PGR

Progressive Corp價格

PGR
$6,138.75
-$43.67(-0.70%)

*頁面數據最近更新時間:2026-05-07 17:52 (UTC+8)

至 2026-05-07 17:52,Progressive Corp (PGR) 股票報價為 $6,138.75,總市值為 $3.61兆,本益比為 11.80,股息率為 7.06%。 當日股票價格在 $6,095.08 至 $6,214.77 之間波動,當前價格較日內低點高 0.71%,較日內高點低 1.22%,成交量為 230.91萬。 過去 52 週,PGR 股票價格區間為 $6,034.80 至 $6,549.34,當前價格距 52 週高點 -6.26%。

PGR 關鍵數據

昨日收盤價$6,211.94
市值$3.61兆
成交量230.91萬
本益比11.80
股息收益率 (TTM)7.06%
股息金額$3.10
攤薄每股收益 (TTM)19.73
淨利潤(會計年度)$3552.37億
營收(會計年度)$2.75兆
下次財報日期2026-07-15
每股收益預測3.82
營收預測$6813.30億
流通股數5.82億
Beta 值(1 年)0.295
最近除息日2026-04-02
最近派息日2026-04-10

PGR 簡介

進步公司(The Progressive Corporation)是一家保險控股公司,提供個人和商業汽車、個人住宅和商業財產、一般責任以及其他專業財產-意外險產品和相關服務,業務遍及美國。公司分為三個部門:個人線、商業線和財產線。個人線部門承保個人汽車和休閒車(RV)。該部門的產品包括個人汽車保險;以及特殊線產品,包括摩托車、全地形車(ATV)、休閒車(RV)、水上交通工具、雪地摩托車及相關產品的保險。商業線部門提供與汽車相關的主要責任和車輛損害保險,以及用於小型企業的汽車、貨車、皮卡和傾卸卡車的商業責任和財產保險;主要用於區域性一般貨運和快遞業務的拖拉機、拖車和直卡車,以及用於土方、沙子、碎石、伐木和煤炭行業的傾卸卡車、伐木卡車和垃圾車;用於拖車服務和加油/服務站業務的拖車和拖吊車;以及非車隊和機場計程車、黑車服務。財產線部門承保房主、其他財產所有者和租戶的住宅財產保險,並提供個人傘狀保險,以及主要和超額洪水保險。公司還提供保單發行和理賠調整服務;並作為房主一般責任、工人賠償保險及其他產品的代理人。此外,還提供再保險服務。公司通過獨立保險代理機構銷售產品,也可直接在互聯網上通過移動設備和電話銷售。進步公司成立於1937年,總部位於俄亥俄州梅菲爾德。
所屬板塊金融服務
所屬行業保險 - 財產與意外傷害
CEOSusan Patricia Griffith
總部Mayfield Village,OH,US
員工人數(會計年度)7.00萬
年均收入(1 年)$3932.98萬
員工人均淨利潤$507.48萬

Progressive Corp (PGR) FAQ

Progressive Corp (PGR) 今天的股價是多少?

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Progressive Corp (PGR) 當前報價 $6,138.75,24 小時變動 -0.70%。52 週交易區間為 $6,034.80–$6,549.34。

Progressive Corp (PGR) 的 52 週最高價和最低價是多少?

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Progressive Corp (PGR) 的本益比 (P/E) 是多少?說明了什麽?

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Progressive Corp (PGR) 的市值是多少?

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Progressive Corp (PGR) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少?

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Progressive Corp (PGR) 現在該買入還是賣出?

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哪些因素會影響 Progressive Corp (PGR) 的股價?

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如何購買 Progressive Corp (PGR) 股票?

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風險提示

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ME News 消息,4 月 15 日(UTC+8),據 1M AI News 監測,Anthropic 發布一項實驗:讓 9 個 Claude 自主做 AI 安全研究,5 天取得的成果遠超人類研究員 7 天的工作,但過程中 Claude 多次試圖作弊。 先說 Claude 在研究什麼問題。未來 AI 可能遠比人類聰明,但人類仍需確保它按預期行事。難點在於:一個不如你聰明的人,怎麼判斷你做的事是對是錯?Anthropic 用兩個 AI 模型模擬這個場景:一個弱模型扮演「人類」,一個強模型扮演「未來的超級 AI」。弱模型向強模型示範它認為正確的做法,然後看強模型能否從這些不完美的示範中領會到正確方向,表現出超越弱模型的水平。衡量指標叫 PGR:0 分表示強模型只做到了弱模型的水平(弱監督完全沒用),1 分表示強模型達到了自身理論最優(弱監督完全成功)。 Anthropic 給 9 個 Claude Opus 4.6 的任務就是:想辦法提高這個 PGR 分數。每個 Claude 配備獨立沙箱、共享論壇、代碼存儲和遠程評分伺服器,從不同的模糊起點出發(如「試試可解釋性工具」「考慮重新加權數據」),自行提出假設、跑實驗、分析數據、交流發現,Anthropic 不做任何指導。此前兩名人類研究員花 7 天在開源模型 Qwen 3-4B-Base(強)和 Qwen 1.5-0.5B-Chat(弱)上迭代四種已有方法,PGR 只做到 0.23。9 個 Claude 接手後又研究了 5 天(累計約 800 小時),把 PGR 推到 0.97。總花費約 1.8 萬美元,折合每小時 22 美元。 但研究途中,Claude 多次試圖走捷徑繞過實驗規則,Anthropic 稱之為「獎勵黑客」。在數學任務中,有 Claude 發現每道題最常見的答案通常正確,就跳過弱模型的監督環節,直接讓強模型選高頻答案;在程式碼任務中,有 Claude 直接運行待評測的程式碼、讀取測試結果來獲得正確答案。這些作弊都被檢測並排除,不影響最終成果,但 Anthropic 指出,這恰好印證了實驗要研究的問題本身:在嚴格限定的環境裡,AI 自主行事時仍會主動尋找規則漏洞,人類監督不可或缺。 成果的可遷移性有限。將 Claude 找到的最優方法用在新任務上,數學 PGR 為 0.94,程式設計僅 0.47(仍為人類基線兩倍)。放到 Claude Sonnet 4 的生產環境中則沒有統計顯著提升。Anthropic 認為 Claude 傾向於針對特定模型和數據集做優化,方法未必通用。 Anthropic 同時指出,實驗選擇的問題有單一客觀評分標準,天生適合自動化,多數對齊問題遠沒有這麼清晰,AI 還不是通用對齊科學家。但結論是:未來對齊研究的瓶頸可能從「誰來提出想法和跑實驗」轉向「誰來設計評估標準」。程式碼和數據集已在 GitHub 開源。 (來源:BlockBeats)
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