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对于产业研究体系来说，“驱动+估值”的分析体系已被越来越多的人认可和接受。驱动分析中又包括宏观和产业两个维度，这也逐步成为共识。但分歧在于衡量驱动和估值的方法，宏观的好与坏界定标准是不一样的，估值的界定标准亦是不同的。即使对于产业驱动来说，虽然基本方法就是供需模型（供需平衡表）和库存周期两大类，但每个人对供需缺口的数据处理和理解、库存周期的划分和理解也是千差万别的。就因为如此，多空博弈是一直存在的，这也导致了行情运行的复杂性。而且经历过2016和2017年黑色的巨幅波动以后，越发感觉独立思考能力和分析体系的重要性，越发感觉没有100%胜率的体系，简单的说并不是每一段行情都是可以理解和解释的。 之所以会有这样的感觉是因为传统的供需模型分析和库存周期分析都存在很难解决的问题，导致在趋势判断上容易出现偏差，而绝对估值的难度更大，这使得驱动+估值的体系在实际应用中亦有很大的难度。下文先来看看，传统供需模型和库存周期分析的一些问题。 供需模型的难题？ 供需决定价格方向，这应该是产业研究的信仰。按照常规供需模型来说（图1），需求曲线上移，价格上涨（驱动分析）；如果还能知道供需曲线的形态的话，均衡的价格也是能够确定的（估值）。但在实际运用中，行情的表现确也会阶段性的让人“怀疑”人生， “怀疑”信仰。 图1：常规供需模型 那么产生阶段性“无力感”的问题出现在哪呢？先来看看改变供需弹性（曲线斜率）带来的效果。当改变需求曲线弹性后（平坦化，需求对价格的敏感度下降），可以发现虽然需求曲线提升同样的幅度，均衡价格会出现提高（图2）。对于黑色产业的产品来看，成材在终端下游的成本占比中都不是很高，终端需求对成材价格的变动敏感度是不高的，所以成材的供需曲线也是一般是比较平坦的。而原料中，炼钢单耗系数矿石>煤焦>废钢>铁合金，在原料价格没有出现明显波动前，上述原料的需求曲线应该是铁合金最平坦化，矿石最陡峭。从这个角度来说，铁合金在牛市中更容易表现。和铁合金类似的还有一些耗材或耐火材料，比如石墨电极，石墨电极的单耗是极低的，一般吨钢单耗也就3千克，在叠加钢厂利润高企，这为石墨电极大幅拉涨提供了有利条件。 图2：需求曲线平坦化下的供需模型 调整完需求曲线的弹性，再看看供应曲线弹性调整后的效果，将供应曲线平坦化后（供应对价格的敏感度下降），可以发现同样的需求变动，平坦的供应曲线会使得均衡价格提高（图3）。黑色产业自2016年实施供应改革以来，去产能+环保=供应曲线平坦化，这也会黑色产业价格的上涨推波助澜，但由于供应侧改革主要是作用于国内的产品，而进口依赖最高的铁矿石供应曲线相对就会更为陡峭，这会对矿石的涨幅产生抑制。 图3：供应和需求曲线平坦化下的供需模型 综合起来看，需求曲线的上移和供应曲线的下移都能带来价格上涨，方向的主导权并不是唯一的，所以关于需求主导工业品价格方向的观点要保持谨慎态度。只是对于黑色产业来说，由于常年的产能的过剩，这会导致供应曲线发生的移动可能性较低或幅度较小，价格的运行方向才会更多的受需求曲线的影响。但当黑色产业产能利用率逐步提高，产能过剩态势不在严重的背景下，供应曲线的变动就得给予关注，而不能只关注需求端。 另外，需求曲线和供应曲线的平坦化都能带来价格波动幅度的改变，但在需求曲线依然陡峭的时候，供应曲线平坦化并不能大幅带来价格波动幅度的改变，有些时候还不如需求曲线平坦化带来的幅度大。不过，当需求曲线是平坦的，供应曲线平坦化确实会带来价格波动幅度的大幅变动。所以，对于供应决定价格波动幅度的观点也要保持谨慎的态度，供应决定价格波动幅度的前提是需求曲线的平坦化。从这个角度来说，供应侧改革对于在下游成本占比低的行业效果可能会更好。 从上文可以看出，供需模型的第一个难点是供需曲线弹性的把握，需求曲线相对好说一些，一是因为同一品种的需求曲线倒不会经常发生变动；二是只要对该品种在下游的成本占比有详细了解后，基本上能定性的把握住，但需要注意绝对价格变动对成本占比的影响，比如2万元/吨的电极和20万元/吨的电极，即使单耗很低，绝对价格的超大幅波动也会带来成本占比的明显上升，进而会改变需求曲线的弹性。