9月7日，港股三大股指开盘走势分化，其中恒生指数上涨2.1点，涨幅0.01%报25652.97点；恒生科技指数下跌11.73点，跌幅0.26%报4558.07点；国企指数下跌6.97点，跌幅0.08%报8548.06点；红筹指数下跌7.17点，跌幅0.17%报4206.29点。

科网股跌多涨少，百度涨超1%，哔哩哔哩、网易跌超2%；创新药概念部分上涨，复星医药涨超2%；PCB概念活跃，大族数控涨超2%；内银股、保险股集体上涨，中国人民保险集团涨3.36%，中国太平涨2.8%，建设银行、农业银行涨超1%。黄金股多数下跌，潼关黄金跌10%。智谱涨近2%，东方甄选涨超1%，小鹏汽车跌超1%。

热点聚焦

1、财政部将于近期发行3000亿元特别国债，支持8家中央金融企业补充核心一级资本。工商银行、农业银行、进出口银行、中国信保、中国人保、中国人寿集团、中国太平、中国再保等8家中央金融企业分别发布了增资计划。据统计，8家中央金融企业计划共增资3600亿元，有助于进一步增强稳健经营能力、抵御风险能力和服务实体经济能力。

2、中国物流与采购联合会发布8月份中国物流业景气指数。物流需求保持扩张，景气指数在扩张区间内继续提升。8月份，中国物流业景气指数为50.9%，较上月上升0.5个百分点。12个分项指数中，有8项环比回升。

3、美伊军事冲突持续，美军称近期打击了3艘伊朗油轮。作为回应，伊朗袭击多艘油轮及美国船只，同时警告波斯湾的船只应避免在非法航道通行。周一，原油价格开盘拉升。WTI原油期货一度涨超1%，报92.57美元/桶。

4、美国劳工统计局公布的数据显示，美国8月非农就业人数大幅好于市场预期，扭转了今夏招聘放缓的趋势。失业率则维持在4.1%的低位，同时前两月就业数据均被上修，显示劳动力市场保持稳健。数据公布后，CME“美联储观察”工具显示，美联储到9月维持利率不变的概率为39.8%，加息25个基点的概率为60.2%。

5、截至9月6日，今年以来港股市场共有105家企业完成IPO（首次公开募股），同比增长77.97%；IPO募资规模为3558.48亿港元，同比增长156.22%。进一步看，年内港股IPO项目主要呈现三大特点：“A+H”股占主导、IPO项目“含科量”持续提升、基石投资者正深度参与IPO项目。

个股动态

越秀地产(00123.HK)：前8月累计销售612.07亿元，同比下降约16.2%；8月销售额55.99亿元，同比上升约1.7%；透过附属以约24.81亿元收购广州市天河区地块。

绿城中国(03900.HK)：前8个月累计总合同销售金额约1228亿元。

弘阳地产(01996.HK)：前8个月累计合约销售金额为12.03亿元 同比减少65.69%。

百度集团-W(09888.HK)：A类普通股即将获纳入沪港通，自2026年9月7日起生效。

中天宏信(00994.HK)：与KEY ASIC BERHAD订立谅解备忘录，探讨有关在马来西亚建设及运营绿色AI数据中心的潜在合作。

新矿资源(01231.HK)：附属与云服务供应商订立公有云服务协议。

协合新能源(00182.HK)：前8月权益发电量总计5594.68GWh，8月发电量总计561.41GWh。

联邦制药(03933.HK)：UBT251注射液完成中国超重/肥胖III期临床研究首例试验参与者给药。

首惠产业金融(00730.HK)：拟收购机器人租赁公司约24.84%股份，积极推进机器人及智能制造领域的产业布局。

中广核电力(01816.HK)：招远2号机组即将开始全面建设，单台机组装机容量为1214MW。

极视角(06636.HK)：分别与极狐GitLab及百思特管理咨询订立战略合作协议。

博雅互动(00434.HK)：近期斥资约1.1亿港元购买总计约205枚比特币。

腾讯控股(00700.HK)：斥资1亿港元回购22.6万股，440.2港元至447.4港元。

铜师傅(00664.HK)：拟斥资不超过1.18亿港元回购H股。

兆易创新(03986.HK)：斥资4985.32万元回购13.26万股A股。

机构策略

国泰海通：短期高利率扰动仍存，但随风险事件渐次落地，市场风险偏好有望修复。结构上，重视中报超预期的港股红利底仓价值，科技端向半导体、创新药与模型厂商均衡。对比历史，恒生科技估值短期修复，中期视角仍偏低。截至2026/8/28，恒生科技PE估值为24.5倍，处于均值以下水平，滚动3年历史分位数90%。

渤海证券：国内头部国产大模型企业持续深化芯模协同开发，将国产算力芯片作为支撑模型推理的核心算力硬件底座。国内云厂商资本开支回暖，国产算力占投资比重有望逐渐提升，算力租赁及IDC厂商有望充分受益于智算中心新建与扩容带来的业务增量。

中信建投：AI制药正快速迭代变革。算法升级与算力提升夯实应用基础，AI已广泛应用于靶点筛选、分子生成、ADMET预测等环节，并向大分子药物开发延伸。传统药研周期长、成本高、成功率低，而AI驱动的干实验增多、湿实验需求上升，正推动早期药物发现效率与成功率双提升，为下游产业链带来持续增量。