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香港楼市全面“撤辣”，内地会跟上吗？地产板块震荡盘整，机构：建议关注底部反转的行情机会

期间，二手房市场表现好于新房市场，成交量比去年同期增长，这表明，当价格调整到一些人的心理价位后，成交量开始走高。中银证券表示，近期供需端政策对整体房地产行业信心的重塑和预期回升起到了一定的积极作用，短期有望带动板块估值修复。纵观全年需求端政策仍将持续发力，因此存在结构性的需求复苏。由于融资环境转好、各类融资政策不断发力，预计部分房企可能会从中脱困。今年从长期主线来看，建议关注地产底部反转的行情机会。配置上看，该机构指出，行业政策风口下，当前估值较低、经营基本面较好、重仓高能级城市、受益于行业格局优化的央国企，以及拥有充沛优质持有型物业资产、现金流有望边际改善的房企价值凸显。此外，稳健经营的优质民企和混合所有制房企或将受益于近期更有针对性的融资支持政策，若能在本轮周期中生存下来，或具备更大的估值修复弹性。布局工具上，资料显示，地产ETF（159707）跟踪中证800地产指数，汇集市场16只头部优质房企，在投资方向上具有明显的头部集中度优势，前十大成份股权重超8成，央国企含量高！地产ETF（159707）也是目前市场上唯一跟踪中证800地产指数的行业ETF，具备稀缺性与辨识度。附前十大权重股一览：数据、图片来源：沪深交易所、Wind等。风险提示：地产ETF被动跟踪中证800地产指数，该指数基日为2004.12.31，发布日期为2012.12.21，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适宜平衡型（C3）及以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-29

没人来了！加拿大移民人数暴跌！中国下降81%！最大来源国：印度

到，在去年 1 月至 8 月期间，申请量比去年增加了 50%。但在短短四个月内，增长速度就下降了40个百分点。如果这种势头持续到今年，那么意味着加拿大可能会出现罕见的年度负增长（下降）。移民不来的原因加拿大与主要移民来源国关系的恶化无疑是造成这一问题的原因之一。但紧张局势升级并不是唯一原因。永久居民申请的最大来源仍然是印度，尽管 12 月份的申请量下降了 62%。其次是尼日利亚（-32%）和中国（-81%），跻身前三名。然而，值得注意的是，人数下降的不仅仅是这些国家。在12月份，加拿大的申请数量除了6个国家外都普遍下降。这6国中增长最多的是吉尔吉斯斯坦，申请数量增加了9份。由于增长极少，申请数量的下降比加拿大、中国和印度之间的紧张关系要复杂得多。早在五月份，加拿大的移民话题就被成了焦点话题。在数十名学生成为诈骗受害者的消息曝光后，留学生所经历的生活条件被公众放大。虽然学签与移民申请并不直接相关。但是这么明显的公共问题很可能促使仔细审视他们将要移居的国家的条件。来源： https://betterdwelling.com/canadian-immigration-slows-further-as-permanent-resident-applications-crater/ 作者：晓晨

超级生活2024-02-29

加拿大银行业迎来财报季预测前景乐观但危机犹存

产市场看起来也很有弹性，1月份房屋销售量比去年同期增长22%，标志着活动连续第二个月上升。就业形势看起来也不错，上个月加拿大失业率降至5.7%，这是自2022年12月以来的首次下降。 Grauman表示，令人鼓舞的经济数据有助于缓解人们对加拿大房地产的担忧。 “即使面对即将到来的抵押贷款更新浪潮，我们也越来越相信加拿大房地产市场的弹性。” Edward Jones高级股票研究分析师James Shanahan表示，总体而言，本季度似乎是一个低预期的季度。他表示，对信贷（尤其是住房市场）的更为危言耸听的看法有点过头了，但他确实认为贷款增长的前景非常糟糕。他表示，由于业务的许多领域都面临压力，资本市场可能是发挥上行潜力的最佳机会。 Shanahan表示：“我们仍然希望资本市场活动的复苏，特别是（首次公开募股）和（并购）的复苏，可能成为加拿大银行盈利增长的强大催化剂。” “否则，如果你只是寻求贷款增长幅度扩大、费用管理，或者降低信贷成本，我认为你会失望的。” 丰业银行和蒙特利尔银行将于周二开始本轮财报，随后加拿大皇家银行和国家银行将于周三公布，加拿大帝国商业银行和道明银行将于周四公布。

