1. 聚焦HALO：AI 革新引发HALO 资产热

投资要点：
前言：2026 年2-3 月，HALO 资产获得投资者追捧，全球掀起了HALO 资产热。聚焦HALO：AI 引发HALO 热，地缘助推HALO 热，继续看好HALO 资产。HALO 是"Heavy Assets, Low Obsolescence"的缩写，即"重资产、低淘汰"。HALO 概念的兴起，是AI 技术革命在资本市场中引发的深刻投资逻辑迁移——当"轻资产、高增长"类科技企业的吸引力下降时，具有高壁垒有形资本、难以被人工智能替代的传统重资产企业，重新获得全球投资者的广泛关注。与过往多年“轻资产、高增长”资产受欢迎的格局迥异，HALO 资产成为市场关注焦点，其原因有三：第一，美国科技巨头资本开支增速放缓，投资者降低关注；第二，AI 在技术突飞后应用爆发，各行各业面临前所未有的变革，一些“轻资产、高增长”行业甚至会被AI 颠覆或替代，这给相关行业带来了焦虑，投资者对相关行业的关注度进一步降低；第三，AI 产业发展对电力、能源需求猛增，海外面临基础能源层制约，未来加大能源层建设是大势所趋，HALO 资产受益于此。在上述背景下，HALO 资产热风靡全球。宏观地缘方面，美以伊争端的升温不仅刺激了油价上涨，也间接推升了HALO 资产的局部热度。由于伊朗地缘局势受美、以、伊等多方牵制，预测难度极大，不确定性极强，经过情景分析，三种情景中有两种情景（80%概率）会使HALO 资产受益。AI 技术革新及其对各行业影响日益加深的趋势正在加强，宏观地缘方面美以伊局势愈演愈烈给能源和工业品带来了通胀压力，在这样的背景下，HALO 资产值得继续看好。寻找中国的HALO 资产：中国存量优势显著，量化构建HALO 组合。与美国相比，中国HALO资产在体制支持、资产质量和设备更新方面具有独特优势，加上高壁垒的加持，中国HALO资产拥有显著的存量优势，其配置价值高于美国同类资产。本文尝试用多维度筛选的思路来寻找中国的HALO 资产组合：我们利用"三门槛筛选+三指标排序"的量化方法，来构建"爱建HALO22"模拟组合，并通过回测"爱建HALO22"模拟组合，发现该组合年初以来具有显著超额收益，验证了上述构建方法论的有效性。另外，我们建议密切跟踪近期发布的2025 年年报，依据最新的资产重度、资产周转率和资本开支/折旧比数据，对组合进行定期审视和调整。投资建议：把握中国的HALO 资产配置机遇。HALO 资产热具有基本面支撑，对照互联网革新周期，当下可对标1999-2000 年的生态位角逐阶段。在AI 革新趋势加强和地缘演化的背景下，HALO 资产值得继续看好。中国HALO 资产具有体制支持强、资产质量高、设备配置新等优势，A 股HALO 资产弹性突出，后续向上空间值得期待，建议投资者在A 股组合中超配HALO 资产。我们构建的"爱建HALO22"模拟组合是经过严格量化筛选的中国HALO 资产精华，投资者可将组合内22 只标的作为核心持仓参考，重点关注资产重度和利用率高、设备先进度好的标的。风险提示：全球经济整体转弱，地缘问题变动引发油价巨震，经贸摩擦加剧引发供应链紊乱。总量研究总量研究
1. 聚焦HALO：AI 革新引发HALO 资产热
1.1 HALO 资产概念：HA（重资产）& LO（低淘汰）2026 年2 月，美股经历了一次显著的风格切换——以"科技七巨头"（Magnificent 7）为代表的"轻资产、高增长"类科技股持续调整，而以能源、工业、材料和公用事业为代表的传统重资产行业则逆势走强。美国著名投资机构Ritholtz Wealth Management的CEO Josh Brown 将这一现象背后的资产特征进行归纳，提炼出HALO 资产概念。下文先从HALO 资产的概念出发，从两个维度加以理解：HA（重资产）与LO（低淘汰）。1.1.1 HA：Heavy Assets（重资产）重资产的核心特征在于拥有高壁垒的有形资本存量。具体表现为以下四个维度：
1、资本重度高（High Capital Intensity）：企业资产负债表中固定资产和在建工程占总
资产的比重较高，意味着企业的核心竞争力建立在不可轻易复制的有形资产基础上。典型行业如石油石化、电力、采矿等，固定资产占比往往达到总资产的50%左右甚至更高。
2、折旧周期长（High Asset Longevity）：重资产企业的设备、设施折旧周期往往长达
数十年，这种长折旧周期一方面体现了资产功能的耐久性，另一方面意味着企业一旦完成产能布局，便具备存量优势和显性壁垒。
