今日新闻！煤化工：冲高回落后的市场研判

煤化工：冲高回落后的市场研判

摘要: 煤化工板块近期经历了冲高回落的行情，引发市场关注。本文将从供需格局、政策导向、资金面等方面分析煤化工板块的未来走势，并给出投资建议。

正文:

煤化工板块作为重要的化工原料生产基地，一直备受市场关注。近期，煤化工板块经历了一轮冲高回落的行情，引发投资者担忧。那么，煤化工板块未来将如何演绎？

供需格局：短期扰动长期向好

从供需格局来看，煤化工板块短期内或存一定扰动。一方面，国内部分地区疫情反复，影响下游需求；另一方面，海外经济增速放缓，拖累出口需求。

但从长期来看，煤化工板块供需格局向好趋势依然明确。 主要原因在于:

• 需求端: 国内城镇化、工业化进程不断推进，对化工原料的需求将持续增长。
• 供给端: 随着环保政策趋严，煤化工行业产能扩张受到限制，供给增长将趋缓。

政策导向：支持创新发展

政策方面，国家层面持续出台支持煤化工行业发展的政策措施。 例如:

• 鼓励研发新技术、新产品: 国家层面鼓励煤化工企业加大研发投入，开发高附加值产品，提升产业链水平。
• 支持绿色化发展: 国家层面鼓励煤化工企业采用清洁生产工艺，降低污染排放，实现绿色发展。

资金面：边际收紧但不改长期趋势

资金面方面，近期央行货币政策有所收紧，对煤化工板块有一定压制。但从长期来看，资金面仍将维持合理充裕状态，对煤化工板块形成支撑。

投资建议:

综合考虑供需格局、政策导向、资金面等因素，建议投资者 关注以下细分板块:

• MTO装置: 受下游需求增长带动，MTO装置盈利能力有望维持高位。
• 煤基新材料: 随着科技进步和应用领域的拓展，煤基新材料需求将快速增长。
• 化工新材料: 化工新材料是国家重点发展的新材料领域，具备较高的投资潜力。

此外，投资者还应注意以下风险:

• 国内外经济形势变化: 国内外经济形势变化可能对煤化工行业需求造成影响。
• 原材料价格波动: 原材料价格波动可能影响煤化工企业的盈利能力。
• 环保政策变化: 环保政策变化可能导致煤化工企业生产成本上升。

总而言之，煤化工板块短期内或存扰动，但长期向好趋势依然明确。投资者应关注政策导向和需求增长方向，把握投资机会，规避投资风险。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。