Mulai
ISHARES IBONDS 28 ITALY GOVT UCITS ETF AISHARES IBONDS 28 ITALY GOVT UCITS ETF AISHARES IBONDS 28 ITALY GOVT UCITS ETF A

ISHARES IBONDS 28 ITALY GOVT UCITS ETF A

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

Chart 28IA


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪957,83 K‬ EUR
Aliran dana (1Y)
‪948,63 K‬ EUR
Imbal hasil dividen (terindikasi)
—
Diskon/Premium terhadap NAV
−0,006%

Tentang ISHARES IBONDS 28 ITALY GOVT UCITS ETF A


Penerbit
Blackrock Finance, Inc.
Merek
iShares
Rasio biaya
0,14%
Beranda
blackrock.com
Tanggal permulaan
28 Agu 2024
Indeks dilacak
ICE 2028 Maturity Italy UCITS Index - EUR - Benchmark TR Net
Gaya manajemen
Pasif
ISIN
IE000JHMFVN7

Klasifikasi


Kelas Aset
Pendapatan tetap
Kategori
Pemerintah, treasury
Fokus
Tingkat investasi
Terbatas
Menengah
Skema pembebanan
Nilai pasar
Kriteria pemilihan
Jatuh tempo

Analisis 28IA


Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
Obligasi, Kas & Lainnya
Pemerintah
Obligasi, Kas & Lainnya100,00%
Pemerintah99,33%
Kas0,67%

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.