Tage
Stunden
Minuten
Sek.
-40%
auf alle unsere Abonnements*
Nur noch wenige Stunden
Zum Angebot
* Siehe Bedingungen unter "Unser Angebot"

Bewertung: NetraMark Holdings Inc.

Marktwert 74.2 Mio. 52.89 Mio. 45.63 Mio. 41.95 Mio. 39.49 Mio. 4.99 Mrd. 74.82 Mio. 497 Mio. 194 Mio. 2.45 Mrd. 199 Mio. 194 Mio. 8.48 Mrd. KGV 2026 *
-
KGV 2027 * -
Enterprise Value (EV) 74.2 Mio. 52.89 Mio. 45.63 Mio. 41.95 Mio. 39.49 Mio. 4.99 Mrd. 74.82 Mio. 497 Mio. 194 Mio. 2.45 Mrd. 199 Mio. 194 Mio. 8.48 Mrd. EV / Sales 2026 *
185x
EV / Sales 2027 * -
Streubesitz
89.03%
Rendite 2026 *
-
Rendite 2027 * -
Manager TitelAlterSeit
Vorstandsvorsitzender - 17.02.2022
Präsident - 04.07.2022
Finanzdirektor/CFO 57 18.07.2022
Verwaltungsratsmitglied TitelAlterSeit
Vorsitzender 40 09.06.2025
Direktor/Vorstandsmitglied - -
Direktor/Vorstandsmitglied - 16.06.2022
% % 5 Tage % 1 Jahr Veränd. 3 Jahre Kap.($)
-.--%-3.77% - - 52.89 Mio.
-0.29%-3.26%-21.37%+11.71% 2’815 Mrd.
-2.68%-3.07%-9.22%+704.69% 313 Mrd.
+1.00%+7.23%+243.07%+782.57% 123 Mrd.
+0.54%+2.10%+31.99%+68.49% 107 Mrd.
+0.09%+0.60%-3.09%+5.40% 88.41 Mrd.
-2.95%-6.72%+68.03%+126.00% 80.67 Mrd.
-0.38%+6.58%-41.34%+49.21% 55.64 Mrd.
+4.29%+11.71%-0.66%+70.41% 42.34 Mrd.
+7.03%+19.65%-49.31%+24.58% 34.38 Mrd.
Durchschnitt +0.93%+4.35%+24.23%+204.78% 406.61 Mrd.
Gewichteter Durchschnitt nach Marktkapitalisierung -0.22%-2.84%-7.81%+102.26%

Finanzen

2026 *2027 *
Umsatz 400’930 285’803 246’562 226’685 213’363 26.97 Mio. 404’297 2.69 Mio. 1.05 Mio. 13.24 Mio. 1.07 Mio. 1.05 Mio. 45.79 Mio. -
Nettoergebnis - -
Nettoverschuldung - -
Logo NetraMark Holdings Inc.
NetraMark Holdings Inc. ist ein in Kanada ansässiges Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Lösungen im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz (Gen AI) und des maschinellen Lernens (ML) für die Pharmaindustrie konzentriert. Das Produktangebot des Unternehmens basiert auf einem neuartigen topologiebasierten Algorithmus, der in der Lage ist, Patientendatensätze in Teilmengen von Personen zu zerlegen, die gleichzeitig anhand mehrerer Variablen stark miteinander verbunden sind. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, je nach Art und Umfang der Daten eine Vielzahl von ML-Methoden einzusetzen, um die Daten in leistungsstarke intelligente Daten zu verwandeln, die traditionelle KI/ML-Methoden aktivieren. Das Ergebnis ist, dass es mit kleineren Datensätzen arbeiten und Krankheiten genau in verschiedene Typen unterteilen sowie Patienten hinsichtlich ihrer Empfindlichkeit gegenüber Medikamenten und/oder der Wirksamkeit der Behandlung genau klassifizieren kann. Die typischerweise verwendeten molekularen Daten sind RNASeq, Microarray, Einzelnukleotid-Polymorphismus (SNP) und Methylierung.
Beschäftigte
-

Quartalsumsätze - Abweichungsrate

LETZTE CHANCE | -40 %: Die besten Tools exklusiv für Abonnenten - Ihr Schlüssel zu den Top-Investitionen der Zukunft!
T
:
:
PROFITIEREN SIE JETZT