基于股权激励的选股策略

基于股权激励的选股策略
2023年07月18日 15:55 市场资讯

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报告提要

基于激励方案特征构建股权激励选股策略

股权激励方案是企业为了激励核心人才、形成人才与企业利益共同体、激发员工的主人翁意识、从而实现企业稳定发展的一种长期激励机制。

本报告中,我们基于方案特征构建了“目标增长率”、“管理层占比”、“实施周期”三个指标,并结合基本面因子构建了激励目标、人员结构与实施进度3个选股策略。

基于发布股权激励预案的股票所构建的股票池有长期超额收益

按照月频以过去90个自然日发布股权激励的股票构建的股票池,自2014年1月3日至2023年6月28日,相对于中证500指数的年均超额收益为13.58%。同时收益归因后发现,其特质收益部分年均贡献为13.23%,特质收益部分的稳定性较高,年化夏普率为2.03。

近14个月策略相对中证500的平均超额收益为50.79%

在2014年1月3日至2023年6月28日的时间段中,策略相对中证500指数的平均年化超额为24.77%。其中,激励目标、人员结构、实施进度策略的年化超额分别为25.72%、26.42%、22.16%。

在2022年5月6日至2023年6月28日的时间段中,策略相对中证500指数的平均超额收益为50.79%。其中,激励目标、人员结构、实施进度策略的超额分别为35.81%、62.72%、53.85%。

目录

股权激励计划指的是上市公司以本公司股票为标的,对其董事、高级管理人员或其他核心员工进行的长期性激励计划。股权激励一般是附带条件的激励,被激励对象须完成特定的目标才可行权,这些条件通常与公司的经营业绩挂钩。因此股权激励可以起到激发员工的主人翁意识,促进企业与员工共同成长、从而帮助企业实现稳定发展的目标。

在之前的报告《基于股权激励方案特征的选股方法》中,我们对A股过去十多年的股权激励方案的特点进行了归纳和总结,并对如何投资发行股权激励方案的股票进行了简要的探讨。

本报告中,我们构建了“目标增长率”、“管理层占比”与“实施周期”三个方案相关的选股指标,并结合基本面因子构建了激励目标、人员结构、实施进度三个选股策略。随后,我们将研究时间段划分为两段,对策略表现进行分析。其中,研究区间一为2014年1月3日至2022年5月5日,研究区间二为2022年5月6日至2023年6月28日。我们以区间一的分析结果作为基础构建策略,然后在区间二上探讨策略的表现。

本文主要分为如下六个部分:

    • 第一部分对最近一年的股权激励事件及被结构化的方案特征变化进行分析

    • 第二部分介绍股权激励选股策略的构建方法。

    • 第三部分介绍对策略的分析方法,包括但不限于指标选股有效性分析、策略收益归因等等。

    • 第四部分与第五部分展示根据第三部分的方法对策略在区间一与区间二表现的分析结果。

    • 第六部分探讨激励目标策略与实施进度策略中存在的问题。

1. 近一年股权激励事件及被结构化方案的特征变化

本节中我们介绍股权激励事件与被结构化方案近一年的变化。此处的被结构化方案指的是可以用报告《基于股权激励方案特征的选股方法》中所介绍的正则表达式、提取到的目标信息方案。

1.1.激励事件特征

我们将2022年6月28日至2023年6月28日之间的股权激励事件进行了统计,发现: 

1. 事件数量有所下降。统计区间内仅有694例股权激励事件,低于2021年的885例。激励预案中停止实施的占比也在进一步降低,由2021年的5.88%下降至统计区间内的0.29%。

2. 科创板与创业板的预案占比进一步提升。其中,科创板的激励预案占比由2021年的17.65%增加至最近一年的23.06%,创业板的激励预案占比由2021年的28.48%增加至统计区间的32.86%。

