地产股反弹助沪综指早盘微收升 官媒密集发声监管寒意犹存 | 路透 update:2021-8-5
近期受监管重压而持续颓弱的地产股展开反弹，新能源汽车板块小幅调整，官媒发声打压了风险情绪但未见恐慌。

分析师表示，市场进入了一个较为平静的阶段，前期走高的热门板块有获利会吐的压力，部分投资者选买入低位板块。

沪综指早盘收涨0.09%至3,480.39点，沪深300指数跌0.1%。深圳创业板指数小跌0.3%，上证科创板50成份指数涨0.3%。

“一定程度上就是资金恐高了，然后去规避风险，选择一些低估值的，相对来说安全边际比较高一点的股票，”华鑫证券分析师严凯文表示。

他认为，热门板块想继续形成类似之前的趋势性大涨行情，概率比较小，需要先行整固。

受高管拟增持股票提振，中国房地产龙头企业--保利地产周四早盘大涨8.5%创7月26日以来新高，其它地产股跟涨，沪深300房地产指数早盘一度冲高4%后收高2.9%。

官媒密集发声引发监管忧虑，投资者仍倍感寒意。中国科技部发文援引研究称，部分癌症和饮酒有关，酒类股周四早盘应声下跌，中证白酒指数收低0.6%，行业巨头-贵州茅台跌1.2%。

中国立案调查涉嫌哄抬价格的化肥企业拖累化肥制造商和化工股票下跌，联创股份一度重挫13.5%。新华发文炮轰“增高针”，生长激素龙头--长春高新早盘封死跌停。

在连续的走强后，新能源汽车股票高位调整，中证新能源汽车指数早盘收低1%，比亚迪A股跌2.8%。

2021年第八期中国固定收益市场展望调查显示，原本风平浪静的本土疫情形势突然严峻起来，令本已有所放缓的经济基本面进一步承压，宽松预期亦全面升温。

Referenced from:https://cn.reuters.com/article/china-stock-market-morning-0805-idCNKBS2F60E0?il=0

中国移动发布公告称，公司首次公开发行A股股票的申请材料已获中国证监会受理。同日，中移动亦披露A股IPO招股书，招股书显示，该公司拟公开发行人民币股份数量不超过9.65亿股，即不超过本次发行后公司已发行股份总数的4.50%（行使超额配售选择权之前），超额发售不超过本次发行A股股数（行使超额配售选择权之前）15%的A股股份。中国移动此次IPO拟募资560亿元，保荐机构为中金公司和中信证券。中国移动本次如果回A顺利，加上即将在明日上市的中国电信，三大运营商将齐聚A股。

中国移动本次募集资金投资项目聚焦其主营业务，包括5G精品网络建设项目、云资源新型基础设施建设项目、千兆智家建设项目、智慧中台建设项目、新一代信息技术研发及数智生态建设项目。截至2021年6月末，中国移动已开通基站达528万个，基站总数位居全球第一。其中，4G基站达332万个，占全球4G基站总数约三分之一，全国行政村4G覆盖率超过99%；5G基站达50万个，为全国地市以上城区、部分县城及重点区域提供5G服务。中国移动5G网络总投资额将达983亿元，其中拟投入的募集资金金额为280亿元。

Referenced from:https://www.xkb.com.cn/article_662594

中国移动回A拟募资560亿元 富通信息迎重磅利好-股票频道-和讯网 update:2021-8-19
8月18日晚间，中国移动预回A信息引爆资本市场。据中国移动介绍，其将在“5G精品网络建设项目”、“新一代信息技术研发及数智生态建设项目”等5个项目投资1569亿元人民币，拟投入的募集资金金额为人民币560亿元。

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中国移动：拟公开发行A股股份数量不超过9.64亿股 不超过发行后股份总数的4.5%-股票频道-和讯网 update:2021-8-19
8月18日消息，中国移动预披露A股招股书，公司拟公开发行A股股份数量不超过96481.3万股，不超过本次发行后公司已发行股份总数的4.5%；5G精品网络建设等5个项目预计总投资金额1569亿元，拟投入的募集资金为560亿元。

Referenced from:http://stock.hexun.com/2021-08-18/204183341.html?from=rss

中国移动拟回归A股 募资金额创近10年纪录--经济·科技--人民网 update:2021-8-19
8月18日晚间，中国移动发布公告称，公司首次公开发行A股股票的申请材料已获中国证监会受理。同日，中国移动亦披露A股IPO招股书，公告显示，中国移动拟公开发行不超过9.65亿股A股股份，募集资金将围绕“新基建、新要素、新动能”，推进数智化转型，构建新型数智生态，用于5G精品网络建设、云资源新型基础设施建设、千兆智家建设、智慧中台建设、新一代信息技术研发及数智生态建设等5个项目，总投资共1569亿元，拟投入的募集资金金额为560亿元。
据wind数据显示，中国移动2020年的净利润可以排在所有A股上市公司的第6位，位居A股非金融类上市公司第一位。

