特朗普说他当选后要让美国再度伟大,一些美国公民已经等不及,不管美国会不会重振雄风,他们选择先改换国籍。
美联社获得的移民记录显示,在特朗普当选后的12周内,美国公民移民新西兰的申请同比激增70%。这期间获得新西兰工作签证和旅游签的美国公民人数分别都同比增长了18%。
值得一提的是,外来移民申请新西兰国籍的一项条件是要在该国合法居留满五年。在美国大选后,父母有一方是新西兰人的申请入新西兰籍美国公民也同比增长了11%。
负责入籍事务的新西兰内政部还告知美联社,去年11月美国大选结束后两日内,访问该部门官网了解新西兰国籍相关信息的美国国民猛增,那两日访问人数较此前一个月翻了十倍。
当然,从绝对值看,美国申请移民新西兰的人并不算多。可是为什么想移民新西兰的美国人去年年末以来多了这么多?
新西兰移民中介Malcolm Pacific Immigration的一位顾问Cameron Pritchard解释说,可能是因为全球不确定性增加,人们希望身处的国家更安定,他们想把新西兰当作家,因为这个国度让他们更有安全感,实际上他们也是在做更长远的打算。
不过,希望移民的美国人增加可能还反映了美国社会自身的问题。
今年1月《纽约客》对美国企业界精英做的一项调查显示,一些对冲基金经理和其他行业的美国富有人士越来越担心深层次的社会危机。
当时《纽约客》采访了智库Institute for New Economic Thinking的总裁Rob Johnson,他曾在索罗斯基金管理全球货币、债券和股票的投资组合,主攻新兴市场。
Johnson早在2015年参加瑞士达沃斯论坛时就说:“我认得世界各地的对冲基金经理,他们都在新西兰那样的地方买简易机场和农场,因为他们需要一个能逃去的地方。”
Johnson认为,精英的焦虑是美国社会危机的信号。为什么那些令人艳羡握有重权的人如此害怕?他说,可以看到那些具有一叶知秋睿智的人现在为跳伞离开做了最多的准备。那些人拥有的资源最多,也就靠这个挣钱。
最近另一项数据则展示了富豪创纪录的移民高潮。本月初财富调查机构New World Wealth公布的财富评估报告2017 Global Wealth Review称,去年约有8.2万名百万富豪选择迁往别国,人数创最高纪录,前年这类移民富豪只有6.4万人。
报告显示,去年吸引百万富翁最多的国家是新西兰的邻国澳大利亚,去年新增这类富豪1.1万人,较前年多增3000人,美国紧随其后,去年这类富豪新增1万人,也较前年多增3000人。新西兰去年新增富豪4000人,新增人数是前年的两倍。
2017年自动驾驶汽车产业大站拉开帷幕,左有高通+NXP,右有英伟达+特斯拉, 上有英特尔+Mobileye。这次收购将使两家公司各自的优势整合在一起,软硬结合,形成一家涵盖互联,计算机视觉,数据中心,传感器,高性能计算,单机化和地图,机器学习和人工智能等领域的庞大企业。
英伟达 CEO 黄仁勋曾表示,「交通是价值 100000 亿美元的行业,也是世界上最大的行业之一。」
英特尔预计到 2020 年,每辆自动驾驶汽车将每天产生 4000 GB 数据,这将需要英特尔在高性能计算和网络连接方面的能力。自动驾驶让英特尔成为一家数据公司。
但摩根士丹利并不看好这次入局:
[英特尔在收购Mobileye后,确实对英伟达造成挑战,况且无人驾驶领域格局尚未尘埃落定。但我们仍然认为英伟达最具市场竞争力,正如Ambarella(美国一家芯片公司)所忧虑的,英伟达芯片的优势很凸出,他们宣称自己的技术和Mobileye有显著区别。]
英特尔近期动态一览
