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Quadratic Interest Rate Volatility and Inflation Hedge ETF

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Vue d'ensemble
Analyse Discussions Données techniques Saisonniers

Graphique IVOL


Graphique complet

Statistiques clés


Actifs sous gestion (AUM)
‪455,77 M‬ USD
Flux de fonds (1Y)
‪−355,84 M‬ USD
Rendement du dividende (indiqué)
3,85%
Décote/prime par rapport à la valeur nette d'inventaire
−0,3%
Total des actions en circulation
‪25,32 M‬
Ratio des dépenses
1,02%

A propos de Quadratic Interest Rate Volatility and Inflation Hedge ETF


Émetteur
Government of China
Marque
Quadratic
Page d'accueil
kfafunds.com
Date de création
13 mai 2019
Structure
Fonds à capital ouvert
Indice suivi
No Underlying Index
Méthode de réplication
Synthétique
Style de gestion
Actif
Distribue
Gains en capital
Taux maximal des gains en capital ST
39,60%
Taux maximal des gains en capital LT
20,00%
Taxe sur les distributions
Revenu ordinaire

Classification


Classe d'actifs
Revenu fixe
Catégorie
Gouvernement, indexé sur l'inflation
Focus
Qualité d'investissement
Niche
Échéances larges
Stratégie
Actif
Géographie
U.S.
Schéma de pondération
Propriétaire
Critère de sélection
Propriétaire

analyse de IVOL


Ce que contient le fonds
Type d'exposition
Obligations, Cash et Autres
ETF
Rights & Warrants
Obligations, Cash et Autres100,00%
ETF80,72%
Rights & Warrants12,26%
cash7,02%

Données techniques

Résumer ce que les indicateurs suggèrent.
Oscillateurs
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Oscillateurs
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Résumé
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Résumé
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Résumé
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Moyennes Mobiles
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy
Moyennes Mobiles
Neutre
SellBuy
Strong SellStrong Buy
Strong SellSellNeutreBuyStrong Buy

Saisonniers


Affiche l'évolution du prix d'un symbole au cours des années précédentes afin d'identifier les tendances récurrentes.