险资搭台 游资唱戏?南玻A高潮迭起

南玻A经历高管集体辞职风波,股价出现剧烈波动。游资介入推动股价涨停,市场猜测与险资概念和控股权争夺有关。公司基本面良好,但管理层变动引发关注。

因“高管集体辞职”备受关注的南玻A昨日低开低走,一路跌至11.63元,跌幅超过4%。午后突然放量,超大单连续买入,股价直线拉升至涨停,报13 .45元。当天换手率9 .47%,振幅15%,成交额达到16亿元。

“今日拉南玻A的必然是游资,跟风资金也在推波助澜。盘后数据也印证了这点。”广州一位私募基金经理对南都记者表示。

高管辞职一事昨日继续演化。继11月16日南玻A多达7位核心管理层集体辞职后,昨日南玻A的董事会秘书丁九如亦辞职,同时辞去公司总会计师的职务。与此同时,独立董事张建军及杜文君亦宣告辞职。

北京一位保险资管人士昨日对记者表示,大部分保险资金运用在投资上市公司时,其实并没有谋求控制权的想法,而只是为了取得良好的投资回报。只有极个别公司对于上市公司有自己的打算,比如说借壳,或者是其他的目的。

游资点火?

在原高管及大股东前海人寿就高管集体辞职一事各执一词的时候,南玻A昨日却历经戏剧性的表现。

从盘后公布的龙虎榜数据看到,17日,并无机构参与南玻A的行情里面。“今天的行情,拉南玻A的必然是游资,同时跟风资金也在推波助澜。从盘后数据也印证了这点。”广州一位私募基金经理对南都记者表示。

盘后数据显示,中信证券上海淮海中路证券营业部买入了9418万元,安信证券南昌胜利路和联储证券石家庄各买入4000万元。

而深圳的3个证券营业部则现身前5大卖出席位中。中泰证券深圳吉祥路卖出6733万元,中信证券深圳总部卖出5394万元,国信证券深圳泰然九路卖出3432万元。

“最近,游资对于险资概念股的炒作非常热情。南玻A叠加了控股权争夺,管理层集体辞职等热点因素,社会资金关注度明显提升。游资先点火,往往会有更多跟风资金扇风。”上述私募基金经理称,“不过,投资者要密切关注公司公告,看看宝能系是否继续增持。如果宝能增持,行情必然会持续。否则就要小心了”。

有券商分析师表示,从基本面来看,南玻A作为玻璃行业龙头企业,公司质地还是不错的。2016年前三季度公司平板玻璃业绩快速增长,同时受益于光伏行业的回暖向好,公司太阳能业务销售及盈利大幅增加。但是,核心管理层集团离职,会否对于公司业绩造成影响需要观察。

北京一家中型基金权益基金基金经理对南都记者分析称,南玻此次的争端其实也是无可厚非的。南玻A的核心管理层对于公司确实带来很好的发展,现在看起来对于管理层来说确实不太道义,但是这就是资本市场的规则。

险资的博弈

继11月16日南玻A多达7位核心管理层集团辞职后,昨日南玻A的董事会秘书丁九如亦辞职,同时辞去公司总会计师的职务。与此同时,独立董事张建军及杜文君亦宣告辞职。

备受关注的是,南玻A代董事长陈琳昨日首次发声,称要保护好有上万名员工的南玻A。陈琳是宝能系的资深高管。根据前海人寿的偿付能力报告显示,陈琳于1972年出生,2012年4月经核准担任前海人寿监事会主席。2003年至今,陈琳任深圳深业物流集团股份有限公司副总经理。

陈琳代表宝能系,会否对南玻A的公司治理结构带来不同的变化?

上述基金经理表示,“保险资金也是要赚钱的,在获取了大股东地位后,肯定会对于公司治理提出自己的要求。我们不太看好在保险资金介入后期的阶段,等到估值修复完成之后,进入后期博弈的时候往往会出现麻烦。毕竟保险企业理念和上市公司治理的理念会有差异,各种矛盾也会浮出水面。平安和上海家化就是例子。”

北京一位保险资管人士对记者表示,大部分保险资金运用在投资上市公司时,其实并没有谋求控制权的想法,而只是为了取得良好的投资回报。只有极个别公司对于上市公司有自己的打算,比如说借壳,或者是其他的目的。

“在现行的公司治理环境下,新晋大股东往往期望会对公司管理层加大控制力。但是新晋大股东与管理层之间往往会因为管理观念不同而摩擦不断。此次公司高管人员职务发生重大变动,必然会对公司经营计划及管理方式产生影响。”广东国智律师事务所谢奕思律师对南都记者表示。

市场上有声音称,新资本入主,原高管被大面积更换,容易造成“两败俱伤”,上市公司中小股东可能成为受害者。

以上海家化为例,2011年底,平安集团耗资51亿元,从上海国资委手中买下上海家化的全部股份,成为第一大股东。2013年5月,掌控上海家化14年的葛文耀,在平安信托动议的临时股东会上被免职。

平安信托与葛文耀之争的最终结果是,高管相继离职,公司业绩滑坡。上海家化10月26日晚间披露的三季报显示,2016年1至9月公司实现营业收入4 2 .8 8亿元,同比下降7.14%;归属于上市公司股东的净利润4 .33亿元,同比下降45.17%。

本文转自d1net(转载)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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