2016年4月,收购意大利半导体功能安全厂商Yogitech
2016年6月,收购计算机视觉初创公Itseez
2016年8月,收购了深度学习创业公司Nervana Systems
2016年9月6日,收购计算机视觉创业公司Movidius
2016年12月,成立自动驾驶集团
只有精准,才有未来
谷歌、阿里巴巴、Uber为什么这么值钱? 因为精准。精准广告、精准零售、精准交通,现在最时髦的是精准医疗了。虽然有点被用滥了,但仔细想想,这个词的确抓住了未来商业的本质。
谷歌是人类历史上第一个大数据驱动(或用今天时髦话来说,人工智能驱动)的精准服务商。存在了一百多年的传统广告,其效率是没法准确评估的,而谷歌的精准广告是广告投放模式的革命。在谷歌上输入某个关键词的用户,肯定是相关领域的潜在客户。通过关键词匹配发展出了非常精准的广告。这个广告模式对于传统广告模式有两个根本性颠覆:
第一,根据效果付费。没人点击,不收钱,它是事后收费。
第二,价格是实时在线决定,市场竞价。传统广告事先讲好价格,而互联网上搜索这个关键词,你愿意出多少钱,别人愿意出多少钱,下一秒钟闪现谁的广告,由相关性、出价高低等很多因子根据算法来实时决定。
其中最根本的商业变化是什么? 过去企业做广告,类似固定资产投入,投放后产生收入的周期非常长,而且不精准。但采用精准广告模式之后,广告基本上变成了可变成本。比如你在淘宝上投一笔广告,一个月内最终产生多少销售额,淘宝都能告诉你。投100元还是1万元合适,可以算得很清楚,这就是精准广告模式。市值5000亿美元的谷歌,说穿了只干一件事情——卖广告。但由于全世界的线下广告都往线上转,线上的广告都往谷歌转,这就是精准带来的商业价值。
广告之后,零售也发生了同样的精准革命。每年双十一,几亿人来淘宝买东西,即使在这样的数据量下,你每个小时在淘宝上看到的东西都不一样,淘宝根据你历史上的购物数据,双十一期间购物的数据,收藏夹里面哪些东西还没买……根据所有这些因素,为你定制淘宝页面,这样的精准零售是沃尔玛根本不可能做到的。
同样,传统出租车行业,司机和乘客完全是随机匹配的,Uber可以实现这两者的在线精准匹配。
可见,只有精准,才能让商业效率有巨大的提升。我认为,精准是商业未来最核心的要求,是优胜劣汰的门槛。做到了精准,企业才有资格进入下一轮商业竞争。
精准,为什么是今天?为什么精准在未来这么重要?为什么精准在今天才能实现?
“精”是精细。互联网不仅能做到个性化到每一个人,还能个性化到这个人在某个时间点的状态、情绪、行为。你喝了酒以后的表现与没喝酒时肯定不一样,上班与回家的状态肯定不一样。精细,会逐渐细到越来越小的粒度。场景化就是精细化的一个努力方向。
“准”是越来越准确,而这只有通过智能化才能实现。基于以牛顿经典力学为代表的现代科学发展起来的工业时代,是追求确定性的时代。人的信仰是科学能发现一切规律,基于规律能准确做一切事情。
最近50年,随着量子物理和计算机科学的发展,这个时代最大的特点是开始接受不确定性,尝试用统计的方法来逼近准确性。所谓的机器学习和人工智能,就是先从一个非常粗糙的目标开始,逐步迭代优化,最后可以非常准确。谷歌翻译的准确率可以从刚开始的40%,几年内逼近到很高水平,和工业时代是完全不一样的思路,是用统计、概率、学习、反馈来逼近精确,最终目的是越来越准确。
它要求“活”数据,而不是一般意义上的“大”数据。只有量是不够的,必须跟业务完整融合在一起,在此基础上有模型和算法,还要有云计算和大计算能力支撑海量数据处理,这是未来商业竞争真正比水平、比能力的地方。能否精、准、细,背后是商业逻辑的根本变化。
