Mulai
TIGER US TECH TOP10 TARGET COVERED CALLTIGER US TECH TOP10 TARGET COVERED CALLTIGER US TECH TOP10 TARGET COVERED CALL

TIGER US TECH TOP10 TARGET COVERED CALL

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

Chart 474220


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪390,00 B‬ KRW
Aliran dana (1Y)
‪306,69 B‬ KRW
Imbal hasil dividen (terindikasi)
10,29%
Diskon/Premium terhadap NAV
1,4%

Tentang TIGER US TECH TOP10 TARGET COVERED CALL


Penerbit
Mirae Asset Global Investments Co., Ltd.
Merek
Tiger ETF
Rasio biaya
0,50%
Beranda
tigeretf.com
Tanggal permulaan
16 Jan 2024
Indeks dilacak
Bloomberg U.S. Tech Top10 + 10% Premium Covered Call Index - KRW - Benchmark TR Net
Gaya manajemen
Pasif
ISIN
KR7474220001

Klasifikasi


Kelas Aset
Ekuitas
Kategori
Sektor
Fokus
Tema
Terbatas
Big Tech
Strategi
Buy-write
Skema pembebanan
Tetap
Kriteria pemilihan
Tetap

Analisis 474220


Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
Saham
Teknologi Elektronik
Layanan Teknologi
Perdagangan Ritel
Rincian saham regional
100%

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.