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新西兰央行上调基准利率至5.50%且预期此为峰值新西兰元兑美元下跌1%

议后的一份声明中表示：“由于最近的恶劣天气事件，北岛重要地区面临的修缮和重建将支持经济活动，尤其是建筑行业。”“预计更广泛的政府支出将在通货膨胀调整后下降。委员会相信，随着利率在一段时间内保持在限制性水平，消费者价格通货膨胀将回到每年1％-3％的目标范围内，同时支持最大限度的可持续就业。” 　　新西兰央行预计现金利率峰值在5.5％，料从2024年第三季度开始降息。新西兰元兑美元下跌1％。

金融界2023-05-25

阿尔伯塔省野火肆虐影响焦油砂产出，5月加拿大经济增长数据或出现下滑

Tucker说，过去一个月反常的温暖天气无疑导致了“严重”火灾活动的开始时间比正常情况要早。 “我们没有看到4月底和5月初那种炎热、干燥的天气。”

绿山墙的安妮2023-05-25

每日钢市：期螺创下年内新低，钢价弱势下行

绪，然而从终端需求方面来看，南方的多雨天气，钢材需求表现依旧疲软，叠加传统淡季的影响，后期不排除钢厂继续向成本端焦炭转移压力、降低原料价格的可能，因此短期来看焦炭价格或将继续偏弱运行。四、钢材市场价格预测首先，由于欧美制造业持续萎缩，国内经济弱复苏，宏观面信心不足。其次，5月中旬重点钢企产量波动不大，高库存压力有所缓解，但钢厂低效益态势延续，对原燃料价格仍有打压意愿。再次，Mysteel调研237家贸易商，5月22日-23日建筑钢材成交量分别为13.3万吨、14.0万吨，处于春节后以来较低水平。BDI指数周二跌至1348点，为3月8日以来最低水平，也反映全球大宗商品需求疲弱。综合来看，由于市场信心不足，需求偏弱运行，且预期成本仍有下移空间，钢厂及贸易商继续积极去库回笼资金，短期钢价或延续弱势运行。

