中粮各上市公司2016年1月25日-1月29日收盘情况
中粮集团旗下各上市公司2016年1月25日-1月29日收盘情况如下:
1月25日 | 1月26日 | 1月27日 | 1月28日 | 1月29日 | |
中粮控股(香港)0606 | 2.13 | 2.02 | 2.03 | 2.04 | 2.08 |
中国食品(香港)0506 | 2.62 | 2.47 | 2.48 | 2.47 | 2.47 |
中粮包装(香港)0906 | 3.84 | 3.73 | 3.75 | 3.81 | 3.93 |
中粮地产000031 | 10.65 | 9.87 | 9.95 | 9.18 | 9.56 |
中粮屯河600737 | 11.36 | 10.46 | 10.54 | 9.71 | 10.17 |
中粮生化000930 | 12.92 | 11.73 | 12.25 | 11.21 | 11.57 |
蒙牛乳业(香港)02319 | 11.08 | 10.66 | 10.60 | 10.74 | 10.74 |
大悦城地产(香港) | 1.01 | 1.00 | 1.00 | 0.98 | 1.01 |
中粮控股(香港)、中粮中国食品(香港)、各上中粮包装(香港)、市公司年蒙牛乳业(香港)、月日-月大悦城地产(香港)单位为港元,日收中粮地产、盘情中粮屯河、中粮中粮生化单位为人民币。各上
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潮牌汇 / 潮流资讯 / Supreme x Nike Air Max Plus TN 联乘鞋款系列即将登场,放眼新设计2020年02月19日浏览:3443 今天情报账右岸乌克兰战役是什么时候发生的?战前有着怎样的准备
右岸乌克兰战役是1943年12月24日—1944年4月17日,在第二次世界大战的苏德战争期间,苏军乌克兰第1、第2、第3、第4方面军和白俄罗斯第2方面军进行的一次战略性进攻战役,是苏军1944年对德军圆明园作为皇家园林,四十景之一的澹泊宁静有多美?
想知道圆明园作为皇家园林,四十景之一的澹泊宁静有多美吗?此景位于后湖水面以北,舍卫城西南。此景雍正5年1727年已建成。这座宫殿的外型是一个汉字的形状:“田”。“田”的意为耕地,农业是封建帝国的命脉,艾劳会战中俄军是怎么突击的?有着哪些战斗目标
在1807年2月,拿破仑一世和第四次反法同盟在东普鲁士境内发动著名的埃劳战役。1806年10月,拿破仑率法军在耶拿战役中击溃普鲁士王国军队主力,在占领柏林后继续向东推进,与援助普鲁士的俄国军队相遇。1maxmara六大经典款(maxmara六大经典款大衣介绍)
maxmara六大经典款(maxmara六大经典款大衣介绍)来源:时尚服装网阅读:6853maxmara是什么品牌?这款版型的大衣真绝了1、MaxMara是一个意大利品牌,始于1951年,创办人Ach丹麦海峡海战的详细经过是怎样的?最后结果如何
1941年5月23日,星期五(前哨战)11点15分,俾斯麦号和欧根亲王号除了防空系统外,其余单位全部进入最高战备状态。18点11分,德国舰队发现敌舰。18点22分,敌舰被证明是冰山,警报解除。(此时能金字塔大战的详细战斗经过?最后结果如何
金字塔大战是指1798年,法国和埃及在开罗发生的一场战斗。7月法国远征军抵达埃及,埃及骑马穆鲁克兵英勇抗法。马穆鲁克兵技术很好,骑术精湛,骁勇善战,但缺少严密的组织;但法兵纪律性强,组织严密,采用了火三国是历史上有名的乱世,但为何战争多为以少胜多?
三国(220年-280年)是中国历史上位于汉朝之后,晋朝之前的一段历史时期。这一个时期,先后出现了曹魏、蜀汉、东吴三个主要政权。那么下面趣历史小编就为大家带来关于三国时期,为什么会出现大量的以少胜多战黄金会跌破关键支撑位吗?避险情绪能否力挽狂澜!
汇通财经APP讯——周五(11月15日)尽管周四从两个月低点反弹,但金价在周五的欧洲早盘中再次承压,交易价格徘徊在2570美元附近。美元的持续走强以及市场对美联储降息步伐放缓的预期,对黄金构成压力。消圆明园作为皇家园林,四十景之一的映水兰香在哪里?
想知道圆明园作为皇家园林,四十景之一的映水兰香在哪里吗?其实此景位于谵泊宁静西侧。原名多稼轩,东西长100米,南北长160米,占地面积约1.6万平方米,建筑面积1150平方米。文物景观映水兰香位于澹泊为什么说刘备、诸葛亮,并不是真心想要匡扶汉室?
三国(220年-280年)是中国历史上位于汉朝之后,晋朝之前的一段历史时期。这一个时期,先后出现了曹魏、蜀汉、东吴三个主要政权。那么下面趣历史小编就为大家带来关于三国中真心想要匡扶汉室的只有4个人,刘诸葛亮怎么了?他是怎么犯了人生最大的一次糊涂?
三国(220年-280年)是中国历史上位于汉朝之后,晋朝之前的一段历史时期。这一个时期,先后出现了曹魏、蜀汉、东吴三个主要政权。那么下面趣历史小编就为大家带来关于诸葛亮三次致命失误,葬送了蜀汉最后的机类Sora模型到底懂不懂物理?字节完成系统性实验证明
Sora爆火以来,“视频生成模型到底懂不懂物理规律”受到热议,但业界一直未有研究证实。近日,字节跳动豆包大模型团队公布最新论文,研究历时8个月,围绕“视频生成模型距离世界模型有多远”首次在业界完成系统在三国正史上,同为一方豪杰的曹操和孙权见过面吗?
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