（编辑 王雪儿） 证券日报网讯 1月29日，宝利国际在互动平台回答投资者提问时表示，公司股价受宏观经济、行业周 期、公司经营发展等多重因素影响。目前公司生产经营管理有序推进，现有业务深耕细作，同时将积极 利用上市公司平台和国有企业优势促进转型升级，不断增强核心竞争力和持续盈利能力，努力提升公司 价值。 ...

针对上述提问，宝利国际回应称："尊敬的投资者，您好，感谢您的关注和建议！公司将积极借助上市 公司平台和国有企业优势促进转型升级，推动公司高质量发展，全面提升公司核心竞争力。关于各项业 务发展情况，公司会按照规定履行信息披露义务，敬请您关注相关公告。谢谢！" 声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 有投资者在互动平台向宝利国际提问："公司作为国有企业，公司位于池州半导体产业园，半导体产业 园，不断有企业入驻，池州半导体产业园在安徽有重要战略地位，安徽半导体，一核一弧，布局关键节 点，请问公司如何积极对接半导体产业，形成协同效应？再问公司2026年，有没有加大半导体产业的再 投资计划？" 来源：市场资讯 ...

Group 1 - The refining and trading sector increased by 1.46% on January 19, with Bohai Chemical leading the gains [1] - The Shanghai Composite Index closed at 4114.0, up 0.29%, while the Shenzhen Component Index closed at 14294.05, up 0.09% [1] - Key stocks in the refining and trading sector showed significant price increases, with Bohai Chemical rising by 10.02% to a closing price of 4.50 [1] Group 2 - The main capital flow in the refining and trading sector saw a net inflow of 562 million yuan, while retail investors experienced a net outflow of 475 million yuan [2] - Notable stock performances included Hengli Petrochemical, which rose by 6.91% to a closing price of 25.08, and Runbei Hangke, which increased by 6.04% to 42.13 [1][2] - The trading volume for Bohai Chemical reached 956,500 shares, contributing to a transaction value of 413 million yuan [1]

针对上述提问，宝利国际回应称："尊敬的投资者，公司在做好现有业务经营的同时，也积极寻求转型 升级机会，努力研究相关产业政策，捕捉新的投资和业务增长机会。如有与之相关的重大事项，公司会 依法依规履行信息披露义务，感谢关注！" 有投资者在互动平台向宝利国际提问："公司近年来经营承压。想请教管理层，是否会考虑通过跨行业 或相关产业并购，引入具备成长性的业务板块，以改善业绩表现并重塑市场预期？" 来源：市场资讯 声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 ...

证券代码：300135 证券简称：宝利国际 公告编号：2026-001 江苏宝利国际投资股份有限公司 关于累计诉讼、仲裁事项的进展公告 四、其他前期已披露累计诉讼、仲裁事项进展 就宝利建设诉吉林城建吉林市新城大桥工程项目合同纠纷一案，因吉林城建 未履行法院二审判决，公司向法院提出了强制执行申请。近日，公司收到吉林省 吉林市中级人民法院通知，吉林省吉林市中级人民法院已于 2026 年 1 月 4 日对 公司强制执行申请予以立案执行，案号为(2026)吉 02 执 40 号。 二、是否有其他尚未披露的重大仲裁及诉讼 截至本公告披露日，除已披露的诉讼、仲裁事项外，公司及控股子公司存在 的其他小额诉讼、仲裁事项未达到《深圳证券交易所创业板股票上市规则》等规 定的披露标准，公司及控股子公司无应披露而未披露的其他诉讼、仲裁事项。 三、本次公告的诉讼、仲裁对公司本期利润或期后利润的可能影响 就本次公告进展的诉讼事项，公司已对相关应收账款全额计提减值，并已在 公司过往定期报告中予以反映，若公司在后续强制执行过程中收回全部或部分判 决款项，将对公司利润产生正面影响，最终会计处理及对公司利润的影响数据将 以审计机构年度审计确认后 ...

