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$阿里巴巴 (BABA.US)$ 預計將於 2024 年 11 月 15 日在市場開市之前報告其 2025 年第二季度收益。
巴巴預計截至九月三個月份的淨利潤為 264.9億元,相當於 3.66 億元,較去年同期的淨利潤為 277.1億元和 6 月季度的 242.7億元人民幣。
第二季度收入可能增長 2384.9億元...
巴巴預計截至九月三個月份的淨利潤為 264.9億元,相當於 3.66 億元,較去年同期的淨利潤為 277.1億元和 6 月季度的 242.7億元人民幣。
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Beann
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$阿里巴巴-W (09988.HK)$ $阿里巴巴 (BABA.US)$
阿里巴巴(臨時代碼)2025年Q2季度資訊 業績電話會定於 11月15日 上午7點30分EDT / 11月15日 晚上8點30分SGT / 11月15日 晚上11點30分AEDT。 立即訂閱,參加與管理層即時的業績電話會!
超預期或低於預期?
您對阿里巴巴(臨時代碼)第二季度的業績有何期待?公司會超預期還是低於預期?請點擊“訂閱”按鈕,了解管理層的看法! 阿里巴巴(臨時代碼)第二季 業績?公司會超預期還是低於預期?請點擊“訂閱”按鈕,了解管理層的看法!
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阿里巴巴(臨時代碼)2025年Q2季度資訊 業績電話會定於 11月15日 上午7點30分EDT / 11月15日 晚上8點30分SGT / 11月15日 晚上11點30分AEDT。 立即訂閱,參加與管理層即時的業績電話會!
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阿里巴巴 2025財年 Q2 業績電話會
11/15 06:30
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Beann
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嗨,mooer們!
$阿里巴巴 (BABA.US)$ is releasing its Q2 FY2025 earnings on November 15 before the bell. Unlock insights with BABA Earnings Hub>>
Amid Trump victory, Chinese stocks and ETFs are sliding, as higher tariffs are anticipated. $阿里巴巴 (BABA.US)$'s share price has been dropping ever since its peak of $308 per share in 2020. In the wake of recent 雙11購物節競賽 在中國,阿里巴巴的展望將如何?
$阿里巴巴 (BABA.US)$ is releasing its Q2 FY2025 earnings on November 15 before the bell. Unlock insights with BABA Earnings Hub>>
Amid Trump victory, Chinese stocks and ETFs are sliding, as higher tariffs are anticipated. $阿里巴巴 (BABA.US)$'s share price has been dropping ever since its peak of $308 per share in 2020. In the wake of recent 雙11購物節競賽 在中國,阿里巴巴的展望將如何?
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Beann
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早安,交易者。11 月 8 日星期五快樂。在特朗普總統進入他的四年連任之後的兩天,市場仍然攀升。從議會迄今的結果來看,共和黨也在眾議院和參議院贏得了多數席位,這可能通過監管、關稅和其他稅法進一步影響股市。
新聞界度過了疲憊的一週,還有FOMC會議...
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Beann
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投資者們,這是moomoo成立的第12周年!歡迎回來參加我們每週討論moomoo上頂尖熱點股票新聞的《每週動態》!在下方評論以回答本週的主題問題,有機會贏得獎勵!
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每週動態
股市在繁重的財報周遭下跌,還有更多風險。距離美國大選不到兩週,來自最大公司的財報仍在持續公佈中...
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Beann
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$可口可樂 (KO.US)$可口可樂 業績電話會定於 10月23日上午8:30美東時間 / 10月23日晚上8:30新加坡時間 / 10月23日晚上11:30澳洲東部時間立即訂閱參加與管理層現場參加業績電話會!
看漲或看跌?
你對這個期待甚麼? 可口可樂2024年第三季度 盈利?該公司是否能超過預期還是錯過預期?請點擊“預訂”按鈕,了解管理層的觀點!
免責聲明:
本簡報僅供資訊和教育用途
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可口可樂公司 2024 Q3 業績電話會
10/23 07:30
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$谷歌-A (GOOGL.US)$ $Meta Platforms (META.US)$ $微軟 (MSFT.US)$ $蘋果 (AAPL.US)$
如果你稍微瞭解人工智能的運作方式,你會同意,贏得人工智能引擎最強的並不是唯一條件。深入內部而言,要使人工智能運作,人工智能需要從數據中學習,就像孩童一樣。他們必須接受許多學府和主修課程才能成為特定領域的專家。
目前有很多人工智能引擎宣稱可以更好地繪製、創建更好的內容。但這僅是表面上的一部分...
如果你稍微瞭解人工智能的運作方式,你會同意,贏得人工智能引擎最強的並不是唯一條件。深入內部而言,要使人工智能運作,人工智能需要從數據中學習,就像孩童一樣。他們必須接受許多學府和主修課程才能成為特定領域的專家。
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