ChatGPT助推高景气,信息技术前景广阔 | 开源金工

admin1年前研报553

开源证券金融工程首席分析师  魏建榕

执业证书编号:S0790519120001
开源证券金融工程高级分析师  高鹏
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开源证券金融工程研究员 何申昊

执业证书编号:S0790122080094





ChatGPT概念持续升温,引领信息技术浪潮

2023年开年以来,ChatGPT概念持续升温,搜索指数呈指数上升趋势。ChatGPT概念的热度也同样反映在A股市场上,截至2023年2月6日,ChatGPT概念指数(8841669.WI)年初至今涨幅已达50.2%,成为当之无愧的市场焦点。信息技术板块与ChatGPT概念紧密相关,从基本面看,ChatGPT相关技术的商业化应用前景广阔,AI与信息技术产业链的各个环节都有望受益,从而引领信息技术板块整体性的机会。
追求高速成长:中证全指信息技术指数
全指信息指数聚焦电子、计算机行业,行业轮动信号正向支持。横向对比行业轮动综合得分,2023年2月计算机行业排名第二,电子处中游。细分来看,计算机行业在交易行为和景气度维度得分尤其高,两者共振下行业机会的确定性进一步提升。电子行业得分受景气度维度拖累,但分析师预期景气度已连续三个月上行,边际提升明显,盈利兑现假设下综合景气度有望反转。
全指信息指数权重在大中小盘股上分布均匀,弹性标的充足。全指信息指数成分股中小盘股个数较多,其中总市值50亿以下共109只,50亿-100亿共154只,权重占比分别为5.5%、13.4%。指数成分股中大盘股个数较少,但是权重占比高,其中总市值1000亿以上共10只,500亿-1000亿共30只,权重占比分别为19.6%、23.5%。
全指信息指数成长预期领先,估值低于历史平均。受益于2022年低基数,全指信息指数未来成长预期较高。2023年和2024年全指信息指数净利润增速预期达到41%和29%。无论是从市净率还是市盈率角度,全指信息指数的估值均低于历史平均、配置价值较好。
布局信息科技:广发中证全指信息技术ETF
广发中证全指信息技术ETF(代码:159939.SZ) 是唯一一只追踪中证全指信息技术指数的ETF产品。基金成立于2015年1月8日,当前由霍华明先生管理。
广发中证全指信息技术ETF具有出色的指数跟踪能力。基金管理人按照基金合同的要求,将基金的跟踪误差控制在了较低水平,在近一年时间里实现了将日均跟踪偏离度的绝对值控制在0.2%以内,年化跟踪误差控制在2%以内的目标。
广发中证全指信息技术ETF基金经理的管理经验丰富。广发中证全指信息技术ETF基金经理为霍华明先生。霍华明先生于2008年7月加入广发基金管理有限公司,2012年7月至今在数量投资部先后任数据分析员、ETF基金助理与量化研究员。2017年4月起担任多只指数型基金的基金经理。霍华明先生目前在管产品15只,总计规模347.13亿元。
报告链接
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报告发布日期:2023-02-13

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ChatGPT概念持续升温,引领信息技术浪潮


1.1、  ChatGPT概念持续升温,成为市场焦点

2023年开年以来,ChatGPT概念持续升温。以ChatGPT为关键词的百度搜索指数显示,自2023年1月末以来,该词搜索量呈指数上升趋势,热度空前。

ChatGPT概念的热度也同样反映在A股市场上。截至2023年2月6日,ChatGPT概念指数(8841669.WI)年初至今涨幅已达50.2%,远胜各宽基指数,成为当之无愧的市场焦点。
ChatGPT 是由 OpenAI 公司开发的大型语言模型,当前以聊天机器人的形式发布。ChatGPT使用GPT3.5的模型架构,并采用人类反馈强化学习(RLHF)的框架训练。ChatGPT最大的亮点在于它的高准确性,能够以人类般的方式回答各种问题,并且能够智能地理解上下文,从而获得更准确的回答。此外,ChatGPT也具有高速响应能力,可以在短时间内回答大量的问题。总的来说,ChatGPT是一个高效、可靠、全面的语言处理技术,适用于各种应用场景,包括客服服务、知识库搜索、信息提取等。

1.2、 ChatGPT引领信息技术浪潮

ChatGPT概念与信息技术行业紧密相关。从ChatGPT概念指数的成分看,年初至今涨幅最高的前10只个股全部来自信息技术板块,大多从事软件与服务行业。相比主流宽基指数,信息技术行业中ChatGPT概念股含量显著更高,达2.4%。

ChatGPT概念的火热有望引领信息技术板块整体性机会。从基本面的视角展望,ChatGPT相关技术的商业化应用前景广阔,AI与信息技术产业链的各个环节都有望受益,包括在模型层面具备开发实力的科技企业,为模型的开发及运营提供算力的基础设施企业,以及具有模型应用场景的应用端企业。

02


追求高速成长:中证全指信息技术指数


跟踪信息技术板块的指数中,中证全指信息技术指数是唯一一个具有ETF基金跟踪的指数,本节我们分析其成分特征与投资价值。

2.1、 全指信息指数聚焦电子、计算机,行业轮动信号正向支持

中证全指信息技术指数(代码:000993.SH,后简称全指信息指数)主要包含电子、计算机行业的股票,科技属性强。全指信息指数权重主要分布在电子和计算机行业,分别占比59.8%和35.1%。从二级行业来看,集中在半导体(27.0%)和软件开发(17.5%)两个细分方向上。

