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2015年涨价去库存,主力是人为创造的棚改,人为制造的需求,本质是货币化去库存坐标:徐州下辖市 2016年这一波棚改货币安置,我们家属于老城棚户区,货币补偿置换了一套140多平的房子(还是老城核心区),目前市价130万有的(实际成交价多少不清楚)。这期间干什么都没有房子升值快。
代价是地方政府和居民负债率飙升
疫情后,确切说是人口拐点后,居民主动或被动去杠杆
地方政府债务也到了难以增加的程度
其实看多房产的首要逻辑,地方政府卖地收入构成财政收入重要部分,背景是房地产相关也是财政负债的重要部分
本质这种左口袋倒右口袋的过程,根本就不会给地方政府本身创造收益
房地产并不是地方政府的命根子,而是绞索...
拆迁安置的这波人是幸运的,花很小的代价把老破小置换掉了,也没有什么房贷。
城镇化让城市确实越来越漂亮了,代价就是全民负债。运气好的人拆迁置换不用还房贷,还有早上车的人 房价低相对还好。可以享受城市的各种配套设施(教育 医疗 交通 商业 环境)。
比较惨的就是上车晚的人还有没上车在犹豫该不该上车的人。
李蓓总就是看好保交楼的机会,重仓了玻璃上游纯碱,被空头怼到割肉了,中国的房地产肯定是畸形的,长达十几年的乱象,想产能出清哪里有那么容易,哪个城市不是一大堆烂尾楼,这些烂尾楼的交付都很困难,交付后又是一大堆二手库存等着套现,房住不炒的背后就是大部分需求都是炒房啊,乱世需用重典,不杀几个祭旗的,怎么放水救市,这种超长周期行业股票还是少碰,赌猪肉股都比赌房地产靠谱不要紧,人定胜天,只要想吵到100万一平
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限购都买家不足,放开限购就会泥牛入海毫无作用,反而让有资格而犹豫的人更不着急出手。限购就是最后的遮羞布,试想一下如果不限购了还在跌,还是现在这样跌,哪个对信心的打击更大?其实以前限购也没起到控制房价的作用,那放开为什么就会刺激呢,因为大家都被pua了20年
没胆又穷 - 吃饭、睡觉、拉西、工作、生活,人也!
这些人口是能在深圳买房的吗?看见我回复的内容没有,是回复别人说的人口流出问题,我的回复是深圳现在不会人少,而且很多hk人也周末和节假日过来消费,至于人口流出得看年底数据了。至于深圳的房价,公说公有理婆说婆有理,大部分人都形成一致性的观点了我就不说啥了,赌博赌国运啊,我是赌向上的。
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产能出清的前提是需求稳定,现在看来房地产下行刚开始,跟过去20年的镜像房地产的问题在于过去建了太多没有实际需求的房子了,比如在荒郊野外建新城,居民区,当时因为房地产处于上升期大众抱着投资的目的,会买来投资,但根本是不会去住的。这样的房子库存,应该未来十年都不好消化。
但现在存活下来的主流房企也不傻,拿地还是会拿位置有实际居住需求的地。
其实问题的根本在于结构性的供需矛盾。好位置的好房子,还是有需求的。对于大多数人来说,提升居住品质岁不算是刚需,也通常是大家有了一定经济实力后的主要需求之一。
按理出清产能利好龙头,但看看万科这走势……似乎没有尽头(ps.我还有一点没卖出去……惨惨惨。)顺便,楼主可以分享下代码么,感谢*产能出清的前提是需求稳定,现在看来房地产下行刚开始,跟过去20年的镜像
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别瞎想,我说的是教培
良家就是您说的国企,比如万科,华侨城A,保利发展,渣女嘛就是中饱私囊关联交易掏空上市公司的,集中在监管不完善的私营房地产企业金桥才是真王者,只在上海浦东卖房,每年还有20亿租金
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你在同一个二手楼盘查才知道,具体成交价税收你要看买卖方收的是哪方,跌是肯定有跌的,但是没有这么离谱的,你去看楼直接会明了。宁波二手房2022年底相对2021高点跌了20%,现在又跌了一点,因为年初刚买房。。。
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这个还真不好说,反正最近人回流厉害,地铁都是人挤人,房子也挺好出租,比疫情三年还是好租多了,十来年前二手房正是我考虑的,最近是去南山看了几圈房子,真实价格与网上价格是实际偏差的,所以多走走多问问还是了解到深圳影响还是比较小的,毕竟就业岗位多,其它小点的城市应该是比较惨的,100 -5 = 95 ,10-5 = 5的概念
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说一个数据,深圳二手房距离高点,平均跌幅20%,有数据支撑你在同一个二手楼盘查才知道,具体成交价税收你要看买卖方收的是哪方,跌是肯定有跌的,但是没有这么离谱的,你去看楼直接会明了。