需求曲线的难点在于量化，尤其是终端比较复杂的行业。 而供应曲线是比较难判断的，产业政策、政策执行力、利润、不同地区企业成本差异、不同类型（国企、民企）企业成本差异、产能数据的不清晰、天气等因素都会对供应弹性产生影响，这需要对产业有很深入的了解才行，这也是为什么要求产业研究员最核心的是要先走进产业，接地气，这都是为了加深产业理解，便于更好的把握供应曲线的弹性。比如今年以来，打击地条钢后，到底影响了多少成材的产量，到目前为止仍没有定论，这就会使得大家对供应弹性的理解产生差异，进而难以进行合理估值。 图4：考虑投机需求的供需模型 随着研究的深入，需求的定义也在转变，现在一般分为真实需求和投机需求，真实需求就是上述传统供需模型的需求曲线。但由于投机需求（囤货需求）的扰动，有的时候需求并不会随着价格上涨而出现下降，而是随着价格上涨而上涨（图4红色部分所示），也就是实际运行中的供需曲线并不是平坦或向下倾斜的。下面看看加入投机需求因素后，需求曲线移动后带来的价格变动。不考虑投机需求，需求曲线上移后，均衡价格将上升至p1；考虑投机需求，需求曲线上移后，均衡价格将上升至p2。从上图可以看出两点，一是p2远大于p1，也就是说如果不考虑投机需求的因素，则容易对价格的上涨幅度产生误判；二是真实需求下的均衡价格是p1，而一旦投机需求消失，价格会快速从p2回落至p1，以达到新的供需均衡。所以，比较强的投机需求对行情的扰动是很大的，这会加大行情的波动，导致大起大落，对行情的快速拉涨和快速下跌都需要保持理性，切记盲目追涨杀跌，有时候行情崩盘的理由很简单就是投机需求的消失。 投机需求的扰动是供需模型的第二个难点，投机需求是很难量化的，也不好把握，这需要监测市场参与主体的囤货意愿的转变，而市场主体囤货意愿又受到宏观预期、需求预期、供应预期、政策预期等的影响。 供需模型的两个难点都不利于驱动的把握，而给出供需曲线的函数（量化）的难度就更大了，进行绝对估值就更难了，所以驱动+估值的体系两个主要部分都面临很大的难题，这几乎决定了100%把握行情是不可能完成的任务。而研究的意义在于尽可能的了解供需弹性，理解投机需求，提高把握行情的胜率。 库存周期的难题？ 库存周期是近几年比较流行的一个分析工具，相比供需模型而言（一共两个阶段：供大于求和供小于求），库存周期划分了四个阶段（图5），如果单从价格运行轨迹的描述来看，库存周期是要好于供需模型，而且库存周期之所以划分主动和被动就是为了区分投机需求对行情的扰动，这一点也是传统供需模型不能体现的。从下图可以看出，如果能够划分库存周期的阶段，至少有三个阶段（被动去库存、被动补库存、主动去库存）的价格运行趋势是比较容易把握的，至于主动补库存阶段，行情能否上涨靠的是有无投机需求，而投机需求的有无，又取决于预期的影响，而预期是容易波动，这也使得主动补库存阶段价格走势容易反复，波动率高。 图5：不同库存周期阶段价格的表现和主导因素 但库存周期第一个难点就是库存周期的划分方法，库存周期的第二个难点是对主动补库存阶段的把握。下面先来看目前常见的划分方法。 方法一：价格和库存的关系 该方法是利用价格和库存在不同库存周期阶段的表现差异，具体差异如下： 表2：不同库存周期价格与库存的表现 需要注意该方法中，这里的库存是总体库存的概念（工业品产成品存货、黑色压延加工成材存货），而不是某一个单一环节库存（螺纹钢社会库存、矿石港口库存、钢厂原料库存等）。另外，单一行业的价格，比如螺纹钢价格的波动是较为剧烈的，价格的趋势延展性不好，这会增加该方法划分和预测库存周期的难度。所以，该方法一般适用于偏宏观的划分，工业企业产成品存货增速和ppi指数是最为常见的组合（图6）。回顾历史，该方法对于划分库存周期是比较清晰的，但难点是可预测性较差，需要借助数据本身趋势的延展性。 