Mulai
HARVEST HEALTHCARE LEADERS INCM ETF CLASS A UNITSHARVEST HEALTHCARE LEADERS INCM ETF CLASS A UNITSHARVEST HEALTHCARE LEADERS INCM ETF CLASS A UNITS

HARVEST HEALTHCARE LEADERS INCM ETF CLASS A UNITS

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

Chart HHL


Chart penuh

Statistik kunci


Aset yang dikelola/Assets under management (AUM)
‪1,35 B‬ CAD
Aliran dana (1Y)
‪63,44 M‬ CAD
Imbal hasil dividen (terindikasi)
9,17%
Diskon/Premium terhadap NAV
0,04%

Tentang HARVEST HEALTHCARE LEADERS INCM ETF CLASS A UNITS


Penerbit
Harvest Portfolios Group, Inc.
Merek
Harvest ETFs
Rasio biaya
1,06%
Beranda
harvestportfolios.com
Tanggal permulaan
19 Nov 2014
Indeks dilacak
No Underlying Index
Gaya manajemen
Aktif

Klasifikasi


Kelas Aset
Ekuitas
Kategori
Sektor
Fokus
Perawatan kesehatan
Terbatas
Berbasis luas
Strategi
Aktif
Skema pembebanan
Hak milik
Kriteria pemilihan
Hak milik

Analisis HHL


Apa yang ada di dalam dana
Jenis eksposur
SahamObligasi, Kas & Lainnya
Teknologi Kesehatan
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.