MIRAE ASSET GBL INVMTS (HK)LTD GLOBAL X CHINA CLEAN ENERGY ETF (HKD)MIRAE ASSET GBL INVMTS (HK)LTD GLOBAL X CHINA CLEAN ENERGY ETF (HKD)MIRAE ASSET GBL INVMTS (HK)LTD GLOBAL X CHINA CLEAN ENERGY ETF (HKD)

MIRAE ASSET GBL INVMTS (HK)LTD GLOBAL X CHINA CLEAN ENERGY ETF (HKD)

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Statistiques clés


Actifs sous gestion (AUM)
‪415,10 M‬HKD
Flux de fonds (1Y)
‪−184,14 M‬HKD
Rendement du dividende (indiqué)
Décote/prime par rapport à la valeur nette d'inventaire
−0,6%
Total des actions en circulation
‪5,85 M‬
Ratio des dépenses
0,68%

A propos de MIRAE ASSET GBL INVMTS (HK)LTD GLOBAL X CHINA CLEAN ENERGY ETF (HKD)


Émetteur
Mirae Asset Global Investments Co., Ltd.
Marque
Global X
Page d'accueil
Date de création
17 janv. 2020
Indice suivi
Solactive China Clean Energy Index - CNH
Méthode de réplication
Physique
Style de gestion
Passif
Distribue
Gains en capital
Conseiller principal
Mirae Asset Global Investments (Hong Kong) Ltd.
ISIN
HK0000562675

Classification


Classe d'actifs
Actif
Catégorie
Secteur
Focus
Thème
Niche
Energie renouvelable
Stratégie
Vanille
Géographie
Chine
Schéma de pondération
Capitalisation boursière
Critère de sélection
Capitalisation boursière
Ce que contient le fonds
Type d'exposition
ActionsObligations, Cash et Autres
Producteurs-fabricants
Technologie électronique
Services publics
cash
Répartition régionale des titres
100%
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
Affiche l'évolution du prix d'un symbole au cours des années précédentes afin d'identifier les tendances récurrentes.