云从科技 股价/自由现金流 : 负值无意义 (今日)

* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

云从科技股价/自由现金流(Price-to-Free-Cash-Flow)的相关内容及计算方法如下:

股价/自由现金流 由 当前股价 除以该公司 最近12个月 的 每股自由现金流 而得。截至今日, 云从科技 的 当前股价 为 ¥12.27, 最近12个月 每股自由现金流 为 ¥ -0.44,所以 云从科技 今日的 股价/自由现金流 为 负值无意义。

云从科技股价/自由现金流或其相关指标的历史排名和行业排名结果如下所示:

在过去十年内, 云从科技股价/自由现金流
最小值:0  中位数:0  最大值:0
当前值:0
云从科技股价/自由现金流没有参与排名。
截至2023年12月, 云从科技 过去一季度 每股自由现金流 为 ¥ -0.07, 云从科技 最近12个月 每股自由现金流 为 ¥ -0.44。
云从科技 3年每股自由现金流增长率 % 为 16.20%。 云从科技 5年每股自由现金流增长率 % 为 31.10%。
在过去十年内, 云从科技的 3年每股自由现金流增长率 % 最大值为 36.90%, 最小值为 1.40%, 中位数为 25.50%。

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云从科技 股价/自由现金流 (688327 股价/自由现金流) 历史数据

云从科技 股价/自由现金流的历史年度,季度/半年度走势如下:
云从科技 股价/自由现金流 年度数据
日期 2017-12 2018-12 2019-12 2020-12 2021-12 2022-12 2023-12
股价/自由现金流 - - - - - - -
云从科技 股价/自由现金流 季度数据
日期 2021-09 2021-12 2022-03 2022-06 2022-09 2022-12 2023-03 2023-06 2023-09 2023-12
股价/自由现金流 - - - - - - - - - -
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

软件基础构架(三级行业)中,云从科技 股价/自由现金流与其他类似公司的比较如下:
* 选自同一行业,市值最接近的公司;x轴代表市值,y轴代表股价/自由现金流数值;点越大,公司市值越大。

云从科技 股价/自由现金流 (688327 股价/自由现金流) 分布区间

软件(二级行业)和科技(一级行业)中,云从科技 股价/自由现金流的分布区间如下:
* x轴代表股价/自由现金流数值,y轴代表落入该股价/自由现金流区间的公司数量;红色柱状图代表云从科技的股价/自由现金流所在的区间。

云从科技 股价/自由现金流 (688327 股价/自由现金流) 计算方法

股价/自由现金流是由当前股价除以最近12个月的 每股自由现金流 而得。
截至今日云从科技股价/自由现金流为:
股价/自由现金流 = 今日 当前股价 / 最近12个月 每股自由现金流
= ¥12.27 / -0.44
= 负值无意义
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

云从科技 股价/自由现金流 (688327 股价/自由现金流) 解释说明

价值投资者认为 自由现金流 比收益更为重要。 原因是,从原则上讲,只有那些能从业务中获取的净现金是归属于股东的。这种 自由现金流 可用于发展业务,减少债务或以股息或股票回购的形式发放给股东。
在现金流折现模型(DCF)计算中, 自由现金流 用于确定公司的内在价值。

云从科技 股价/自由现金流 (688327 股价/自由现金流) 注意事项

在实际经营中, 自由现金流 会受到应收账款、应付账款、管理层对扩张的决定等变化的影响。因此,投资者应从更长远的角度看待自由现金流量。自由现金流的长期平均值是衡量真实自由现金流的更可靠的指标。

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云从科技 (688327) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:软件
公司网站:www.cloudwalk.com
公司地址:上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司简介:公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统,通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接,把握人工智能生态的核心入口,为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务;另一方面,公司基于人机协同操作系统,赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景,为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络技术等人工智能技术均处于业界领先水平,其中:跨镜追踪(ReID)技术获得了首届全国人工智能大赛冠军;3D人脸重建、OCR、语音、机器阅读理解等技术在世界权威数据集刷新纪录;深度学习、视觉识别等领域论文在国际人工智能领域顶级学术会议与期刊上发表。