(二)第二维度:AI 赋能度 —— 捕捉微观增长引擎
围绕大摩 “AI 资本支出驱动” 核心观点,吴老师建立 “AI 价值转化模型”,重点考察:
(三)第三维度:业绩确定性 —— 穿越波动的安全垫
针对风险资产波动特征,吴老师强化业绩验证,核心指标包括:
基于三维筛选,吴老师锁定 8 只核心标的,覆盖大摩看好的四大赛道,具体如下:
标的名称 | 股票代码 | 核心赛道 | 政策敏感系数 | AI 赋能度评分 | 2026 年净利润预期增速 |
某金融科技龙头 | 300XXX.SZ | 金融 + AI | 0.92 | 85 | 68% |
某工业软件企业 | 688XXX.SH | 工业 + AI | 0.87 | 89 | 70% |
某铜加工龙头 | 002XXX.SZ | 有色金属 | 0.81 | 62 | 55% |
某医疗设备公司 | 301XXX.SZ | 医疗保健 | 0.79 | 78 | 65% |
某消费电子企业 | 000XXX.SZ | 非必需消费品 | 0.76 | 82 | 61% |
某高收益债 ETF | 511XXX.SH | 高收益信贷 | 0.95 | — | 净值增长预期 18% |
某黄金股 | 600XXX.SH | 贵金属 | 0.88 | — | 58% |
某跨境支付企业 | 300XXX.SZ | 外汇受益 | 0.73 | 75 | 63% |
三、吴老师合作方式:2026 年风险资产的 “全周期护航体系”
针对 2026 年 “政策波动大、赛道切换快、风险点明确” 的市场特征,吴老师推出 “政策跟踪 - 标的监控 - 风险对冲” 三位一体的合作服务,帮助投资者把握 “宽松窗口期 - 资产轮动期 - 风险释放期” 的完整节奏。
(一)初步咨询:精准匹配风险资产投资需求
投资者画像定位:明确资金规模(50 万以下 / 50-200 万 / 200 万以上)、风险偏好(保守型 / 稳健型 / 进取型)、投资周期(短期波段 / 中期布局 / 长期价值);