高盛：上调标普500目标至8000点，一场完全由盈利驱动的“窄基”反弹.. 260527

来源：市场资讯

（来源：行知交易员）

高盛将标普500上调6%至8000点，此前的目标价为7600点，这背后是盈利增长铺就的通往更高回报的崎岖之路，更多细节内容和完整分析将在今晚前发送至星球，文末订阅获取 https://t.zsxq.com/QEoCX。

1、盈利的持续增长料将推动股市继续上行。高盛将标普500指数2026年底目标价从7600点上修至8000点，对应6%的潜在上涨空间。3个月、6个月和12个月的预期目标分别为7600点、8000点和8300点。这得益于一季度财报异常强劲，2026年标普500指数EPS预期上调至340美元（同比增长24%），2027年EPS预期上调至385美元（同比增长13%）。

2、年初至今，估值乘数已有所回落，预计未来几个月几乎没有扩张空间。标普500指数上涨10%，远期EPS预期上修15%，而市盈率（P/E）乘数收缩了4%。过去两年中，近期盈利的增长从数学上完全解释了指数40%的涨幅。当前21倍的P/E乘数与2024年5月的水平一致。盈利增速放缓，加之围绕AI和宏观经济前景的持续不确定性，料将阻碍估值的大幅扩张。AI情绪和利率路径在双向都构成了风险。自2月27日地缘冲突爆发以来，标普500指数回报率为9%，AI基础设施概念股回报率达33%（伴随其远期盈利预期上修30%），而等权重标普500指数回报率仅为1%。从基本面来看，盈利的强劲表现是区分近期市场行情与过去类似高集中度上涨的关键所在。

3、过去标志着牛市终结的条件在当前大多仍未出现，尽管近期已开始显现一些黄灯警示。广义而言，高估值、高集中度牛市的终结通常具有两个反复出现的动态特征。首先是过度的投机性风险偏好，导致市场结果的分布偏向下行风险。其次是基本面背景的恶化，历史上这通常包括美联储收紧政策以及盈利增长前景的转弱。近期投资者风险偏好和动量因子的飙升，是过度投机的两个潜在迹象。近期推高标普500指数的AI交易表现强劲，同时也导致了市场广度的收窄和动量因子的急剧上升，在历史上，这两种动态往往是市场风险升高的信号。然而，与过去过度扩张市场末期相比，目前的投机情绪显得远没有那么极端。例如，尽管散户交易活动近期有所增加，但仍低于历史和近期的峰值。同样，尽管IPO排期近期成为投资者热议的焦点，但相对于过去的周期，最近的资本市场流动性活动依然较为清淡。

图：当前股市的估值、集中度以及近期的回报率，让人联想到过去过度扩张的市场

4. 盈利强劲是区分近期市场行情与过去类似高集中度反弹的关键所在，但当前的基本面前景同样暗藏风险。霍尔木兹海峡封锁导致的能源价格上涨，将引发消费者支出疲软、利润率承压加剧、通胀高企，并使美联储宽松力度低于年初预期。经济前景的下行风险也可能引发货币政策收紧和增长不及预期的状况，而这正是过去过度扩张市场终结时的典型特征。战术层面上，有多个因素预示未来几个月美股的回报率将趋于温和，除了动量因子和风险偏好指标传出的历史信号外，未来几个月经济活动放缓的前景也预示着股市涨幅的放缓。近期对AI资本支出预期及相关盈利预测的大幅上调，也为未来维持这种上修步伐设定了很高的门槛。此外，股市的历史季节性规律（尤其是在中期选举之前）也预示着未来几个月的回报将偏弱。尽管如此，高盛的基准情形是，到年底前美股净值仍将产生正回报。目前美股情绪指标仅为0.3，表明投资者的仓位配置较为温和。地缘政治前景的改善或利率市场定价转向鸽派，将刺激股市进一步上行。

5、AI基础设施投资的受益者将贡献2026年和2027年标普500指数EPS增长的大约一半。半导体是AI投资热潮最主要的直接盈利受益者，仅英伟达（NVDA）和美光（MU）两家公司就将占据今年S&P 500 EPS增长的三分之一。众多科技硬件、工业和公用事业公司也因AI建设而获得了可观的盈利提振。不断增长的超大规模云服务商折旧费用将部分抵消对标普500指数盈利的推动作用，且2027年的影响将大于2026年。分析师目前预计其2026年资本支出将激增83%至7540亿美元，2027年将继续增长20%至9050亿美元。很大一部分与AI投资支出相关的盈利只应获得低于平均水平的乘数。例如存储股的低估值乘数反映了对其周期性盈利持续性的合理怀疑。

6、在未来几个季度之后，当前盈利动能的持续性将取决于美国企业能否将当前的AI投资转化为经常性利润。庞大的资本支出导致了净利润与自由现金流增速的背离，这在一定程度上反映了超大规模云服务商未来的盈利被转移到了当下的半导体和其他AI基础设施公司身上，标普500指数总体的盈利增长将越来越依赖于超大规模云服务商从这些投资中获得丰厚回报的能力。尽管一季度财报季带动了对超大规模云服务商营收和利润率前景的正向修正，但要在AI投资支出上获得足够的回报，最终需要企业级终端用户享受到足够的生产力提升，从而证明其在AI应用上的支出是合理的。根据全经济范围的调查和企业评论，企业端的采用仍处于早期阶段，但预计AI对生产力和盈利的影响在未来几年将愈发显现。

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