Mulai
TIGER US AI BIG TECH 10 TARGET CVD CALLTIGER US AI BIG TECH 10 TARGET CVD CALLTIGER US AI BIG TECH 10 TARGET CVD CALL

TIGER US AI BIG TECH 10 TARGET CVD CALL

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

Chart 493810


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪120,75 B‬ KRW
Aliran dana (1Y)
‪3,53 B‬ KRW
Imbal hasil dividen (terindikasi)
14,39%
Diskon/Premium terhadap NAV
−1,7%

Tentang TIGER US AI BIG TECH 10 TARGET CVD CALL


Penerbit
Mirae Asset Global Investments Co., Ltd.
Merek
Tiger ETF
Rasio biaya
0,25%
Beranda
tigeretf.com
Tanggal permulaan
15 Okt 2024
Indeks dilacak
KEDI US AI Big Tech 10+15% Daily Premium Index - KRW - Benchmark TR Gross
Gaya manajemen
Pasif
ISIN
KR7493810006

Klasifikasi


Kelas Aset
Ekuitas
Kategori
Sektor
Fokus
Tema
Terbatas
Broad thematic
Skema pembebanan
Kap Pasar
Kriteria pemilihan
Kap Pasar

Analisis 493810


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.