上週（7.09-7.15）“金亨利二期”在上週五（7月13日）暴雨中開盤，同期又一“網紅盤”天健公館於7月12日獲得預售證，並採用線上誠意登記、“公證搖取選房順序號”、線下“現場公證選房”的方式銷售。目前已成功辦理有效誠意登記號436個。
開盤項目
金亨利二期
【開盤時間】7月13日開盤
【項目介紹項目位於龍華紅山片區，民寶路與騰龍路的交匯處，佔地面積5.0萬㎡，建築面積28.0萬㎡，容積率3.20，綠化率30%，總房源1338套，總車位1400個。本項目包含1棟A2座、1棟B座。
【備案均價/總價】均價7.87萬/㎡，價格區間在7.3-8.5萬/㎡之間，套均總價約780萬
【套數】163套住宅產品
【戶型】89-164㎡三種戶型
【地址】龍華新城核心區民寶路與騰龍路交匯處
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預售項目
天健公館
【開盤時間】7月18日開盤
【預售證號】深房許字（2018）福田003號
【項目介紹】項目用地面積為6726㎡，總建築面積約6萬㎡，計容建築面積40358㎡，規劃建設一棟約120米高的商品住房和配建一棟約100米高的公共租賃房。住宅總戶數559戶，其中公共租賃房400戶。A座為36層的超高層住宅，B座為31層的商業及公共租賃房。
【備案均價/總價】住宅均價9.4萬/㎡，價格區間在8.6-10.2萬/㎡之間，套均總價約830-1658萬
【套數】165套住宅產品
【戶型】92-162㎡六種戶型
【地址】福田區安託山六路與僑香四路交匯處西北側
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-------整體概況------
成交均價
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統；
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統；
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週，僅龍華區均有樓盤加推新住宅產品，市場住宅產品供應面積增多，整體市場成交面積下跌，上週總體成交均價微有上漲，較之前環比上漲1.51%；
各區成交均價波動不大，其中南山區、羅湖區、龍華區、坪山區這4個區域成交均價環比下跌，其中下跌幅度較大的是龍華區，環比下跌4.42%；其他5個區域環比上漲幅度較大的為福田區，環比上漲5.58%。
上週成交均價較高的仍是南山區、福田區、羅湖區，分別為103,774元/㎡、91,410元/㎡、73,934元/㎡，這3個區僅福田區成交均價有所上漲。
成交面積
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週商品供應面積增加，但住宅成交面積較之前減少2.33%，一手商品住宅成交面積合計8.43萬㎡。其中，寶安區、坪山區、龍崗區、南山區為上週成交主力區，其中寶安區佔比為23%，可看出這4區在售的樓盤受購房者喜愛，保持良好的成交量。
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
深圳10個區中，寶安區和坪地區為成交主力區，其實寶安區成交面積為19375㎡，環比減少1.30%，其華海金灣公館和宏發前城為成交主力項目；而坪山區環比增加8.50%。其中環比增幅較突出的是大鵬區，環比增加209.76%。環比減少明顯的是福田區，環比減少66.40%，上週僅萬科瑧山府和安巒公館有成交面積。
鹽田區上週無新面積供應，依舊零成交。
成交套數
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週，住宅成交套數環比微跌0.85%，龍崗區、坪山區、寶安區仍是大部分購房者選擇的購房區域。其中寶安區、坪山區較之前成交套數有所增加，龍崗區則環比減少24.9%，而福田區更是僅成交2套，環比減少88.89%。
新房住宅銷售 TOP10
從以上圖表可以看到，亞迪三村這個項目長期是新房住宅銷售成交的主力項目，在價格戶型上都為購房者所選擇的項目。其中光明區的龍光玖龍臺和南山區的華潤城成交量較上週有所增加，其中華潤城的成交均價約為8.9萬元/㎡，與周邊二手房價格倒掛，性價比相較高。
克而瑞：中國房地產大數據應用服務商，十餘年淬鍊，從行業數據到客戶數據，實現了房地產大數據閉環構建，細分領域諮詢服務，縱向產業鏈整合能手，服務於TOP100強中90%的房地產企業。作為中國房地產大數據應用服務商，克而瑞在大數據應用上，同時具備深度與廣度的特色，遠遠走在行業前列。克而瑞成立於2006年，在房地產大數據領域深耕十載，建立起房地產數據庫系統“CRIC”。依託強大的專業研究力量和諮詢顧問團隊為政府、企業和購房者提供房地產線上線下信息服務的全面解決方案。通過這兩塊業務，為克而瑞積累了大量讓同行青睞的行業數據。同時克而瑞積極進行縱向產業鏈的延展整合：通過“築想科技”搭建了中國建築建材產業鏈SAAS服務，為房企設計部、採購部、設計機構及上下游企業提供專業服務；通過“中房研協”發佈的中國地產企業測評榜，更是成為業內、社會公認的權威榜單。克而瑞也因為這兩塊業務，分別在建築建材數據領域、企業數據領域，建立起了龐大數據資源，大數據的廣度由此延展開來。
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