进货价格

摘要： 各市(州)发展改革委、市场监管局,贵安新区经济发展局、市场监管局:为切实加强全省新型冠状病毒感染的肺炎防控期间市场价格秩序监管,保护消费者利益,维护社会稳定,根据《中华人民共和国突发事件应对法》《中华人民共和国价格法》《价格违法行为行政处罚实施办法》等法律法规,经省人民政府同意,现对我省新型冠状病毒感染的肺炎防控期间有关哄抬价格违法行为认定的有关问题通知如下:―、构成哄抬价格行为的涨价幅度认定经营者销售口罩、消毒液、药品等与疫情防控相关商品以及与人民群众日常生活密切相关的肉类、蔬菜等生活必需品时,应遵循:(一)库存上述五类商品以2020年1月25日(贵州重大公共卫生事件一级响应启动时间节点)前的商品销售价格为原价,在1月25日(含当日)后销售价格不得超出原价;(二)新进上述五类商品的进货价格变化导致销售价格变化的,商品进销差价率不得超过35%。

摘要： 据江西省鹰潭市农业农村粮食局通报,该市2020年查处一起经营假“碧护”案件。经查,鹰潭市月湖区海清农业技术服务中心门市部2020年2月17日进货假农药滋生牌赤霉•乙•芸苔1件(规格为400袋/件,20克/袋),进货价格600元/件,即进价1.5元/袋。

摘要： 一、2016年12月男装行业景气指数小幅回落2016年12月,中国·常熟男装行业景气指数收于49.36点,较上月下降1.42个百分点,回落至50点临界点以下。随着2016年最后一月的结束,今年的男装销售也基本进入尾声,总体而言男装行业从上半年的疲软到下半年的旺销,经历了大起大落。冬装销售情况与上月的火爆销售相比有所冷清,但仍好于去年同期。

摘要： 一、3月男装市场景气指数持续下滑2017年3月,中国·常熟男装市场景气指数收于47.57点,环比下降1.37个百分点,同比下降0.28个百分点。本月市场人流量较少,整体销售气氛略淡,月初春装补单量开始增多,但由于春装的销售周期较短,月末就已进入清仓处理阶段。夏装则在本月中下旬陆续开始挂样销售,但由于气温仍然偏低,

摘要： 在制定价格政策前，要先确定库存原材料的进货价格。如果是在涨价之前进货，这时候恰恰是坚决涨价的机会。如果公司股东回报率低，要坚决把利润抬起来、而且涨价要有一定的心理强度。

摘要： 一、5月男装市场景气指数小幅下降2016年5月,中国·常熟男装市场景气指数收于47.24点,较上期下降0.5个百分点。本月阴雨天气较多,气温普遍不高,夏装销售平平,大批量补货的采购商较少,多以小零批为主,且退货量较上月有所增加。月末短袖夏装陆续进入清仓处理期,下月商户将对夏装进行大规模降价处理。从下期预测指数来看,市场景气指数收于47.24点,与本期持平,可见男装市场内销疲软,商户对下期市场景气持谨慎态度。

摘要： 一、12月男装市场景气指数下滑 显著2015年12月,中国·常熟男装市场景气指数收于47.71点,较上期下降2.49个百分点。本月市场人流量较上月有所减少,冬装降价幅度增大,销售总量及产品订货量下滑显著,盈利水平增幅减缓,商品库存压力增大,多项指标降于不景气区间,从而带动市场景气指数下行。从下期预测指数来看,市场景气指数收于48.25点,可见商户对下期市场景气回升信心不强。

摘要： 很多微商已经逐渐脱离了商业的本质,微商的层层分销机制,使得他们不再依靠商品盈利,而是通过发展下线和向下压货来赚取利润,导致传销嫌疑,甚至一些传销团伙干脆就转战微商,这是微商乱象之一近日,厦门市场监管局开出了近年来的最大一张罚单。一家无证、伪造产地生产＂四季优美随便果＂的微商,被处以1403.3万元罚款。

摘要： 本发明提供一种基于区块链的人工智能期货价格预测系统和预测方法。所述预测系统包括期货交易服务器、价格预测服务器以及区块链网络；价格预测服务器响应于用户端发送的期望价格，从期货交易服务器获取多个历史结算价，并根据期望价格和多个历史结算价，生成价格走势向量；价格预测服务器以交易的形式将价格走势向量提交给区块链网络；区块链网络基于BP神经网络，对价格走势向量进行处理，得到预测结果YES或NO；如果预测结果为NO，则预示明天的期货结算价将低于用户的期望价格；如果预测结果为YES，则预示明天的期货结算价将达到用户的期望价格；区块链网络将预测结果反馈给价格预测服务器，价格预测服务器再将预测结果转发给用户端。

摘要： 本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统，该方法包括：采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理；选取T天为窗口滑动划分数据集，将得到的数据集作为多特征数据样本；使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征；使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征；使用snowNLP提取新闻情感特征；搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素，基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度。

