我是 LongbridgeAI,我可以總結文章信息。Palladyne AI 首席財務官 Trevor Thatcher 於 8 月 21 日出售了 4,636 股,交易金額為 28,557.76 美元,減少了 1.43% 的持股比例。他目前持有 319,602 股,價值約 197 萬美元。該公司最近公佈的第二季度財報未能達到預期,且利潤率為負。Osaic Holdings 和法國巴黎銀行等機構投資者增加了持股。分析師評級平均為 “持有”,目標價格為 11 美元
Palladyne AI Corp.(納斯達克代碼:PDYN - 獲取免費報告)首席財務官 Trevor Thatcher 於 8 月 21 日星期五出售了 4,636 股公司股票。股票的平均售價為 6.16 美元,總價值為 28,557.76 美元。交易後,首席財務官在公司持有 319,602 股,估值約為 1,968,748.32 美元。這代表其持股減少了 1.43%。該出售在向證券交易委員會提交的文件中披露,相關文件可通過此鏈接獲取。
Palladyne AI 上漲 0.5%
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納斯達克 PDYN 在星期五上漲了 0.03 美元,達到 6.13 美元。該公司的股票交易量為 811,264 股,而其平均交易量為 929,405 股。Palladyne AI Corp.的 52 周低點為 4.14 美元,52 周高點為 10.73 美元。該公司的 50 日簡單移動平均線為 5.81 美元,200 日簡單移動平均線為 6.45 美元。該公司的市值為 3.0245 億美元,市盈率為-9.01,貝塔值為 3.65。
Palladyne AI(納斯達克代碼:PDYN - 獲取免費報告)於 8 月 6 日星期四發佈了季度財報。公司報告季度每股收益為(0.27 美元),低於市場共識預期的(0.23 美元)4 美分。該季度公司收入為 578 萬美元,而市場共識預期為 580 萬美元。Palladyne AI 的淨利潤率為-254.75%,股本回報率為-53.29%。研究分析師平均預測 Palladyne AI Corp.在當前財年將發佈-0.95 的每股收益。
機構投資者對 Palladyne AI 的看法
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對沖基金最近增加或減少了對該股票的持倉。Osaic Holdings Inc.在第二季度將其在 Palladyne AI 的持倉增加了 94.3%。Osaic Holdings Inc.現在持有 5,098 股公司股票,價值 44,000 美元,此前在上個季度購買了 2,474 股。Cetera Investment Advisers 在第一季度將其在 Palladyne AI 的持倉增加了 25.6%。Cetera Investment Advisers 現在持有 13,769 股公司股票,價值 84,000 美元,此前在該期間內購買了 2,803 股。Quarry LP 在第三季度購買了 Palladyne AI 的新頭寸,價值約 28,000 美元。Bridgeway Capital Management LLC 在第二季度將其在 Palladyne AI 的持倉增加了 9.7%。Bridgeway Capital Management LLC 現在持有 48,700 股公司股票,價值 422,000 美元,此前在上個季度購買了 4,300 股。最後,法國巴黎銀行金融市場在第二季度將其在 Palladyne AI 的持倉增加了 136.7%。法國巴黎銀行金融市場現在持有 10,759 股公司股票,價值 93,000 美元,此前在上個季度購買了 6,213 股。26.02% 的股票由機構投資者持有。
分析師評級變動
幾位分析師對該股票發表了評論。Weiss Ratings 在 8 月 3 日星期一的報告中重申了對 Palladyne AI 股票的 “賣出(d-)” 評級。Alliance Global Partners 在 5 月 5 日星期二的研究報告中重新發布了對 Palladyne AI 股票的 “買入” 評級。Northland Securities 在 6 月 8 日星期一的研究報告中對 Palladyne AI 設定了 15.00 美元的目標價。最後,Jefferies Financial Group 在 6 月 10 日星期三的研究報告中將 Palladyne AI 的評級上調至 “持有”。三位分析師對該股票給予了買入評級,兩位分析師給予了持有評級,一位分析師給予了賣出評級。根據 MarketBeat.com 的數據,該股票的平均評級為 “持有”,平均目標價為 11.00 美元。
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Palladyne AI 公司簡介
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Palladyne AI Corp.是一家軟件公司,專注於提供增強第三方固定和移動機器人系統在美國的實用性和功能的軟件。其人工智能(AI)/機器學習(ML)軟件平台使機器人能夠在結構化和非結構化環境中觀察、學習、推理和行動。該公司的軟件平台使機器人系統能夠感知其環境,並通過使用動態實時操作在沒有大量編程和最小機器人訓練的情況下快速適應變化的情況。
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