Mulai
XTRACKERS II HARVEST CHIN GOVT UCITS ETFXTRACKERS II HARVEST CHIN GOVT UCITS ETFXTRACKERS II HARVEST CHIN GOVT UCITS ETF

XTRACKERS II HARVEST CHIN GOVT UCITS ETF

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

Chart CGB


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪22,68 M‬ EUR
Aliran dana (1Y)
‪−9,81 M‬ EUR
Imbal hasil dividen (terindikasi)
2,49%
Diskon/Premium terhadap NAV
−0,004%

Tentang XTRACKERS II HARVEST CHIN GOVT UCITS ETF


Penerbit
Deutsche Bank AG
Merek
Xtrackers
Rasio biaya
0,20%
Beranda
etf.dws.com
Tanggal permulaan
8 Jul 2015
Indeks dilacak
CSI Gilt-Edged Medium Term Treasury Note Index - USD
Gaya manajemen
Pasif
ISIN
LU1094612022

Klasifikasi


Kelas Aset
Pendapatan tetap
Kategori
Pemerintah, berbasis luas
Fokus
Tingkat investasi
Terbatas
Menengah
Strategi
Vanilla
Skema pembebanan
Nilai pasar
Kriteria pemilihan
Nilai pasar

Analisis CGB


Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
Obligasi, Kas & Lainnya
Pemerintah
Obligasi, Kas & Lainnya100,00%
Pemerintah99,28%
Kas0,72%

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.