图6：方法一划分库存周期 数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 方法二：成材库存和原料库存的关系 该方法是利用成材库存和原料库存在不同库存周期阶段的表现差异，具体差异如下： 表3：不同库存周期阶段成材和原料库存的表现 该方法的优点是划分依据里摆脱了价格，缺点是库存指标预测性较差，特别是落实到单一行业的时候，比如钢铁行业的成材和原料pmi指数的组合（图7），回顾历史看，也大概能粗略的勾画出库存周期的阶段，但期间的毛刺明显增多，站在当前节点去预测未来的困难较大。 图7：方法二划分钢铁行业库存周期 数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 该方法对于本轮整体工业品的库存周期划分来说，效果比单一行业要好很多（图8），而且和方法一可以结合一起来看，按照第一种方法，进入2017年3月后，整体工业品的主动补库存阶段结束，市场进入被动补库存和主动去库存阶段，但价格却没有形成趋势下跌；而从下图看，虽然成材库存出现下降，但原料库存却还保持着缓慢上行的态势，按照第二种方法的界定标准，主动补库存阶段尚没有结束，暂仍不易趋势看跌整体工业品。换句话说，两种方法可以相互验证，如果两种方法不能共振，则需要注意库存周期的阶段是否真正的发生了转变，分歧的界定以第二种方法为准比较好，毕竟第二种划分方法，不涉及价格，而价格的短期波动大，容易产生误判。但这个数据长度有限，历史的验证性尚有待观察。 图8：方法二划分整体工业品库存周期
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 综合来看，这两种方法都能较好的验证历史和解释历史行情，但预测性都比较差，这是现在利用库存周期的一大难点。而另一大难点和供需模型是一致的，库存周期虽然涉及了投机需求，但投机需求的界定标准没有，仍需要解决投机需求的界定问题。另外，虽然利用供需模型进行估值的难度很大，但库存周期根本就没有涉及估值，更不用指望库存周期进行估值了。 库存周期和供需模型如何结合？ 两相比较，如果能解决库存周期阶段的划分难题，库存周期在驱动上的表现要好于供需模型。那能不能借助供需模型，把库存周期划分的难题给解决掉，提高库存周期划分方法的可预测性。（库存周期和供需模型两者都很难解决估值问题，需要寻找其他办法解决估值问题，本文暂不涉及。） 图9：结合供需缺模型划分库存周期
注释：T0-T1被动去库存阶段，T1-T2主动补库存阶段，T2-T3被动补库存阶段，T3-主动去库存阶段 如图9所示，一开始的均衡价格是P0 ，均衡产量为Q0 ，当需求突然扩张时，需求扩大至Q1 ，这时候供需出现了缺口，那么此时均衡价格将上涨，而由于当前需求大于当前的供应量，不足的部分只能靠消化库存来弥补，该阶段库存将下降，价格将上升，也就是库存周期里的被动去库存阶段，这个过程会一直持续到价格上涨到P1（从时间角度衡量就是供应量即期产量得上升到Q1的时候T1）。 价格上涨P1 后，行情将进入主动补库阶段，但能不能继续上涨，就得取决于市场有无乐观预期（被动去库存往主动补库存切换的时候，一般会先出现调整行情，比如2016年4月的黑色和2017年12月的螺纹，这是因为被动补库存阶段行情的特征是短时间内猛烈拉涨，一旦有风吹草动，就会引发获利盘了结，释放风险）。主动补库存初期，因为前期的缺口消耗了库存，会使得库存变得很低，而低库存+乐观预期，容易触发囤货行为，这样的话，虽然这个阶段当前供应将逐步大于当前需求，价格也是易涨难跌，理论上这个阶段要持续到价格上涨至P2（从时间角度衡量就是累计日产水平= Q1的时候T2）。 当价格超过P2的时候，由于前期库存消耗缺口也补充完毕，当前供应量也大于当前需求量，此时将进入库存周期里的被动补库存阶段，该期间由于供应过剩问题凸显，价格将承压下行，该阶段会持续到供应量下降至Q1的时候（T3），此时均衡价格应该会降至P1。随着价格不断回落，供应量将再度回落，但由于库存的高企，即使当期供应小于当前需求时，库存的变现压力，将导致价格还是难以止跌，进而进入库存周期的主动去库存阶段。 图10：库存周期指标量化
