Morgan Stanley ETF Trust Eaton Vance Ultra-Short Income ETFMorgan Stanley ETF Trust Eaton Vance Ultra-Short Income ETFMorgan Stanley ETF Trust Eaton Vance Ultra-Short Income ETF

Morgan Stanley ETF Trust Eaton Vance Ultra-Short Income ETF

Tidak ada perdagangan
Lihat pada chart super

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪49,34 M‬USD
Aliran dana (1Y)
‪29,04 M‬USD
Imbal hasil dividen (terindikasi)
5,39%
Diskon/Premium terhadap NAV
0,1%

Tentang Morgan Stanley ETF Trust Eaton Vance Ultra-Short Income ETF


Penerbit
Morgan Stanley
Merek
Eaton Vance
Rasio biaya
0,17%
Tanggal permulaan
16 Okt 2023
Indeks dilacak
No Underlying Index
Gaya manajemen
Aktif

Klasifikasi


Kelas Aset
Pendapatan tetap
Kategori
Pasar luas, berbasis luas
Fokus
Tingkat investasi
Terbatas
Jangka sangat pendek
Strategi
Aktif
Skema pembebanan
Hak milik
Kriteria pemilihan
Hak milik
Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
Obligasi, Kas & Lainnya
Korporasi
Securitized
Pemerintah
Obligasi, Kas & Lainnya100,00%
Korporasi58,47%
Securitized26,68%
Pemerintah11,33%
Kas3,48%
Lain-lain1,29%
Futures−1,25%
Merangkum tentang apa yang disarankan oleh indikator.
Osilator
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Osilator
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Rangkuman
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Rangkuman
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Rangkuman
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Rata-Rata Pergerakan
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Rata-Rata Pergerakan
Netral
PenjualanPembelian
Penjualan KuatPembelian kuat
Penjualan KuatPenjualanNetralPembelianPembelian kuat
Menampilkan pergerakan harga simbol selama beberapa tahun sebelumnya untuk mengidentifikasi tren yang berulang.