Quantitative Models and Construction Methods 1. Model Name: GAN_GRU - **Model Construction Idea**: The GAN_GRU model combines Generative Adversarial Networks (GAN) for feature generation and Gated Recurrent Unit (GRU) for time-series feature encoding to construct a stock selection factor[4][13][14] - **Model Construction Process**: 1. **GAN Component**: - The generator (G) learns the real data distribution and generates realistic samples from random noise \( z \) (Gaussian or uniform distribution). The generator's loss function is: $$ L_{G} = -\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(D(G(z)))] $$ where \( D(G(z)) \) represents the discriminator's probability of classifying generated data as real[24][25][26] - The discriminator (D) distinguishes real data from generated data. Its loss function is: $$ L_{D} = -\mathbb{E}_{x\sim P_{data}(x)}[\log D(x)] - \mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))] $$ where \( D(x) \) is the probability of real data being classified as real, and \( D(G(z)) \) is the probability of generated data being classified as real[27][29][30] - GAN training alternates between optimizing \( G \) and \( D \) until convergence[30] 2. **GRU Component**: - Two GRU layers (GRU(128, 128)) are used to encode time-series features, followed by a Multi-Layer Perceptron (MLP) with layers (256, 64, 64) to predict returns. The final output \( pRet \) is used as the stock selection factor[22] 3. **Feature Input and Processing**: - Input features include 18 price-volume characteristics (e.g., closing price, turnover, etc.) sampled over the past 400 days, with a shape of \( 40 \times 18 \) (40 days of features)[18][19][37] - Features undergo outlier removal, standardization, and cross-sectional normalization[18] 4. **Training Details**: - Training-validation split: 80%-20% - Semi-annual rolling training (June 30 and December 31 each year) - Hyperparameters: batch size equals the number of stocks, Adam optimizer, learning rate \( 1e-4 \), IC loss function, early stopping (10 rounds), max training rounds (50)[18] 5. **Stock Selection**: - Stocks are filtered to exclude ST stocks and those listed for less than six months[18] - **Model Evaluation**: The GAN_GRU model effectively captures price-volume time-series features and demonstrates strong predictive power for stock returns[4][13][22] --- Model Backtesting Results 1. GAN_GRU Model - **IC Mean**: 0.1119*** (2019-2025)[4][41] - **ICIR (non-annualized)**: 0.89[42] - **Turnover Rate**: 0.83X[42] - **Recent IC**: 0.0331*** (December 2025)[4][41] - **1-Year IC Mean**: 0.0669***[4][41] - **Annualized Return**: 37.40%[42] - **Annualized Volatility**: 23.39%[42] - **IR**: 1.60[42] - **Maximum Drawdown**: 27.29%[42] - **Annualized Excess Return**: 22.42%[4][42] --- Quantitative Factors and Construction Methods 1. Factor Name: GAN_GRU Factor - **Factor Construction Idea**: The GAN_GRU factor is derived from the GAN_GRU model, leveraging GAN for price-volume feature generation and GRU for time-series encoding[4][13][14] - **Factor Construction Process**: - The GAN generator processes raw price-volume time-series features (\( Input\_Shape = 40 \times 18 \)) and outputs transformed features with the same shape (\( Input\_Shape = 40 \times 18 \))[37] - The GRU component encodes these features into a predictive factor for stock selection[22] - The factor undergoes industry and market capitalization neutralization and standardization[22] - **Factor Evaluation**: The GAN_GRU factor demonstrates robust performance across various industries and time periods, with significant IC values and excess returns[4][41] --- Factor Backtesting Results 1. GAN_GRU Factor - **IC Mean**: 0.1119*** (2019-2025)[4][41] - **ICIR (non-annualized)**: 0.89[42] - **Turnover Rate**: 0.83X[42] - **Recent IC**: 0.0331*** (December 2025)[4][41] - **1-Year IC Mean**: 0.0669***[4][41] - **Annualized Return**: 37.40%[42] - **Annualized Volatility**: 23.39%[42] - **IR**: 1.60[42] - **Maximum Drawdown**: 27.29%[42] - **Annualized Excess Return**: 22.42%[4][42] 2. Industry-Specific Performance - **Top 5 Industries by Recent IC (October 2025)**: - Social Services: 0.4243*** - Coal: 0.2643*** - Environmental Protection: 0.2262*** - Retail: 0.1888*** - Steel: 0.1812***[4][41][42] - **Top 5 Industries by 1-Year IC Mean**: - Social Services: 0.1303*** - Steel: 0.1154*** - Non-Bank Financials: 0.1157*** - Retail: 0.1067*** - Building Materials: 0.1017***[4][41][42] 3. Industry-Specific Excess Returns - **Top 5 Industries by December 2025 Excess Returns**: - Banking: 4.30% - Real Estate: 3.51% - Environmental Protection: 2.18% - Retail: 1.76% - Machinery: 1.71%[2][45] - **Top 5 Industries by 1-Year Average Excess Returns**: - Banking: 2.12% - Real Estate: 1.93% - Environmental Protection: 1.50% - Retail: 1.46% - Machinery: 1.23%[2][46]

