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A股涨疯了,创业板突破2015年杠杆牛历史高点,创下历史新高!科创50指数也创出历史新高,五只A股同时位居千元之上,股价超过300元达到43只,杠杆资金正在密集进场

2026-05-13 15:39:25
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摘要:A股涨疯了,突破2015年杠杆牛4037.96点历史高点,创业板指创下历史新高,科创50指数创出历史新高!5月13日午后,创业板继续向上猛攻,并一举突破4000点大关,时隔近11年之后再次重回4000点上方,并在收盘之前成功突破2015年4037.96点历史高点,创下历史新高。截至今日收盘,

A股涨疯了,突破2015年杠杆牛4037.96点历史高点,创业板指创下历史新高,科创50指数创出历史新高!

5月13日午后,创业板继续向上猛攻,并一举突破4000点大关,时隔近11年之后再次重回4000点上方,并在收盘之前成功突破2015年4037.96点历史高点,创下历史新高。截至今日收盘,创业板报4038.33点,历史首次收盘站在4000点之上。

值得注意的是,自2010年6月1日开板以来,创业板从未有过收盘收在4000点上方的先例,即便是在2015年疯狂的杠杆牛行情中。当时创业板在2015年6月3日—5日,连续三个交易日突破4000点,但收盘并未站上4000点大关。

在创业板创造历史稍早之前,今日盘中科创50指数已经翻过2020年7月14日的1726.19点历史高点,创出历史新高。今日早盘,科创50指数低开逾2%,随后出现跳水,一度跌逾2.5%,不过之后科创50指数上演绝地反击,并在收盘之前突破1726.19点,截至今日收盘,科创50指数报1770.15点,再创历史新高。

杠杆资金正在密集进场

在创业板、科创板不断创造历史的同时,杠杆资金正在密集进场。

5月11日,A股融资余额首次突破2.8万亿元大关,创下历史新高。仅5月6日以来的4个交易日内,融资余额累计增加约1175亿元。截至5月12日,A股融资余额攀升至2.83万亿元,再创历史新高,较4月初低点增加2218.3亿元,增幅达8.56%。不过多头放缓加仓,融资融券规模增168亿元。

本轮融资余额增长呈现高度结构化特征,杠杆资金集中涌入“AI硬件+半导体”主线的同时,融资净买入额居前的个股包括:寒武纪、中际旭创、澜起科技、东山精密、兆易创新等。而公用事业、煤炭、消费者服务等行业则呈现融资净卖出。

两融账户方面,近日中证数据披露,2026年4月全市场两融新开账户14.99万户,同比增长41.54%,环比下降12.44%。从累计数据来看,今年1月至4月两融新开户合计约37.66万户,较2025年1月至4月两融新开户数据28.96万户增长30%。截至今年4月末,两融总账户数1617.83万户,全市场平均担保比例293.25%。

A股高价股阵营不断扩容

需要关注的是,在A股不断攀升之际,A股高价股阵营不断扩容。

5月12日,A股首次出现5只千元股同框的罕见画面,分别是源杰科技、贵州茅台、寒武纪、联讯仪器、中际旭创五只个股。此外,还有沐曦股份、摩尔线程、德明利等12只个股的最新收盘价均位于500元至1000元,在不复权股价口径下,股价超过300元的个股多达41只,数量创历史新高。截至今日收盘,A股共有5只千元股,股价超过300元达到43只。

5月13日,四大报之一的证券时报发文表示需要警惕的是,曾经的千元股,不少已褪去光环。石头科技、爱美客、禾迈股份自收盘价首次突破千元的交易日以来,股价均遭遇“腰斩”,3只个股当前不复权股价均低于120元。贵州茅台虽然仍在千元以上,但相比最高价也已跌去超40%。

投资者需警惕以下三方面:

其一,高估值的脆弱性。当前A股部分成长板块估值已飙至历史极值,一旦高速增长不及预期或单个季度数据出现松动,股价极易在瞬时被大幅重新定价。

其二,高位的流动性虹吸风险。当市场情绪出现退潮或突发利空,高涨幅个股因缺乏足够安全边际,往往是资金获利了结和集中出逃的重灾区,下跌途中承接力量薄弱。

其三,产业周期的切换风险。AI算力军备竞赛总有休整期,技术路线代际更迭随时可能动摇单条赛道根基,导致龙头地位重置与估值逻辑瓦解。真正可持续的千元股,必须同时具备技术代差、订单合同化、现金流自循环三大特质,而非单纯依赖产业叙事。

中国资产关注度持续上升

近日,高盛在最新研究报告中指出,短期A股表现将显著优于H股,并将沪深300指数12个月目标上调至5300点。这并非简单的估值判断,而是根植于两大市场指数结构与全球资本“弃软就硬”再配置浪潮的深刻背离。

高盛将中国A股2026年盈利增长预测从此前的16%上调至20%,而市场一致预期已经达到23%。这一上调的核心驱动力来自PPI(工业生产者出厂价格指数)的转折。

摩根士丹利最新发布的报告认为,中国AI产业正在从“追赶技术”阶段转向“兑现商业价值”阶段。与此前市场更关注模型能力和技术突破不同,如今中国AI发展的重点,正从训练转向推理、从技术本身转向产业应用和盈利兑现。

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