上周五收盘后一个突然的消息,把AMD这个公司又一次吸收了人们的关注。消息的内容是,AMD重新被吸纳為S&P500的一份子,消息一出,AMD的股票在盘后上涨了4%。
AMD在期鼎盛时期,也曾经是S&P500的一份子,后来走了下坡,在2013年被踢出了S&P500。经过了几年的挣扎,经过了管理层的大变动之后,AMD作出了新的战略部署。首先在GPU方面作出突破,尔后又在CPU方面推出新產品。在去年的债务重组之后,债务下降,盈利增加,随著时间的推移,AMD的market cap 巳增加到1.5B。
回顾历史:AMD 2011年11月加入S&P500
在经过了连续几季的增长之后,经股票分析师和经济学家们的鉴定,认為AMD有资格重返S&P500,在眾望所归的情形下,AMD终於重返S&P500。
重返S&P的好处是,曝光率增加,会更加引起人们的注意。大凡在S&P500里的公司,它的股票都会被pension funds,mutual funds ,和ETF购买,因為在S&P500的公司股票,都是它们的portfolio 里必有的成份。可以想像,AMD的股票将会是这些机构购入的对象,机构持股增加,需求随之加大,这对AMD股票将会是一个很大的推动力。
从AMD上市以来的歷史看,AMD有过两次走上$40左右的最高点,而且这两次的上升过程都是在不同的低点,在不到一年的时间内走上了高点。这次重返S&P500无疑是一个很大大的利好消息,如果一切按战略部署顺利进行,在关键时刻不掉链子,外部的金融经济大环境不出问题,个人认為在下两季的盈利报告之后,股价会到20左右。接下来如果新產品在市场上成功,今年之内回到曾经的40,也不是不能的事,拭目以待吧。[投资者David]
中国市场对于 Adobe 是非常重要的。除了市场规模的巨大,中国的创新能力也在从“Made In China”到“Created In China” 的过程中不断发展。另外,中国在移动互联网的设计和创新方面已经处于世界领先地位。
Adobe 副总裁 Ashley Still 用上面这段话郑重地强调了中国市场对于 Adobe 的重要性。作为 Adobe Creative Cloud (简称 Adobe CC)企业和团队版的全球负责人,Ashley Still 专门出席了 Adobe 在中国市场的这一轮巡演活动。
但实际上,Adobe 对中国市场的定位,绝不仅仅是企业客户那么简单。
入华 4 个月,Adobe CC 表现如何?
2016 年 11 月,Adobe 在上海举行“Create Now”活动,宣布旗下的创意应用服务 Adobe Creative Cloud(后文简称 Adobe CC)正式登陆中国大陆市场。为了这次活动,Adobe 专门设计创作了一个中国龙的形象,Adobe CEO Shantanu Narayen 也来到活动现场为之站台。
中国版的 Adobe CC 除了提供包括 PhotoShop、Premiere、Audition 等在内的 15 种创意应用之外,还为它们添加了数千项新特性。这些新特性包括智能内容识别、2D 图像转 3D 模型、人类面部表情模拟与追踪等等,可以让整个服务更好用;更重要的是,Adobe CC 可以还通过云端更新不断加入新技术和新功能。
由于是初步登陆中国大陆市场,Adobe CC 并没有专门推出针对个人用户的订阅服务,而是主要面向企业和机构用户;而且后者的购买渠道则是通过 Adobe 在中国大陆地区的经销商。
