Cari
Produk
Komuniti
Pasaran
Berita
Broker
Lebih
MS
Mulakan
Pasaran
/
China
/
ETF pasaran
/
516260
CHINA ASSET MANAGEMENT CO INTERNET OF THINGS THEME ETF CNY
516260
Shanghai Stock Exchange
516260
Shanghai Stock Exchange
516260
Shanghai Stock Exchange
516260
Shanghai Stock Exchange
Pasaran ditutup
Pasaran ditutup
Tiada dagangan
Lihat pada carta super
Gambaran keseluruhan
Analisis
Perbincangan
Teknikal
Bermusim
Carta
516260
Harga
NAV
Lebih
Carta penuh
1 hari
3.00%
5 hari
4.45%
1 bulan
11.47%
6 bulan
49.61%
Tahun sehingga kini
13.18%
1 tahun
44.44%
5 tahun
−4.47%
Sepanjang masa
−4.47%
Statistik utama
Assets under management (AUM)
113.55 M
CNY
Aliran dana (1T)
−20.66 M
CNY
Hasil dividen (dinyatakan)
—
Diskaun/Premium kepada NAV
3.0%
Jumlah saham belum jelas
121.88 M
Nisbah perbelanjaan
0.60%
Mengenai CHINA ASSET MANAGEMENT CO INTERNET OF THINGS THEME ETF CNY
Pengeluar
CITIC Securities Co., Ltd.
Jenama
ChinaAMC
Laman Utama
fund.chinaamc.com
Tarikh penubuhan
22 Jul 2021
Struktur
Dana Terbuka
Indeks dijejak
CSI Internet of Things Index - CNY
Kaedah penggandaan
Fizikal
Gaya pengurusan
Pasif
Penasihat utama
China Asset Management Co., Ltd.
ISIN
CNE100004WC7
Pengelasan
Kelas Aset
Ekuiti
Kategori
Sektor
Fokus
Tema
Niche
Internet
Strategi
Vanila
Geografi
China
Skim pemberat
Permodalan Pasaran
Kriteria pemilihan
Permodalan Pasaran
Teknikal
Kesimpulan dari cadangan
penunjuk.
Pengayun
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Pengayun
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Ringkasan
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Ringkasan
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Ringkasan
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Moving Averages
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Moving Averages
Neutral
Jual
Beli
Jual kuat
Beli kuat
Jual kuat
Jual
Neutral
Beli
Beli kuat
Bermusim
Memaparkan pergerakan harga simbol sepanjang tahun-tahun sebelumnya untuk mengenalpasti trend berulang.