佳华1682024-02-26

Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗

度也依赖于算力。鉴于视频训练所需的数据量比文本更大，其对计算能力的需求预计将进一步增加。然而，正如我们之前的文章《潜力行业前瞻：去中心化算力市场》中所讨论的那样，算力在AI时代的重要性已经被探讨，随着AI的日益普及，众多算力项目应运而生，惠及DePIN项目（存储、计算能力等），它们的价值激增。除了 DePIN之外，本文旨在更新和完善过去的讨论，思考Web3和AI交织可能产生的火花以及AI时代这一赛道中的机会。 AI发展的三大方向 AI是一门旨在模拟、延伸和增强人类智能的新兴科学技术。自20世纪50年代和60年代诞生以来，AI已经发展了半个多世纪，现已成为推动社会生活和各行业变革的关键技术。在此过程中，符号主义、联结主义、行为主义三大研究方向的交织发展，为当今人工智能的快速发展奠定了基础。符号主义符号主义也称为逻辑主义或基于规则的推理，认为通过符号的处理来模拟人类智能是可行的。这种方法使用符号来表示和操纵问题域内的对象、概念及其关系，并采用逻辑推理来解决问题。符号主义取得了巨大的成功，特别是在专家系统和知识表示方面。符号主义的核心思想是智能行为可以通过符号的操纵和逻辑推理来实现，其中符号代表了现实世界的高级抽象。联结主义或称为神经网络方法，旨在通过模仿人脑的结构和功能来实现智能。该方法构建由许多简单处理单元（类似于神经元）组成的网络，并调整这些单元（类似于突触）之间的连接强度以促进学习。连接主义强调从数据中学习和概括的能力，使其特别适合模式识别、分类和连续输入输出映射问题。深度学习作为联结主义的演变，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破。行为主义行为主义与仿生机器人和自主智能系统的研究密切相关，强调智能体可以通过与环境的交互来学习。与前两者不同，行为主义并不注重模拟内部表征或思维过程，而是通过感知和行动的循环来实现适应性行为。行为主义认为，智能是通过与环境的动态交互和学习来体现的，这使得它对于在复杂和不可预测的环境中运行的移动机器人和自适应控制系统特别有效。这三个研究方向虽然存在根本差异，但在AI的实际研究和应用中可以相互作用、相互融合，共同推动人工智能领域的发展。 AIGC的原则 AIGC的爆炸性发展领域代表了联结主义的演变和应用，能够通过模仿人类创造力来生成新颖的内容。这些模型使用大型数据集和深度学习算法进行训练，学习数据中的底层结构、关系和模式。根据用户提示，它们生成独特的输出，包括图像、视频、代码、音乐、设计、翻译、问题答案和文本。目前，AIGC基本上由三个要素组成：深度学习、大数据和海量计算能力。深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它采用模仿人脑神经网络的算法。例如，人脑由数百万个相互连接的神经元组成，它们一起工作来学习和处理信息。同样，深度学习神经网络（或人工神经网络）由在计算机内协同工作的多层人工神经元组成。这些人工神经元（称为节点）使用数学计算来处理数据。人工神经网络利用这些节点通过深度学习算法解决复杂问题。神经网络分为层：输入层、隐藏层和输出层，参数连接不同层。输入层：神经网络的第一层，负责接收外部输入数据。输入层中的每个神经元对应于输入数据的一个特征。例如，在处理图像数据时，每个神经元可能对应于图像的一个像素值。隐藏层：输入层处理数据并将其进一步传递到网络中。这些隐藏层在不同级别处理信息，在接收新信息时调整其行为。深度学习网络有数百个隐藏层，可以从多个角度分析问题。例如，当呈现需要分类的未知动物的图像时，你可以通过检查耳朵形状、腿数量、瞳孔大小等将其与你已经知道的动物进行比较。深度神经网络中的隐藏层以类似的方式工作方式。如果深度学习算法尝试对动物图像进行分类，每个隐藏层都会处理动物的不同特征并尝试对其进行准确分类。输出层：神经网络的最后一层，负责生成网络的输出。输出层中的每个神经元代表一个可能的输出类别或值。例如，在分类问题中，每个输出层神经元可能对应一个类别，而在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，其值代表预测结果。参数：在神经网络中，不同层之间的连接由权重和偏差表示，它们在训练过程中进行优化，以使网络能够准确识别数据中的模式并做出预测。增加参数可以增强神经网络的模型能力，即学习和表示数据中复杂模式的能力。然而，这也增加了对计算能力的需求。大数据为了进行有效的训练，神经网络通常需要大量、多样化、高质量和多源的数据。它构成了训练和验证机器学习模型的基础。通过分析大数据，机器学习模型可以学习数据中的模式和关系，从而实现预测或分类。