Adobe CC 中国版在过去几个月来的市场表现时,Adobe 大中华区负责人黄耀辉回应称,Adobe CC 在中国大陆市场的表现已经超越预期;订阅 Adobe CC 的企业覆盖到视频、广告、游戏甚至是制造业。而且 Adobe CC 采用的是按期订阅(而非一次性打包销售)的模式,这种模式的接受度也很高。
美国商业地产投资信托(REITs)近期的大跌,引来了不少嗅到血腥味的空头们。
昨日北美REITs指数大跌1.4%,创去年12月以来最大单日跌幅。据全美房地产投资信托协会,去年7月底至今年3月6日,区域性购物中心REITs指数跌幅已达22%。
在美国实体零售业萎缩的趋势继续蔓延之际,空头们也看到越来越多的获利机会。据S3 Partners报告,做空美国面向零售业商业地产REITs的空头仓位,已从去年12月底的56亿美元飙升至3月6日的76亿美元。
S3报告还指出,对于大量投资于CBL & Associates Properties、Pennsylvania Real Estate Investment Trust以及Washington Prime Group等拥有较多B类和C类购物中心企业的REITs而言,做空这类REITs获利明显更多。
对冲基金之所以选择美国购物中心下手,是因为零售商店大量倒闭,消费者们也已摒弃线下实体购物,更多进行网购。面临最大威胁的是封闭式商场,因为零售商户们在电商的围剿下损失惨重,许多商店被迫倒闭。
此外,零售业地产——主要是购物中心——通常难以改作他用,因此如果资产价值急剧下降,它们将一落千丈。然而大型A+类购物中心,因为有多元的anchor store(商场中通中廊和外部的商店)和娱乐选择,而且主导零售行业,能够比形式单一的B类和C类商场更好地抗击电商的冲击。
德银报告称,在德银取样的零售商店(超过6000家)中多达15%的商店面临关门大吉的危险。德银由此推测,随着在线零售交易的普及,更多的商店会关门。
报告称,一部分零售商店,尤其是Sears、梅西百货和JC Penney等会遭遇整体客流量和租户数的下降,这是由于一部分租户在租赁协议中签订“联合租赁”条款,即商场允许在某一个租户遭受损失后其余租户违约或重新谈判租约。这些都可能导致商场陷入死亡循环。
在对冲基金大举做空持有B类和C类购物中心REITs的同时,投资于资产质量最好的A类购物中心的REITs也一样在面临压力。
像Simon Property Group这类零售商业地产巨擘,它所面临的做空力量也已由去年底的9.16亿美元升至3月3日的13亿美元,逼近历史新高。同期,做空另一商业地产巨头GGP的仓位也已由4.3亿美元升至6.89亿美元,创历史新高。
谷歌量子AI实验室科学家在《自然》杂志上发表文章指出:量子计算领域即将迎来历史性的里程碑,小型的量子计算机会在5年内逐渐兴起。
3月3日,谷歌量子AI实验室三名科学家MasoudMohseni、PeterRead和HartmutNeven在《自然》杂志上发表文章指出:“量子计算领域即将迎来历史性的里程碑——量子至上。虽然现在仍然不知道与应用相关的算法是否能够很快提升计算速度,但是只要量子计算的硬件,也就是量子计算机性能足够强大,我们就能够测试并且发展新的算法。”
根据谷歌的定义,终极量子计算机将能够容忍噪音和错误,而且原则上能够处理任何问题。理论上讲,它们需要更强大的处理器,能够包容更多的量子比特,而且为了达到纠错功能,还需要机器冗余,不过要实现这样的技术至少还要等上10年左右。
