平涼賽諾商貿 有限公司

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公司簡介

————————————     ABOUT US     ————————————

  平涼賽諾商貿有限公司位于平涼市崆峒區崆峒大道東段,公司始建于2007年,注冊資金1050萬元人民幣。主營:鋼材、板材、型材、管材、五金交電等建筑材料。

賽諾商貿秉乘誠信、務實、創新、開拓的發展宗旨和以人為本、合作共贏的經營理念,擁有一流的營銷服務體系和強大的物流配送系統,致力于為客戶提供高質量低價格的建材產品為目標。守信用、重質量的服務理念贏得了廣大戶的信賴和一致好評;同時,我們還熱切期待著和社會各界的交流與互,實現交替多贏的目標。


鋼材需求旺盛鋼價回調在望后市行情將會如何運行?

鋼材需求旺盛鋼價回調在望后市行情將會如何運行?

/  NEWS

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摘要:鋼價持續走強,上海螺紋鋼價格低位反彈超210元/噸,熱卷低位反彈370元/噸,拉漲的底氣在何處?一方面是需求的超預期,表現在消費量的高位水平,另一方面是原料端的大幅拉漲,導致鋼材成本支撐上移;那么接下來的行情能否帶動鋼價更上一個臺階,我們將從鋼材的期現貨價格價差、盤面利潤和鋼材供需情況進行探討,預計在期現價差縮小、供應增加而利潤收縮的情況下,5月下旬鋼價面臨一輪調整,原料也將受此拖累,但整體跌幅或許有限,畢竟目前的螺紋鋼消費量同比仍然較高,熱卷消費量持續向好,終端需求和原料價格等對鋼價均有支撐,所以調整幅度不會太大,短期調整將為供應壓力的緩解、原料短缺提供釋放風險的機會。

1、鋼材期現價格價差情況

近期螺紋和熱卷強弱變化,一方面是因為螺紋和熱卷的產量發生了較大轉變,螺紋產量創出年內高點,也達到了歷年同口徑的最高值水平,而熱卷周產量降至300萬噸以下,產量剛略有回升;另一方面是利潤的變化,螺紋鋼利潤保持高位水平,熱卷利潤卻持續走低,盤面利潤幾度虧損,隨著消費的恢復,價格觸底反彈,且反彈幅度大于螺紋鋼。

數據來源:鋼聯數據

從目前期現價差來看,2020年5月20日螺紋鋼期現價差為205元/噸,熱卷基差為124元/噸,本周隨著期現鋼價的大幅拉漲基差繼續收縮?,F貨價格在大幅拉漲之后,由于產量繼續回升,庫存同比來看,仍然高出40%-50%,現貨價格拉高之后市場接受意愿下降,價格將震蕩整理,盤面價格繼續拉漲的空間不大;從基差的變化規律來看,基差縮小之后盤面價格面臨回調,特別是在現貨價格大幅拉漲、產量庫存仍處高位的當下,基差處最佳做空盤面、做多現貨的區間內,所以短期盤面價格面臨回調。

數據來源:鋼聯數據

2、產業鏈利潤變化

從盤面螺紋、熱卷和焦炭的利潤變化來看,焦化利潤相對偏好,卷螺利潤分化,螺紋利潤目前仍有180元/噸,而熱卷利潤不足百元。隨著黑色系商品大幅反彈,以鐵礦、焦煤為代表的原料價格漲幅更大,螺紋、熱卷成本大幅提高,利潤收縮,近期由于煤焦限產和去產能等政策利好,煤焦價格漲幅較大,焦化利潤提升;從產業鏈利潤分配來看,焦化利潤略高,而目前供需相對平衡,焦煤庫存同比較高,后面煤焦仍是價格打壓的對象。

數據來源:鋼聯數據

3、螺紋、熱卷供需情況

從目前螺紋鋼、熱卷的供需情況來看,螺紋鋼產量在381.31萬噸,基本達到去年最高點382.21萬噸的高位水平,而從鋼廠的檢修復產計劃來看,螺紋鋼產量仍有提升空間,鋼廠庫存目前降至同期高位水平,已達到庫容安全期間,繼續主動去庫的意愿不大,近期社會庫存降幅也比較大,螺紋鋼的表觀消費量達到同期高水平,從季節性變化情況來看,6-7月消費量面臨下行,而今年的疫情原因消費延后,在高強度趕工之后能否保持較高水平仍待跟蹤。