3、准入门槛高（High Entry Barriers）：重资产行业往往呈现出显著的规模经济特征，
后来者面临高昂的初始投资成本，且往往还需获得政府许可、符合环保要求、建立复杂供应链关系，这使得行业准入壁垒极高。
4、资产周转率高（High Asset Turnover）：优质重资产企业能够充分利用其产能，维
持较高的资产周转率，从而实现较强的现金流生成能力，为分红和再投资提供稳定基础。1.1.2 LO：Low Obsolescence（低淘汰）低淘汰是HALO 资产的另一个核心属性，其本质是对AI 技术应用替代能力的免疫性。Josh Brown 提出了一个简洁有效的"试金石"测试：“Can an LLM replicate what thiscompany makes or sells, or can it not?”即：大语言模型（LLM）能否复制这家公司所生产或销售的东西？若答案为否，则该企业便具备"低淘汰"属性。低淘汰资产所具有的特征具体表现为以下三个方面：
1、技术迭代缓慢：所在行业的核心技术变革速度较慢，不存在被新技术一夜颠覆的
风险。举例来说，炼油、采矿、电网运营等行业的核心技术数十年来相对稳定。
2、经济功能难被AI 所替代甚至受益于AI 发展：物理世界的生产活动——挖矿、炼
油、发电、运输等——无法被AI 替代，相反，AI 产业的高速发展还需要大量能源、原材料和基础设施来支撑，使得相关资产直接受益。
3、稳定的经营回报：低淘汰资产通常具有稳定盈利模式和充裕现金流，支撑持续分
红，为投资者提供持续稳定回报。总量研究
图表1：Josh Brown 列举的四个典型美国HALO 资产代表
英文名中文名行业地位共同点ExxonMobil埃克森美孚全球最大的能源公司之一拥有大量不可被数字化复制的有形资产，在各自领域中均为不可或缺的物理基础设施提供者McDonald's麦当劳全球最大的快餐连锁企业Caterpillar卡特彼勒全球工程机械龙头Waste Management废弃物管理美国最大的垃圾处理公司1.2 HALO 资产热的背后：AI 技术飞跃，三条逻辑共振HALO 资产的兴起并非孤立事件，其背后是AI 技术深度渗透后引发了三条相互共振的投资逻辑链条。理解这三条逻辑，是把握HALO 资产持续性的关键。
图表2：HALO 资产在美国获追捧的背后逻辑链
1.2.1 逻辑一：科技巨头资本开支增速放缓，投资者热情降温美国科技巨头高投入多年，但受自由现金流回落约束，资本开支被迫降速，投资者对科技巨头的追捧降温。美国科技巨头具有典型的“轻资产、高增长”属性，伴随投资者热情降温，近期估值下行显著。投资者将目光投向增长不那么快但稳健性高的资产，HALO 资产开始获得关注。美国科技巨头是推动AI 技术革命的核心力量，也是近年来吸引全球资金最典型的"轻资产、高增长"类资产代表。然而，持续多年的高资本开支正在侵蚀科技巨头现金流，这一矛盾在2025-2026 年日益突出。以微软、谷歌、亚马逊、Meta 为例，四大科技巨头资本开支占经营活动现金流净额比重持续攀升，并在2025 年达到高位，部分公司甚至超过90%，按各自公布的资本开支计划推算，2026 年三大科技巨头资本开支占经营活动现金流净额比重预计将出现回落，Meta 则是依靠外部融资来维持。四大科技巨头自由现金流总和在2025 年已出现显著回落。受制于现金流压力，Meta和甲骨文等科技公司甚至被迫进行大额发债融资，以维持资本开支计划。2026 年，总量研究科技巨头整体资本开支增速预计从2025 年的79%放缓至68%，这是科技巨头资本开支增长三年来首次出现明显减速。AI 应用规模化落地最终将给科技巨头带来巨额营收，形成资本开支与现金流同步上升的正向反馈，但这一过程需要时间。在此之前，投资者对科技巨头的追捧出现阶段性降温，投资者开始关注增长性不那么强但稳健性更高的HALO 资产。这一逻辑构成了HALO 资产兴起的重要背景。
图表3：美国科技巨头资本开支/经营活动现金流净额比重
图表4：美国科技巨头自由现金流水平显著回落（单位：
亿美元）
图表5：美国科技巨头资本开支增速有所回落（单位：亿
美元）
图表6：美国科技mag7 与其他493 指数PE 估值走势