我的钢铁网2023-05-24

zkML：zk+机器学习新兴项目和基础设施

理以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明，以无需信任的方式解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。 · ML参数化的DeFi应用。DeFi有很多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。今天的借贷协议主要信任由组织运行的链下模型来进行抵押品事宜、LTV、清算门槛等相关决策，但社区训练的开源模型可能是更好的替代方案，这类模型可以由任何人运行和验证。 · 自动交易策略。展示财务模型策略的回报状况的一种常见方法是，MP向投资者提供各种回测。然而，在执行交易时，是没有办法验证策略是否遵循了模型的——投资者必须相信策略确实遵循了模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在进行特定位置部署时提供财务模型推理证明。这对于DeFi管理的金库来说特别有用。（2）安全性 · 智能合约的欺诈监控。ML模型可以用来检测潜在的恶意行为并暂停合约，而不依靠缓慢的人工治理或中心化主体来控制是否暂停合约。（3）传统ML · Kaggle的去中心化、无需信任的实现。可以创建这样一个协议或市场，允许MC或其他相关方在MP不披露模型权重的情况下验证模型的准确性。这对于模型销售、模型准确性竞争等会很有用。 · 生成式AI的去中心化prompt（提示）市场。生成式AI的prompt创建已经演变成一种复杂的工艺，最好的prompt输出通常包含许多modifier修饰符。外部各方可能愿意从创建者那里购买这些复杂的prompt。zkML可以在这里发挥两方面作用：1）验证prompt输出，以向潜在购买者确保prompt确实创建了所需的图像；2）允许prompt所有者在prompt被购买后仍然保有prompt的所有权，对购买者匿名的同时仍然为他们生成经过验证的图像。（5）身份验证 · 用保护隐私的生物识别身份验证取代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验最大的摩擦之一。通过面部识别或其他独特因素提取私钥是zkML的一种可能的解决方案。 · 公平的空投和贡献者奖励。ML模型可用于创建详细的用户角色，以根据多种因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这种功能会特别强大。在这种情况下，有种可能性是让用户运行一个开源模型来评估他们在应用程序中的参与度，以及更高层的生态参与度（比如治理论坛帖子），以推断他们的分配额度。然后，他们向合约提供此证明以接收代币分配。（6）Web3社交 · web3社交媒体过滤功能。web3社交应用程序的去中心化性质将导致更多的垃圾邮件和恶意内容。理想情况下，社交媒体平台可以使用社区同意的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。 · 广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望对广告商保密我的偏好和兴趣。我可以选择根据我的喜好在本地运行一个模型，该模型向媒体应用程序提供信息，然后展示我想要的内容。在这种情况下，广告商可能愿意为终端用户付费，但这些模型可能远没有当前的目标广告模型那么复杂。（7）创作者经济/游戏 · 游戏内经济再平衡。ML模型可用于动态调整代币的发行、供应、销毁、投票阈值等。一种可能的模式是，如果达到一定的再平衡阈值，并且推理证明得到验证，那么合约就可能受激励以重新平衡游戏内经济。 · 新型链上游戏。可以创建人类对抗AI的合作游戏和其他创新的链上游戏，此时无需信任的AI模型充当非玩家（NPC）角色。NPC采取的每一个行动都会被发布到链上，并带有一个证明，任何人都可以验证该证明以确定运行模型的正确性。在Modulus Labs的Leela vs. the World案例中，验证者希望确保正在下棋的是1900 ELO AI，而非棋手Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，这是一款Super Smash Brothers风格的AI战斗游戏。高风险竞争环境中的玩家希望确保他们训练的模型不受干扰或者不会出现作弊行为。 4、新兴项目和基础设施 zkML的生态系统可以大致分为四大类： · Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）：将模型从现有格式（例如Pytorch、ONNX等）编译成可验证计算电路的基础设施。 · 通用证明系统：用来验证任意计算轨迹的证明系统。 · 特定zkML证明系统：专门用于验证ML模型的计算轨迹的证明系统。 · 应用程序：处理独特zkML用例的项目。（1）Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）在研究zkML生态系统时，大多数注意力都集中在模型到证明编译器上。通常，这些编译器会将使用Pytorch、Tensorflow或类似语言编写的高级ML模型转换为ZK电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中对深度学习模型进行推理。使用EZKL，你可以在Pytorch或TensorFlow中定义计算图，将其导出为ONNX文件，一些样本输入包含在JSON文件中，并将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。随着最新的性能改进，EZKL现在可以在大约6秒内占用1.1GB RAM证明一个MNIST大小的模型。到目前为止，EZKL已经有一些重要的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathy So的circomlib-ml库包含Circom的各种ML电路模板。电路包含一些最常见的ML功能。同样由Cathie开发的Keras2circom是一个python工具，它使用底层circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA为zkML开发了两个框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为纯整数形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言的工具。LinearA计划支持Circom和Solidity，前者使用域算法，后者使用有符号和无符号整数算法。 Daniel Kang的zkml是一个用于在ZK-SNARKs中构建ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够证明一个使用大约5GB内存运行约16秒的MNIST电路。更通用的模型到证明编译器还有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证使用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与本文提到的其他一些模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍然适用于像zkML这样的复杂计算。当与证明市场相结合时，该功能将格外强大。 Risc Zero面向RISC-V开原指令集构建了一个通用的zkVM，因此支持现有的成熟语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这将支持主机和客户端zkVM代码之间的无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但使用了ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，可以使用Risc Zero来验证ML模型的计算轨迹。（2）通用证明系统证明系统的改进是zkML实现的主要推动力，特别是custom gates（自定义门）和lookup tables（查找表）的引入。这主要是由于ML对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）引入的，这些函数应用于神经网络内线性变换的输出。由于受数学运算门的限制，在ZK电路中这些非线性实现是有难度的。