍将继续向上。我们将14天RSI近5天首次突破70定义为行情短期过热的信号后发现，纳指在短期快速上涨后未来5/10个交易日内涨跌幅中位数为0.63%/0.84%，上涨概率为60.0%/65.7%，较行情过热前的市场表现来看的确有所降温。但若把时间维度拉长来看，短期情绪过热后市场只会经历短期的整固，随后40-120个交易日内，纳指将再度向上。 另一方面，短期极致抱团所带来的拥挤也不是行情终结的信号，科技股成交占比突破上限阈值后，行情在经历短期休整后仍将再度向上。1995年-1999年，尽管美股科技板块成交占比多次触及40%的上限，并且在1999年底至2000年初一路飙升至60%以上，但也并未影响科技股持续向上。我们发现科技股成交占比MA5突破40%后，纳指尽管在5个交易日内出现震荡，但中长期行情仍将继续演绎，未来20/40/60个交易日内，纳指涨跌幅中位数为3.6%/6.2%/9.4%，上涨概率为73.8%/81.0%/83.3%。 四、宏观流动性收紧是否会导致行情结束？ 90年代的科网行情过程中出现了诸多有关美国流动性和货币政策的担忧，但仅对行情造成了短期的扰动。以芝加哥联储构建的金融条件指数衡量流动性来看，1994-2000年美国整体的流动性环境处于边际收紧的趋势，但并未改变科技股的大幅上涨的趋势。 其背后的原因在于边际收缩的金融条件并未拖累微观流动性。1995年8月-2000年初，尽管流动性环境边际收缩，但在赚钱效应的驱动下，场外资金持续积极入场，美国客户保证金余额增长超260%。此外，1998-1999年，共同基金的扩张和俄债危机下海外资金的回流也为彼时的美股市场注入了流动性。 五、行情结束核心关注哪个信号？ 最终导致科网行情趋势性终结的核心是分子端产业景气的确认放缓。科网行情在2000年3月见顶、9月后加速回落，本质上还是新一轮财报披露验证龙头业绩低于预期后，产业高景气难以维持的确认。 进一步来看，相比于利润绝对值的增长与否，增速高低更为重要。产业趋势所推动的行情能否持续演绎的核心是Δg>0，即利润增速不能放缓，利润增速高点的确认往往对应股价的拐点。科网行情中，尽管科技股EPS整体的上行趋势维持到了2000年9月，但其股价率先见顶，背后的原因就在于业绩增速于1999Q4开始持续回落，并于3-4月跌破30%的关键隘口 六、如何把握科技板块内部的轮动？ 中长期来看，科网行情中，科技板块内部并不存在明显的“高切低”，强者可以恒强。一方面，总体来看，软件较科技板块的超额收益一直维持到了1999年底。另一方面，分阶段来看，无论是1994年底至1998年10月初的“理性”上涨阶段，还是后续市场情绪走向““亢奋”的时期中，软件行业收益率均名列前茅。软件板块股价持续占优背后的核心因素在于其景气持续高增长，且处于科技板块内部的前列。 行业的轮动主要取决于景气相对优势的变化。相比于市场熟知的产业链演绎顺序，科网行情中，初期反倒是软件板块领涨，行情中后段才是通信设备和半导体等硬件公司表现靠前，背后的转折点是业绩增速差的收敛。 短期来看，在景气水平相当的情况下，滚动40日收益差等技术指标可以辅助判断科技板块内部的“高切低”。在业绩增速差异不大的时候，滚动40个交易日收益差向上/下突破±15%的阈值往往可以较好地指引行业轮动。但若某一行业的业绩优势过于显著，该指标的有效性会显著回落。 七、牛市中的回撤怎么判断？怎么应对？ 再大的牛市，行情也不是一帆风顺，但回撤幅度普遍在10%左右。纵使是1994-2000年的美国科技股大牛市中，期间也经历了多次回调。从时间和空间上看，科网行情中，纳指回撤平均持续32.3天左右，最大回撤幅度平均为11.5%。其中，除1998年7-10月和1996年6-7月，由于流动性收紧拖累跌幅较大外，其余阶段的纳指跌幅基本在15%以内。 风险提示：仅为历史数据分析报告，不构成对行业或个股的推荐和建议

兴业策略：科网行情与当下AI行情 作者：张启尧，陈恭懿 引言：近期火热的AI行情让人联想到1994-2000年的科网行情。基于系统性的复盘和数据梳理，我们总结出7大经验以对比当下火热的AI行情，包括估值和情绪空间、分子和分母端的影响、行业轮动和回撤规律等。详见报告。 一、对比估值还有多少空间？ 综合对比来看，科技板块市值占比已突破科网泡沫时期的高点外，市盈率和涨跌幅显示当下的AI行情接近彼时1998年6月左右的位置，而股权风险溢价则显示当前仅处于1996年4-5月的水平。 二、情绪可以有多亢奋？ 综合来看，当前IPO规模、看涨-看跌的投资者占比和隐含波动率显示当前一二级市场的情绪较科网行情偏低，后续仍有较大的演绎空间。但是，企业资本开支投入强度和杠杆比率则显示科技龙头对AI产业的乐观情绪已接近科网行情中的高点水平。 