1.2.2 逻辑二：AI 应用接连落地，"轻资产、高迭代"行业承压2026 年AI 应用接连落地，由于AI 对智能类岗位替代性强，加上智能类岗位集中于高总量研究人力成本的“轻资产、高迭代”类行业，所以这一类行业对AI 替代的焦虑感尤其显著。作为硬币的另一面，HALO 资产得到投资者重视。2026 年初，AI 应用出现了前所未有爆发式增长。ChatGPT 月活用户突破9 亿，豆包成为国民级AI 助手，Perplexity 对谷歌搜索霸主地位构成挑战，Kimi 在专业调研领域广泛应用。AI 应用渗透率快速提升，正对大量"轻资产、高迭代"行业形成系统性影响。
图表7：Josh Brown 列举的四个典型美国HALO 资产代表
项目/产品名称开发个人/所属公司产品特色OpenClawPeter Steinberger(奥地利个人)AI Agent（智能体）执行框架，多Agent 协同调度ChatGPTOpenAI（美国公司）月活用户（MAU）突破9 亿，已成为全球普遍应用的代表产品Grok (xAI)SpaceX（美国公司）与X 平台实时打通数据，获取全球时政、即时动态能力强PerplexityPerplexity AI, Inc.（美国公司）搜索能力强，对Google 搜索的霸主地位构成挑战Kling AI (可灵)快手（中国公司）视频生成能力强豆包（海外版：Dola）字节跳动（中国公司）语义理解能力极强，成为国民级AI 助手Kimi月之暗面（中国公司）长文档处理能力强，擅长专业调研领域通义千问阿里（中国公司）阿里应用生态（钉钉、电商、闪购、支付宝）的深度整合根据Anthropic 于2026 年3 月5 日发布的人类技能AI 替代率报告，IT、金融、法律、管理、媒体、行政等岗位的AI 替代率预期最高，而从事这些岗位的人员正是"轻资产、高迭代"类行业的核心从业者群体。软件服务、咨询、媒体、金融科技等行业面临AI 替代冲击，这些行业的固定资产占比偏低，且迭代迅速，正是与HALO 资产属性截然相反的"轻资产、高迭代"类领域，投资者开始关注度也出现下降。物理世界的生产活动——挖矿、炼油、发电、建造、运输——本质上不可被AI 替代，相关企业的核心价值建立在有形资本上，形成与AI 替代逻辑的天然隔离，HALO 资产因此成为AI 时代投资者关注的"避风港"和"价值锚点"。这一逻辑不仅从"防御"角度（AI 替代免疫）支撑了HALO 资产，更从"进攻"角度（AI基础设施受益）赋予了能源、有色、电力设备等HALO 属性行业新的增长逻辑。总量研究
图表8：Anthropic 发布的人类技能AI 替代率报告
图表9：英伟达CEO 黄仁勋提出AI 产业“金字塔”层级
1.2.3 逻辑三：海外面临供给缺口，AI 产业拉动能源底座需求随着AI 对电力能源需求持续高增，美国能源底座基础不牢的问题开始暴露，美国开始提速建设能源底座，由于能源底座对应资产都属于典型HALO 资产，所以HALO 资产热度进一步提升。AI 产业高速发展对电力和能源基础设施提出了前所未有的需求。黄仁勋提出的AI 产业"金字塔"层级清晰地描绘了这一结构：顶层是AI 应用产品，依次向下是大模型/核心算法层、基础设施层（数据中心、服务器）、芯片层（AI 核心算力），最底层则是能源层（为AI 提供动力）。从ChatGPT 出世至今，美国数据中心用电量持续高增，根据国际能源署（IEA）在2025年的预测，从2021 年（没有ChatGPT 的最后一个全年）到2030 年，美国数据中心的用电量预计将增加两倍以上。算力的高速扩张已使美国居民电价在2024 年后持续攀升，且涨幅明显脱离整体通胀走势，显示出电力供给趋紧。美国电网老化程度严重，输电网络建设严重滞后于数据中心扩张需求。而输电线路建设的审批周期往往长达数年，这使美国短期内无法通过快速扩建电网来解决能源瓶颈问题；另外，煤电退出过快也给基础电力带来了供给缺口。特朗普政府已将能源基础设施建设列为国家战略优先事项，对核电、天然气、煤电乃至可再生能源的扩建计划持积极支持态度。能源、铜铝锂等有色金属、电力设备等资产正是典型的HALO 资产，这一政策导向为HALO 资产提供了长期政策支撑。上述三条逻辑相互共振形成了合力，推动投资者从"轻资产、高增长"类资产转向"重总量研究资产、低淘汰"的HALO 资产。这一迁移不是短期情绪波动，而是具备基本面支撑的结构性切换。1.3 历史比对：对照互联网周期，HALO 资产热还将延续HALO 资产的兴起并非历史孤例，通过与1990 年代后期互联网革命周期的对比，可以发现当下所处的AI 周期，可对标1999-2000 年互联网生态位角逐阶段。参照互联网革新周期HALO 资产指数的相对表现和科技板块投资热度，可以判断HALO 资产热还将延续一段时间。1.3.1 技术周期历史对照：当前对标1999-2000 年浏览器大战时期AI 革命与互联网革命在技术演进路径上存在高度的结构性相似，下文分三个阶段进行比对：