对于量子计算机的商业化前景,谷歌表示:“对于量子计算的保守估计,投资者预计只能在长期获得回报。尽管如此,我们依然认为,随着小型的量子计算机会在5年内逐渐兴起,短期的回报仍然是有可能的,虽然这些设备无法实现完全的纠错功能。”
通常而言,一项新技术的商业化会通过三种方式:增加收入、减少成本和降低基础设施建设投资。在数字时代,推出一项新科技的影响是会呈现指数级的,即使是提高1%的生产力,也能够为企业创造出巨大的收益增长,无论是从用户数量还是收入的角度,这就是所谓的“光环效应”。不过,这需要以差距较小的竞争、公开透明和有效的市场为基础。
量子技术泰斗级人物、日内瓦大学量子科学家NicolasGisin教授表示:“在量子计算机的商业化进程中,最初的采用者将会受到最大好处。受制于技术壁垒,后来进入的参与者会难以达到同样水平的技术产品和服务。”他表示,量子算法的程序非常难写,企业需要时间来定制新的算法。对于这种颠覆性技术敞开大门的永远是信息密集的高度数字化的市场,而最先使用量子技术的也是对变量极度敏感的行业,比如金融服务业、健康医疗业、物流业和数据分析机构。
我们通常所说的“量子技术”一般指的是量子信息技术,这是一门由量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科,主要包括量子通信和量子计算两大领域。量子通信主要研究量子密码、量子隐形传态、远距离量子通信的技术等。而量子计算主要研究量子计算机和适合于量子计算机的量子算法。
实际上,量子计算的商业应用已近悄然开启。IBM本月6日宣布:今年将推出全球第一个商业化量子计算云服务——IBM Q。这是全球第一个收费的量子计算云服务系统。IBM表示,未来新系统可以为全球的研究人员服务,处理传统电脑无法解决的复杂计算,成为未来培育量子计算市场的关键。
根据咨询公司Gartner预测,全球公有云服务市场将从2016年的2092亿美元增至2017年的2468亿美元,增幅高达18%。也有行业专家表示,到2021年,全球云计算服务市场规模有望达到3910亿美元。
和2月7日119.13美元的收盘记录新高相比,累计跌幅已达20.1%。按照技术理论,下跌20%即步入技术性熊市的定义,英伟达当日一度踏入这一区间,为一年来首次。
英伟达最新一轮牛市始于2016年2月19日,当日其股价收盘于30.44美元,较去年2月8日的25.22美元上涨20.6%。随后其股价一发不可收拾,全年涨逾220%,领跑标普500指数成分股。
今年2月9日,英伟达公布了超预期的四季度财报,连续第二个季度营收增长超过50%。但值得注意的是,因预计销售量低于预期,引发了对汽车、数据中心等新业务增长的担忧。财报公布后,英伟达盘后股价一度暴跌逾8%,不过随后又收复了跌幅。
财报超预期股价反而大跌,是因为相对于预期超出的幅度并不足够,但是在英伟达股价自那时起已经跌逾15%之后,再进一步大幅下滑的可能性也不大。
市盈率并不高
在2月9日财报公布之前,英伟达市盈率为52倍。之后,随着其股价从120美元跌至98美元,同时每股营收也在上升,当前市盈率已经降至32倍。
尽管这仍然高于标普500指数25倍的市盈率,但英伟达是一支增长型股票,市盈率高一些也很合理。即便按照最坏的情况考虑,假设市盈率跌至25倍,其股价也仍然为76.5美元。
当然,股价再跌22美元,对于英伟达股东来说是很痛苦的。但是需要再次强调,英伟达是增长型股票,因此市盈率更高也合理。
同时,英伟达能够生产实实在在的产品且能够获利,其业务仍在增长,因此和那些最终要走向消亡的网络泡沫股票不能相提并论。
相关阅读 【图解】NVDA为什么涨不上去!?