Group 1 - The refining and trading sector experienced a slight decline of 0.03% on December 25, with Daqing Huake leading the drop [1] - The Shanghai Composite Index closed at 3959.62, up 0.47%, while the Shenzhen Component Index closed at 13531.41, up 0.33% [1] - Notable gainers in the refining and trading sector included Baomo Co., which rose by 4.25% to a closing price of 6.38, and Hengyi Petrochemical, which increased by 3.96% to 9.71 [1] Group 2 - Daqing Huake saw a significant decline of 6.37%, closing at 20.30, with a trading volume of 155,500 shares and a transaction value of 319 million [2] - The overall net capital outflow from the refining and trading sector was 440 million, while retail investors saw a net inflow of 253 million [2] - The capital flow analysis indicated that Hengli Petrochemical had a net outflow of 29.23 million from institutional investors, while Baomo Co. had a net inflow of 6.43 million [3]

每经头条（nbdtoutiao）——微信聊天遭老板监视，杀毒软件"失明"，员工隐私被系统性采集！软件商 公开售卖"监控神器"，称已服务多家企业 （记者 王晓波） 截至发稿，宝利国际市值为35亿元。 每经AI快讯，宝利国际（SZ 300135，收盘价：3.84元）12月24日晚间发布公告称，公司第七届第二次 董事会会议于2025年12月24日在公司会议室召开。会议审议了《关于制定及修订公司部分治理制度的议 案》等文件。 2025年1至6月份，宝利国际的营业收入构成为：沥青行业占比97.0%，通用航空占比3.0%。 ...

江苏宝利国际投资股份有限公司 董事会薪酬与考核委员会工作细则 第一章 总则 第一条 为建立、完善江苏宝利国际投资股份有限公司（以下简称公司）董 事和高级管理人员薪酬考核与评价体系，公司董事会设立薪酬与考核委员会。 第二条 为使薪酬与考核委员会规范、高效开展工作，公司董事会根据《中 华人民共和国公司法》（以下简称《公司法》）、《上市公司治理准则》等有 关法律、法规、规章和规范性文件以及《江苏宝利国际投资股份有限公司章程》 （以下简称《公司章程》）等有关规定，制订本细则。 第三条 薪酬与考核委员会是董事会下设的专门委员会，向董事会报告工作 并对董事会负责。薪酬与考核委员会根据《公司章程》和本细则规定的职责范 围履行职责，不受任何部门或个人干预。 第二章 人员构成 第四条 薪酬与考核委员会由三名董事组成，其中，独立董事应当过半数。 薪酬与考核委员会委员由董事会在董事中选举产生。 第五条 薪酬与考核委员会设主任委员（召集人）一名，由独立董事委员担 任，负责召集、主持委员会工作，主任委员由董事会在委员中选举产生。 第六条 薪酬与考核委员会委员任期与董事会一致，委员任期届满，可以连 选连任。期间如有委员不再担任公司董事职 ...

江苏宝利国际投资股份有限公司 委托理财管理制度 第一章 总则 第一条 为规范江苏宝利国际投资股份有限公司（以下简称公司）委托理财行 为，保证公司资产安全，有效控制投资风险，提高投资收益，维护公司及股东合 法权益，依据《中国人民共和国证券法》（以下简称《证券法》）、《深圳证券 交易所创业板股票上市规则》《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第7号—— 交易与关联交易》及《江苏宝利国际投资股份有限公司章程》（以下简称《公司 章程》）等相关规定，结合公司实际情况，制定本制度。 第二条 本制度所称委托理财，是指公司委托银行、信托、证券、基金、期货、 保险资产管理机构、金融资产投资公司、私募基金管理人等专业理财机构对公司 财产进行投资和管理或者购买相关理财产品的行为。 第二章 审批权限 第七条 公司委托理财额度的审批权限参照中国证监会、深圳证券交易所和《 公司章程》等相关规定。公司应当在有权机构有权审议批准的委托理财额度内、 委托理财种类范围内进行委托理财。 以资金管理、投资理财等投融资活动为主营业务的控股子公司，其业务行为 不适用本制度规定。 第三条 公司委托理财业务应坚持"规范运作、防范风险、谨慎投资、保值增 值"的 ...