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看好医药股三四季度表现 AI应用有助新药研发

2024-08-22股票

证券时报记者 刘艺文

经历过三年多的调整,医药板块已经见底了吗?是否存在投资机会?带着一系列问题,证券时报记者专访了东吴证券医药行业首席分析师朱国广。

「从整个医药板块而言,尤其是从处方药板块,大的机会估计集中在三四季度。」他称,虽然半年报机会不大,但是其中的原料药产业可以关注,有的标的公司已经披露了业绩,业绩很不错。

他还向记者分享了自己从事研究十几年的感悟,首先要专业,其次要勤奋,最后还要注重产业研究。

重视产业研究

证券时报记者:能否介绍一下您的研究经历与感悟?

朱国广:我是2011年入行的,起初在西南证券待了9年,于2020年7月加入东吴证券。2014年获得了水晶球第一名,2015年获得新财富最具潜力分析师,2022年拿到了新财富第三名。

在这个行业,我已经从业了13年,总体来说很多大周期曾经经历过,有一些研究心得感悟。

首先是专业性强。医药行业,尤其是医药产业的研究壁垒比较高,所以我们招的很多分析师都是科班出身,跨专业的话可能不太容易。

其次是要勤奋。分析师本身是一个很需要付出的工作,周末甚至节假日都要工作,总体而言还是比较辛苦的。如果没有这样的状态,就很难做得起来。如果你不努力,但同行都在努力,那你就落后了。

最后是要重视产业研究。对医药行业,我们不仅仅要研究公司、研究股票,还研究产业。产业研究,不仅仅覆盖二级市场,还要把握一级市场产业的发展趋势。东吴证券培养了很多买方的创新药分析师,这些分析师分布在建信基金、工银基金、中欧基金、富国基金等。这是东吴证券注重产业研究的成果。

目前,东吴证券每年都会召开创新药大会,已连续召开四届了。大的医药公司董事长、总经理、首席科学家等都会参加。这说明我们的创新药研究逐渐在市场中形成了一定影响力。

此外,我们还有创新中药大会,影响力也很大,比如达仁堂的董事长、阿胶的总经理、太极的总经理等也都会来参加。这些都说明了我们对产业研究的重视。

看好三四季度表现

证券时报记者:一段时间以来,医药板块出现了明显调整,您如何看待这一变化?

朱国广:2021年7月以来,医药板块确实有所调整,调整的原因可能是多方面的。一是与大的市场环境有关联,整个市场呈现震荡走势。二是与医药行业本身有关,比如说集采,不管是化药的集采、医疗器械的集采,还是中成药的集采,都有很大的影响。三是与外部环境有关,比如药明康德、药明生物等受国际形势的负面影响较大。

虽然医药板块这几年有所调整,但底层逻辑并没有变。什么是它的底层逻辑?比如说老龄化对医药板块的需求,随着老龄化日益严峻,对医药的需求也会明显增多。在底层逻辑不变的情况下,政策一旦有所变化,医药板块就可能迎来反转。整体而言,医药板块受政策的影响还是比较大的。

证券时报记者:目前正值半年报披露窗口期,您预计此次中期业绩会对医药板块的后期表现提供支撑吗?眼下会是布局的良好窗口期吗?

朱国广:从整个医药板块,尤其是处方药板块来看,大的机会估计集中在三四季度。为什么是三四季度呢?因为去年是从7月底开始医疗反腐,比如今年上半年与去年同比的话,反腐的影响还没有显现,同比基数还比较高。但是从三四季度开始,去年的基数效应就已经开始显现,同比业绩可能就比较好。

虽然半年报机会没那么大,但其中的原料药产业还是可以关注的。有的标的公司已经披露了业绩,业绩很不错。部分中药公司相对而言也可以关注。我们认为,眼下应该关注的是三季报和四季报,重点布局三季报里面的处方药、中药和生物药。这些药是刚需,受其他因素影响较小。

证券时报记者:从行业细分来看,您认为医药板块哪个赛道接下来确定性比较高?能否分享一下您的选股思路?

朱国广:看好处方药。不管是中药处方药,还是化药处方药,预计在三四季度会有较好表现。这是从业绩上来判断的。

从大的方面而言,创新药相对来说是最好的。现在中国逐渐把更多的创新药卖到海外,这非常值得肯定。比如科伦药业的科伦博泰,可以卖给默沙东。可以说,创新药是国内为数不多具有全球竞争力的产业。

AI助力新药研发

证券时报记者:近期国家对医药行业方面出台了哪些政策?这些政策对医药行业发展产生哪些影响?

朱国广:有几个方面的政策,一个是医疗反腐,反腐至今有一周年,现在基本已结束,取得了一些阶段性成果。后面可能是常态化的医疗反腐,但常态化反腐的影响相对小一些。

第二个是创新药的国谈政策。今年7月1日已经开始启动,但要到10月份、11月份才开始谈判。能够进入名单的公司,相对来说会受益明显。

第三个是集采政策。原来集采主要集中在化药上,现在集采可能会涉及医疗器械,后期可能会围绕医疗器械持续集采,包括一些中成药可能也会集采。

证券时报记者:AI(人工智能)可能会对医药、医疗赛道模式带来哪些改变?

朱国广:影响主要有以下两个方面:

第一是对药物研发的影响。一个药物,在研发的过程中,要寻找一些好的分子。比如说某些靶向药物,AI能找到抑制这种肿瘤生成的主要信号通路。这个靶点发现以后,就要找分子,而找分子是一个很复杂的过程,利用AI的算力能够解决这一问题。

第二是对诊断的影响。比如,目前华为和润达医疗就在合作,利用华为的算力来赋能润达医疗。具体做什么呢?现在医院里面的检查报告的诊断,就可以用AI来解读。