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 从上述的理论划分方法中，看似复杂，实际上操作中，可以简单的利用三个指标进行划分（图10），一是即期日产水平，二是累计日产水平（库存周期起点到现在），三是需求水平。需求>即期日产>累计日产=被动去库存；即期日产>需求>累计日产=主动补库存；累计日产>=即期日产>需求=被动补库存；累计日产>需求>即期日产=主动去库存。 对于黑色产业链来说，本轮库存周期之所以会表现的如此的强势，是需求和供应的双重作用。一是需求的刚性比较好，需求仍没有出现快速下行的趋势；二是供应屡遭压制，利润到供应传导不畅，导致累计日产的上升速度太慢。两者的相互作用，使得累计日产迟迟不能超过需求水平，进而无法进入被动补库存和主动去库存阶段，这也是成材没有进入趋势性下跌的主要原因。而且这轮周期里，主动补库存和被动去库存阶段时常有阶段性切换，这主要和阶段性的环保政策有关，导致阶段性即期日产快速下降，这或是本轮价格上涨斜率较大的原因之一。 当然利用供需缺口和库存周期结合的方法的可预测性较强，也是相对的概念，毕竟黑色产业终端需求的评估是相当有难度的，再加上近一两年以来政策冲击较大，供应的把握亦比较有难度，这两点都会压制该方法的预测性。 PS：今年建筑行业的耗钢需求测算出现了问题，又加大了终端需求测算的难度。之前利用水泥相关指标测算建筑行业的耗钢需求是常用方法，并有比较好的效果，但今年房地产新开工数据较好，而基建也没有出现明显的萎缩，按说建筑业需求不应该是负增长（水泥产量是负增长）。这其中的原因，近期也大概对比了一些数据，或能解释部分原因。相较水泥的负增长，水泥熟料的增速是正增长的，且幅度在2%左右。预搅拌的混凝土增速更高，幅度近10%。水泥和水泥熟料的差异是水泥熟料是水泥的原料，而今年以来水泥厂减少了水泥熟料的外卖量，进而转产高标号水泥，这样会导致水泥粉磨站熟料减少，只能减少低标号水泥的生产，而高标好水泥里含的水泥熟料占比高，其他原料少，这能解释为什么水泥熟料增加，而水泥产量下降。另外，相较低标号水泥，同样吨数的高标号水泥可以混出更多的混凝土，但不同标号含有的单位水泥熟料混出的混凝土关系并不是线性的关系，这会导致今年与建筑钢材想配比的水泥相关指标增速应该是介入水泥产量和水泥熟料产量增速之间的水平。而混凝土之所以这么高速增长，除了熟料的增长以外，还和混凝土应用范围扩大、工地环保力度加大（工地混凝土有可能被抑制，不是很确定）有关。 至于如何解决主动补库存阶段的预期界定问题和估值问题，本文就不再累述。 历史是否会重演？ 说了这么多偏理论和偏方法论的内容，下文来看一下上述模型的应用。在进行明年的推演前，先来回顾一下历史，2002年-2012年的11年时间（图11），钢价有明显的三次波动周期（2002.1-2005.11，2005.11-2009.3，2009.3-2012.8）。这三个周期按照库存周期的标准，都是比较强势的库存周期，因为上涨时间段要明显大于下跌阶段。 图11：钢价指数历史走势图
数据来源：一德期货黑色事业部、我的钢铁 从2015.12开始的本轮库存周期，截止到2017.12，上涨阶段已经持续了24个月，按照库存周期的中性时间36个月的算，留给下跌的阶段的时间已不足12个月，本轮周期也具有强周期的特征。但从之前三个强周期来看，周期的后半段都会出现了快速下跌，持续时间短、幅度大、流畅性高。 表4：钢价主要波动周期比较
那么，本轮周期该如何收场，是打破周期规律还是历史重新？下文结合前文的模型，对未来可能造成大跌的因素进行分析。 经过1-5月份短暂的需求平稳运行后，下游各行业增速大部分都开始走弱，2017年终端需求整体呈现高开低走的特征。如果按照现有的需求下行预期（2017年需求增长1%左右，2018年需求萎缩-1.7%左右），即使受到采暖季的影响，累计日产在2018年5月大概会与需求水平交叉（图12），进而有望进入被动补库存阶段，提高历史重演的几率。 图12：库存周期阶段推演情形 一
