Cari
Produk
Komuniti
Pasaran
Berita
Broker
Lebih
MS
Mulakan
Pasaran
/
Jepun
/
ETF pasaran
/
140A
DAIWA ASSET MANAGEMENT IFREE US 10 YEAR TREASURY BOND ETF
140A
Tokyo Stock Exchange
140A
Tokyo Stock Exchange
140A
Tokyo Stock Exchange
140A
Tokyo Stock Exchange
Pasaran ditutup
Pasaran ditutup
Tiada dagangan
Lihat pada carta super
Gambaran keseluruhan
Analisis
Perbincangan
Teknikal
Bermusim
Carta
140A
Harga
NAV
Lebih
Carta penuh
1 hari
−0.15%
5 hari
−0.10%
1 bulan
−0.39%
6 bulan
4.23%
Tahun sehingga kini
−0.69%
1 tahun
0.70%
5 tahun
0.70%
Sepanjang masa
0.70%
Statistik utama
Assets under management (AUM)
1.30 B
JPY
Aliran dana (1T)
952.05 M
JPY
Hasil dividen (dinyatakan)
—
Diskaun/Premium kepada NAV
−90.02%
Jumlah saham belum jelas
64.05 K
Nisbah perbelanjaan
—
Mengenai DAIWA ASSET MANAGEMENT IFREE US 10 YEAR TREASURY BOND ETF
Pengeluar
Daiwa Securities Group, Inc.
Jenama
iFreeETF
Laman Utama
daiwa-am.co.jp
Tarikh penubuhan
28 Feb 2024
Indeks dijejak
S&P 10-Year Treasury Futures Inverse Index - Benchmark TR Net
Kaedah penggandaan
Fizikal
Gaya pengurusan
Pasif
Penasihat utama
Daiwa Asset Management Co. Ltd.
ISIN
JP3050320005
Pengelasan
Kelas Aset
Pendapatan tetap
Kategori
Pasaran luas, menyeluruh
Fokus
Kredit luas
Niche
Jangka panjang
Strategi
Vanila
Geografi
A.S.
Skim pemberat
Nilai pasaran
Kriteria pemilihan
Nilai 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.