Bitwise decomposition（逐位分解）和lookup tables（查找表）可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在ZK中计算效率更高。由于这个原因，Plonkish证明系统往往是zkML最流行的后端。Halo2和Plonky2的table-style（表式）算法方案可以通过lookup参数很好地处理神经网络非线性。此外，Halo2有一个充满活力的开发者工具生态系统，再加上它非常灵活，使其成为包括EZKL在内的很多项目名副其实的后端支柱。其他证明系统也有自己的优点。基于R1CS的证明系统包括用于小型证明的Groth16和处理超大电路和线性时间证明器的Gemini。如Winterfell证明者/验证者库这样的基于STARK的系统也非常有用，特别是当通过Giza的工具实现时，Giza工具将Cairo程序的轨迹作为输入值，并使用Winterfell生成STARK证明来证明输出值的正确性。（3）特定zkML证明系统在有效的证明系统设计方面已经取得了一些进展，这些系统可以处理复杂的、电路不友好的高级ML模型操作。Modulus Labs的基准报告证明，像zkCNN这样基于GKR证明系统的系统，或者像Zator这样使用复合技术的系统，通常比通用的同类系统性能更高。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络（convolutional neural networks）正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶（Fourier）变换和卷积，其线性证明时间比渐近计算结果更快。交互式证明引入了若干改进和通则，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。zkCNN特别有趣，因为Modulus Labs的基准报告发现，zkCNN在证明生成速度和RAM消耗方面都优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARKs来验证深度神经网络的项目。目前验证深层模型的约束条件是将整个计算轨迹拟合到单个电路中。Zator提出使用递归SNARKs一次验证一层，可以渐进增量验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例缩减到一个实例中，这个实例可以通过单个步骤进行验证。通过这种方法，Zator能够snark一个具有512层的网络，这与当今大多数生产式AI模型一样深。对于主流用例来说，Zator的证明生成和验证时间仍然太长，但是其复合技术还是很有趣的。（4）应用程序鉴于zkML仍处于早期阶段，它将大部分重心都放在了上述基础设施方面。然而，目前有一些项目正在进行应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，致力于应用范例和相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在应用zkML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。Worldcoin正在使用定制硬件来处理高分辨率虹膜扫描，这些扫描被插入到他们的Semaphore实现中。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理。 Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于表示机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。虽然Giza也可以属于模型到证明的编译器类别，但它们定位为ML模型市场是当今更有趣的应用之一。 Gensyn是一个去中心化硬件供应网络，用于训练ML模型。具体来说，他们正在设计一个基于梯度下降算法的概率审计系统，并使用模型检查点使去中心化的GPU网络能够为大规模模型训练提供服务。虽然他们的zkML应用明显特定于自身用例——他们希望确保当节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型的更新是诚实的——但却展示了ZK和ML结合的强大功能。 ZKaptcha专注于web3的bot问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务。它们目前的实现是让终端用户通过完成captcha来生成人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，它们主要只依赖于ZK，但计划在未来实现zkML，类似于现有的web2 captcha服务，分析鼠标移动等行为，以确定用户是否是人类。 zkML市场仍处于相当早期的阶段，但很多应用程序已经进行了黑客马拉松级别的试验。这些项目包括AI Coliseum（一个使用ZK证明来验证机器学习输出的链上AI竞赛）、Hunter z Hunter（一个使用EZKL库来验证带有halo2电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏），以及zk Section 9（它将AI图像生成模型转换为用于铸造和验证AI艺术的电路）。 5、zkML面临的挑战虽然zkML正在以光速进行改进和优化，但该领域仍然存在一些核心挑战。这些挑战涉及到技术和实践方面，具体如下： · 高精度的量化 · 电路的大小（特别是多层网络） · 矩阵乘法的有效证明 · 对抗攻击量化是将大多数ML模型用来表示模型参数和激活函数的浮点数表示为定点数的过程，这在处理ZK电路的域算法时是必不可少的。量化对机器学习模型精度的影响取决于所使用的精度水平。通常，使用较低的精度（即更少的bits）会导致准确性降低，因为它会应用四舍五入和近似误差。然而，有几种技术可以用来最小化量化对准确性的影响，例如在量化之后微调模型，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一个黑客马拉松项目Zero Gravity已表明，为边缘设备开发的替代神经网络架构（如无权重神经网络）可用于避免电路量化的问题。除了量化，硬件是另一个关键挑战。一旦机器学习模型通过电路进行了正确表示，由于ZK的简洁性，验证其推论的证明既便宜又快速。这里的挑战不在于验证者，而是在于证明者，因为随着模型越来越大，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算法电路的基于GKR的系统）或复合技术（例如wrapping Plonky2，它有高效的证明时间，但在较大模型的有效证明大小方面表现很差，使用Groth16，它不会随着模型的复杂性加大而增加证明大小）更适合处理这些问题，但是管理权衡是构建zkML项目的核心挑战。在对抗方面，还有工作要做。首先，如果一个无需信任的协议或DAO选择实现一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如，训练一个模型在看到一个可用于操纵后续推理的输入时表现出特定的行为方式）。联邦学习（federated learning）技术和训练阶段zkML可能是最小化这种攻击面的一种方法。另一个核心挑战是，当一个模型属于隐私保护模型时，存在模型窃取攻击的风险。虽然模型的权重可以被混淆，但理论上仍可以在有足够的输入-输出对的情况下对权重进行反向工程。虽然这种风险主要针对小型模型，但风险就是风险。 6、扩展智能合约尽管优化这些模型以符合ZK运行条件还存在着这样那样的挑战，但优化改进正在以指数级的速度进行，有人预计，假设在进一步的硬件加速条件下，我们将很快扩展更广泛的机器学习领域。zkML已经从2021年0xPARC的zk-MNIST演示（展示了如何在可验证的电路中执行小型MNIST图像分类模型），发展到Daniel Kang在不到一年后对ImageNet-scale模型做了同样的验证。2022年4月，ImageNet-scale模型的准确率从79%进一步提高到92%，尽管目前的验证时间较慢，但像GPT-2这样大的网络在短期内是可行的。我们认为zkML是一个丰富且不断发展的生态系统，它希望扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、适应性更强、更加智能。虽然zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出光明前景。随着技术的发展和成熟，我们有望看到出现更多链上zkML的创新用例。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

