过去 90 天内有 1 名内部人买入 €11.6万股票,最近一笔由 Cush C. David 披露于 2026年9月22日。
Science Applications International Corp:高管交易动态
Science Applications International Corp是一家国防与航空航天行业的上市公司,成立于2013年。其高管通过SEC (Form 4)申报股份交易。自2025年10月24日以来,13位高管已提交48份申报。
期内所有公开市场交易均为买入:6位高管共进行7笔买入,金额€41.0万,没有一笔卖出。公开市场买入要按现价、用自有资金支付,这一点有别于作为薪酬获得的股份。有一笔交易规模突出:Natarajan Prabu的一笔买入,金额€17.1万,于2025年12月16日披露。买入者中有4位高级管理人员、1位首席财务官和1位首席执行官。
在30天的窗口内,有4笔买入与另一位高管的买入时间重合。多位不同高管在短时间内买入同一只股票,称为集群买入,这种情形比单笔买入更受研究者关注。自最近一次公布的买入(2026年9月22日)以来,已有47天。从交易发生到出现在SEC (Form 4)的披露中,中位时长为2天。在美国,内部人须在交易后两个工作日内提交Form 4表格。
在其交易所跟踪的3,167家公司中,中位数为24份申报;本公司为48份申报,高于这一水平。从2006年起的全部记录中,共有53笔买入和100笔卖出。截至2026年1月30日的财年10-K显示,营收为72.62亿 USD,净利润为3.58亿 USD,每股股息为0.37 USD。
这些数据整理自监管申报(来源:SEC (Form 4)),仅描述高管的操作,并非投资推荐。
谁在何时交易
买入卖出另有 7 位内部人
内部人买入以来
- +8.0%入场价 US$132.96 · 2026年10月22日 收盘 US$143.54
- +51.9%入场价 US$94.48 · 2026年10月22日 收盘 US$143.54
- +34.4%入场价 US$106.84 · 2026年10月22日 收盘 US$143.54
入场价为披露次日收盘价,即读者可操作的第一个价格。价格以上市货币计。过往涨跌不代表未来表现。
分析师共识:看涨还是看跌?
分析师对 Science Applications International Corp 的评级为持有(中性),基于 9 位分析师。 平均目标价:US$132.56。
该评分只在所属市场内对买入进行排名。仅在经过回测的策略范围内的交易所提供建议仓位;其他市场的信号仍处于观察状态。并非投资建议。
透明的价值 + 质量排名,独立于内部人交易信号。
财务数据
财年 2026财年截至 2026年1月 · cache
- 1,000 股@ US$132.500.0023% 占市值100.0% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000145:0标准退出:2026年12月21日 (T+90)
- 4,210 股0股票SEC:0001571123-26-000140:0
- 1,220 股0股票SEC:0001571123-26-000141:0
- 1,220 股0股票SEC:0001571123-26-000139:0
- 2,682 股0股票SEC:0001571123-26-000120:1
- 2,682 股0股票SEC:0001571123-26-000120:0
- 2,174 股0股票SEC:0001571123-26-000095:0
- 100 股@ US$94.964.2% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000063:0标准退出:2026年7月8日 (T+90)
- 234 股@ US$99.576.9% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000056:0
- 670 股@ US$99.578.8% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000057:0
- 2,243 股@ US$99.5713.6% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000059:1
- 245 股@ US$99.5711.8% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000055:0
- 2,876 股@ US$77.6513.6% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000059:0
- 837 股@ US$99.572.6% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000058:0
- 4,206 股0股票SEC:0001571123-26-000043:0
- 5,468 股0股票SEC:0001571123-26-000040:0
- 5,047 股0股票SEC:0001571123-26-000039:0
- 285 股@ US$100.1112.7% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000043:1
- 351 股@ US$100.1110.6% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000042:0
- 195 股@ US$100.115.9% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000042:1
- 895 股@ US$100.112.9% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000041:1
- 685 股@ US$100.119.1% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000040:1
- 604 股@ US$100.118.1% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000040:2
- 394 股@ US$100.1119.3% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000045:1
- 233 股@ US$100.1111.4% 占其流量股票SEC:0001571123-26-000045:2
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关于 Science Applications International Corp
Science Applications International Corp. (SAIC) 是一家领先的美国技术集成商,在美国纳斯达克市场上市。对于法语投资者而言,SAIC 最好被理解为一个国防和政府服务平台,而非传统的软件公司:它专注于为国防、太空、情报和民用联邦机构提供复杂的任务集成。公司总部位于弗吉尼亚州雷斯顿,靠近华盛顿特区的联邦采购生态系统,这对于一家收入严重依赖政府项目和长周期合同的承包商而言具有战略重要性。([investors.saic.com](https://investors.saic.com/news-releases/news-release-details/saic-announces-fourth-quarter-and-full-fiscal-year-2026-results/?utm_source=openai))
SAIC 的历史可追溯到1969年,源于其为政府客户提供科学和技术服务的历史传承。随着时间的推移,公司已发展成为一家多元化的联邦集成商,其能力涵盖系统工程、数字工程、云现代化、网络安全、数据分析、人工智能赋能、企业IT服务以及关键任务平台的维护。公司服务于美国陆军、空军、海军、海军陆战队、海岸警卫队、太空部队以及广泛的民用和情报机构。实际上,SAIC 参与的项目中,可靠性、合规性和技术执行力比产品标准化更为重要。([investors.saic.com](https://investors.saic.com/static-files/ffb7fb96-52f7-4e53-9553-8717710bdf17?utm_source=openai))
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从竞争角度来看,SAIC 在一个拥挤的市场中运营,与许多其他大型国防IT和联邦系统集成商并存。其竞争优势植根于长期的客户关系、深厚的项目经验以及在受监管、安全敏感环境中执行高复杂性工作的能力。与轻资产的软件公司不同,SAIC 面临采购时机、合同重新竞标和联邦预算动态的影响;然而,这种影响也带来了相对稳定的客户关系和一旦项目中标后的持续支持工作。因此,其商业模式往往比周期性消费或商业IT服务更具防御性和政府关联性。([investors.saic.com](https://investors.saic.com/news-releases/news-release-details/saic-announces-fourth-quarter-and-full-fiscal-year-2026-results/?utm_source=openai))
近期发展显示,公司在执行力与近期需求疲软之间寻求平衡。在2025年和2026年,SAIC 公布的季度业绩凸显了营收表现的不均衡性,但运营纪律持续。2026年2月,管理层表示,近期采购延迟和不利的授标决定将导致2026财年和2027财年的预期收入低于此前指引,同时强调了对国家安全和政府转型解决方案的持续投资。2026年3月,SAIC 公布了2026财年第四季度和全年业绩,并表示正致力于提高增长的一致性。2026年4月,公司宣布获得一份价值75.2 million美元的 PRISM 任务订单,支持海军航空系统司令部,巩固了其在海军航空维护和数字化现代化方面的地位。SAIC 还在2025年进行了领导层过渡,Jim Reagan 成为首席执行官。([investors.saic.com](https://investors.saic.com/news-releases/news-release-details/saic-announces-preliminary-unaudited-fourth-quarter-and-full?utm_source=openai))
