观察！煤炭股回调压力加大 甘肃能化跌幅超5%

煤炭股回调压力加大 甘肃能化跌幅超5%

北京 - 6月13日，A股煤炭板块震荡走低，多数个股下跌。截至当日收盘，煤炭股指数跌幅0.82%，板块内有13只个股跌幅超2%，其中甘肃能化跌幅最大，达5.29%。

市场分析人士认为，煤炭股回调主要有以下几个原因：

• **近期国内煤炭价格有所回落。**据国家发改委监测，6月10日，全国动力煤平均价格为每吨1073元，环比下降0.6%。
• **市场对煤炭供需形势的担忧加剧。**有分析人士认为，随着夏季的到来，煤炭需求将有所回落，加上近期进口煤炭到货量增加，煤炭供需格局可能发生变化。
• **资金面有所收紧。**近期，央行加大了公开市场操作力度，回笼资金。这导致市场资金面有所收紧，也对煤炭股价格造成了一定压力。

**展望后市，分析人士认为，煤炭股仍有一定的投资价值。**从长期来看，中国仍处于城镇化、工业化、信息化建设的关键时期，煤炭仍将是重要的能源支撑。此外，随着煤炭行业供给侧改革的深入推进，煤炭企业的盈利能力有望逐步增强。

**不过，投资者也需要注意防范煤炭股短期回调的风险。**短期内，煤炭价格仍可能存在波动，投资者应密切关注市场变化，谨慎投资。

具体来看，甘肃能化此次股价大跌，可能与以下因素有关：

• **公司基本面有所转弱。**2023年，甘肃能化实现归母净利润23.3亿元，同比下降10.2%。公司表示，业绩下降的主要原因是煤炭价格有所回落，以及公司煤炭产量有所下降。
• **公司高管减持。**近期，甘肃能化董事长、总经理等多名高管进行了减持。这在一定程度上也加剧了市场对公司前景的担忧。

**有分析人士认为，甘肃能化股价短期内仍可能承压。**投资者在投资时应谨慎评估公司的基本面和未来发展前景。

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。