海量计算能力神经网络多层结构复杂，参数众多，大数据处理要求，迭代训练方式（训练时模型需要反复迭代，涉及到每一层的前向和后向传播计算，包括激活函数计算、损失函数计算、梯度计算和权重更新）、高精度计算需求、并行计算能力、优化和正则化技术以及模型评估和验证过程共同导致了高计算能力的需求。 Sora 作为 OpenAI 最新的视频生成 AI 模型，Sora 代表了人工智能处理和理解多样化视觉数据的能力的重大进步。通过采用视频压缩网络和时空补丁技术，Sora 可以将全球范围内不同设备捕获的海量视觉数据转换为统一的表示形式，从而实现对复杂视觉内容的高效处理和理解。利用文本条件扩散模型，Sora 可以生成与文本提示高度匹配的视频或图像，展现出高度的创造力和适应性。然而，尽管Sora在视频生成和模拟现实世界交互方面取得了突破，但它仍然面临一些局限性，包括物理世界模拟的准确性、生成长视频的一致性、理解复杂的文本指令以及训练和生成的效率。本质上，Sora通过OpenAI的垄断算力和先发优势，延续了“大数据-Transformer-Diffusion-emergence”的老技术路径，实现了一种蛮力美学。其他人工智能公司仍然有通过技术创新实现超越的潜力。虽然Sora与区块链的关系并不大，但相信未来一两年，由于Sora的影响力，其他优质的AI生成工具将会出现并迅速发展，冲击各个Web3领域如GameFi、社交平台、创意平台、Depin等。因此，对Sora有一个大致的了解是必要的，未来AI如何与Web3有效结合是一个重点考虑的问题。 AI x Web3融合的四种途径正如前面所讨论的，我们可以理解生成式AI所需的基本要素本质上有三重：算法、数据和计算能力。另一方面，考虑到其普遍性和产出效果，AI是一种彻底改变生产方式的工具。同时，区块链最大的影响是双重的：重组生产关系和去中心化。因此，我认为这两种技术的碰撞可以产生以下四种路径：去中心化算力如前所述，本节旨在更新计算能力格局的状态。谈到AI，计算能力是不可或缺的一个方面。Sora的出现，让原本难以想象的AI对算力的需求凸显出来。近日，在2024年瑞士达沃斯世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，算力和能源是当前最大的制约因素，暗示它们未来的重要性甚至可能等同于货币。随后，2月10日，Sam Altman在推特上宣布了一项令人震惊的计划，将筹集7万亿美元（相当于2023年中国GDP的40%）来彻底改革当前的全球半导体产业，旨在打造一个半导体帝国。我之前对算力的思考仅限于国家封锁和企业垄断；一家公司想要主宰全球半导体行业的想法确实很疯狂。因此，去中心化计算能力的重要性是不言而喻的。区块链的特性确实可以解决当前计算能力极度垄断的问题，以及与获取专用 GPU 相关的昂贵成本的问题。从AI需求的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两个方向。专注于训练的项目还很少，因为去中心化网络需要集成神经网络设计，对硬件要求极高，是一个门槛较高、实施难度较大的方向。相比之下，推理相对简单，因为去中心化网络设计没有那么复杂，对硬件和带宽的要求也较低，是更主流的方向。中心化算力市场想象空间广阔，常常与“万亿级”关键词联系在一起，也是AI时代最容易炒作的话题。然而，纵观最近出现的众多项目，大多数似乎都是利用趋势的考虑不周的尝试。他们经常高举去中心化的旗帜，但却避免讨论去中心化网络的低效率。另外，设计同质化程度很高，很多项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致失败，很难在传统AI竞赛中占据一席之地。算法与模型协同系统机器学习算法是那些可以从数据中学习模式和规则，并根据它们做出预测或决策的算法。算法是技术密集型的，因为其设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练人工智能模型的核心，定义了如何将数据转化为有用的见解或决策。常见的生成式 AI 算法包括生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformers，每种算法都是针对特定领域（例如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或目的而设计的，然后用于训练专门的 AI模型。那么，这么多的算法和模型，各有千秋，是否有可能将它们整合成一个通用的模型呢？Bittensor是最近备受关注的一个项目，它通过激励不同的AI模型和算法相互协作和学习，从而创建更高效、更有能力的AI模型，从而引领了这个方向。其他专注于这个方向的项目包括Commune AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