3. 计算机等六个行业的占比有所提升。计算机、电子、医药、机械、电力设备与新能源及基础化工行业的占比由2021年的59.55%提升至近一年的67.15%。

4. 方案实施进度逐渐加快。30天内实施的激励预案占比由2019年的29.97%提升至近一年的52.66%。

1.2.可结构化的方案特征变化

根据《基于股权激励方案特征的选股方法》中所介绍的方法, 我们使用设计好的正则表达式对方案的内容进行提取。从近一年所提取的结果中可以看出如下差异:

1. 可提取数据的覆盖率降低。我们利用正则表达式所提取的历史数据的最近一年的覆盖率有所降低,由2021年的83.16%降低至最近一年的76.66%。

2. 收入类指标覆盖率上升,高于利润类指标。大部分激励方案涉及的财务指标可分为净资产收益率、利润、收入三类。最近一年来,利润类指标(含净资产收益率,下同)覆盖率降低,由2021年的68.34%降至最近一年的65.41%,收入类指标覆盖率逐渐上升,从2021年的56.79%提升到最近一年的65.98%,最近一年收入类指标覆盖率已高于利润类指标。

3. 方案中目标值类指标占比提升,但仍低于增长率类指标。从数值类型来看,激励目标主要分增长率类和目标值两类。增长率指标要求企业在某个时间区间内业绩达到一定的涨幅;目标值指标要求企业达到具体的业绩。近一年含增长率的方案比例有所下滑,由2021年的78.80%降低至最近一年的71.24%;与此同时,含目标值类的方案比例则有所上升,由2021年的29.89%提升至最近一年的39.66%。但含增长率类的方案占比依然高于目标值类。

2. 股权激励选股策略的构建方法

本节中,我们首先介绍股权激励股票池,然后介绍与策略构建有关的基本面复合因子的设计方法,最后介绍“激励目标”、“人员结构”、“实施进度”三个选股策略的构建方法。

2.1. 股票池的构建方法

我们根据下面三个步骤构建股票池:

1.,选取过去90个自然日推出股权激励预案的股票;

2. 除方案中途停止的股票;

3. 剔除上市不足一年的股票、st股以及成交金额、市值在全市场排名后10%的股票

2.2. 基本面复合因子

在策略构建中,我们将使用基本面复合因子来进行股票选择,该因子的设计方法如下: 

1. 在全市场计算季度roe、季度ep与季度roe同比三个指标;

2. 在全市场股票池中,将因子值转为行业内的排序值,并将排序值放缩到0与1之间。此处的全市场股票池指的是全A股(剔除st股、上市不足一年、市值与成交额后10%的股票),行业为中信一级行业;

3. 在全市场股票池中,步骤2的结果做行业、市值与Bp的中性化处理,并将处理结果标准化;

4. 将三个因子等权得到基本面复合因子。

2.3. 选股策略的构建方法

本小节介绍激励目标、人员结构、实施进度三个选股策略的具体构建方法。策略的设计步骤主要分为两个步骤,分别为方案筛选和基本面复合因子筛选,三个子策略的设计差异主要体现在方案筛选环节。 

2.3.1. 激励目标策略

激励目标策略的设计思路是使用方案的“目标增长率”指标、剔除目标设定不合理的股票,再用基本面因子进行优选。策略的构建方法如下:

1. 计算“目标增长率”指标:

    • 使用《基于股权激励方案特征的选股方法》中的方法,提取方案中的第一期利润目标;

    • 去除复合期数的方案;

    • 对于增长率型目标,直接采用该数值作为目标增长率;

    • 对于绝对值型目标,找出预案日前最近发布的年度净利润,计算目标增长率

2. 对“目标增长率”指标进行调整。由于后续策略筛选时需要用到“目标增长率”的分位点数据,为避免出现无法计算分位点的情况,我们对指标进行调整,具体如下:

目标增长率(调整)= 目标增长率+ 基本面复合因子 * 0.0001

3. 使用步骤2的结果筛选股票。在股票池中,剔除“目标增长率”最小的20%的股票和“目标增长率”最大的10%的股票,同时剔除我们计算的“目标增长率”指标数据缺失的股票,得到激励目标股票池;