图表10：AI 与互联网技术周期对照，当下处于生态位角逐阶段
阶段AI 周期时段互联网周期时段特征阶段一2016-2017 年AlphaGo 问世与Transformer 架构发布1991 年，万维网（WWW）出"核心基础设施协议”诞生阶段二2022 年ChatGPT 问世与英伟达H100 面世1994 年，雅虎门户与网景浏览器发布，W3C 成立杀手级应用出现、使用门槛骤降阶段三2026 年当下AI 应用与大模型大战1999-2000 年，互联网浏览器大战，IE 强行捆绑Windows激烈角逐生态位从产业周期角度看，当前AI 大模型与应用正在快速推陈出新，可对标互联网1999-2000年浏览器大战时期。这意味着AI 科技革命的高峰虽未到来，但科技资产估值情绪已越过顶点。1.3.2 HALO 资产表现历史对照：相当于互联网的2000 年中对标90 年代后期互联网革新期间，可将标普材料、能源、工业、公用事业等行业综合为"互联网革新周期的HALO 资产综合模拟指数"。2000 年初至2001 年，随着纳斯达克泡沫破裂，HALO 资产进入长达约一年的持续跑赢阶段，累计超额收益可观。以纳斯达克100 成交量/标普500 成交量为指标来测度科技资产情绪热度，可以发现当前科技热度已越过高位，与互联网2000 年中相当。对标历史，HALO 资产的超额回报周期尚未结束，HALO 资产热预计还能延续相当一段时间。总量研究
图表11：科技资产情绪热度对照，当下处于2000 年中
图表12：2000 年HALO 资产持续跑赢
2. 宏观地缘：伊朗局势前景难测，扰动难改HALO 资产
2.1 美以伊争端：全球聚焦霍尔木兹海峡，油价高企时长难测2026 年2 月底，美国、以色列与伊朗之间的军事冲突骤然升级，成为影响全球能源市场和宏观经济格局的重大事件。这一争端影响了全球最重要的原油航运要道——霍尔木兹海峡的通航，随着海峡通航阻滞时间推移，全球能源供应链面临的困境将愈发严峻。2.1.1 争端持续升级，国际油价新高美以伊争端自爆发以来持续升温，可以从以下路径加以理解：军事打击升级：冲突已从对炸军事基地和设施，升级为对炼厂、油库等能源基础设施的轰炸。美国军机还对伊朗能源出口枢纽——哈尔克岛（Kharg Island）实施了精准打击，该岛承担伊朗约90%的石油出口。产油国设施受损：波斯湾多个产油国（包括科威特、伊拉克南部、阿联酋等）的采油和炼厂设施在冲突波及之下屡遭破坏，原油供给端出现实质性收缩。海峡通航持续受阻：伊朗革命卫队控制霍尔木兹海峡咽喉地带，导致原油航运不畅，亚洲能源进口国率先出现能源短缺压力。布伦特原油在3 月份一度飙升至110 美元/桶以上，刷新近年高点。总量研究
图表13：美以伊争端导致油价高企的逻辑链
图表14：3 月布伦特原油最高飙升至110 美元/桶以上
2.1.2 三方诉求差异明显，局势演化高度不确定美以伊三方在此次争端中的诉求存在显著差异，这是导致局势难以迅速收尾的根本原因。美国：倾向速战速决，对时效性要求高。特朗普政府不希望油价持续高企，避免给年内11 月中期选举带来负面影响。考虑到伊朗具有威胁的军事设施已大多被摧毁，美国的主要诉求已从打击军事目标转向恢复并保证霍尔木兹海峡的正常通航。以色列：对波斯湾能源依赖程度不高，地缘利益诉求为主。以色列希望实现一个弱势化的伊朗和碎片化的阿拉伯地区，因此对争端的进一步升级仍有诉求，倾向于维持局势高压态势。伊朗：革命卫队掌握实权，主要诉求为国家安全与战略自主，希望长期控制霍尔木兹海峡作为战略筹码。伊朗政府文官发声多但实效有限，倾向于通过外交渠道寻求妥协，但目前革命卫队对此配合度不高。三方诉求的内在矛盾使得局势前景存在高度不确定性，而现实争端延续升温、特朗普和美方其他人员适时释放局势缓和信号、以方话少但多次推动局势升温、伊方坚持抵抗并否定局势缓和等多个因子频繁交替出现，给投资者预期造成显著干扰。2.2 美以伊争端影响：三种演化情景，HALO 资产受益前两种美以伊争端带来油价持续高企，对全球宏观经济产生深刻冲击，也给HALO 资产表现带来了显著影响。下面我们在高油价传导机制的基础上，对三种情景进行梳理，并得出在乐观和中性情景（概率合计80%）下，HALO 资产将受益。2.2.1 高油价对美国通胀与货币政策的影响有滞后总量研究霍尔木兹海峡航运受阻不仅影响原油贸易，还将对全球液化天然气（LNG）贸易、石化品贸易产生连锁影响；能化供应链紧张将显著推高工业品成本，对全球制造业形成压力。历史数据显示，油价变动对美国通胀预期（以10 年期美债收益率减10 年期TIPS 收益率衡量的盈亏平衡通胀率）的影响通常存在约一到两个月的滞后。若布伦特原油价格持续在100 美元/桶以上，将在2026 年二季度推升美国通胀预期上行，进而推升美债利率。而美债利率作为无风险利率锚，股市估值将因贴现率上升而承压；联储降息预期也将受到抑制，宽松周期可能被迫推迟；高负债企业的融资成本上升，轻资产、高负债的科技成长资产也将受到负面影响。