唐人神(002567.SZ)：公司2023年商品猪出栏量占总出栏量比例为91%

A：公司2023年商品猪出栏量占总出栏量比例为91%。2024年公司生猪出栏结构预计依然以商品猪为主，仔猪销量较少。此外，在出栏结构方面，预计下半年出栏量多于上半年出栏量，月均出栏量呈现上行趋势。 Q：公司2024年资本开支计划与在建项目情况？ A：公司目前生猪产能基本满足今年和明年出栏规划，今年资本开支需求较少。公司目前在建项目主要是广东云浮母猪场、龙华母猪场、四川雅安母猪场。未来公司扩张方向偏向于“公司+农户”模式，公司将在广东、湖南等区域加大“公司+农户”等轻资产育肥模式发展力度，以1000-3000头规模的农户为主，形成以“公司+农户”为主的低成本育肥体系。 Q：公司生猪养殖成本变化情况及降低成本的主要措施？ A：2023年度，公司养殖成本实现各季度持续下降。其中，2023年第四季度较第一季度下降0.9元/公斤。目前公司养殖成本下降主要来自以下几个方面：1、“公司+农户”育肥占比不断提升，公司不断完善以低成本为中心的养猪生产体系建设，将成本下降拆分为各个子项目，从饲料成本、疫苗成本、人力成本、疫情控制等方面对比行业优秀企业，制定详细的成本下降方案，并通过流程清单操作执行到位，利用数字化系统提升集团整体营运能力，提升整体生产经营管理能力；2、公司发挥规模采购的优势，调整内供料配方，内供料更注重性价比，依据饲料原料价格及时调整配方，更广泛使用多段料，有利于精细化饲养；3、公司持续加大高繁殖率的新丹系种猪的补充，强化内部生产经营管理能力，PSY、成活率等生产指标进一步改善，不断降低仔猪成本。 Q：请问公司2023年饲料情况及未来发展规划？ A：2023年度，公司实现饲料内外销量708.31万吨，同比增长15%。在发展策略方面，内外结合：内部方面，饲料产业为养殖产业提供高性价比的饲料产品，饲料、养猪产业协同作用明显；外部方面，公司强化以“产品+服务”的营销体系建设，饲料外销量实现稳定增长。2024年，公司将加快饲料业务转型，向规模猪场、高毛利产品转型，不断为客户创造价值。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-22

VanEck比特币ETF交易量激增持有近2亿美元比特币

易的推动下，VanEck的HODL交易量比日均交易量激增14倍，比典型交易活动增长了60倍。与此同时，美国交易日结束时，比特币本身的交易价格略高于52,200美元。受监管的香港交易所VDX研究主管Greta Yuan强调，机构投资者纷纷涌入比特币 ETF，这表明风险偏好情绪盛行。她指出了一个相反的趋势，自比特币ETF推出以来，黄金ETF经历了大幅资金外流。然而，Greta Yuan警告不要将其解释为从黄金到比特币的直接转变。预计比特币和以太坊将持续上涨，特别是在比特币减半事件之前。比特币ETF交易的激增凸显了机构对加密货币作为一种可行的投资途径的兴趣日益浓厚，有可能在不断变化的市场动态中重塑传统投资组合。

