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Schlüssel-Statistiken


Verwaltetes Vermögen (VV)
‪4,34 M‬EUR
Mittelzuflüsse (1Y)
‪2,20 M‬EUR
Dividendenrendite (indiziert)
Preisnachlass/Premium zu NIW
1,0%
Ausstehende Aktien insgesamt
‪204,20 K‬
Kostenquote
0,45%

Über WISDOMTREE NEW ECON REAL EST UCITS ETF A


Emittent
WisdomTree, Inc.
Brand
WisdomTree
Auflagedatum
7. Feb. 2022
Struktur
Irische SICAV
Beobachteter Index
CenterSquare New Economy Real Estate Ucits Index - Benchmark TR Net
Replikationsmethode
Physisch
Managementstil
Passiv
Primärer Berater
WisdomTree Management Ltd.
ISIN
IE000MO2MB07

Klassifizierung


Assetkategorie
Aktien
Kategorie
Sektor
Fokus
Immobilien
Nische
Breit-abgestützt
Strategie
Vanille
Geografie
Global
Gewichtungsschema
Marktkapitalisierung
Auswahlkriterien
Marktkapitalisierung
Was ist im Fonds
Art des Exposure
AktienAnleihen, Barguthaben & andere
Finanzwesen
Aktien regionale Aufgliederung
6%68%15%9%
Eine Zusammenfassung, was die Indikatoren suggerieren.
Oszillatoren
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Oszillatoren
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Moving Averages
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Moving Averages
Neutral
VerkaufsempfehlungKaufempfehlung
Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufsempfehlungNeutralKaufempfehlungStarker Kauf
Dies zeigt die Preisbewegungen eines Symbols in den vorherigen Jahren an, um auf diese Weise wiederkehrende Trends erkennen zu können.