摘要： 本申请公开了一种基于智能算法的电力现货价格预测方法及装置，涉及能源预测技术领域。该方法包括：获取历史资源兑换数据和影响因素数据；对历史资源兑换数据和影响因素数据进行分析，得到数据影响分析结果；结合数据影响分析结果对历史资源兑换数据进行分析，得到目标能源在预测时间段内的预测出清价格；基于目标收益函数和预测出清价格，确定目标能源在预测时间段内的交易策略。通过对历史资源兑换数据和影响因素数据进行分析，获取预测出清价格，则在已有出清价格的基础上，基于收益目标去确定交易数量和资源兑换数量，使得预测交易策略的准确度较高，提高了能源的利用率，减少了由于准确度较低的交易策略产生的能源浪费。

摘要： 本申请实施例提供了一种电力市场的现货价格预测方法，用于解决电力市场预测的准确性问题。本申请实施例方法包括：获取影响电力市场B类竞价电量的样本数据；将所述样本数据输入初始BP神经网络模型，以对所述初始BP神经网络模型进行训练；对经过训练的所述初始BP神经网络模型进行扰动，并对经过扰动后的所述初始BP神经网络模型进行训练，以获取中间BP神经网络模型；若所述中间BP神经网络模型满足预设条件，确定所述中间BP神经网络模型为目标BP神经网络模型；当所述目标BP神经网络模型为最优BP神经网络模型时，选取所述目标BP神经网络模型进行预测，以输出预测结果。

摘要： 本申请实施例提供了一种期货价格预警方法及装置，该方法获取期货价格数据样本；对期货价格数据样本进行采样处理，得到时间序列样本；采用格拉米角场算法对时间序列样本进行预处理，得到训练集数据样本；将基于高斯分布的随机噪声输入生成模型，得到伪数据样本；将训练集数据样本和伪数据样本输入判别模型，训练生成模型和判别模型；基于训练后的判别模型对期货价格进行预警。通过该方案可有效解决存货融资中货物价格波动大的痛点问题，实现期货价格智能检测，线上动态预警，强化供应链融资中的风险防控能力。

摘要： 本发明公开了一种电力市场现货价格的预警方法及装置，所述方法包括：获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型；根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。采用本发明实施例提高了对于电力市场现货价格的预警精度，保证了电力系统的稳定性。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的人工智能期货价格预测系统，包括：控制终端，是系统的主控端，用于发出控制命令：构建模块，用于构建数据采集通道；输入模块，用于输入系统需要进行期货价格预测的期货产品；预测条件确认模块，用于获取输入模块输入构建模块中经其子模块处理的期货产品对应结果数据，本发明能够对期货产品的当前价格及未来价格进行预测，以此将期货信息的价值最大的使用，为期货市场的期货价格预测带来便利，并通过此种系统的实施，能够一定程度的代替人工对于期货价格的预测工作，减少了人工劳动力输出，也使得期货市场对于具备期货价格预测能力的工作人员需求量有所降低，并同时提升期货价格预测的可信度。

摘要： 本发明提供一种基于区块链的人工智能期货价格预测系统和预测方法。所述预测系统包括期货交易服务器、价格预测服务器以及区块链网络；价格预测服务器响应于用户端发送的期望价格，从期货交易服务器获取多个历史结算价，并根据期望价格和多个历史结算价，生成价格走势向量；价格预测服务器以交易的形式将价格走势向量提交给区块链网络；区块链网络基于BP神经网络，对价格走势向量进行处理，得到预测结果YES或NO；如果预测结果为NO，则预示明天的期货结算价将低于用户的期望价格；如果预测结果为YES，则预示明天的期货结算价将达到用户的期望价格；区块链网络将预测结果反馈给价格预测服务器，价格预测服务器再将预测结果转发给用户端。

摘要： 本公开提供了一种适用于电力现货价格的概率预测方法，属于电力现货市场分析技术领域，这种预测方法在于获取价格对象基于一个预测方法的两个预测序列，根据第一预测序列与其同时段真实序列之间差值的分位数回归分析，计算并输出第二预测序列对应时段的概率预测区间。还提供了一种输出设备，可视化的输出数据，其输出数据包含本公开方法获取的概率预测区间的部分或者全部数据；以及一种存储设备，可读取的存储数据，其存储数据的用于组成展示通过本公开方法获取的概率预测区间的数据。本公开方法及设备能够得到具有较理想置信区间的电力现货价格的预测结果，输出在特定置信水平下的电力现货价格预测区间。

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林预测期货价格趋势的方法，包括以下步骤：获取期货商品历史交易数据；对获取的历史交易数据进行技术指标计算并对这些指标进行特征处理以获得训练数据；构建用于预测的价格走势的随机森林，同时结合获得的训练数据生成随机森林模型；获取当前的数据并计算技术指标，转化为特征后输入给随机森林模型，得出预测的结果；运用了机器学习中的随机森林，来从这大量的历史交易数据中，发现这种潜在的规律，从而预测期货价格趋势。