中国移动此次IPO拟募集560亿元，若按此计算，这将超过中国电信IPO的542亿元，成为近10年来A股最高IPO募资额。

回顾A股历年新股发行所募集的资金总额，农业银行募资额最高，为685亿元，中国石油、中国神华分别募资668亿元、666亿元，建设银行募资581亿元。中国移动募资金额560亿将超越中国电信，占到A股第五位。

Referenced from:http://finance.people.com.cn/n1/2021/0819/c1004-32199423.html

新股上市首日破发接二连三，投资者惊呼：闭眼打新股，稳赚不赔已不再。我们该如何看待破发现象？

有观点认为，首日破发，说明发行价并不被市场资金所接受。长期以来，我国股市新股发行存在“三高病”：即高发行价、高市盈率、高额超募资金，如今万不可走回头路。

另一种观点认为，首日破发体现了注册制要求下的“市场化定价”原则，打破“打新”稳赚的思维定式，促使新股收益的理性回归。超募是个伪命题。市场化定价下，发行价的多少应该取决于公司价值，而与计划募集多少钱没任何关系。

这两种观点，都有一定的合理性，但都不全面。对于新股破发，需要辩证理性看待。在注册制改革持续深化的背景下，市场定价功能凸显，新股收益趋于理性，“打新”不败神话破灭，会促使新股真正回归价值投资本源，也是统筹一二级市场适度平衡之举。

注册制是新事物，新股如何定价，也在探索中。事实上，证监会出台“询价新规”之前，原本询价制度下机构往往抱团压价，导致“炒新”一时爽之后一地鸡毛。询价新规落地后，IPO发行定价更趋市场化，使新股定价权由原本的买方市场向卖方市场转移，企业募资额不足的现象得到有效缓解，但遇上市场低迷期，叠加投资者预期不好，又会出现新股上市破发现象。

应该说，这些都是注册制下探索相关改革的正常过程。有效的市场定价机制，一定是存在波动率的，要大胆试，允许科创板、创业板的新股上市波动性比主板更大。投资是有风险的，高风险就有可能高收益，这才是市场的基本原则。如果一级市场都是挣大钱，打新股稳赚不赔，就不符合投资基本原则。从全球视野看，美股和港股市场上，新股首日破发占到30%，这是一个正常比例。就像过去机构抱团压价不可持续一样，相信目前新股发行价走高现象也将受市场规律约束。

当然，如果大批量的新股上市首日出现过度上涨或过度下跌，就需要做好调研，完善相关制度设计。对于监管来讲，既要有专业自信，也要及时观察市场，在市场失灵的时候，相机完善相关制度设计。与此同时，还不能干扰市场，须知对市场限制越多，越可能创造更多结构性的套利机会。监管主要职责是保证市场的公正、公平、公开。注册制下，监管不干预发行价格，但必须监管发行程序是否公开公正；监督检查询价程序是否存在操纵价格和影响市场化定价的因素。对新股发行过程中故意哄抬发行价格、虚假陈述或者违规信息披露的各种违规行为“严监管”“零容忍”。

同时，高价发行的公司和承销商也有必要对公众投资者解释原因和理由。中介机构要摒弃轻研究重博弈的定价思维，使收益分配回归对实体企业的研究能力。

对于投资者而言，也应认识到，注册制背景下科创板、创业板的新股发行，出现一股一价、一股一市盈率现象是非常正常的。由于相关企业隶属不同行业，受到的关注度不同，甚至发行时市场情绪不同，新股发行市盈率都会有较大差异。所以，赚取一二级价差不再是无风险收益。与中签率相比，投资者对公司的研究和甄别能力将更加重要。

http://paper.ce.cn/jjrb/html/2021-10/29/content_452660.htm

抓取K线数据

# -*- coding: utf-8 -*-
from os import makedirs
from os.path import join
import json

import requests
from pandas import DataFrame

def download_k(stock_code):
    if stock_code[0] == '6':
        tag = 'sh'
    else:
        tag = 'sz'
    full_code = "%s%s" % (tag, stock_code)

    # 可以自己指定其它时间。其中2019-12-31是起始时间，2020-12-01是结束时间，
    # 300是天数（其实没有用，但是还必须有个数，否则返回数据有问题）
    url = "http://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get?param=%s,day,2019-12-31,2020-12-01,300,qfq" % (full_code)
    html = requests.get(url)
    data = json.loads(html.text)

    # 有一些公司有分红或者拆股，价格会出现前复权（qfq）的标记，所以需要做一个识别
    if 'qfqday' in data['data'][full_code]:
        key = 'qfqday'
    elif 'day' in data['data'][full_code]:
        key = 'day'
    else:
        key = 'day'

    df = DataFrame(data['data'][full_code][key][:][:])
    df = DataFrame(df[[0, 1, 2, 3, 4, 5]])
    df.columns = ['date', 'start', 'end', 'high', 'low', 'volume']

    dir_path = "./csv/%s" % stock_code
    makedirs(dir_path, exist_ok=True)
    file_path = join(dir_path, "%s_%s.csv" % (stock_code, 'kline'))
    df.to_csv(file_path, index=False, encoding="gbk")