图表15：油价对美国通胀预期影响通常滞后一到两个月
2.2.2 三种演化情景下HALO 资产受影响的差异油价持续高企给资本市场带来诸多影响，能源类资产持续火热，由于能源类资产属于HALO 资产，这也使得HALO 资产间接受益。美以伊争端爆发前，能源与HALO 资产综合模拟指数同步上行；争端爆发后，能源独涨，HALO 资产综合指数在其他行业带动下有所转弱。年初以来（截至3 月23 日）能源行业领涨美股，且涨幅显著高于其他行业；公用事业、工业、材料行业表现不错，在能源的带动下，HALO 资产综合模拟指数大幅跑赢大盘。总量研究
图表16：美以伊争端爆发后,能源与HALO 资产表现分化
图表17：年初以来能源行业领涨美股（截至3 月23 日）
考虑到争端局势的高度不可测性，我们按照局势发展情况和高油价持续时长，将局势演化情景分为三类，并分析不同情景下HALO 资产受到的影响。
图表18：美以伊争端未来三类情景演化下，HALO 资产所受影响
情景(概率)核心条件经济状态HALO 影响乐观情景（30%）4 月前局势显著缓和，油价回归
80 美元/桶以下
全球经济逐渐恢复至年初状态HALO 资产重回强势中性情景（50%）5-7 月逐渐缓和，油价100 美元以上超一季度全球经济短期陷入滞胀格局能源带动HALO 资产表现悲观情景（20%）8 月前无明显缓和，油价持续突破100-120 美元全球经济下半年陷入衰退风险HALO 资产承压综合评估看，对应于情景一和情景二，HALO 资产有80%概率能获得支撑，只有20%概率的情景三才会对HALO 资产不利。这意味着，即便中东地缘不确定性持续存在，从概率加权角度来看，地缘因素对HALO 资产的整体影响仍偏正面。当前地缘扰动虽然给HALO 资产表现带来了扰动，但HALO 资产热的趋势大概率还将延续。
3. 国内特点：模式切合资产质优，存量优势显著
3.1 经济模式对比：中美HALO 资产属性差异的根源HALO 资产在中国同样存在，不过中国HALO 资产与美国同业相比，在诸多方面存在显著差异。这些差异的根源在于中美两国经济发展模式的不同。
图表19：中美HALO 资产属性差异一览
对比维度美国HALO 资产中国HALO 资产经济驱动模式市场驱动为主，产业规划前瞻性不足，党派竞争导致联邦政府产业规划延续性差政府规划引领，投融资有财政支持，产业规划与支持政策延续性强，企业配合度高基础设施状况基建老化，建设审批流程繁琐，电价波动幅度大基建发达能力强，电价定价机制稳定，基础设施完善总量研究资产负债率能源、工业、通讯等行业负债率普遍高于中国同业各HALO 行业负债率普遍低于美国同行设备先进程度制造业投资高峰期早（新世纪到来之前），存量设备相对老化制造业投资高峰期晚（近20 年），存量设备新现金流质量龙头企业马太效应显著，现金流充裕，FCF/总资产较高除通讯服务外，其他领域FCF/总资产低于美国同业3.1.1 美国模式：市场驱动下的马太效应美国的经济运行高度依赖市场机制，政府对产业的直接干预有限，这一模式导致HALO资产难以获得持续的产业更新投资和政策支持，并引发垄断。具体如下：a. 党派竞争导致产业政策不连贯：共和党与民主党对能源政策、基础设施建设等关键领域的立场截然相反，党派选举造成执政党更替往往带来政策方向急剧转变，导致大规模基础设施投资的连贯性不足。举例来说，拜登时期曾大力推行的绿色新政，在特朗普上台后遭到大幅逆转。b. 企业投资高度依赖盈利前景：美国企业在做出重大资本支出决策时，需要有清晰可见的盈利预期支撑，这使得很多基础设施项目因短期回报不明确而迟迟无法推进。c. 马太效应导致龙头垄断但效率停滞：剩者为王的竞争逻辑使龙头企业获得了极强的现金流获取能力，但也导致行业垄断强化、竞争减弱，技术和管理进步趋于缓慢的问题。
图表20：美国发展模式带来HALO 资产特征
图表21：中美HALO 资产分行业FCF 占总资产比重对比