三、如何应对行情短期的过热和拥挤？ 一方面，在科网行情中，股价短期快速冲高、过热后，行情在经历阶段性休整后仍将继续向上。我们将14天RSI近5天首次突破70定义为行情短期过热的信号后发现，纳指在短期快速上涨后未来5/10个交易日内涨跌幅中位数为0.63%/0.84%，上涨概率为60.0%/65.7%，较行情过热前的市场表现来看的确有所降温。但若把时间维度拉长来看，短期情绪过热后市场只会经历短期的整固，随后40-120个交易日内，纳指将再度向上。 另一方面，短期极致抱团所带来的拥挤也不是行情终结的信号，科技股成交占比突破上限阈值后，行情在经历短期休整后仍将再度向上。1995年-1999年，尽管美股科技板块成交占比多次触及40%的上限，并且在1999年底至2000年初一路飙升至60%以上，但也并未影响科技股持续向上。我们发现科技股成交占比MA5突破40%后，纳指尽管在5个交易日内出现震荡，但中长期行情仍将继续演绎，未来20/40/60个交易日内，纳指涨跌幅中位数为3.6%/6.2%/9.4%，上涨概率为73.8%/81.0%/83.3%。 四、宏观流动性收紧是否会导致行情结束？ 90年代的科网行情过程中出现了诸多有关美国流动性和货币政策的担忧，但仅对行情造成了短期的扰动。以芝加哥联储构建的金融条件指数衡量流动性来看，1994-2000年美国整体的流动性环境处于边际收紧的趋势，但并未改变科技股的大幅上涨的趋势。 其背后的原因在于边际收缩的金融条件并未拖累微观流动性。1995年8月-2000年初，尽管流动性环境边际收缩，但在赚钱效应的驱动下，场外资金持续积极入场，美国客户保证金余额增长超260%。此外，1998-1999年，共同基金的扩张和俄债危机下海外资金的回流也为彼时的美股市场注入了流动性。 五、行情结束核心关注哪个信号？ 最终导致科网行情趋势性终结的核心是分子端产业景气的确认放缓。科网行情在2000年3月见顶、9月后加速回落，本质上还是新一轮财报披露验证龙头业绩低于预期后，产业高景气难以维持的确认。 进一步来看，相比于利润绝对值的增长与否，增速高低更为重要。产业趋势所推动的行情能否持续演绎的核心是Δg>0，即利润增速不能放缓，利润增速高点的确认往往对应股价的拐点。科网行情中，尽管科技股EPS整体的上行趋势维持到了2000年9月，但其股价率先见顶，背后的原因就在于业绩增速于1999Q4开始持续回落，并于3-4月跌破30%的关键隘口 六、如何把握科技板块内部的轮动？ 中长期来看，科网行情中，科技板块内部并不存在明显的“高切低”，强者可以恒强。一方面，总体来看，软件较科技板块的超额收益一直维持到了1999年底。另一方面，分阶段来看，无论是1994年底至1998年10月初的“理性”上涨阶段，还是后续市场情绪走向““亢奋”的时期中，软件行业收益率均名列前茅。软件板块股价持续占优背后的核心因素在于其景气持续高增长，且处于科技板块内部的前列。 行业的轮动主要取决于景气相对优势的变化。相比于市场熟知的产业链演绎顺序，科网行情中，初期反倒是软件板块领涨，行情中后段才是通信设备和半导体等硬件公司表现靠前，背后的转折点是业绩增速差的收敛。 短期来看，在景气水平相当的情况下，滚动40日收益差等技术指标可以辅助判断科技板块内部的“高切低”。在业绩增速差异不大的时候，滚动40个交易日收益差向上/下突破±15%的阈值往往可以较好地指引行业轮动。但若某一行业的业绩优势过于显著，该指标的有效性会显著回落。 七、牛市中的回撤怎么判断？怎么应对？ 再大的牛市，行情也不是一帆风顺，但回撤幅度普遍在10%左右。纵使是1994-2000年的美国科技股大牛市中，期间也经历了多次回调。从时间和空间上看，科网行情中，纳指回撤平均持续32.3天左右，最大回撤幅度平均为11.5%。其中，除1998年7-10月和1996年6-7月，由于流动性收紧拖累跌幅较大外，其余阶段的纳指跌幅基本在15%以内。 风险提示：仅为历史数据分析报告，不构成对行业或个股的推荐和建议