期货收评：国内商品期货多数收跌花生跌超5%、铁矿石跌超4%

体市场的供需压力依然较大。随着高温多雨天气的到来，市场将逐步进入需求淡季。在未来6、7、8月份需求淡季钢材需求会进一步下降，这样在钢厂产量仍然较高的情况下供应压力仍然较大。　　展望后市，多机构继续看空黑色系价格。国信期货表示，黑色终端需求继续走弱，建材高频成交难有起色，钢材价格弱势，钢材产量延续下滑，铁矿石需求见顶回落，负反馈驱动主导盘面。短期铁水产量上行，但或难持续，操作上逢高做空为主。　　天风期货也看空铁矿价格。供应端南非发运大幅下滑后逐渐修复，FMG发运再回强势，整体无大的影响。需求端铁水仍在高位，整体下滑较为曲折，而盈利率亦出现拐头。库存端港口上周累库，整体看仍在去库趋势中；钢厂主动去库下厂内库存继续下滑，后期或仍有下降空间。整体来看，钢厂减产这一矛盾仍未解决，我们周度级别观点转向震荡偏多，而月度级别主要矛盾仍未解决下，仍维持偏空的观点。　　花生压榨厂散油榨利持续亏损，压榨厂对于油料花生的需求较为低迷，叠加大宗油脂油料价格近期大幅回落，花生期价近期偏弱运行。但由于结转库存预计偏低以及新季春花生种植面积同比下滑35％，因此夏花生上市前花生现货供给或仍偏紧，10合约价格进一步回落空间有限，下方支撑关注10000元/吨整数关口，10合约短期以震荡思路对待。夏花生种植面积预增，有同比增产预期，远月合约走势偏空，10/01延续正套思路。　　本周，有色金属表现弱势，沪锌持续下挫，今日跌超3％，价格创出近两年新低。自今年2月份以来，沪锌连续下挫，累计跌幅近20％。　　对于锌价下挫，主要有两方面原因：一是宏观经济数据回落，施压有色金属。4月份，中国制造业采购经理指数（PMI）为49.2％，比上月下降2.7个百分点。其次基本面偏弱。当前原料供应略显充裕，加工费高位，新订单，生产等增速出现明显回落。　　展望后市，广发期货分析称，5月锌精矿加工费4800元/吨，加工费边际下滑，但仍处于高位，冶炼利润尚可，当前虽利润下冶炼厂无明显减产，同时检修影响量不及预期，4月SMM中国精炼锌产量为54万吨，同比增加8.97％，超预期。预计5月产量环比新增约2万吨。锌价延续弱势格局。　　中信建投期货表示，锌主力合约跌破20000整数关口，创两年以来新低，基本面上，海外衰退逻辑延续，国内南方限电影响减少，叠加进口矿进口窗口打开，长期供应压力依然较大，需求方面，下游需求表现疲软，刚才表观消费持续回落，锌锭短期内存在累库预期。