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 但如果明年的需求能够保持平稳，在供应没有较大增量的前提下，则累计日产与需求水平的交叉时间点就被会被推后，甚至2018年全年依然达不到被动补库存的状态（图13）。 图13：库存周期阶段推演情形 二
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 如果需求平稳，供应增量较大的话，累计日产与需求水平的交叉点也会被推后，大概时间点在2018年的11月（图14）。 图14：库存周期阶段推演情形 三
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 之所以会先列举出三种情形，主要是想说明在供应增量不会爆发式增长的前提下，被动补库存的到来更多需要需求水平下移的配合，也就是说库存周期阶段想较快的完成切换，终端需求水平必须下移。那么2018年终端需求有无萎缩可能呢？ 在当前的内外价差水平和现在的出口情况来看，2018年出口大概会维持在2017年的水平，所以本文主要关注内需增速的变化。而内需主要包括两大部分：建筑业耗钢和制造业耗钢（图15）。2017年这两个行业均有不错表现（建筑业耗钢增速较高和地条钢去除后，调整口径有关），但增速整体上都呈现出高开低走态势（建筑行业1-5月增速呈现逐步走高的态势）。 图15：建筑耗钢和制造业耗钢增速走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 先来看看建筑行业的情况，建筑主要是房地产和基建，这两个部分2018年都有潜在的利空因素，进而导致需求萎缩。基建的不利变量是国资委清查整顿PPP项目可能到来的负面影响，由于该部分的具体评估，暂时无法给出，本文就不在累述。房地产的不利变量是房价增速有可能大幅下滑，房价增速大幅下行的主要因素有四： 一是2017年房价表现较好，会有高基数效应； 二是房地产调整在升级，2017年一二线城市房价增速已经回落，甚至部分城市出现了房价下跌的局面，今年房价表现良好的主要原因是三四线城市的支撑，而随着调控范围扩大，2018年三四城市房价增速大概率会被抑制，进而拖累房价增速； 三是近期房价增速有加速下行趋势，叠加短期先行指标土地溢价率（领先2个月）和居民中长期贷款（领先3个月）延续着下行趋势，房价下行压力仍存。 四是房地产销售当季增速有可能进入负增长区域（图16），这会拖累销售面积增速仍有下行压力，短期仍无见底迹象，而按照以往的规律，销售面积增速大概率会领先于房价增速两期见底，也就是销售面积增速不企稳回升，房价增速就会大概率保持下行趋势。 图16：商品房销售面积和新开工增速季度走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 为什么要关注明年房价增速的变化，因为房价增速对新开工的影响最为直接，一般在预期新开工增速的时候，经常会出现三个指标，房价增速、土地购置增速、商品房待售面积。本文对这三个指标的理解是土地购置+未开发土地=产能，商品房待售面积=库存，房价增速=利润。在没有产业政策限制开工的前提下，利润无疑是影响产量最核心、最关键的指标，房价增速与新开工增速有比较好的相关关系（图17），2017年新开工之所以超预期的好，和房价的良好表现关系密切。产能与产量并没有必然的关系，这中间毕竟还有产能利用率的扰动，而且从数据对比的角度，土地购置面积增速并没有领先新开工面积的特征。低库存利于促进企业开工的积极性，但低库存并不是价格趋势的决定因素，那商品房待售面积也就不是新开工的决定因素。另外，事物都有两面性，库存低是不是也意味着房地产行业去库存的压力缓解，更加强化国家调控和防范风险的决心和定力，如果这样说的话，房地产调控政策2018年放松的可能性几乎没有。当然不能否认的是，低库存+购置热情高，这会抑制新开工的下行幅度。 图17：新开工和房价年度增速走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 虽然今年新开工增速整体是呈现回落态势，但由于下行速度比较缓慢，使得房地产耗钢面积增速（图18）一直没有形成下行趋势，房地产耗钢面积不形成下行趋势，就说明房地产对建材的消耗有比较强的刚性，建筑的绝对消耗尚未形成拐点。但随着后期新开工增速如期加速下行，进入负增长区域，房地产耗钢面积则将出现拐点，建材需求将承受较大下行压力。 图18：房地产耗钢面积及增速