上周,我们在Snapchat上市前就提醒投资者,必须观望至少一到两周才决定要不要介入。
然而,今日多家华尔街机构的六位分析师中,中,有四位给予其“卖出”评级,另外两位给予其“中性”评级,没有一位给予其“买入”评级。与此同时,代表大型机构股东的一个组织已接洽股指提供商标普道琼斯指数公司和MSCI公司,要求将Snap和任何其他出售无表决权股票的公司排除在基准股指之外。
千载难逢的一个卖空机会!!于是,我们Tradesmax早盘在等待Snapchat出现双顶部时,果断地下了个卖空单子
在短短的一个小时内,我们获利3万美金。想了解更多我们的美股实盘交易策略,添加我们
交易时间 | 代号 | 职位 | 股数 | 交易价格 | 总价值 |
---|---|---|---|---|---|
2017/3/3 | EXEL | EVP, CFO | 102181 | 22.8 | -250800 |
2017/3/3 | CW | COB, CEO | 53570 | 97.37 | -1600179 |
2017/3/3 | NXST | CEO, Pres | 2019629 | 70.64 | -765243 |
2017/3/3 | CTMX | Pres, CEO | 160716 | 15 | -215145 |
2017/3/3 | LOGM | Pres, CEO | 49212 | 193.13 | -1590524 |
2017/3/3 | BCPC | CFO, Tr | 16775 | 86.88 | -1216250 |
2017/3/3 | CHE | Pres, CEO | 149191 | 181.74 | -1272180 |
2017/3/2 | GUID | CEO, Pres | 849223 | 6.76 | -101048 |
2017/3/2 | CRM | COB, CEO | 34185300 | 82.41 | -1648192 |
2017/3/2 | NKTR | SVP, CFO | 69270 | 15.16 | -3031950 |
2017/3/2 | HLIT | CFO | 0 | 5.72 | -781741 |
2017/3/2 | TSRO | EVP, CFO | 2928 | 177.61 | -257002 |
2017/3/2 | LLTC | VP of F | 73124 | 64.93 | -137723 |
2017/3/2 | CUNB | COB, CEO | 254520 | 38.32 | -894032 |
2017/3/2 | UTHR | COB, CEO | 647416 | 148.49 | -178632 |
2017/3/2 | ROLL | Pres, CEO | 508238 | 94.42 | -172607 |
2017/3/2 | MDSO | COB, CEO | 818320 | 57.06 | -427950 |
2017/3/2 | RARE | CFO, EVP | 55887 | 90.1 | -1081176 |
2017/3/2 | SANM | EVP, CFO | 200000 | 39.62 | -3436502 |
2017/3/2 | DOOR | Pres, CEO | 241868 | 79.43 | -1522753 |
2017/3/2 | REIS | VP, CFO | 119522 | 19.55 | -278044 |
2017/3/2 | GLW | COB, CE | 767749 | 28.01 | -4299412 |
2017/3/2 | HXL | EVP, CFO | 93313 | 55.32 | -566940 |
2017/3/2 | GSIT | Pres, C | 1682417 | 6.99 | -222707 |
2017/3/2 | CLH | EVP, CFO | 31785 | 57.95 | -182890 |
2017/3/2 | SBGI | SVP CFO | 20222 | 41.22 | -100447 |
2017/3/2 | WYN | Pres, C | 105141 | 83.38 | -1117760 |
2017/3/1 | HQY | Pres, CEO | 420000 | 44.16 | -1324744 |
2017/3/1 | QUOT | CEO | 6122976 | 11.85 | -236960 |
2017/3/1 | POOL | SVP, CFO | 122584 | 117.25 | -582498 |
2017/3/1 | XPER | EVP, CFO | 314293 | 70.84 | -1873410 |
2017/3/1 | INGN | Pres,, | 30651 | 74.06 | -2913786 |
2017/3/1 | CAP | Pres, CEO | 26900 | 17.25 | -101344 |
2017/3/1 | HTH | PlainsC | 127450 | 29.35 | -220133 |
2017/3/1 | QUAD | COB, Pr | 946814 | 28 | -1400200 |
2017/3/1 | SCLN | Pres, CEO | 87526 | 10.01 | -269523 |
2017/3/1 | WDAY | CFO | 79262 | 83.4 | -293719 |
2017/3/1 | ALK | EVP, FI | 24312 | 98.97 | -1660796 |
2017/3/1 | SPSC | CEO | 89180 | 55.87 | -837994 |
