
全球视野, 下注中国
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2025-09-14 00:04 星期日
01-27 13:31
格隆汇1月27日|据英国金融时报,华尔街的投行押注,特斯拉(TSLA.US)今年的汽车销量增长速度将远低于马斯克的预测。
US 特斯拉
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01-27 13:18
日股异动|汽车股全线上涨 雅马哈发动机涨逾3%
格隆汇1月27日|雅马哈发动机涨逾3%,NISSAN SHATAI涨近3%,马自达汽车、丰田汽车、本田汽车涨逾1%。
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01-27 13:12
格隆汇1月27日|美指期货跌幅扩大,纳指期货跌2%。
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01-27 12:16
高盛:日本央行可能每年加息两次
格隆汇1月27日|高盛的Akira Otani在一份研究报告中表示,日本央行可能会每年加息两次。这位资深日本经济顾问表示,考虑到日本央行上周五的加息决定和行长植田和男的讲话,高盛维持基础情景预测,即日本央行将继续每年加息两次。Otani表示,日本央行下一次加息应该会在7月份进行。Otani称:“鉴于基本通胀温和上升,以及距离可持续实现2%的通胀目标还有一段距离,我们预计每年将加息两次。”不过,Otani补充说:“我们需要做出提醒,下一次加息的时间存在相当大的不确定性。”
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01-27 11:46
亚盛医药在纳斯达克成功上市 为首家美股双重上市18A企业
格隆汇1月27日|亚盛医药宣布,公司已北京时间1月24日晚间正式在纳斯达克全球市场上市,成为首家实现美股双重上市的18A企业,开启全球化新篇章。亚盛医药本次发售共7,325,000股美国存托股份(ADS),发售价为每股美国存托股份(ADS)17.25美元,在扣除承销折让、费用及其他亚盛医药需要支付的发售开支后,全球发售所得款项总额预期约为126.4百万美元(相当于约983.6百万港元)。受限于惯常的交割条件,发售的交割预期于2025年1月28日完成。
亚盛医药致力在肿瘤等治疗领域开发创新药物,以解决肿瘤等领域患者尚未满足的临床需求,并始终坚持以患者为中心的全球创新战略。2019年10月28日,公司在港交所挂牌上市。成立至今,公司得益于其在基于结构的药物设计方面的技术专长以及其新药发现引擎,致力于透过抑制Bcl-2、MDM2-p53 等细胞凋亡通路关键蛋白的抑制剂;新一代针对癌症治疗中出现的激酶突变体的抑制剂等解决未满足的医疗需求。目前,亚盛医药有11项已完成或进行中的美国及/或国际注册研究。
US 亚盛医药 HK 亚盛医药-B
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01-27 11:39
格隆汇1月27日|印度股指Nifty指数盘前跌0.7%。
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01-27 10:57
格隆汇1月27日|据市场消息,苹果(AAPL.US)正在与印度巴拉特锻造公司洽谈成为其供应商的事宜。
US 苹果
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01-27 10:51
瑞银:将伯克希尔哈撒韦B类股目标价上调至536美元
格隆汇1月27日|瑞银认为,无论2025年经济繁荣还是衰退,伯克希尔哈撒韦的股票都将是一项稳健的投资,伯克希尔哈撒韦的制造、服务和零售业务以及BNSF铁路对经济较为敏感,在经济景气时表现良好。而其保险业务则具有防御性,可在经济低迷时期提供保障。伯克希尔拥有巨额现金储备,可用于进行潜在的增值收购和股票回购,进一步提升公司价值。分析师将伯克希尔B类股12个月目标价从531美元上调至536美元。
US 伯克希尔哈撒韦-B
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日股异动|银行股走高 日本央行加息有利于提振银行业利润
格隆汇1月27日|日本银行股走高,市场对该国银行业的利润走高抱有很高的期待,此前日本央行在1月24日的货币政策会议上将政策利率从0.25%上调至0.5%,为17年来最高水平。
瑞穗金融集团、山口金融、北太平洋银行涨超2%,三菱日联金融也一度涨超3%。日本东证银行指数一度上涨2.8%,为33个行业类别中涨幅最大。
Shinkin资产管理公司资深基金经理Noki Fujiwara表示,市场预期日本央行将进一步加息,这导致投资者买入银行股。日本负利率政策结束后日本银行业利润将大幅改善等因素推动了银行板块走高。
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01-27 10:05
格隆汇1月27日|比特币跌1.59%,向下触及101000美元/枚。
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01-27 10:02
格隆汇1月27日|丰田汽车(TM.US):出光兴产和丰田宣布开始合作,为电动汽车大规模生产全固态电池。
US 丰田汽车
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01-27 09:53
纳指期货跌近2%
格隆汇1月27日|美国股指期货延续跌势,标普500指数期货跌1%,纳指期货跌1.9%。
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01-27 09:50
格隆汇1月27日|日经225指数跌幅扩大至0.5%。
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01-27 08:59
格隆汇1月27日|软银集团股价一度下跌5.4%,创下11月1日以来的最大跌幅。
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01-27 08:40
DeepSeek震撼硅谷,Meta组建四个研究小组专门破解
格隆汇1月27日|据Information,Meta生成AI小组和基础设施团队的经理和工程师已开设了四个作战室来学习DeepSeek的工作原理。其中两个动员起来的小组正在试图了解High-Flyer如何降低训练和运行DeepSeek的成本。第三个Meta研究小组正在试图弄清楚High-Flyer可能使用哪些数据来训练其模型。第四作战室正在考虑基于DeepSeek模型属性重构Meta模型的新技术。
US MetaPlatformsIncClassA
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