横向对比行业轮动综合得分,2023年2月计算机行业排名第二,电子处中游。根据2022年2月27日发布的专题报告《行业配置体系2.0:轮动模型的复盘、迭代与思考》,我们从交易行为、资金面、基本面三个维度出发对各个行业进行打分优选。从综合得分来看,2023年2月计算机得分26.29,在全行业中排名第二;电子得分15.7,在全行业中排在中游。
细分来看,计算机行业在交易行为和景气度维度得分尤其高,这表明计算机行业呈现出良好的精细价量特征,同时在基本面上呈现较高的历史及分析师预期增速,两者共振下行业机会的确定性进一步提升。电子行业在交易行为和资金流层面也都排名靠前,景气度维度有所拖累。
纵向观察电子行业的景气度,其分析师预期增速已连续三个月上行,边际提升趋势明显。所以,我们认为在盈利逐步兑现的前提下,有所拖累的综合景气度也有望得以提振。

2.2、 全指信息指数权重在大中小盘股上分布均匀,弹性标的充足

全指信息指数个数集中于中小盘股,权重在大中小盘股上分布均匀,中小盘弹性标的充足。全指信息指数成分股中小盘股个数较多,其中总市值50亿以下共109只,50亿-100亿共154只,权重占比分别为5.5%、13.4%。指数成分股中大盘股个数较少,但是权重占比高,其中总市值1000亿以上共10只,500亿-1000亿共30只,权重占比分别为19.6%、23.5%。

2.3、 全指信息指数成长预期领先,估值低于历史平均

受益于2022年低基数,全指信息指数未来成长预期较高。2022年全指信息指数的预期增长率低,截至2023年2月6日,2022年全指信息指数的预期总收入增速和净利润增速低于部分主流宽基指数,尤其是净利润增速(-5%)。受益于2022年低基数,全指信息指数2023年和2024年收入和利润预期增速均大幅领先主流宽基指数,2023年和2024年全指信息指数净利润增速预期达到41%和29%。

全指信息指数估值分位数低、配置价值高。截至2023年2月6日,全指信息指数的市盈率(TTM)为45.67,处于39.7%分位点,市净率(LF)为3.42,处于32.6%分位点。现阶段全指信息指数的估值低于历史平均水平,具备配置价值。

03


布局信息科技:广发中证全指信息技术ETF


广发中证全指信息技术ETF(代码:159939.SZ) 是唯一一只追踪中证全指信息技术指数的ETF产品。基金成立于2015年1月8日,当前由霍华明先生管理。广发中证全指信息技术ETF可以为投资者提供投资A股信息科技的便捷方式,主要体现在以下几个方面:(1)一站式交易。通过投资广发中证全指信息技术ETF,投资者可以实现投资一篮子信息技术板块的个股,遍及产业链的各个环节,分散投资风险同时具有超额收益空间;(2)产品具有费率优势,其中管理费率为0.5%,低于同类平均0.61%,托管费率为0.10%,低于同类平均0.12%,同时免收销售服务费。
广发中证全指信息技术ETF具有出色的指数跟踪能力。广发中证全指信息技术ETF主要采用完全复制策略紧密跟踪中证全指信息技术指数,其投资目标为跟踪偏离度和跟踪误差的最小化。从跟踪偏离度和年化跟踪误差来看,基金管理人按照基金合同的要求,将基金的跟踪误差控制在了较低水平,在近一年时间里实现了将日均跟踪偏离度的绝对值控制在0.2%以内,年化跟踪误差控制在2%以内的目标。
广发中证全指信息技术ETF基金经理的管理经验丰富。广发中证全指信息技术ETF基金经理为霍华明先生。霍华明先生于2008年7月加入广发基金管理有限公司,2012年7月至今在数量投资部先后任数据分析员、ETF基金助理与量化研究员。2017年4月起担任多只指数型基金的基金经理。霍华明先生目前在管产品15只,总计规模347.13亿元。

04


风险提示


指数表现基于历史数据,市场未来可能发生变化。对基金产品和基金管理人的研究分析结论不能保证未来的可持续性,不构成对该产品的推荐投资建议。

注:感谢实习生蒋韬(南京大学)为本报告作出的贡献。

更多交流,欢迎联系:
开源证券金融工程团队 | 魏建榕 张翔 傅开波 高鹏 苏俊豪 胡亮勇 王志豪 盛少成 苏良 何申昊

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团队介绍



开源证券金融工程团队,致力于提供「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究。团队负责人:魏建榕,开源证券研究所所长助理、金融工程首席分析师、金融产品研究中心负责人,复旦大学理论物理学博士,浙江大学金融硕士校外导师、复旦大学金融专硕校外导师。专注量化投资研究10余年,在实证行为金融学、市场微观结构等研究领域取得了多项原创性成果,在国际学术期刊发表论文7篇。代表研报《蜘蛛网CTA策略》系列、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列,在业内有强烈反响。2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。团队成员:魏建榕/张翔/傅开波/高鹏/苏俊豪/胡亮勇/王志豪/盛少成/苏良/何申昊。



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本篇文章来源于微信公众号: 建榕量化研究

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