螺紋鋼產量庫存情況

數據來源:鋼聯數據

從熱卷產量庫存變化來看,產量仍處同期低位,目前周產量在307.51萬噸,前面一度降至300萬噸以下,較同期同口徑數據水平下降7%,產量回升空間較大;鋼廠庫存和社會庫存持續下降,和螺紋鋼下降趨勢基本相同,廠庫基本上迎來拐點,社庫還能繼續下降,后期主要關注總庫存拐點的確定;目前消費量較同期下降3%,熱卷受到疫情影響較大,特別是出口相關的行業,目前還在恢復中,整體超去年水平難度較大。

熱卷產量庫存情況

數據來源:鋼聯數據

4、近期宏觀經濟情況

兩會前夕,市場對疫情之后的經濟建設和逆周期調節賦予較多利好預期,反映在大宗商品上面就是黑色、能源化工類品種大幅上漲,其中黑色系商品漲幅較大。從房地產政策來看,基本定調不變:堅持房住不炒,不以短期刺激為目標,房地產大概率保持穩定狀態,而基建方面受到新基建和西部大開發建設利好提振,對鋼材需求或有增加,兩會之后各項目標都會陸續公布,對短期市場需求影響有限;利好政策可能體現在制造業的終端消費,對熱卷的需求將會有增加,從熱卷下游品種冷軋、涂鍍供需來看,市場仍有壓力;另外,從國際政治經濟格局來看,進出口貿易仍將會持續受到影響,板材凈出口回流壓力較大,而歐美疫情向好,或對需求有所提振。

5、綜合觀點

我們認為兩會前后鋼價面臨調整,一方面是淡季需求的邊際下滑,螺紋和熱卷供應量繼續回升,庫存同比仍高40%-50%,鋼廠庫存基本上降至安全區間,而現貨拉漲之后終端拿貨積極性下降,后面還存在累庫的可能;另一方面是期現價差較小,小基差的情況下供大于求仍較嚴重,現貨價格繼續上行空間有限,盤面鋼材價格有觸頂回落。

5月下旬鋼價面臨一輪調整,原料也將受此拖累,但整體跌幅或許有限,畢竟目前的螺紋鋼消費量同比仍然較高,熱卷消費量持續向好,終端需求和原料價格等對鋼價均有支撐,所以調整幅度不會太大,短期調整將為供應壓力的緩解、原料短缺提供釋放風險的機會。

 
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2020.5.21

隨著社會經濟的快速發展,在鋼鐵產業不斷發展提升的環境情況下,進行鋼鐵市場鋼材銷售模式的的研究分析,提升鋼鐵企業鋼材銷售競爭力,促進鋼鐵企業的鋼材生產以及銷售穩定增長發展,是當前鋼鐵企業鋼材銷售所面臨的重要問題.本文將結合鋼鐵市場的鋼材銷售現狀,在對于鋼鐵企業鋼材銷售渠道以及方式分析基礎上,以鋼材的直供銷售為例,對于鋼材直供銷售的優勢以及特征方式等進行分析論述,并在此基礎上對于鋼鐵企業進行鋼材直供銷售的方法對策進行總結分析,以促進鋼鐵企業鋼材銷售的發展和進步.

常見問題

  什么是螺紋鋼?


  螺紋鋼即帶肋鋼筋,分為熱軋帶肋鋼筋和冷軋帶肋鋼筋......

  螺紋鋼用途有哪些?


  廣泛用于房屋、橋梁、道路等土建工程建設.....

  螺紋鋼怎么除銹?


  如果是盤圓鋼筋,可以通過冷拉的方法除銹。如果是三級鋼筋,可以通過鋼絲刷刷表面的方法除銹......

