栋梁新材:其中表现较好的5 个子行业为铁路线设备、工程机械、重型机械、机床工具、楼宇设备

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  新乡化纤

　　投资要点：

???　　上周行情

???　　上周，沪深300 下跌0.59%，申万机械设备板块上涨0.05%，跑赢大盘0.63个百分点，在申万所有一级行业中位于第12 位，18 个子行业7 涨11 跌，其中表现较好的5 个子行业为铁路线设备、工程机械、重型机械、机床工具、楼宇设备，分别上涨8.71%、7.99%、5.55%、2.68%、1.99%。

???　　估值方面，截止9 月1 日，申万机械设备板块市盈率（TTM，整体法，剔除负值）为29.45 倍，相对沪深300 的估值溢价率为134%。

???　　个股方面，涨幅居前的为青海华鼎（60.82%）、恒锋工具（59.73%）、快意电梯（35.82%）、华辰装备（32.26%）、华东数控（29.66%），跌幅居前的为石头科技（-22.07%）、深科达（-21.57%）、大元泵业（-20.92%）、华嵘控股（-20.23%）、爱科科技（-19.70%）。

???　　行业新闻

???　　1）20 家工程机械企业上半年实现净利315 亿，最高增长近140%。

???　　2）中证工程机械30 指数等6 条指数将于9 月27 日正式发布。

???　　公司新闻

???　　1）晶盛机电签订60.8 亿元全自动晶体生长炉设备合同。

???　　2）赢合科技收到长城控股12.9 亿元锂电池生产设备中标通知。

???　　3）川润股份子公司川润液压入选第三批专精特新“小巨人”名单。

???　　本周行业策略与个股推荐

???　　工程机械方面，根据CME 的预测，8 月挖掘机销量约为1.72 万台，同比下降21%，其中国内市场销售1.17 万台，同比下降38%；出口约为5500 台，增速92%左右。考虑到下半年专项债加速发行、房地产新开工好转以及矿山复工对大挖需求的利好，我们认为下半年行业销售情况有望出现回升趋势，预计全年挖掘机有望实现10%以上增长。在此预期下，建议重点关注行业内优质龙头企业，如工程机械龙头三一重工（600031）、建设机械（600984），以及核心零部件生产商恒立液压（601100）。

???　　工业机器人方面，8 月制造业PMI 为50.1%，较上月继续回落0.3 个百分点，但PMI 指数连续18 个月处于荣枯线以上，行业景气度仍较高。2021 年1-7月我国工业机器人累计产量为16.07 万套，同比增长67.03%。我们认为，目前我国正处于制造业产能由低端向高端转型的重要阶段，随着我国人口红利逐渐消退以及工业机器人价格不断下探，二者价格剪刀差已经明显缩小，机器换人将成为未来制造业转型的重要趋势，在此过程中建议关注国产减速器龙头绿的谐波（688017）、系统集成领域龙头拓斯达（300607）。

???　　风险提示：疫情全球蔓延风险；宏观经济增速低于预期；原材料价格波动风险；全球贸易摩擦风险。,知足吧你，我们还等援军呢，不急，耗吧！ ,山顶你不怕？ ,我猜你洗到26.3也就差不多了！！ ,恭喜跟我操作的股友。吃大肉[大笑] ,跟我操作的股友买入新乡化纤。保你吃肉 ,收市之前的3分钟，是主力资金的做盘时间，可以控制第二天的涨跌幅度,你初入股市没有足够的经验，还不懂得如何操作，当然就很容易造成操作上的频频失误，也不能说书籍上面说的没有一点道理，只不过书是死的，股市是活动的，行情每一分每一秒都在不断地刷新，你等于是在用一个，固定的函数套用在两千多只时时刻刻变化多端的股票上面，肯定有很大的误差，照样操作有时会做对，有时也会做错，炒股是技术也是艺术还得靠自己慢慢总结，总结的经验越多离盈利的目标就越近了。,The design of spatial data types and structures should be based on an understanding of the properties of spatial
data in order to accommodate the design process as close as possible to the nature of spatial phenomena in the
physical world. Most data manipulated by GIS are spatial data. Spatial data[8] consist of spatial objects made up of
points, lines, surfaces, solids, and even data of higher dimension which include time. Examples of spatial data
include cities, rivers, roads, counties, states, crop coverage, mountain ranges, etc. Often it is also desirable to attach
non-spatial attribute information[9]. Examples of spatial properties include the extent of a given river, or the
boundary of a given county, elevation heights, city names, etc. Spatial databases facilitate the storage and efficient
processing of spatial and non-spatial information ideally without favoring one over the other. Such databases are
found increasingly usage in environmental monitoring, space, urban planning, resource management, and etc.
Spatial data has two models[8]: raster model and vector model.
The raster data model divides our terrain into cells of equal and regular size and shape. Then, the value of any
cell for a particular attribute is the value of the attribute in that cell. This division of the terrain into regular cells is
called “regular tessellation”. The cells can be of any shape as long as all of them are of the same shape. Thus, we
could have a grid of triangular, hexagonal, or square cells. For our particular example, suppose we are assigned to
store data concerning the elevation and temperature at different part of a given terrain or geographical region, which
shape we choose would depend on how the attributes, i.e. elevation and temperature, vary over the terrain. If for
some reason we know that temperature seems to be more or less constant over a hexagonal region, we could choose
a hexagonal shape as our cell shape.,金川公司地股票，强力推荐,600192禁书目录