金融界2023-05-24

康斯特：压力检测产品占公司检测产品业务的76%

感器推算气流方向，如果精度稍微低一点对天气预报的准确度影响就较大，目前气象行业应用主要都是进口产品。航空领域，民航客机本身有大量的管道，包括液压传动、辅助动力装置、空调系统以及大量的地面测试都需要压力传感器。油气管道领域，高精度压力传感器是用于过程监控，尤其是部分会用于管道和容器的安全监测。还有用于贸易结算过程的流量计，里面主要用的就是差压传感器，精度越高越好，从国家管网到每个城市，再到每个企业，在这个过程因为涉及到结算都需要高精度来减少误差。（8）请问在给压力传感器进行定义时，如何对高精度和普通精度划分层级？答：传统的定义很简单，就是1%F.S以上都可以称为高精度压力传感器，但最近这十几年及当前的发展趋势，行业默认0.1%F.S叫高精度，0.1%-0.01%F.S称为超高精度。公司实施的传感器项目将0.05%F.S-0.01%F.S这个级别称为高精度，实际上0.05%F.S和0.01%F.S的级别差距是很大的，在市场容量上是数量级的提升。因此，在我们自己的体系定义中，0.05%F.S级别都算是中低端产品，0.01%F.S级别才算是高精度。如果把精度再从0.05%F.S放大到0.1%F.S，市场容量又是一次数量级的增长。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-24

IMF上调英国经济增长预测，但警告利率可能需要进一步上升

事实证明这并不正确，因为全球其他地区的天气事件影响了糖等作物。他表示，食品生产商可能也锁定了高于英国央行预期的成本，而英国央行本应注意到这一点。英国财政部长亨特周二表示，在应对通胀和改善英国增长前景方面“工作尚未完成”。他强调，高通胀和高能源成本是英国和国际社会要面临的挑战。亨特在IMF的新闻发布会上说：“我们每天都在努力发展我们的经济，并实现这个和其他政府优先事项，IMF说我们正在这样做。” IMF在其报告中表示，英国很好地经受住了近期全球银行业的压力，暗指瑞士信贷最近的倒闭和美国银行业的动荡。 IMF的报告将英国持续的金融稳定描述为“全球公共产品”，并建议伦敦进行循证改革，以解决大流行后劳动力闲置率上升、商业投资监管不确定性以及加速该国绿色转型的问题。与该机构4月份的《世界经济展望》相比，周二的报告为英国提供了更积极的发展。上个月的预测表明，英国经济增长将在2023年萎缩0.3%，成为G20集团中表现最差的国家。最新发布的数据表明，英国今年的增长率现在将达到0.4%，比之前的预测高0.7个百分点。 IMF认为，英国GDP可能在2024年增长1%，然后在2025年和2026年增长2%左右。虽然有些悲观，但最近的报告比IMF去年9月份的声明更为温和。

Peng2023-05-23

万物皆周期！六年一次的白糖周期爆发！白糖主力合约创出六年多新高，供需缺口超过500万吨

西等主产区陆续收榨。由于广西前期受不利天气影响，甘蔗单产降幅高于预期，22/23榨季国内糖产量延续下滑趋势。　　据农业农村部预测，22/23榨季全国食糖产量约933万吨，同比下降2.4%，其中广西白糖产量约530万吨，同比减少约80万吨。考虑国内白糖需求量约1450-1500万吨，简单估算供需缺口超过500万吨。　　短时间增产对白糖来说并不现实，由于国内糖料作物种植面积增长有限，国内糖料作物产量也增长缓慢且有限，我国食糖产量整体保持平稳，年产量在1000万吨左右。目前国内食糖消费量每年在1500万吨左右，缺口部分通过进口糖补充。　　但是，国际市场供需情况也不容乐观。　　据消费日报报道，联合国粮食及农业组织（粮农组织）发布的报告显示，4月国际食品价格指数出现1年以来的首次回升，食糖、肉类及大米的世界报价上涨。粮农组织食糖价格指数4月环比上涨17.6%，创2011年10月以来的新高。　　白糖全球主要生产国和地区包括巴西、印度、欧盟、泰国、中国、美国、墨西哥、俄罗斯、巴基斯坦和澳大利亚等，其中前十位食糖产量约占全球总产量的76%；前四大出口国分别是巴西、泰国、澳大利亚和印度，整体贸易量占全球比重超过67%。　　但是作为全球主要产糖国之一，印度正面临甘蔗产量下降危机，加上政府实施的出口限制，世界各地的糖价可能会进一步飙升。　　A股市场闻风而动　　A股市场也是闻风而动，5月22日，两大白糖龙头股中粮糖业、南宁糖业双双涨停。5月23日，南宁糖业继续大涨，收盘大涨超4%。截至目前，今年以来，中粮糖业累计上涨幅度超过30%，南宁糖业年内涨幅超过40%。　　至于白糖主力合约是否会重蹈覆辙，还是继续挑战极限，市场将会给出答案。

