2026-09-17 · Morgan Stanley · Flow / Positioning

摩根士丹利日本股票策略：大谷秀时：长假前的风险减仓

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摘要

日股指数区间震荡、选股逐日轮动，长假前各板块多空头寸中性化，部分价格行为指向仓位/供需驱动的平仓，整体仍处于去风险阶段的延续而非新增风险期；催化剂虽多（日本货币政策、收益率、汇率、油价、美中峰会、AI监管争论），却缺乏串联成单一投资叙事的宏观主轴，仓位与失衡修正对股价形成的影响大于宏观定价。 9月日本央行会议后市场将进入五天长假，报告建议把会议当日、休市期间美元日元与日本期货走势、以及9月24日现货重开跳空视为一个连续事件，以缩减仓位而非押注方向来应对跳空与仓位失衡。利率端，OIS市场几乎完全定价9月加息、未来一年至少三次加息、终端利率高于2%，但报告认为定价过度：经济团队预测9月加息后下一次在2027年1月、其后政策利率维持1.5%，中性利率估计区间宽达1.1-2.5%，终端利率风险平衡偏向下行。由此银行作为拥挤交易缺乏新增买点，建筑与不动产接棒：四大综合承包商按FY3/28预期P/E低于TOPIX、估值偏低，主要开发商4-6月业绩稳健，利率担忧消化后重估空间可观。 AI方面，报告主张把“训练”与“推理”分开看：超大规模厂商2027年数据中心投资约1.5万亿美元、同比约+60%（2028年增速约12%），算力从2025年约35GW扩至2028年约145GW，推理到2029年约占AI计算需求70%，而美国每日使用AI工具人群仍在20%区间。价值来源正从“建设”转向“使用”，每token成本成为新竞争焦点，受益面将由GPU/高带宽存储扩展至DRAM、SSD、系统效率乃至软件、网络安全与系统集成服务；报告未给出个股评级或目标价，核心动作是减仓应对跳空风险，板块上以建筑与不动产优于银行。

主要观点

指数区间震荡但选股逐日轮动：长假前各板块进行多空头寸中性化，部分价格行为显示仓位/供需驱动的平仓，整体市场仍应视为去风险的延续而非新增风险阶段。

市场并非缺乏催化剂，而是缺乏把日本货币政策、收益率、汇率、油价与美中峰会等事件串联的宏观主轴；仓位/供需失衡修正对股价的影响大于宏观环境定价，投资者应紧盯板块轮动与平仓迹象，而非假设指数有强方向性行情。

9月日本央行会议后进入五天长假，应把美元日元、休市期间海外市场日本期货走势与9月24日现货重开跳空视为单一连续事件；长假前主动承担风险难以自圆其说，应以缩减仓位优先应对跳空风险与仓位失衡。

自6月以来，低美元日元敏感度且低P/B的价值股跑赢TOPIX，其中对布伦特油价敏感度较低的组别表现尤佳，显示市场偏好对宏观环境的抗压性。

OIS市场几乎确定9月加息、未来一年至少三次加息、终端利率高于2%；但本次加息距上次仅三个月、为日央行2024年启动加息以来最短间隔，随着政策利率接近中性水平，日央行将仔细评估累计影响，市场尚未充分定价政策反应的非线性。

报告日本经济团队预测9月加息、下一次在2027年1月、其后政策利率维持1.5%；市场隐含2027年底前升至2%以上的路径显得过度，终端利率风险偏下行；名义中性利率估计区间宽达1.1-2.5%，市场讨论的1.75-2%除位于区间中部附近外缺乏坚实依据。

银行贷款增速（除疫情期间政策支持期外）创近年最快，金融机构放贷态度仅缓慢趋于宽松，“金融条件不再宽松”的判断远未成立；加息累计影响如何显现值得密切关注。

银行仓位已拥挤，即使加息兑现，后续政策利率路径下修也会削弱边际利好；若上述收益率观点正确，9月加息可能标志终端利率定价的峰值而非新的银行买入催化；建筑与材料和不动产因仓位/供需与情绪跑输、股价与基本面背离扩大，若终端利率定价下行，存量空头回补与无仓位投资者新建多头均更可能出现。

覆盖建筑业的Ryo Yagi认为人工与材料成本上升及供给约束使建筑毛利率与在手订单盈利能力改善，但四大综合承包商按FY3/28预期P/E仍低于TOPIX、估值偏低；覆盖不动产的Toshiyuki Anegawa认为主要开发商4-6月业绩稳健（尤其写字楼租赁与物业销售），股价与J-REIT因加息与长端利率上行担忧走弱，业绩与股价背离，利率担忧消化后重估空间可观。

AI放缓之辩混淆了构建前沿模型的训练与部署应用的推理：虽然增加算力的边际收益递减、训练方法改进与开放模型降低算力需求，但美国科技分析师预测超大规模厂商2027年数据中心投资约1.5万亿美元、同比约+60%，2028年增速放缓至约12%；算力容量预计从2025年约35GW扩至2028年约145GW（约四倍），问题不是AI投资是否继续，而是增量需求与利润产生于何处。

推理是下一增长引擎：分析假设2029年推理约占AI相关计算需求70%，而美国每日使用AI工具的人群仍处20%区间、AI代理采用率更低；人均使用频率、AI处理的信息量与自动化任务数仍有巨大增长空间，AI处理更长信息序列将提高DRAM与机架内SSD的需求，而非降低高带宽存储的重要性。

处理成本下降不必然意味着需求下降：竞争基础从绝对算力性能扩展到每token成本；中国可能以开放模型加系统整体效率在低成本运行AI的竞争中强化存在，给AI模型使用费及半导体、存储与AI基础设施价格带来下行风险，但成本下降会扩大经济可行应用、用户数与使用频次，不应仅凭处理成本下降判断AI投资需求放缓。

受益面从半导体扩展到基础设施与服务：GPU与高带宽存储仍重要，但推理更强调整体系统效率（专用半导体、CPU、DRAM、SSD、通信、电力、冷却）；企业全面导入将带动软件、网络安全与系统集成运维服务需求，投资者需区分当前盈利与股价依赖大规模训练需求的公司，与推理扩张利润尚未被充分定价的公司。

论述逻辑

长假临近且催化剂密集但缺乏统一宏观主轴 → 仓位/供需失衡修正主导股价、市场延续去风险 → 与其押注指数方向，不如把9月日银会议后的美元日元、海外期货与9月24日现货重开跳空视为连续事件并以减仓应对 → OIS定价终端利率高于2%过度：经济团队预测9月与2027年1月各加息一次后政策利率停在1.5%、中性利率估计1.1-2.5% → 终端利率定价风险偏下行 → 银行拥挤、加息后边际利好减弱 → 转向因仓位与情绪跑输、估值与基本面背离的建筑/不动产等待空头回补与新买入 → AI之辩需区分训练与推理：2027年数据中心投资约1.5万亿美元（同比约+60%）、算力2028年约145GW、推理2029年占约70% → 价值来源从“建设”转向“使用”，每token成本成为竞争焦点 → 受益面由GPU/HBM扩展至DRAM/SSD、系统效率与软件/网络安全/SI服务 → 投资者应区分对训练需求的依赖与推理扩张带来的利润。