• 印度股指預計將在 2026 年 7 月 3 日（週五）開盤表現良好，GIFT Nifty 期貨上漲 150 點至 24,415 點。 • 值得關注的重點股票包括 Adani Enterprises、Tata Motors PV、BPCL、Coal India、Hindustan Zinc、Bajaj Housing Finance、LG Electronics India、PB Fintech 以及 Titagarh Rail Systems。 • 正面展望之際，全球市場訊號不一。由於 Wall Street 科技股下跌，亞太市場出現波動，日本 Nikkei 225 指數下跌 0.86%。
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圖片：The Sunday Guardian• 預計 2026 年 7 月 1 日，包括 Kotak Mahindra Bank、Tata Motors 和 Bajaj Auto 在內的多隻印度關鍵股票將成為市場關注焦點。 • 市場活動將由重大企業事件驅動，例如 Kotak Mahindra Bank 的收購公告、Tata Motors 推出 Sierra EV 以及 Bajaj Auto 的股份回購。 • 其他影響交易的關鍵因素包括修訂後的燃料出口稅、六月份汽車銷售數據，以及 RailTel、NCC 和 HUDCO 的業務更新。
sundayguardianlive.com• 由於獲利了結以及全球訊號不一，印度股市在週一呈現低迷交易，主要指數下跌。 • 包括 Bajaj Auto、ZEEL、BPCL、HDFC Bank、HUL 和 Tata Motors CV 在內的大型公司因重大企業發展而成為焦點。 • 這些發展涉及一系列策略活動，例如股票回購、外國投資、領導層任命以及新收購案。
economictimes.indiatimes.com• 印度股市週五下跌，主因是投資者在 24,150 點附近進行獲利了結，導致 IT 股大跌。 • 儘管有所下跌，分析師指出，只要市場維持在 23,700 點之上，大盤的復甦趨勢依然穩定。 • 包括 Sun Pharma、Tata Motors 和 ONGC 在內的重點公司，因其戰略重新定位、收購及新訂單獲取而吸引投資者關注。
economictimes.indiatimes.com• 印度市場連續第四個交易日延續漲勢，Nifty 指數重新奪回 24,000 點大關，並接近 24,150 點的 100 日指數移動平均線 (EMA)。 • 此次漲勢是由於有利的全球信號以及各個板塊持續的買盤所推動。 • 包括 IFCI、Tata Motors、HFCL、General Insurance Corp 和 Corona Remedies 在內的特定股票，因 IPO 申請、轉虧為盈預測以及重大訂單獲取而成為關注焦點。
economictimes.indiatimes.com• 包括 Infosys、Reliance Industries、Hindalco、Tata Motors PV 和 CG Power 在內的數家印度大公司，被多家券商列為首選股票。 • 這些股票目前處於高度監控狀態，建議交易者和投資者在進入本次交易時段時予以關注。 • 這一動向凸顯了市場情緒的轉變，以及分析師對這些特定工業和科技部門的信心。
ndtvprofit.com• 印度股市在週四的週到期日交易謹慎，分析師指出 Nifty 指數缺乏明確方向。 • 包括 Tata Steel、Tata Motors、ICICI Bank、Vedanta 和 Maruti Suzuki 在內的各大公司，目前因監管進展和業務更新而成為關注焦點。 • 市場專家正在分析 Reliance 和 L&T 等產業巨頭的策略性收購趨勢，以及中國透過在沙烏地阿拉伯銷售美元債券所產生的金融影響力。
economictimes.indiatimes.com• 汽車製造商旨在擴展至英國國防領域，利用 Nato 成員國競相重新武裝所帶來的支出熱潮。 • Jaguar Land Rover 與 General Motors 正考慮透過一項價值 9 億英鎊的軍事合約擴張至英國國防市場。這些製造商是爭奪該項目的汽車公司之一，目標是為武裝部隊生產數千輛 4x4 車輛，以取代自 2016 年起已停產且日益老舊的 Land Rover 車隊。
theguardian.com• 加州總檢察長表示，該汽車製造商曾「多次聲明向駕駛保證不會這樣做」。 • 加州總檢察長 Rob Bonta 週五表示，General Motors (GM) 已同意支付 1,275 萬美元，以解決其非法將數十萬名加州居民的位置和駕駛數據出售給兩家數據經紀商的指控。 • Bonta 在一份聲明中表示：「General Motors 在未經加州駕駛者知情或同意的情況下出售了他們的數據。這些海量信息包括精確且個人化的位置數據，足以識別加州人的日常習慣和行蹤。」
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