如何选择煤炭股(四)

如何选择煤炭股(四)

 

今天说煤炭股买进的时机问题。煤炭行业,一般来说人们不会说他是个具有季节性的行业,包括上市公司在报告中也是否认这个季节性因素的。不过,根据我对于煤炭行业的了解,应该说还是有一点季节性因素的,既然具备季节性因素,那么买进的时机就也是个问题。一般来说,煤炭行业在第四季度以及第一季度比较好一点,第二季度与第三季度就比较差一点,当然,差别也不是很大的。特别是象化工煤的兰花科创,季节性因素就不大的。动力煤的企业季节性因素就比较大一点。不过,今年动力煤的企业二季度比一季度好的原因是因为合同煤的关系,今年由于煤矿企业与火电厂的合同迟迟不能解决,所以在一季度的时候继续按照去年的价格预结算,在合同敲定以后再进行结算,所以应该一季度涨价的部分利润就在二季度体现出来。

煤炭行业稍许具有季节性因素的原因是:在每年的第一季度的时候气候比较冷,北方需要取暖就需要煤炭,而且在春节期间小煤矿会放假休息,也就是说一季度往往煤炭的供应比较紧张,所以就会稍许的上涨一点。进入第二季度,北方的取暖逐渐的停止,下雨开始多起来,水电厂就开始满负荷工作,火电厂就逐渐的进入机修的时间,大大小小的煤矿此时也是满负荷生产,所以煤炭的价格会慢慢的下降一点,包括第三季度。九月份开始北方准备冬天取暖的储藏煤炭开始了,还要为了国庆期间火电厂的安全生产,同样地需要加大库存煤炭,水电厂的来水情况逐渐的减少,火电厂开始替代水电厂出力,所以,煤炭的价格就开始慢慢的上涨起来。包括第四季度,由于增加了北方的取暖煤炭消费量,所以价格往往就是处于高位。

同样地道理,证券市场就是反应上市公司业绩的地方,再加上我国证券市场的习惯,所以一般来说往往是第四季度开始上涨,第二季度开始下跌。所以,我个人认为,买进煤炭股的时机就应该在第四季度,或者说九月底十月头左右;卖出的时机就应该在一季度报告公布以后,也就是四月底五月份初左右。

当然,以上说的是在平衡市的情况,真正买进的时候还是需要结合大盘走势的,因为绝大多数股票是不能独立于大盘的。

 

另:博友datum先生在留言中提醒了我,历史不会简单的重复!

是的,以上我说的仅仅是我在近年感觉到的情况,至于说历史会不会简单重复的问题,说实话,我也不知道的。所以,还是得根据当时的实际情况来具体操作的。

再一次和新朋友们说,我这里是交流的地方,和其他人的博客不同,我在这里的文章仅仅是作为一种抛砖引玉的效果,在下面存在着大量的高手在里面留言。所以,希望你们不要仅仅看我说的什么什么,更应该注意在下面朋友们的留言,否则你就会存在本末倒置的现象。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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