（2024 年报数据）3.1.2 中国模式：政府规划引领下的超大规模产能优势中国的经济发展具有政府规划引领的鲜明特色，这一模式在HALO 资产领域体现出显著存量优势，高准入门槛和强国有属性使得HALO 资产的外部性可以很好的被经济系统承受，发展模式别国难以复制。具体如下：a. 五年规划赋予产业支持的长期性和稳定性：从能源结构调整到制造业升级，中国的产业政策以五年规划为核心，延续性很强，为HALO 资产的长期布局提供制度保障。b. 财政支持降低重资产领域的投资门槛：政策性银行贷款、专项债、财政补贴等多总量研究种财政工具的综合运用，有效降低了重资产领域的融资成本，使得大规模基础设施投资得以持续推进。c. 超大规模产能形成全球竞争优势：中国在钢铁、铝、铜冶炼、化工、电力设备等领域建立了全球最大规模产能，显著的规模效应进一步压低了单位成本，形成难以复制的竞争护城河。3.2 中国HALO 资产的特点：存量优势明显，杠杆低设备新与美国相比，国内HALO 资产不仅有明显的存量优势，还拥有更低的负债率和更新的基础设施等质量优势。中国基础设施建设能力全球领先，高铁、公路、电网、港口等基础设施的密度和质量均处于世界前列。在HALO 资产相关的能源和运输领域，这一优势尤为突出。举例来说，电网建设方面，中国特高压输电网络已覆盖全国，电力的长距离、大容量输送能力远超美国，为数据中心等高耗电设施的布局提供了更大的灵活性；电价稳定性上，中国电价采用政府指导定价机制，电价波动幅度远小于美国市场，为HALO 资产企业的成本预测和收益测算提供了更好的稳定性。2024 年年报数据显示，在主要HALO 行业中，中国企业整体的资产负债率均低于美国同行。较低负债率意味着中国HALO 资产财务稳健性更强，在利率上行或经济下行周期中抗风险能力更强。另外，中国制造业投资的高峰期晚于美国数十年——美国制造业投资高峰期出现在上世纪，且大量HALO 行业设备建设于上世纪六七十年代，设备老化问题突出，更新改造需要大量资本开支。而中国制造业投资高峰则在近20 年内，采用了更先进的技术标准，折旧剩余年限更长，这一时间差带来了极为关键的资产质量优势，特别在AI时代，物理基础设施先进程度直接影响其承接数字化转型的能力，设备更新的中国HALO 资产在未来十至二十年内具有更强的"低淘汰"特性。
图表22：中国HALO 资产低负债优势明显（2024 年报数
据）
图表23：中国制造业投资高峰晚于美国几十年
总量研究3.3 中国HALO 资产梳理分类：上游稳基础，中游供承载根据HALO 资产的定义，我们将中国HALO 资产划分为两大类别——以上游原料为主的基础HALO 资产和以中游制造为主的承载HALO 资产。
图表24：基础HALO 资产与承载HALO 资产一览
基础HALO 资产提供能量与原材料基石，是AI 时代的物理锚点。主要涵盖以下六个行业：a. 石油石化：能源命脉，在AI 时代短中期内不可替代的基础能源来源，同时也是化工品、塑料、合成纤维等大量工业材料的上游来源。b. 煤炭：基础动力，尽管面临能源转型压力，但在中国电力供给结构中仍占据重要地位；AI 数据中心的电力需求高速增长，短期内对煤电需求形成强支撑。c. 有色金属：工业原料，铜（用于输配电）、铝（用于建筑和电力设备）、锂（用于储能电池）等有色金属是AI 基础设施建设的关键原材料，稀缺性赋予了极强低淘汰属性。d. 钢铁：工业骨架，数据中心建设、输电铁塔、风力发电机组等均需大量钢铁，且总量研究产能集中度高，兼并整合后的龙头企业具备显著规模经济优势。e. 基础化工：现代工业细胞，为材料、农业、纺织、电子等多个产业链提供核心中间体；基础化工企业通常拥有极高固定资产比例和较强规模经济。f. 电力及公用事业：系统血液，是AI 算力扩张的直接受益方；随着数据中心用电量的高速增长，电力企业的资产利用率持续提升。承载HALO 资产提供实物转化能力和供应链保障，是基础HALO 资产产能得以有效发挥的中游载体。主要涉及以下六个行业：a. 机械：生产工具制造，数控机床、工业机器人、工程机械等制造设备的技术壁垒高，是工业生产能力的核心载体，制造门槛和技术门槛均较高。b. 电力设备：动力转换，特高压输变电设备、电力控制系统、海上风电设备等连接能源生产和消费终端，是AI 时代能源底座扩建的直接受益方。c. 交通运输：供应链流动载体，铁路、航运、公路货运等是物流网络核心，拥有大量难以被AI 替代的重资产基础设施，且网络效应强，竞争格局稳定。d. 国防军工：战略安全资产，具有极强低淘汰特性——国家主权安全需求刚性决定了军工设备的持续需求，且进入壁垒极高，资产专用性强。e. 