金融界2023-05-23

Ultima Markets：【市场热点】开年不利的新西兰 5月或将更激进地加息

增加支出，以支持由高生活成本和最近恶劣天气给经济所带来的影响。2023财年预算赤字的最新估计为76亿纽元，比去年12月的预测高得多。 Ultima Markets投研组分析师Elon认为，额外增加的预算赤字意味着物价水平潜在的上涨以及未来经济发生衰退的可能性直线下降，这一定程度上增加了5月份加息50基点的风险。 (澳元兑纽元日线图，来自Ultima Markets MT4) 虽然同在大洋洲，但是澳大利亚与新西兰的货币政策在近期开始出现差异。尤其是若明天新西兰联储选择更激进的50基点利率水平，澳元兑纽元或将进一步下行，下行通道的下沿将是下降的潜在目标位。免责声明本文所含评论、新闻、研究、分析、价格及其他资料只能视作一般市场资讯，仅为协助读者了解市场形势而提供，并不构成投资建议。Ultima Markets已采取合理措施确保资料的准确性，但不能保证资料的精确度，及可随时更改而毋须作出通知。Ultima Markets不会为直接或间接使用或依赖此等资料而可能引致的任何亏损或损失（包括但不限于任何盈利的损失）负责。

Ultima_Markets2023-05-23

商品期货收盘跌多涨少，尿素跌超4%，玻璃、沪锌、沪锡跌超3%

产不及预期导致全球供应缩紧，而巴西由于天气多雨阻碍收割压榨，叠加港口排队船只增加，短期贸易流依旧偏紧，支撑海外糖价高位运行。国内方面，我国糖产量减产超预期，4月国内产销数据持续走好、进口利润依旧严重倒挂，多头士气较足，产区现货报价多在7000之上，带动郑糖偏强走势。随着夏季消费旺季到来，白糖需求将逐步增加，短期郑糖仍有较强上行动力。　　产量预测提高大豆、小麦、玉米期货价格下挫　　欧盟作物监测部门提高了对今年欧盟软小麦和油菜籽产量的预测，降低了对大麦的预期，理由是欧盟大部分地区雨水充沛，而伊比利亚半岛的干旱程度加深。美国农业部的每周作物进展报告将31%的美国冬小麦作物的状况评为良好至优秀，比一周前提高了2个百分点，高于分析师的预期。　　油价因汽油需求上升、供应趋紧的前景而上涨　　油价在周二连续第二天攀升，因投资者预计汽油需求的季节性上升和欧佩克+产油国减产将导致市场趋紧，不过对美国债务违约风险的担忧限制了涨幅。日产证券旗下子公司NS Trading总裁表示，受助于下周开始美国汽油需求的季节性增长、欧佩克+本月起的减产以及美国计划购买石油以补充战略石油储备(SPR)等因素，油价正在巩固其底部。但对美国债务上限谈判和美国可能进一步加息的担忧限制了涨势。美国债务违约可能会引发金融市场混乱和利率飙升，从而影响美国国内和全球的燃料需求增长。　　世界银行报告：全球大宗商品价格将呈现下行趋势　　根据世界银行近日发布的《大宗商品市场展望》报告，全球大宗商品价格将呈现出下行趋势，预计会以新冠疫情暴发以来最快的速度下跌。整体而言，2023年大宗商品的价格预计比去年下降21%。能源价格方面，今年预计将下降26%。不过，尽管今年的粮食价格预计将下降8%，但仍将处于1975年以来的第二高位。以实际价值计算，现在是过去50年中粮食价格最高的时期之一。尽管预计各类大宗商品价格今年会下降，但仍将高于2015-2019年的平均水平。

金融界2023-05-23

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