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 制造业的增速预期难度较大，汽车和家电行业还好说，和房地产的关联度较高，房地产周期性走弱的话，汽车和家电也不好独善其身。船舶行业的话，新船价格有所回升，根据领先性来看，船舶行业未来有好转可能，但短期增速仍将维持下行态势，估计明年下半年增速或有回升可能。但机械门类众多，预测难度较大，而机械又是制造业中最主要的耗钢大户，所以制造业的需求预测难度较大。 图19：制造业耗钢增速与出口pmi增速走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 本文暂时没有仍无法给出更好的制造业耗钢预测办法，只能从数据对比的角度给出一些建议，根据数据对比发现，制造业耗钢增速和出口有较好的相关性（图19），这可能和我国作为制造业出口大国有关系。而美国的消费情况又大概领先我国出口pmi增速4-6个月（图20），这可能和美国作为中国最主要的贸易伙伴有关。按照这个数据推演的话，至少2018年上半年制造业耗钢需求增速仍不会太乐观，而根据上述各制造业协会预测，2018年维持平稳运行的概率较大，那么相对确定的是2018年制造业耗钢增速不会维持这么高了，持平或微增长的概率较大。 图20：出口pmi增速与美国消费指标走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 综合来看，明年的需求下行压力主要来自于建筑行业，但经历过2017年房地产结构性行情后，预期能否兑现尚需要观察（需要重点关注保障性安居工程是否有爆发式增加？），时刻保持“大胆假设+小心求证+轻预测重监测”的理念，时刻保持对市场的敬畏。 如果需求未能如期下行，被动补库存阶段不能带来，那是不是意味2018年的行情就无下跌风险了呢？主动补库存阶段价格的特征是反复，主导因素是预期。现在看需求大增概率较小，供应增加但难大增的概率较大，故需求预期和供应预期应该不会有较大的变数，那么宏观预期，特别是货币氛围预期就需要密切关注了。 图21：钢价与m1和m2增速差的关系
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 从m1增速和m2增速差和钢价的关系看（图21），m1增速大于m2增速的时候，钢价大概率是处于上涨状态，从当前的状态看，增速差回到零轴下方尚需要时日，但下行趋势依然保持，2018年会不会有下行至零轴下方的可能？ 而2017年虽然开始了去杠杆，m1和m2增速均有下滑，但钢价并没有收到太大影响，这除和m1和m2增速差下降速度较慢有关外，央行也在有意维持货币中性氛围亦有很大关系，虽然利率有较大幅度的抬升，但和钢价相关的央行量的宽松指标（图22）经过2月-3月短暂的回落后，一直处于相对平稳的态势，这也说明2017年并未有实质性的货币收紧，2018年在去杠杆主基调未变的背景下，央行量的宽松指标会不会再度下行？（本轮量的宽松指标保持比较好的状态时间已有两年多，在2003年到现在期间，也属于比较长的时间） 图22：央行量的宽松指标与钢价走势
数据来源：一德期货黑色事业部、Wind 总结：2018年需求有下行压力，被动补库存阶段有望到来，快速下跌的历史有望重演。但如果需求平稳运行，未能如期下行，则主动补库存阶段有望维持，历史重演的概率较低，但仍需要注意货币氛围出现实质性转向到来的阶段性下跌风险。回到短期来看，随着螺纹库存见底回升，阶段性的被动去库存阶段结束，矛盾已经由螺纹库存什么时候回升转变为成材库存的累积速度。 风险点：需求大增、供应大幅萎缩、货币氛围维持中性偏强 |
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