健康之路 02587股份配发结果分析

健康之路（02587）中签结果
返回 股票信息 招股信息 中签结果 中签画像 中签预测
// OVERVIEW :: SUMMARY STATS //

申购手续费总和 vs 公开发售募资额

假设每份有效申购收取100港元手续费，所有有效申购的手续费总和相当于公开发售募集资金额的相应比例。这部分费用由券商/银行收取，无论中签与否均需支付，是投资者在新股申购中承担但常被忽略的隐性成本。
+++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++
// MODULE_01 :: ALLOTMENT TIER ANALYSIS //

各申购档位 期望中签手数

甲组申请，乙组申请。期望中签手数 = 配发公告"占所申请发售股份总数的概约百分比" × 申请股数 ÷ 每手股数，直接取自公告原文。

各申购档位 资金效率

资金效率 = 期望获配股数 / 申请股数 × 100，即配发公告"占所申请发售股份总数的概约百分比"原值，直接取自公告。申请股数越少，资金效率越高。

各申购档位 申请人数分布

纵轴为对数刻度，便于观察不同数量级档位的分布差异。四图横坐标一致，鼠标悬停时联动同步。

各申购档位 申购手续费 ÷ 中签总市值 (假设每份申购100港元手续费)

中签总市值 = 有效申请人数 × 申请股数 × (占所申请百分比 ÷ 100) × 发售价；手续费总和 = 有效申请人数 × 100港元；比值 = 手续费总和 ÷ 中签总市值 × 100%。低档位因获配股份极少，比值异常高；高档位比值趋于平稳。
+++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++ === +++
// 配发结果申购档位列表 //
加载中...
AI AI 市场洞察
!
以下内容由AI模型基于历史IPO数据自动生成。不构成任何投资建议、招揽或推荐。过往申购模式和上市后表现不保证未来结果。数据可能存在不准确之处——在任何投资决策前，请务必查阅港交所官方文件和招股说明书。

市场情绪

健康之路认购倍数为34.42倍，市场热度尚可但未至炽热。中签率高达65.96%，远超冻结资金逾百倍热门股常态，显示筹码分布偏散，散户参与基数不大。最终发售价7.80港元处于区间下限，反映定价保守或机构需求有限。（以上为AI基于历史数据生成的评论。过往模式不保证未来结果。不构成投资建议。）

申购档位分析

甲尾申购50万港元期望中签0.53手，而乙头申购60万港元可稳获1手，甲尾资金效率明显低于乙头，呈现甲组尾部流动性低效。各档位之间中签率跳升不连贯，大额甲组申购性价比不足。（以上为AI基于历史数据生成的评论，券商手续费结构各异，实际成本可能不同。过往模式不保证未来结果。不构成投资建议。）

申购人群画像

本次申购未披露内地与香港投资者分占比例，总持有人数数据缺失，无法判断人口画像集中度。缺失数据可能意味该股以本地参与为主，或数据源有遗漏。（以上为AI基于历史数据生成的评论。数据可能存在来源文件的错误或遗漏，请以港交所官方文件为准。不构成投资建议。）

AI生成内容，仅供信息参考，不构成投资建议。请以官方文件为准。
// 关于本页 //

本页展示 健康之路（02587）的打新中签分析：一手中签率、甲乙组中签分布、超额认购倍数、暗盘与首日表现。数据来自港交所配发结果公告。

Disclaimer

disclaimer.important_notice

disclaimer.data_timeliness

data_source.without_ccass

disclaimer.inference_limitations

disclaimer.limitation_1

disclaimer.limitation_2

disclaimer.limitation_3

disclaimer.limitation_4

disclaimer.limitation_5

disclaimer.limitation_6

disclaimer.limitation_7

disclaimer.limitation_8

disclaimer.limitation_9

disclaimer.limitation_10

disclaimer.limitation_11

disclaimer.limitation_11a

disclaimer.limitation_11b

disclaimer.limitation_11c

disclaimer.limitation_11d

disclaimer.final_disclaimer

Cibo — IPO与市场数据分析