2017/3/1 | WDAY | CEO | 272807 | 83.75 | -6281141 |
2017/3/1 | PI | CFO | 20207 | 28.83 | -378408 |
2017/3/1 | SLG | CFO | 1234 | 114.79 | -3443700 |
2017/3/1 | VCRA | Pres, CEO | 419175 | 20.67 | -103326 |
2017/3/1 | TCO | Pres, C | 1472434 | 68.83 | -3519416 |
2017/3/1 | LNC | Pres, CEO | 743077 | 72.37 | -3473312 |
2017/3/1 | ACIA | Pres, CEO | 1067916 | 51.71 | -723896 |
2017/3/1 | DFS | COB, CEO | 1719529 | 72.5 | -1087500 |
2017/3/1 | SRC | CEO | 960233 | 10.85 | -162710 |
2017/3/1 | QLYS | COB, Pr | 5386234 | 34.96 | -1398500 |
2017/3/1 | MIDD | CEO, CO | 516329 | 150.09 | -600342 |
2017/3/1 | NCLH | Pres, C | 331928 | 51.12 | -3578400 |
2017/3/1 | HCN | EVP, CFO | 117607 | 69.57 | -1876218 |
2017/3/1 | MIDD | CFO | 217618 | 150 | -1875000 |
2017/3/1 | MB | CFO, COO | 101484 | 26.37 | -527307 |
2017/3/1 | AGII | Pres, CEO | 587562 | 68.45 | -449680 |
2017/3/1 | MB | Pres, CEO | 106034 | 26.37 | -467709 |
2017/3/1 | TYL | CFO | 47151 | 152.81 | -1528150 |
2017/3/1 | NVRO | CFO | 36833 | 95 | -712531 |
2017/3/1 | NTAP | CEO | 28396 | 42.02 | -168080 |
2017/3/1 | EVH | CEO, Va | 359692 | 20.11 | -120660 |
2017/3/1 | ABC | COB, Pr | 268876 | 92.1 | -1381500 |
2017/3/1 | AMD | SVP, CF | 706635 | 14.79 | -1573952 |
2017/3/1 | AGIO | CEO | 351354 | 50.47 | -151410 |
2017/3/1 | MCK | COB, Pr | 594427 | 150.49 | -15124522 |
2017/3/1 | HIW | EVP, CFO | 58577 | 52.34 | -1351523 |
2017/3/1 | COMM | EVP, CFO | 70870 | 39.04 | -1171114 |
2017/3/1 | BURL | Pres, CEO | 623206 | 87.57 | -1751365 |
2017/3/1 | INSM | CFO | 15000 | 16.51 | -330200 |
2017/3/1 | NOW | COB, Pr | 193390 | 87.63 | -13144736 |
2017/3/1 | RNR | Pres, CEO | 240627 | 149.34 | -1045409 |
2017/3/1 | GTT | Pres, CEO | 1707402 | 28.14 | -281406 |
2017/3/1 | COF | CFO | 42973 | 95 | -333165 |
2017/3/1 | PRTA | Pres, CEO | 2793 | 60.77 | -1529248 |
2017/3/1 | SAIA | Pres, C | 15434 | 49.3 | -231710 |
2017/3/1 | MSL | Pres, CEO | 283265 | 14.13 | -211950 |
2017/3/1 | OFG | Pres, CEO | 172085 | 13.38 | -290416 |
2017/3/1 | PEG | COB, Pr | 711932 | 45.33 | -1112995 |
2017/3/1 | FRME | CEO | 106494 | 40.67 | -669469 |
2017/3/1 | COSM | CEO, 10% | 97735933 | 0.09 | -124170 |
2017/3/1 | HSY | Pres, CEO | 167634 | 108.6 | -217200 |
2017/3/1 | RNST | CEO, COB | 160509 | 42.04 | -210200 |
2017/3/1 | MXIM | Pres, C | 1486991 | 44.42 | -1088376 |
2017/3/1 | FTNT | CFO | 20785 | 36.96 | -120136 |
2017/3/1 | DLB | Pres, CEO | 236146 | 50 | -250024 |
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