汽车：终端载体，虽然面临电动化和智能化转型挑战，但整车制造仍是典型的重资产行业，大规模整车工厂的固定资产投资门槛构成了有效竞争壁垒。f. 建材：基建保障，水泥、玻璃等建材是能源底座基础设施建设不可缺少的材料，产能高度固化、运输半径限制竞争形成典型HALO 特征。3.4 中国HALO 资产市场表现：A 股弹性显著，配置价值突出年初以来，美股和AH 股都呈现出HALO 资产领涨的特征，且A 股后来居上，且有更强的弹性，配置价值值得重点关注。截至3 月23 日，A 股HALO 资产综合模拟指数（能源+材料+公用事业+工业）年初至今涨幅明显，相对Wind 全A 的超额也有10 个百分点以上，在全球三大市场（美股、港股、A 股）中，A 股HALO 资产的绝对涨幅居首。美以伊争端爆发后，美股、港股与A 股几乎同步转弱，但A 股HALO 资产弹性显著更大。A 股HALO 资产在美以伊争端爆发后的回调幅度（-10.1%）高于港股（-8.3%）和美股（-4.9%），这体现出A 股HALO 资产更高的市场弹性。考虑到美以伊争端利空已一定程度上被price in，A 股HALO 资产后续的回升潜力值得重点关注。
图表25：美港A 综合指数与各自HALO 资产模拟指数走势对比（截至3 月23 日）
总量研究
4. 组合测评：三指标强筛选，警惕局部风险
4.1 A 股HALO 资产估值现状：短期分位分化，长期分位偏低在正式构建组合之前，有必要先对A 股HALO 各行业的估值现状进行梳理，以便识别当前布局的安全边际和性价比。虽然万得HALO 概念指数（涵盖能源与资源、基础设施与公用事业、工业制造与交通、关键设备与材料、电信网络运营等板块）年初以来超额表现明显，但各行业历史估值分位存在显著分化，安全边际存在明显差异。a.近十年估值分位低于50%的行业（长期相对低估值）：有色金属（39.2%）、通信（41.0%）、交通运输（50.3%），这三个行业在历史维度上仍处于相对较低的估值区间，具有较好的安全边际。b.近一年估值分位低于65%的行业（近期相对估值偏低）：汽车（21.2%）、钢铁（41.4%）、电子（56.2%），这三个行业近期相对估值较低。
图表26：A 股HALO 资产分行业绝对估值与历史估值分位（数据截至3 月23 日）
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图表27：年初以来万得HALO 指数有明显超额（截至3
月23 日）
图表28：HALO 资产标的筛选的三门槛
4.2 组合构建方法论：三门槛筛选与三指标排序我们提出"三门槛筛选+三指标排序"的量化方法论，用于从中国A 股HALO 资产标的池中系统性地筛选出综合素质最优标的，构建可投资HALO 资产组合。三门槛筛选条件在进入排序阶段之前，所有标的需通过以下三个基础门槛的筛选：a.市值流动性要求：标的日均换手率≥3%、市值高于100 亿人民币；b.分红约束：标的公司必须具备稳定的现金流，过去两年的分红率不得低于行业中位数；c.现金流能力：标的公司资产需要有稳定的“造血”能力，剔除过去三年中FCF (自由现金流)单年出现过负值的公司。三个筛选门槛的设计逻辑相互呼应：市值流动性要求确保组合的可操作性，分红约束筛选出具有"低淘汰"特征的稳健经营标的，现金流能力要求则确保"重资产"的真实质量（一个重资产企业如果无法产生正向自由现金流，其资产价值将大打折扣）。三重门槛共同过滤掉了绝大部分标的，留下真正的优质标的。三指标排序体系通过三重门槛的标的，将在以下三个维度进行量化评分和排序：a.Asset Heaviness (资产重度)：（固定资产+在建工程）/总资产；b.Asset Turnover (资产周转率)：衡量实物资产的经营效率；c.Capex-to-Depreciation (资本开支/折旧比)：衡量设备先进度。三项指标等权加总，形成综合HALO 量化评分；评分高于50 分的标的入选备选池，再结合行业代表性、标的独立性等定性因素进行最终筛选。总量研究4.3 爱建HALO22 模拟组合的构建：量化打分定排序经过"三门槛筛选+三指标排序"的量化过程，并剔除行业适配性较弱的标的（包括：食品饮料1 只——国内消费弱势环境下不符合HALO 低淘汰逻辑）、医药1 只——受医保控费影响，盈利稳定性存疑、轻工制造1 只——资产偏轻，HALO 属性弱），最终精选22 只标的，构建"爱建HALO22"模拟组合，并按一定条件标色：资产重度≥30%|＜10%，资产周转率≥0.4 |＜0.2，资本开支/折旧≥2 |＜0.5，展示如下表：