應用案例

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/  PRODUCTS SERVICES


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當前國內鋼材市場的基本特征為高供給、高需求、去庫存

六屆上海衍生品市場論壇在上海國際會議中心隆重拉開帷幕,在徽商期貨承辦的新基建背景下鋼鐵產業的機遇與挑戰分論壇上,鋼之家董事長吳文章對當前鋼鐵市場談了三點基本看法。

吳文章認為,一是當前國內鋼材市場的基本特征為高供給、高需求、去庫存。他表示,1—4月份我國粗鋼和鋼對產量、資源供應量同比增長10%以上。4月份粗鋼、生鐵和鋼材日均產量分別為283萬噸、23萬噸和340萬噸創歷史新高。5、6月份鋼鐵產量還有進一步上升的可能。一季度我囯經濟增長超岀預期,建筑鋼材需求明顯好于工業用材,中美判波折,擴大內需將進一步發力,基建投資將進一步回升,雖然棚改房新開工汁劃同比大幅下降,房地產開發投資在二李度還將保持較快增長態勢。庫存方面,目前國內鋼材市場五大品種庫存低于同期水平,5—6月份去庫存壓力有所減輕。

二是原料供應將有可能成為制約我國鋼鐵產量釋放的限制性環節。吳文章表示,鐵礦石一季度四大礦與英美資源鐵礦石產量同比減少近2000萬噸。淡水河谷礦難以及全球生鐵增產,2019年全球鐵礦石供應缺口預計6500萬噸左右。今年3、4月份巴雨鐵礦石出口量分別同比下降26%和29%,5、6月份我國鐵礦石進口量難以恢復增長。目前國內主要港口鐵礦石庫存量為1.3億噸,處于較低水平。今年國內市場廢鋼供應存在缺口,如果鐵礦石港存量進一步下降,長流程鋼廠爭搶廢鋼,抑制電爐鋼產量釋放。在焦炭方面,供應總體偏緊的格局并木改變,日前焦類市場價格剛剛脫離成本區,煤礦安全生產與焦企超低排放,將撐焦炭市場價格振蕩偏強運行。

三是關注資金供應與匯率變化。吳文章表示,當前市場資金流動性不足,積極財政政策發力,4月末我國M2冋比增長8.5%,M1增長2,9%,1—4月份全國公共預算財政支出75667億元,同比增長15.2%,收支相抵后亦字為3016億元,為歷史同期最高。美聯儲暫停加息,美元繼續走強可能性不大。近期人民幣對美元貶值,有利于化解關稅對我國出口的不利影響。

最后,吳文章預計今年5、6月份國內鋼價將以振蕩運行為主,7、8月有望振蕩冋升,建筑鋼才市場需求強于板材。




隨著國民經濟的發展,鋼材成為重要的制造材料,其表面質量影響使用安全與銷售。鋼材表面的質量檢測一直是鋼材生產中的重要部分。深度卷積神經網絡是優秀的圖像識別方法。本文將深度卷積神經網絡用于鋼材表面缺陷的識別,以提高識別效果。為了訓練出更加穩健、學習能力好的模型,首先對采集到的鋼材表面圖像數據集進行數據增強。大量的數據對神經網絡模型的訓練非常重要,可以增加模型的非線性表達能力,并且減少過擬合的情況。本文結合鋼材生產過程中可能出現的情況,對數據集進行人為擴充,并進行標記。隨后搭建了直線型卷積神經網絡對鋼材表面數據集進行缺陷識別。直線型的卷積神經網絡結構簡單,易于增加網絡層次和參數調整。構建了不同深度的卷積神經網絡,驗證了不同網絡結構的識別效果,對比不同的數據量對模型的影響,并調整其參數使之達到較好的識別效果。最后設計了新的卷積神經網絡結構對表面數據集進行識別分類。新設計的卷積神經網絡,同時增加縱向的深度和橫向的寬度,使用1*1、3*1、1*3等卷積核、BN層等來降低訓練難度,驗證了不同復雜程度的網絡結構以及不同大小數據集的識別精度。并通過調整參數,提升了模型的識別效果,達到99.91%。



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