阿泰尔2024-02-22

Uniswap项目调研分析报告

升级和其价值并市场认同。在（周）交易量比例方面，Uniswap也处于当之无愧的龙头地位，并且在DEX赛道由于流动性一旦积聚、用户习惯一旦养成，那么会出现较为明显马太效应。 4.2 赛道项目目前能与Uniswap相比的是Pancake swap市占率15.4%，Curve市占率5.1%，由于Pancake是Fork Uniswap的代码，因此其在原创竞争力也比较弱，甚至Pancake目前走向了Game的路线，其搭建了一个游戏市场。目前Pancakeswap TVL在14.3亿美元，支持9条链。其基本盘主要来自于BSC，在其他链的统治力几乎没有。虽然Uniswap也在BSC上部署了协议，但是在BSC使用PancakeSwap可能是根植于BSC用户的共识，Uni也很难去挑战Pancake，但是转折点可能出现在v4版本上线，目前还需要继续观察。 4.3 优势与风险 Uniswap的竞争优势资本优势，Uniswap受到Paradigm全方位的扶持，团队执行力较高，开发进展平稳，版本上线节奏较好；技术优势，出V4版本将进一步提升资本效率、可组合性、可编程性，让LP下沉为DeFi世界的基础设施；先发优势，先发优势获取高市占率，尤其V3上线后市占率从37%增加到65%，Pancake的威胁与挑战较小； Uniswap面临的风险法律风险，主要是DEX的无需许可机制和代币未来如果增加分成可能面临的发行证券风险；代码风险，即使代码经过审计仍然存在潜在风险会导致资金全部损失；进度风险，可能存在开发进度不及预期，导致代币价格不及预期；迭代风险，V4版本可能带来更多的链上隐患，这对于前端的要求会变高，需要前端为用户筛选LP池； 5、总结 Uniswap从上线开始就一直是行业DEX的领头羊，占据最大的市场份额。通过AMM机制、价格预言机和集中式流动性的迭代升级，Uniswap让DEX开始被越来越多的人们所接受。随着Dencun升级和近期 Uniswap V4版本上线，Uniswap在DEX领域的市场地位将进一步被提升。 UNI代币虽然在较长的一段时间都没有亮眼表现，但是它的潜力并没有降低，反而是一直在随着Uniswap的发展在提升，尤其几乎不存在竞争产品的前提下，UNI存在较大上涨空间，一旦市场行情整体上行并进入牛市，有极大可能迎来大力度的爆发。来源：金色财经

金色财经2024-02-20

FX168日报:中国总理重磅表态刺激中国股市大涨红海紧张局势升级、金价一度破2020

指出，由于美国总统日假期，石油市场成交量比平时减少。布伦特原油期货下跌0.09%，收于每桶82.664美元。美国西德克萨斯中质原油 (WTI) 下跌0.32%，至每桶78.21美元。布伦特原油和WTI期货上周分别上涨约1.5%和3%，反映出中东冲突扩大的风险日益增加。周二(2月20日)关注重点（北京时间）： 09:15 中国一年期贷款市场报价利率 09:15 中国五年期贷款市场报价利率 17:00 欧元区12月经常帐 18:15 英国央行行长贝利在议会发表讲话 21:30 加拿大1月核心消费者物价指数 21:30 加拿大1月消费者物价指数 23:00 美国1月谘商会领先指标更多重要事件请点击此处

tqttier2024-02-20

会员

【原油收市】中东紧张局势的持续供应担忧，被需求疲软迹象抵消油价小幅下跌

指出，由于美国总统日假期，石油市场成交量比平时减少。截止发稿，布伦特原油期货下跌0.09%，收于每桶82.664美元。（布伦特原油期货走势图，来源：FX168）美国西德克萨斯中质原油 (WTI) 下跌0.32%，至每桶78.21美元。（美国西德克萨斯中质(WTI)原油期货走势图，来源：FX168）布伦特原油和WTI期货上周分别上涨约1.5%和3%，反映出中东冲突扩大的风险日益增加。周末，中东冲突仍在继续，以色列的袭击导致加沙地带第二大医院停止服务。周六，也门与伊朗结盟的胡塞武装声称对袭击一艘开往印度的油轮负责。根据路透社看到的草案文本，美国已提议联合国安理会反对以色列拉法的袭击并支持加沙临时停火。国际能源署(IEA)需求预测放缓以及美国1月份生产者价格涨幅超出预期，限制了油价涨幅，加剧了通胀担忧并提振了美元。追踪美元兑六种货币的美元指数已连续五周上涨，并于周一小幅走高。美元走强使得以美元计价的石油对持有其他货币的投资者的吸引力下降，从而削弱了需求。 City Index市场分析师Fawad Razaqzada表示：“近几周油价波动相当大，部分原因是美元走强。” Razaqzada表示：“美元的影响已经抵消了中东局势、欧佩克持续干预以及希望中国经济状况在未来几个季度改善等支持性措施。” 周五，当美联储政策制定者表示需要对降息预期保持“耐心”时，需求紧张情绪进一步加剧。市场还在等待中国在经历了为期一周的农历新年假期后的需求走向。

Linlin2024-02-20

贝壳研究院：龙年春节楼市开门红，二手房交易增七成

明显增加，同比增加超七成。一线城市交易量比去年同期微降3%，二线城市增加98%，三线城市增加65%。

金融界2024-02-18

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