AI投资已经不只是 $NVDA：22只ETF把整条产业链拆开了 如果你还把AI行情理解成“买英伟达、买半导体”，可能已经低估了这一轮资本开支扩散的速度。 现在AI已经从GPU一路扩散到：HBM、晶圆、光通信、Neocloud、电源、MLCC、液冷、软件、网络安全，甚至OpenAI、Anthropic、Meta、DeepMind和xAI各自的生态链。 这份AI ETF地图，建议收藏： 一｜半导体 / GPU / 晶圆 $SMH VanEck半导体ETF 半导体核心组合，覆盖英伟达、台积电、AMD等龙头。 $SOXX iShares半导体ETF 同样覆盖整个半导体产业链，配置相对分散。 $AIFR Defiance Global Foundries ETF 专门聚焦晶圆制造，把AI投资进一步拆到“谁负责真正把芯片制造出来”。 二｜HBM / DRAM / 存储 $DRAM Roundhill Memory ETF 直接押注存储产业链，包括DRAM、NAND以及AI最重要的HBM方向。 AI算力越强，对高速存储的需求越高，所以HBM已经从普通零组件升级成AI基础设施的重要瓶颈之一。 三｜光通信 / 光模块 / 硅光 $LYTE Roundhill Photonics & Optics ETF 聚焦光通信、光学、光模块和相关产业链。 $FOTO Tuttle Capital Pure Play Photonics ETF 同样主打Photonics光子技术。 当AI集群从几千颗GPU扩展到几万甚至几十万颗芯片以后，最大的挑战之一，就是如何让这些芯片高速连接。 所以AI的下一轮预算，不只是“算得快”，还要“传得快”。 四｜Neocloud / GPU算力租赁 $NCLD Roundhill Neocloud ETF 重点押注GPU-as-a-Service、AI数据中心以及Neocloud算力租赁。 如果不想自己买GPU，就租算力。 这也是AI基础设施里过去两年迅速冒出来的一种新商业模式。 五｜传统云计算 $SKYY First Trust云计算ETF 聚焦成熟云生态。 相比Neocloud，这条线更多是传统云计算、软件和基础设施平台。 六｜MLCC / 电容 / AI电源 这一块可能是目前市场最容易忽略的AI基础设施分支之一。 $CCML Roundhill MLCC & Electronic Components ETF 聚焦MLCC以及电子元件。 $CAPA 电容 / MLCC ETF 主要覆盖被动元件、电容相关产业链。 $PSOX AI服务器电源相关ETF 聚焦AI服务器供电、电源转换及相关零组件。 为什么这些东西突然重要？ 因为GPU功耗越来越高，AI机架的电力密度也越来越高。 到了下一代AI数据中心，市场讨论的已经不是单纯“GPU够不够”，而是： 电送不送得到？电压稳不稳定？功率转换效率够不够？ 七｜液冷 / AI热管理 $COOL AI Thermal Management ETF 聚焦液冷、散热以及AI数据中心热管理。 GPU越强，产生的热量越大。 所以AI资本开支最终会形成一条非常清晰的链条： 芯片 → 电力 → 散热 → 互联。 少任何一环，整个AI数据中心都跑不起来。 八｜AI软件 / SaaS $IGV iShares Expanded Tech-Software Sector ETF 覆盖软件、SaaS以及云软件。 $WCLD WisdomTree Cloud Computing Fund 更集中在云计算软件方向。 AI基础设施建设完成以后，最终还是需要应用层去产生收入。 所以AI交易的后半场，很可能会逐渐从“卖铲子”向“谁真正把AI变成软件收入”扩散。 九｜网络安全 $CIBR First Trust Nasdaq Cybersecurity ETF $HACK 网络安全ETF $BUG Global X Cybersecurity ETF AI Agent越来越多、企业数据越来越多、模型访问权限越来越复杂，网络安全本身也可能成为AI时代另一笔刚性IT预算。 十｜最特别的一组：直接押注五大AI实验室生态 这可能是整张ETF地图里最有意思的一组。 $OAIW OpenAI Lab Ecosystem ETF 押注OpenAI产业链合作伙伴。 $ANTW Anthropic AI Lab Ecosystem ETF 押注Claude / Anthropic生态。 $MTAW Meta AI Lab Ecosystem ETF 押注Meta AI生态。 $DEPW Google DeepMind AI Lab Ecosystem ETF 押注Gemini / DeepMind生态。 $XAIW SpaceXAI Lab Ecosystem ETF 押注xAI / Grok生态。 这类ETF的逻辑已经不再只是： “AI会不会增长？” 而是进一步变成： 你认为未来哪一个AI生态系统会跑出来？ 把这22只ETF放在一起，其实就能看清AI行情正在发生什么变化： 第一阶段，市场买GPU。 第二阶段，市场买HBM、晶圆和服务器。 第三阶段，市场开始买光通信、电源、MLCC和液冷。 再往后，则是云、软件、网络安全和AI应用生态。 所以AI并不是一个板块。 它正在变成一整套新的科技基础设施。 真正值得研究的，已经不是“AI行情什么时候结束”，而是： 下一笔AI资本开支，会流向产业链的哪一层。