美股行业分析：利用机器学习预测Q4行业增长

在不断变化的金融市场环境中，投资者必须紧跟市场趋势才能做出明智的决策。无论是管理投资组合还是制定投资策略，了解哪些行业有望增长或衰退都能为投资者带来竞争优势。传统的预测方法往往难以捕捉行业之间的复杂相互依赖关系以及市场动态的流动性。而机器学习，特别是长短期记忆（LSTM）模型，则在这一领域发挥了重要作用。LSTM模型是一种循环神经网络（RNN），擅长通过分析历史数据来预测未来趋势，识别数据中的模式和长期依赖关系。

模型的基本原理是，产业链中的各个行业是相互关联的。例如，上游行业的变化会向下游行业传导，下游行业的表现也会影响上游。通过分析这些相互依赖关系，我们可以更好地理解各行业的变化以及变化的顺序。

模型如何运作？

1.收集历史数据并进行数据缩放

收集所有在美国交易所上市的股票的过去34年历史季度营收增长数据的，并根据LSEGTRBC行业组进行分类。营收数据可以为不同行业的变化或趋势提供早期信号。通过分析营收模式，我们可以预测市场需求、消费者行为或经济状况的变化。

2.创建数据序列

模型不仅分析单个数据点，而是关注数据序列。它通过分析某个行业过去四个季度的增长情况来预测下一个季度的表现。这有助于模型理解随时间变化的趋势。

3.训练模型

LSTM模型使用历史数据进行训练。在此过程中，模型学会识别过去数据与未来结果之间的模式和关系。可以将其视为教会模型连接过去与未来的点，从而预测各行业的未来表现。

4.做出预测

模型训练完成后，可以分析最新数据并预测每个行业在下一季度的表现。预测结果分为五个等级：

• 强劲负增长
• 负增长
• 中性
• 正增长
• 强劲正增长

通过分析一个行业的增长如何影响其他行业，模型能够提供更全面且准确的经济动态预测。投资者可以利用这些预测调整投资组合配置，增加对预期增长行业的投资，同时减少对预期衰退行业的持仓。

Q4行业营收增长预测结果

来源：Tradingkey.com

深入分析：关键增长行业的基本面

尽管LSTM模型提供了定量预测，但理解行业增长背后的驱动因素对于做出明智的投资决策至关重要。以下是对2024年第四季度预期表现良好的行业的基本面分析。

天然气公用事业

预测：2024年第四季度强劲的正收入增长。

关键驱动因素：

需求增长：

• 根据国际能源署（IEA）的数据，全球天然气市场正在从2022-2023年的供应中断中恢复。需求预计将在2024-2025年达到创纪录水平，主要驱动因素包括：
• • 亚太地区增长：该地区的快速经济增长预计将占到新增需求的近45%。
  • 工业复苏：欧洲工业天然气需求正在回升，而亚洲的工业应用继续推动消费。
  • 冬季供暖需求：预计2024年第四季度将出现低于平均水平的气温，这将增加供暖需求，导致库存紧张并推高价格。
• 美国液化天然气（LNG）出口增加：受欧洲对替代能源需求的推动，美国LNG出口量增加。

来源：Tradingkey.com

供应紧张：

• 需求增长预计将超过供应增长，导致市场供应紧张。这种供需失衡可能会推高天然气价格，从而使生产商和公用事业公司受益。

来源:EIA,Tradingkey.com

代表公司：

AtmosEnergyCorporation：作为领先的天然气分销和管道公司，AtmosEnergy受益于季节性需求周期，其收入通常在第四季度达到峰值。

来源:Reuters,Tradingkey.com

科技行业

科技行业仍然是美国经济的主要增长驱动力，多个子行业受益于宏观经济、创新和人工智能（AI）的采用。

预期增长的子行业：

1.软件与IT服务：

• 云计算、企业软件和网络安全推动行业增长。根据ResearchandMarkets的数据，全球云计算市场预计将在2023年至2030年间以14.1%的复合年增长率（CAGR）增长，到2030年达到1.5万亿美元。
• 主要公司：微软（Azure）、Salesforce、ServiceNow和CrowdStrike。

2.通信与网络：

• 需求主要由5G基础设施部署、物联网（IoT）和边缘计算推动。根据MaximizeMarketResearch的数据，5G基础设施市场预计将以49.8%的CAGR增长，到2030年达到1310亿美元。
• 主要公司：思科（Cisco）。

3.计算机、手机与家用电子产品：

• 尽管面临宏观经济挑战，消费者对智能手机的需求依然强劲。根据国际数据公司（IDC）的数据，2024年第三季度全球智能手机出货量同比增长3.6%，连续第五个季度增长。
• 主要公司：苹果（Apple）。

