Cari
Produk
Komunitas
Pasar
Berita
Broker
Lebih lanjut
ID
Mulai
Pasar
/
Thailand
/
Saham
/
Produsen Pabrikan
/
Produk-Produk Bangunan
/
WINDOW.R
W
W
W
WINDOW ASIA PCL NON-VOTING
WINDOW.R
Stock Exchange of Thailand
WINDOW.R
Stock Exchange of Thailand
WINDOW.R
Stock Exchange of Thailand
WINDOW.R
Stock Exchange of Thailand
Pasar tutup
Pasar tutup
Tidak ada perdagangan
Lihat pada chart super
Ikhtisar
Finansial
Diskusi
Teknikal
Musiman
Chart
WINDOW.R
Chart penuh
1 hari
0,00%
5 hari
0,00%
1 bulan
−24,30%
6 bulan
−30,17%
Year to date
−40,00%
1 tahun
−27,68%
5 tahun
−71,48%
Sepanjang waktu
−71,48%
Statistik
kunci
Kapitalisasi pasar
—
Imbal hasil dividen (terindikasi)
2,84%
Rasio Harga terhadap Perolehan (TTM)
—
EPS Dasar (TTM)
—
Pendapatan Bersih (FY)
—
Pendapatan (FY)
—
Saham Mengambang
—
Beta (1Y)
1,54
Tentang WINDOW ASIA PCL
Sektor
Produsen Pabrikan
Industri
Produk-Produk Bangunan
CEO
Thanin Ratanasiriwilai
Website
windowasia.com
Kantor pusat
Samut Sakhon
Didirikan
2014
ISIN
THB666010R18
FIGI
BBG01JWYBC08
Teknikal
Merangkum tentang apa yang disarankan oleh
indikator.
Osilator
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Osilator
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Rangkuman
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Rangkuman
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Rangkuman
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Rata-Rata Pergerakan
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Rata-Rata Pergerakan
Netral
Penjualan
Pembelian
Penjualan Kuat
Pembelian kuat
Penjualan Kuat
Penjualan
Netral
Pembelian
Pembelian kuat
Musiman
Menampilkan pergerakan harga simbol selama beberapa tahun sebelumnya untuk mengidentifikasi tren yang berulang.