图表29：爱建HALO22 模拟组合成分标的（总市值数据截至3 月23 日）
从行业分布来看，爱建HALO22 组合在12 个行业之间保持了较为均衡的配置。基础化工类标的最多（梅花生物、三友化工、星湖科技、兴发集团、中盐化工、云天化、圣泉集团、天华新能），共8 只，体现了基础化工在中国HALO 资产中的重要性；有色金属类（贵研铂业、安宁股份、中金黄金）共3 只，受益于AI 基础设施建设对有色金属需求的持续提升；电力设备类（明阳电气、横店东磁、东方电气、金杯电工、威迈斯）共5 只，直接受益于能源底座扩建逻辑；其余标的分别来自机械（怡合达）、石油石化（广汇能源）、电子（沃尔核材、江海股份、聚飞光电）和钢铁（常宝股份）。从指标特征来看，组合内标的资产重度平均约为35%，中位数为32.2%，其中兴发集团（69.2%）、三友化工（62.4%）、中盐化工（58.6%）等标的的资产重度极高，有形资本壁垒显著；组合内资产周转率平均为0.44，中位数为0.36，贵研铂业（1.72）、金杯电工（0.86）、中金黄金（0.60）等标的资产周转效率很高，体现了对重资产的充分利用；组合内资本开支/折旧平均为1.67，中位数为1.25，怡合达（4.20）、安宁股份（4.01）、明阳电气（3.94）等标的资本开支/折旧比接近甚至高于4，显示这些企业正着力投入新设备，资产先进程度高，低淘汰属性强。总量研究4.4 组合回测结果：超额显著，弹性突出对爱建HALO22 模拟组合进行回测，结果显示年初至今获得显著超额，显示出我们组合构建方法论的有效性。截至3 月25 日，爱建HALO22 模拟组合年初以来涨幅约13%，大幅跑赢Wind 全A（0.7%），体现出HALO 资产年初以来的突出表现；相较Wind 的HALO 指数（6.6%）和其他HALO指数，爱建HALO22 模拟组合超额收益仍然显著，体现了"三门槛+三指标"量化筛选对持仓质量的明显提升；受3 月初美以伊争端影响，爱建HALO22 模拟组合出现一定回调，但回撤幅度可控，并未影响相对超额的表现，未见超预期风险暴露。
图表30：爱建HALO22 指数回测超额显著（截至3 月25 日）
回测结果验证了组合构建方法论的有效性，同时也提示了实际操作中需要关注的重要注意事项。首先，年报季前后需要对组合进行重新校准。HALO 资产的三项核心指标（资产重度、资产周转率、资本开支/折旧比）均来源于年报数据，因此在每年年报季（3-4 月）前后，需要对组合内标的进行紧密跟踪，依据最新年报数据适时调整成分股；其次，个股基本面跟踪方面需要强化。量化模型能够有效筛选优质基因，但个别公司的经营状况变化（如重大合同变更、管理层变动、行业政策突变等）需要通过紧密跟踪调研加以补充；最后，爱建HALO22 模拟组合的指数化特征使其具备作为开发指数产品（ETF、LOF 等）参考的潜力，也可为机构投资者提供透明、可投资的HALO 资产配置参考。总量研究
5. 风险提示
1) 全球经济整体转弱风险全球经济在利率下行遭遇阻碍的背景下将面临相当压力。尽管HALO 资产具有防御性，但全球经济的系统性走弱仍将拖累其绝对收益水平。包括但不限于：私募信贷暴雷风险、经贸摩擦加剧抑制全球需求、新兴市场债务危机等。2）地缘问题变动引发油价巨震风险地缘局势的超预期变化是当前HALO 资产面临的最大短期风险来源。油价的双向巨震均可能对HALO 资产造成影响。若霍尔木兹海峡航运持续中断，油价一旦持续突破150 美元/桶，将引发全球经济陷入"滞胀"，滞胀环境将迫使各大央行被迫加息，全球经济可能在2026 年下半年进入实质性衰退，并对包括HALO 资产在内的所有风险资产形成利空。若美以伊三方出人意料地迅速达成停火协议，霍尔木兹海峡通行恢复，油价可能出现剧烈回落。能源类HALO 资产（石油石化）将首当其冲，短期内面临较大的回调压力。另外，油价的大幅波动会显著增加工业企业的原材料成本不确定性，抑制固定资产投资计划，对机械、电力设备等承载类HALO 资产的订单需求产生负面影响。3）经贸摩擦加剧引发供应链紊乱风险在全球化退潮和地缘政治博弈加剧的背景下，供应链重构已是不可逆转的大趋势，但这一过程中的阶段性紊乱将对相关HALO 资产构成干扰。包括但不限于：301 调查与关税冲击、稀土与关键矿产的博弈、全球供应链重整的局部紊乱等。爱建证券有限责任公司上海市浦东新区前滩大道199 弄5 号电话：021-32229888传真：021-68728700服务热线：956021邮政编码：200124网址：http://www.ajzq.com