白糖期货上涨可能带动的股票

探讨ST龙力股价在业绩亏损背景下的异常波动,分析其主营业务与巨额营业外支出的关系,揭示公司财务危机。

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白糖最近涨价,同花顺的期股联动中白糖期货下关联的相关股票如下。
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ST龙力从今年2月1日以来已接近翻倍,业绩仍然亏损。目前流通市值12.5亿,今日(2019年4月17日)涨停换手率3.19%。公司全名山东龙力生物科技股份有限公司,公司人程少博。公司在2016年财报中公布净资产约30亿,经历了2017年巨亏33亿,在2017年财报里,净资产已为-3亿。
那么是什么力量能让一家上市公司一年之内亏光家底呢?
从山东龙力的主营业务来看,2017年主要分为两块,1大健康产业,具体地就是用玉米制功能糖、玉米淀粉、乙醇和木质素。2互联网产业,数字营销和数字发行,其中数字营销主要对应于财报中的DMP+SSP平台,它指的是一种在广告主和媒体进行中介的平台,数字发行主要是发一些手游、动漫、短信等等。
这两项主业虽然关联性不大,都在微亏,造成公司巨大亏损的是营业外支出:
2017年财报第151页:公司根据立案调查通知书开展了财务自查,导致本年营业外支出调增财务自查调整损失金额2,727,061,133.88元。财务自查出问题会在三个方面,收入方面、成本费用方面和关联交易方面。2017年财报显示公司存在巨大的财务漏洞,危若累卵,摇摇欲坠。
虽然业绩如此惨淡,但股价没有马上下跌,而是随着2017年慢牛行情在九月份涨了33%,接下来便是一泻千里从12.43元跌至2018年8月份的1.6元。

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
基于Python实现白期货套利通常涉及以下几个步骤: 1. **数据获取**:首先,你需要从期货交易所或第三方数据供应商那里获取白期货的历史行情数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等信息。 2. **数据清洗**:对获取的数据进行处理,去除无效值、缺失值,并按照套利策略所需的频率(如日线、分钟线等)进行聚合。 3. **计算价差**:计算不同交割月份白期货合约之间的价差,这是套利的基础。比如,你可以比较5月白期货与9月期货的价差。 4. **策略设计**:设计价差交易规则,例如基于历史价差分布设置止损点和盈利目标,或是采用技术指标(如布林带、MACD)作为信号。 5. **回测策略**:编写Python脚本,运用历史数据对策略进行模拟交易,评估其在过去的表现和潜在收益。 6. **优化调整**:根据回测结果,调整策略参数,比如调整入场点、退出点,或是尝试不同的策略组合。 7. **实时交易**:当策略满足预设条件时,将其应用到实际交易中,不过这一步需要连接到期货交易平台,并考虑到滑点和佣金等因素。 以下是简单的Python代码框架示例: ```python import pandas as pd from ta import add_all_ta_features # 数据加载 data = pd.read_csv('sugar_futures_data.csv') # 添加技术指标 data = add_all_ta_features(data, open='open', high='high', low='low', close='close', volume='volume') # 定义价差和策略函数 def calculate_spread(data): # 价差计算代码 pass # 回测和策略执行 backtest_results = run_backtest(data, calculate_spread) ``` 注意:以上代码仅为简要示例,实际操作中需要深入了解期货交易规则和Python库的具体用法,并做好风险管理。
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