4. 基于基本面复合因子二次优选股票。在上一步的基础上,剔除基本面复合因子排名后30%的股票,然后选出基本面复合因子最大的、不超过25只股票,以等权重的方式构建组合。

2.3.2. 人员结构策略

人员结构策略的设计思路是使用“管理层占比”指标、剔除人员分配方案较为不合理的股票,再使用基本面因子进行优选。策略的构建方法如下:

1. 计算“管理层占比”指标:管理层的激励股份占总股份的比例;

2. 对“管理层占比”指标进行调整。由于后续策略筛选时需要用到“管理层占比”的分位点数据,为避免出现无法计算分位点的情况,我们对指标进行调整,具体如下:

管理层占比(调整) = 管理层占比- 基本面复合因子 * 0.0001

3. 使用调整后的“管理层占比”指标筛选股票。在股票池中,剔除“管理层占比”最大的20%的股票,保留“管理层占比”缺失的股票,得到人员结构股票池;

4. 基于基本面复合因子二次优选股票。在上一步的基础上,剔除基本面复合因子排名后30%的股票,然后选出基本面复合因子最大的、不超过25只股票,以等权重的方式构建组合。

2.3.3. 实施进度策略

实施进度策略的设计思路是剔除方案实施进度过慢的股票,再用基本面因子进行优选。策略的构建方法如下:

1. 计算“实施周期”指标:

    • 对于已经实施的股票,其“实施周期”=实施日-预案日;

    • 对于未实施的股票,计算已实施股票的(实施日-预案日)的最大值,作为最大实施间隔,若股票有(当前日期-预案日)>=最大实施间隔,则其“实施周期”为当前日期-预案日;

    • 对于前两步定义好的股票,计算它们“实施周期”指标的中位数,记为预期实施周期;

    • 对于未实施但(当前日期-预案日)<最大实施间隔的股票,其“实施周期”指标为Max(当前日期-预案日,预期实施周期)。

2. 对“实施周期”指标进行调整,由于后续策略筛选时需要用到“实施周期”的分位点数据,为避免出现无法计算分位点的情况,我们对指标进行调整,具体如下:

实施周期(调整) = 实施周期- 基本面复合因子 * 0.0001

3. 使用调整后的“实施周期”指标筛选股票。在股票池中,剔除“实施周期”最大的40%股票,但至少保留50只,得到实施进度股票池;

4. 基于基本面复合因子二次优选股票。在上一步的基础上,剔除基本面复合因子排名后30%的股票,然后选出基本面复合因子最大的、不超过25只股票,以等权重的方式构建组合。

3. 选股策略的分析方法介绍

本章中,我们简要介绍后续将要用到的针对选股策略的分析方法,主要分为股票池分析、选股指标分析以及收益归因三部分。

3.1. 股票池与选股指标的分析方法

    • 股票池分析

1. 计算股票池中股票相对于中证500指数的平均超额收益;

2. 计算股票池中股票在剥离了市场、中信一级行业以及Size因子和Bp因子因素之后的平均残差收益。

    • 选股指标分析

1. 在股票池内,利用分组法分析“目标增长率”、“实施周期”和“管理层占比”三个因子在股票月度超额收益的区分度

2. 在股票池内,计算三个基本面因子的月度IC值,分析因子IC值的表现。

3.2. 策略组合收益归因

通过收益归因,我们可以将组合相对基准指数的超额收益分解为行业、风格与特质三个部分。具体的分解方法如下:

4. 策略在区间一的表现

本章中,我们对股票池、选股指标与选股策略在区间一的表现进行分析,并对选股策略的表现进行归因。

4.1. 股票池的表现

下图为股票池相对中证500指数的累计超额收益和收益分解后的累计特质收益。可以看到,在区间一,股票池累计超额收益整体呈上升的趋势且主要由特质收益所贡献。

4.2. 选股指标的有效性分析

我们以月度数据对“目标增长率”、“管理层占比”、“实施周期”、基本面因子的选股效果进行分析,所得结论如下:

1.“目标增长率”适中的股票有着较好的市场表现。图8中展示了“目标增长率”分组后历史年化收益,“目标增长率”最高的第5组与最低的第1组相较其他组有较差的表现。这表明,增长率适中的方案更容易被市场认可。原因可能是目标增长率过低时,企业未来的业绩成长性较低;目标过高时,企业达成目标的难度也较高,这两种情况下市场对激励方案的认可程度较低。

2.“管理层占比”较高的股票表现弱于其他股票。图9中展示了“管理层占比”的分组后的历史年化收益,可以看到,“管理层占比”最高的第5组的表现弱于其它股票。这可能是因为管理层激励股份占比较低时,公司的核心员工从激励中收益会相对较多,市场对方案也会更加认可。

3.“实施周期”较短的股票有着较好的表现。图10中展示了“实施周期”分组后历史年化收益,可以看到,“实施周期”指标最小的两组的历史收益高,说明实施晚的股票的表现更差。

4.基本面因子在股票池中有稳定的选股效果。图11展示了季度ep、季度roe与季度roe这3个基本面因子在激励股票池的历史IC表现,可以看到,三个因子的IC累和稳定上升,表明其在股权激励池中长期具有选股效果。

4.3. 选股策略表现分析

图12中展示了三个选股策略相对中证500累计超额收益,表1中分年度展示了它们的表现,计算时未扣除印花税与交易费用。从图表中可以看出: 

1. 策略相对中证500的年化超额收益均在19%以上,仅在17年与22年上半年表现不佳。

2. 自2016年之后,三者表现基本相当。

4.4. 策略收益归因

我们将激励目标、人员结构、实施进度三个策略等权复合,得到复合策略。并基于3.2中所述的方法,对复合策略的相对中证500的超额收益进行归因。从归因结果中可以看出:

1. 超额收益的主要来源是策略的特质收益;

2. 策略在风险因子上相对于中证500指数风格因子的超额暴露,并没有给策略的超额收益带来增量,但使得超额收益的波动加大。这一点符合风险因子的特征。

5. 策略在区间二表现

本节中,我们对股票池、选股指标与选股策略在区间二的表现进行分析,并对选股策略的表现进行归因,最后对策略在几个关键点的表现进行分析。

5.1. 股票池的表现

图14展示了研究区间二中,股权激励股票池相对中证500指数的累计超额收益和特质收益。从图中可以看出,特质收益表现非常稳定且是超额收益的主要来源。

5.2. 选股指标的有效性分析

我们利用分组法统计方案筛选指标在区间二上的分组效果,并与它们在区间一上的表现进行对比:

1. “实施周期”与“管理层占比”表现较好。图15、16中展示了“实施周期”与“管理层占比”月频指标分5组后的表现。可以看到,“实施周期”指标较高的第4、5组的收益低于前3组,而“管理层占比”较高的第5组收益也低于整体。这与它们在区间一中的表现一致。

2. “目标增长率”指标表现较差。图17中展示了“目标增长率”月频指标分5组后的表现。可以看到,“目标增长率”指标表现较差,增长率较高的第5组与较低的第1组的表现反而优于目标适中的三组,与4.2中研究区间一表现相反。

然后我们计算基本面因子在区间二的月度IC值发现,最近半年,基本面因子在股票池中的表现一般。图18中展示了季度ep、季度roe与季度roe同比三个基本面选股因子在股票池的IC累和表现。可以看到,2022年10月之后,季度ep与季度roe的表现一般,季度roe同比表现较差。

5.3. 策略收益分析

图19中展示了区间二中选股策略相对中证500的累计超额收益表现,表2中则对几种策略的收益进行分析。计算时未扣除印花税与交易费用。经计算,策略在研究区间二有以下表现:

1. 策略相对中证500的平均超额收益为50.79%。其中,人员结构、实施进度、激励目标策略的超额收益分别为62.72%、53.85%、35.81%。

2. 人员结构策略整体的表现最强,实施进度策略次之,激励目标策略最弱。

3. 选股策略表现强于股票池。在区间二,股票池的收益为41.16%,低于人员结构策略的67.21%、实施进度策略的58.34%与激励目标策略的40.31%。

5.4. 市值与板块分布

我们对激励目标、人员结构、实施进度策略的持仓取并集,统计策略所选股票在不同市值区间和不同板块上的分布情况,具体如下:

1. 策略持仓中市值在50亿以上的股票平均占比为63.88%。我们将全市场的股票按照市值大小分为5组,下左图展示了策略所选股票在这5个市值区间上的分布情况。其中,在小于20亿、20-50亿、50-100亿、100-200亿、大于200亿这5个市值区间上,股票的平均占比分别为5.33%、30.79%、27.94%、17.35%、18.60%,市值在50亿以上的股票平均占比为63.88%。

2. 策略在制造、科技与周期板块上有较高的股票占比。下右图展示了策略所选股票在不同板块上的分布情况。可以看到,制造、科技与周期板块有着较高的股票占比,在区间二上的平均比例分别为33.70%、25.70%与16.52%。

5.5. 策略收益归因

与4.4节中做法相同,我们将激励目标、人员结构、实施进度三个策略等权复合,得到复合策略。并基于3.2中所述的方法,对复合策略的相对中证500的超额收益进行归因(见图22):

1. 特质部分贡献了主要收益。复合策略的超额收益之和为40.79%,其中,特质部分为29.58%,高于风格的3.10%与行业的8.11%。

2. 风格部分中,规模因子的贡献较高。规模因子的收益贡献为6.50%,高于市净率倒数的-3.40%。

5.6. 策略关键点分析

本节中我们对2022年9月至11月、TMT板块、“中特估”概念几个策略的关键点进行分析。

5.6.1. 2022年9月至11月

2022年9月至11月,选股策略相对中证500指数的平均超额收益为5.6%。我们对这段时间的收益进行分析,得出结论如下:

1. 股票池相比中证500的累计超额收益为4.2%,其中特质收益贡献较大。图23中展示了股权激励股票池相对于中证500的超额收益的分解情况。可以看到,在2022年9月至11月期间,股票池相对中证500的累计超额收益为4.2%,其中特质收益为2.8%,特质收益贡献了较多的超额。

2. 选股策略相比股票池的平均超额为1.4%,其中激励目标策略超额较高。在2022年9月至11月期间,激励目标、人员结构、实施进度策略相对股票池的累计超额收益分别为4.6%、0.9%、-1.2%,选股策略整体在股票池的基础上仍有增量。

5.6.2. TMT板块

2023年1月至4月,受“人工智能”等概念影响,全市场TMT板块的股票相对其他行业有较大的涨幅。为了探究组合是否也受此影响,我们基于复合策略构建了TMT板块子策略与非TMT板块子策略,并对其归因。图24展示了两种策略的特质收益累和表现,从图中可以看出:

1. 组合持仓中TMT板块股票超额特质收益明显高于非TMT板块。在2023年1月至4月, TMT板块子策略的累计超额特质收益为18.18%,高于非TMT板块的9.80%。

2. TMT板块占比较低,但对组合的特质贡献高于非TMT板块。在组合中,TMT板块股票所占权重在25%左右,占比并不高。而在对2023年1月至4月的复合策略的超额收益分解后,我们发现,TMT板块贡献了5.0%的特质收益,高于非TMT板块贡献的4.6%。即TMT板块股票以较低的占比贡献了较高的特质收益。

下表列示了在2023年上半年,复合策略所选入的TMT板块的股票:

5.6.3. 中特估概念

对于“中特估”概念,股权激励组合涉及较少,2023年所选股票中仅有中钢国际(6.900, 0.00, 0.00%)(000928.SZ)与宝信软件(33.680, -0.14, -0.41%)(600845.SH)属于“中特估”概念股。

6. 策略存在的问题

尽管策略整体表现较好,但是我们发现策略存在如下问题:

    • “目标增长率”指标覆盖率下降

近些年来,“目标增长率”指标覆盖率下降,这主要有两点原因:

1. 可用于计算“目标增长率”的利润类目标覆盖率下降,最近一年为54.01%。如1.1所述,在被结构化方案中,近些年来利润类目标的覆盖率下降,近一年仅有65.41%。其中,净资产收益率类目标在方案中多作为保障性条件出现,不在“目标增长率”的计算范围内;而复合期数方案在计算时也会被剔除,故可用于计算指标的利润类目标的覆盖率还要更低,为54.01%。

2. 被结构化方案的覆盖率在下降,最近一年为76.66%。

因此,“目标增长率”指标覆盖率下降,最近一年仅有41.1%。这使得激励目标策略在使用指标选股时,错失了很多投资机会。

    • “目标增长率”指标在区间二表现较差

在此前5.2节对选股指标的分析中,可知“目标增长率”指标在研究区间二表现较差。这里,我们从选股指标设计角度,探究“目标增长率”表现较差的原因。经分析,在研究区间二有以下几点结论:

1. “目标增长率”较低与较高的一组的目标类型多为目标值。在设计“目标增长率”指标时,对于目标值型(即目标为具体数值)的指标,我们会依据其历史业绩估算出目标增长率,这种算法可能会出现异常值。因为公司选择目标值来衡量目标时,可能正是考虑到其历史业绩存在不可比问题。下左图中展示了“目标增长率”分组中目标值型目标的占比,可以看到,目标值型股票主要分布在第1组与第5组,即以历史业绩估算的增长率确实存在过低或者过高的问题。

2. 目标值型股票的收益率明显高于增长率型。图26中展示了目标类型分组的年化收益。可以看到,目标值型的股票区间二表现明显好于增长率类,考虑到第1组与第5组中目标值型“目标增长率”占比较高,因此,我们认为,“目标增长率”指标第1组和第5组的较好表现与目标值型的股票较优表现相关。

此外,虽然区间二目标值型的股票收益明显高于增长率型,但这种优势并非长期存在,如图26所示,在时间段较长的区间一,目标值型股票的表现弱于增长率型股票。因此,目标类型指标难以作为有效的选股指标构建策略。

3. 剔除目标值型的股票之后,“目标增长率”的分组依旧不显著。我们剔除了目标值型股票,统计增长率型“目标增长率”分组区间二表现,考虑到纯增长率类的目标多以整数形式出现,故此处以增长率的具体数值作为划分点。结果如图27所示。可以看到,纯增长率类型的股票分组表现依旧不明显,“目标增长率”较高组的股票取得的收益明显高于其他组。

    • 实施进度速度整体加快

图28中展示了 “实施周期”指标的第40%分位点在近几年的变化图,可以看到分位值整体有所降低,这使得使用分位点来确定实施进度是否及时的合理性有所下降。

因此,我们对实施进度策略方案筛选部分做出如下调整: 

1. 计算“期望实施间隔”。计算实施周期指标的后40%分位点,“期望实施间隔”为分位点与30天的较小值。

2. 基于方案特征筛选股票。对于方案已实施的股票,剔除实施日与预案日的时间间隔超过“期望实施间隔”的股票;对于方案未实施的股票,若当前日期与预案日的时间间隔超过“期望实施间隔”,则同样做剔除操作。

经过调整后的实施进度策略的收益与前实施进度策略在区间一和区间二的收益变化不大。

7. 附录

7.1. 策略全区间收益

7.2. 策略2023年持仓

风险提示

模型基于历史数据,模型失效风险,因子失效风险,市场环境变动风险。

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