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按理出清产能利好龙头,但看看万科这走势……似乎没有尽头(ps.我还有一点没卖出去……惨惨惨。)写的比较原始,可直接在某宽研究环境运行,不需要付费
顺便,楼主可以分享下代码么,感谢*
缩进会被网页去除掉,所以我用@替代四个空格
```python
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
df = get_all_securities(types=['stock'], date=datetime.now())
df1 = get_price(list(df.index),
end_date=datetime.now(),
count=20,
frequency='daily',
ields=['close', 'pre_close', 'high_limit','low_limit', 'paused'],
skip_paused=False,
panel=False)
dfg = df1.groupby('code')
def func(data):
@if data['close'].tolist()[-1]>1:
@@Return
@
@sr = pd.Series()
@sr['close'] = data['close'].tolist()[-1]
@sr['time'] = data['time'].tolist()[-1].strftime('%Y-%m-%d')
@sr['paused'] = data['paused'].tolist()[-1]
@
@i = 0
@for x in data['close'].tolist()[::-1]:
@@if x<1:
@@@i+=1
@@else:
@@@break
@
@sr['连续<1天数'] = i
@
@
@i = 0
@for c, l in np.array(data[['close', 'low_limit']]).tolist()[::-1]:
@@if c==l:
@@@i+=1
@@else:
@@@break
@sr['连续跌停天数'] = i
@
@
@i = 1
@if sr['连续<1天数']>1:
@@if sr['连续<1天数']>=18:
@@@i = 1
@@else:
@@@p = data['close'].tolist()[-1]
@@@for x in range(20-sr['连续<1天数']):
@@@@p = round(p*1.05,2)
@@@@if p>=1:
@@@@@i = 0
@@@@@break
@sr['面退风险'] = i
@
@Return sr
@
df_res = dfg.apply(func)
df_res= df_res.dropna()
dfts = df_res[df_res['paused']==0]
dfts = dfts.reset_index()
dfts = dfts.merge(df.reset_index()[['index', 'display_name']], left_on='code', right_on='index')
dfts = dfts.sort_values(['面退风险', '连续跌停天数', '连续<1天数', 'close', ], ascending=False)
dfts = dfts.reset_index(drop=True)
d = get_industry(security=dfts['code'].tolist(), date=datetime.now())
def func_hy(code):
@try:
@@Return d[code]['sw_l1']['industry_name']
@Except:
@@Return ''
dfts['sw_l1'] = dfts['code'].apply( func_hy )
```
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但凡关注几个中介都不会说深圳没怎么跌了。数据跟21年初比较的,平均25%,跌的最惨的是学区房,前海之类的,腰斩。当然,也有涨的呢,像香蜜湖啊,红树湾啊,恒裕啊什么的,不过这些房子跟普通人有关系吗?这才叫求实精神,很多人只凭自己的感受甚至瞎猜、瞎说...................
所以高转送有啥意义?总股本增加市值又不增加,一遇到行情不好还容易退市,大股东又捞不到好处我记得以前市场经常炒高转送概念,有些公司也就喜欢搞这一套。炒高市值大股东也是能捞到好处的。当时搞高转送,没想到房地产市场变化这么大,搞到要面值退市了
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上个月朋友带去看房,动辄10万左右的均价,吓着了中介带房,搞到我羞愧难当…
买300万的房子是贫民;
买500万的房子刚及格;
买1000万的房子才正常。
这届股民不行,这么大的宝藏,不会找烟蒂,不是真价投!