4.电子设备与零部件：

• 传感器、电池和其他组件的需求因汽车、可再生能源和消费电子等行业的应用而上升。根据SNSInsider的报告，柔性电子市场预计将以9.72%的CAGR增长，直至2032年。
• 主要公司：ZebraTechnologies。

5.集成硬件与软件：

• 提供无缝集成硬件和软件的公司受益于垂直整合策略。
• 主要公司：Mobileye。

增长疲软的子行业：

1.办公设备：由于远程工作趋势，传统办公硬件（如打印机、复印机）的需求下降。

2.半导体与半导体设备：尽管长期增长前景强劲，但2024年第四季度，内存芯片等周期性子行业可能会面临需求疲软。

AI作为科技行业的主要增长驱动力

人工智能的整合正在重塑科技行业，为多个增长阶段创造了机会。在科技行业中，我们还可以应用LSTM模型来制定行业轮动策略，沿着AI产业链的上游和下游进行投资。使用高盛定义的AI产业路线图来展示我们模型的预测结果最为合适。根据高盛的研究，AI驱动的增长周期可以分为四个阶段。我们可以看到，目前我们正从第二阶段过渡到第三阶段。

第一阶段：AI硬件

Nvidia在这一阶段占据主导地位，拥有超过80%的AIGPU市场份额，并与主要科技巨头建立了合作关系。然而，Nvidia的营收增长自2023年开始下降。

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第二阶段：AI基础设施

构建AI基础设施的公司包括半导体、数据中心和云服务提供商。

例如，半导体公司包括：

• 设计公司：ARM（现为NVIDIA的一部分），负责设计微处理器、GPU和系统级芯片（SoC）的架构。
• 存储器生产商：美光科技（Micron）专注于生产存储产品，包括DRAM、NAND和NOR闪存。
• 设备制造商：应用材料公司（AppliedMaterials）提供用于生产半导体硅晶圆的设备。
• 代工厂：台积电（TSMC）是全球最大的半导体代工厂。

来源:Reuters,Tradingkey.com

第三阶段：AI驱动的销售

成功将AI集成到产品中以推动收入增长的公司是这一阶段的主要关注点。在这一阶段，能够利用人工智能来推动销售的企业预计将获得显著的收益。其中，软件和IT服务公司可能具备最大的优势。

软件即服务（SaaS）在人工智能价值链中脱颖而出，成为最具盈利潜力的领域。这得益于其订阅模式的经常性收入、高利润率以及良好的可扩展性。通过将人工智能集成到其平台中，SaaS提供商能够为客户提供更先进的功能，提高每位用户的收入，并以较低的运营成本扩展至全球市场。这使得SaaS成为人工智能生态系统中推动创新和实现长期盈利的关键驱动力。

然而，过去两年SaaS行业经历了大幅下滑。这一低迷可以归因于多个因素，例如利率上升，由于融资成本敏感性较高，这对SaaS企业产生了显著影响。此外，由于疫情期间数字化转型和远程工作的激增，其增长速度也在那一时期加速，SaaS企业的估值大幅上升。疫情后，这些公司难以维持同样的增长水平，导致了近期的放缓。

随着利率的下降，复苏迹象开始显现。例如，Snowflake在第三季度的收入同比增长了29%，AI在推动这一增长中发挥了重要作用。公司强调AI在其平台上的应用正在快速增长。虽然部分增长直接与人工智能相关的进展有关，但整体IT支出的回暖也有所贡献。随着宏观经济条件的稳定，企业正逐步加大对云基础设施和分析平台的再投资力度。

代表公司：

ServiceNow：作为数字化工作流解决方案的领导者，ServiceNow通过其“NowAssistforAI”提供基于生成式人工智能的能力，帮助企业自动化复杂工作流、增强决策能力，并大规模提供无缝、个性化的服务体验。

Snowflake：核心数据存储产品需求不断增长，同时其新推出和即将推出的人工智能及互操作性工具也受到了广泛关注。

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第四阶段：AI驱动的生产力

在这一最终阶段，AI的采用预计将推动各行业的生产力提升。劳动力成本较高的行业将从AI的应用中获得更多收益。

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结论：机遇与风险

本报告概述了一个运用LSTM构建起来的行业轮动模型去预测四季度的营收增长情况，重点分析了天然气公用事业和科技行业的基本面。关键要点包括：

• 天然气公用事业：需求上升、供应紧张和全球消费趋势使该行业成为第四季度的强劲投资候选。
• 科技行业：AI驱动的子行业（如云计算和软件）提供了有潜力的增长机会，但在半导体等周期性领域需保持谨慎。

最后，模型的预测受制于宏观经济或政府相关风险，包括地缘政治紧张局势、监管变化或新政策可能带来的不确定性，这些因素难以预测，可能会影响模型的准确性。