Obral Black FridayDISKON hingga 70%
TIGER SYNTH-CHINA EV LEVERAGETIGER SYNTH-CHINA EV LEVERAGETIGER SYNTH-CHINA EV LEVERAGE

TIGER SYNTH-CHINA EV LEVERAGE

Tidak ada perdagangan
Lihat pada chart super
Ikhtisar
Analisis Diskusi Teknikal Musiman

Chart 456680


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪53,03 B‬ KRW
Aliran dana (1Y)
‪20,02 B‬ KRW
Imbal hasil dividen (terindikasi)
—
Diskon/Premium terhadap NAV
1,05%

Tentang TIGER SYNTH-CHINA EV LEVERAGE


Penerbit
Mirae Asset Global Investments Co., Ltd.
Merek
Tiger ETF
Rasio biaya
0,58%
Beranda
tigeretf.com
Tanggal permulaan
9 Mei 2023
Indeks dilacak
Solactive China Electric Vehicle and Battery Index - KRW - Benchmark TR Net
Gaya manajemen
Pasif
ISIN
KR7456680008

Klasifikasi


Kelas Aset
Ekuitas
Kategori
Sektor
Fokus
Tema
Terbatas
Mobilitas
Strategi
Vanilla
Skema pembebanan
Kap Pasar
Kriteria pemilihan
Kap Pasar

Analisis 456680


Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
Obligasi, Kas & Lainnya
Kas
Lain-lain
Obligasi, Kas & Lainnya100,00%
Kas71,65%
Lain-lain28,35%

Teknikal

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

Musiman


Menampilkan pergerakan harga simbol selama beberapa tahun sebelumnya untuk mengidentifikasi tren yang berulang.