20250820 港股業績期抗跌力強，短期要知的市場焦點!

港股今日的表現先跌後回穩，相對昨日美股 $道瓊斯指數 (.DJI.US)$ $標普500指數 (.SPX.US)$ $納斯達克綜合指數 (.IXIC.US)$ 的弱勢表現令人驚喜。支持本月恒指繼續向好的其中一個原因，業績相信是一個重要的元素。今日除了 $泡泡瑪特 (09992.HK)$ 和 $老鋪黃金 (06181.HK)$ 的業績帶動消費股行業氣氛向好外，也有不少績優股值得留意。例如 $小鵬汽車-W (09868.HK)$ 和 $小米集團-W (01810.HK)$ 的業績均勝市場預期，雖然股價沒有顯著抽升，但公司的發展方向和盈利能力都顯示長遠有條件繼續看好。科技股目前主要反映兩大因素，分別是降本增效或規模效應的盈利能力改善、或盈利顯示行業內卷並沒有預期的衝擊大(即市場早前太過悲觀)。

雖然小米和小鵬的業績後沒有股價大升，但兩者均顯示汽車行業的情況並沒有市場預期中惡劣。小米汽車在極度受歡迎的情況下，產銷量進一步提升，且毛利率提升至26.2%水平。小鵬今年的G6和G7傳面臨減價壓力，但毛利率亦提升至16.5%(G7 於7月份發佈，未反映在業績之內)。市場早前對汽車行業的過份悲觀， $吉利汽車 (00175.HK)$ 亦於業績後股價升近52週高位， $零跑汽車 (09863.HK)$ 業績後創下歷史新高。

內卷行業競爭壓力更大的行業例如平台消費，出行行業較預期中好， $同程旅行 (00780.HK)$ 業績後股價有靠穩跡象；不過 $京東集團-SW (09618.HK)$ 業績後股價受壓，一度創下今年新低。 $網易-S (09999.HK)$ 業績遜預期，股價創第三季新低。不過從弱勢股份表現看，暫時下跌的空間也沒有很明顯，相信主要原因是和估值有關，畢竟現時港股科技股的平均估值水平仍然偏低，不少負面利淡的因素已反映在股價之內。

當然，在個股操作上，建議投資者留意一些績優股或強勢股為主。不過帶出的訊息是截止執筆一刻計，港股還是出現不錯的抗跌力，最少浪高於浪的形態仍維持。

無論 $恒生指數 (800000.HK)$ 或 $恒生科技指數 (800700.HK)$ ，技術走勢至今仍維持浪高於浪。同時仍處於一道中期上升通道之上，特別今日恒生指數跌至通道底部後倒升，反映整個上升勢頭仍強。

值得留意一點，A股近來表現極強， $上證指數 (000001.SH)$ 和 $深證成指 (399001.SZ)$ 升勢凌厲，內險股 $中國太保 (02601.HK)$ $中國人壽 (02628.HK)$ $新華保險 (01336.HK)$ $中國平安 (02318.HK)$ 至今維持強勢。資本市場氣氛向好，對短炒來說無疑是重大利好因素。在一系列財政政策、貨幣政策或貿易談判的憧憬支持下，再配合企業的盈利增長預期，目前中國資產的行情該有條件看高一線。

業績以外的焦點

除了剛剛提及的股票業績和早前出的騰訊外，筆者關注的快手亦即將公佈業績，在「炒股不炒市」的大前提下，個股部署的確是以圍繞業績為主。

不過近來的確有不少消息和大家分享，以下則是兩個近來值得大家留意的因素﹕

HIBOR 回升

第一個焦點是關於HIBOR顯著抽升，導致 $美元/港元 (USDHKD.FX)$ 一度升穿7.8關口，利率於短期內的變化，主要是受到美元利率預期改變和套息交易平倉有關，市場普遍預期HIBOR回升至3厘左右，港元的利率繼續比美元低是大趨勢，只是息差短期內顯著收窄。對於整個股市或恒生指數來說，影響不會太大，但短期內對本地地產板塊的確有一定影響。對於樓市是否見底是另一個話題，今天筆者就不花時間作出討論，但可肯定的一點是物業價格不是單純受利率因素影響，人口變動和經濟前景預測才是最重要的因素。

不過今天不少本地地產股也有回穩跡象，新鴻基地產更是恒指成份股升幅榜的第五位。短線HIBOR如果沒有進一步明顯抽升，資金有可能繼續於此板塊流動。

$新鴻基地產 (00016.HK)$ $恒基地產 (00012.HK)$ $長實集團 (01113.HK)$ $信和置業 (00083.HK)$ $太古地產 (01972.HK)$ $領展房產基金 (00823.HK)$

大摩對中國半導體的研究報告

第二個較有趣的是近來的大摩研究報告。這個觀點的分享在昨日的投資講座直播時尾段就有提及(港股前瞻﹕降息在即，重點板塊該如何佈局? )，大約在直播時段53:00後。

簡單來說，這份報告在同樣的合理假設前提下，研究關於數據中心用不同的芯片帶來的成本和效益

以一個中型AI數據中心75個伺服器機櫃做比較的場景(留意是機櫃不是單純芯片)

包括大家熟識主流的芯片( $英偉達 (NVDA.US)$ 、 $美國超微公司 (AMD.US)$ 、ASIC  $谷歌-C (GOOG.US)$ 或 $亞馬遜 (AMZN.US)$的芯片 ，和華為)

其中一個焦點是TCO(total cost of ownership，建造整個數據中心的成本)，NVDA最高，因為GB200最貴，其次是AMD，ASIC的成本較低。TCO的表現僅是給我們參考一下目前的芯片價格水平。

建造後假設用來RUN AI推理模型後，參考主流API收費，每百萬TOKENS收0.2美元計，使用量以70%左右計算(行業目前平均水平)，得出以下盈利結果

首先說大家熟識的，NVDA的芯片太出色，盈利是最高效率；第二，是GOOG的第六代TPU、第三是AWS的TR2。Blackwell和ASIC的成功，相信大家也不會感到陌生。

以下則是的結果就較為有趣。首先是AMD的表現令人失望，數據中心的營運將會是唯一虧損的，但這並不是單純反映芯片，涉及的是未有機櫃平台方案(Scale-up)。意味目前AI數據中心的發展，除了芯片的重要性，機櫃平台方案或水平擴充(Scale-Out)這種技術也是非常重要。

談到此點，就是整個報告的亮點。華為的「晶片海」策略成功，以384張昇騰910C晶片串連而成的伺服器平台，也有47.9%利潤率。這產生兩點思考位﹕

– 國內AI模型和數據中心是有條件產生盈利能力

– 「晶片海」策略成功，但代價是需要大量芯片投放，未來產量需求龐大

雖然這報告或許沒有年初時代deepseek出現帶來的震撼性，但無疑是令投資者相信中國在AI投資賽道上具競爭力的重要元素。此外，除了大家熟識的AI大模型公司外(例如 $阿里巴巴-W (09988.HK)$ $騰訊控股 (00700.HK)$ $百度集團-SW (09888.HK)$ $商湯-W (00020.HK)$ )等，市場對於AI基礎建設(例如半導體、光纖或機櫃技術等)的需求預測亦正在加大中，例如 $中芯國際 (00981.HK)$ $華虹半導體 (01347.HK)$ $長飛光纖光纜 (06869.HK)$ $中興通訊 (00763.HK)$等。