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Finanzdaten
Diskussionen
Technische Daten
Saisonal
180201
Chart
Vollbild-Chart
1 Tag
1,06%
5 Tage
0,59%
1 Monat
0,73%
6 Monate
−2,40%
Seit Jahresbeginn
1,54%
1 Jahr
8,71%
5 Jahre
−32,20%
Allzeit
−32,20%
Schlüssel-Statistiken
Marktkapitalisierung
6,48 B
CNY
Dividendenrendite (indiziert)
8,28%
Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV)
—
Gewinn je Aktie (TTM)
—
Nettoeinkommen (GJ)
260,56 M
CNY
Umsatz (FY)
798,91 M
CNY
Aktien im Umlauf
—
Beta (1Y)
0,09
Über PING AN FUND MGMT
Sektor
Finanzwesen
Branche
Immobilien-Investmentfonds
Hauptsitz
Shenzhen
ISIN
CNE100004JT8
FIGI
BBG010ZNC559
Finanzdaten
Performance
Jährlich
Jährlich
Vierteljährlich
Vierteljährlich
Mehr
Mehr
Umsatz zu Gewinn
Konversion
Jährlich
Jährlich
Vierteljährlich
Vierteljährlich
Mehr
Mehr
Earnings
Nächster:
—
Jährlich
Jährlich
Vierteljährlich
Vierteljährlich
Mehr
Mehr
Technische
Daten
Eine Zusammenfassung, was die Indikatoren
suggerieren.
Oszillatoren
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Oszillatoren
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Moving Averages
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Moving Averages
Neutral
Verkaufsempfehlung
Kaufempfehlung
Starker Verkauf
Starker Kauf
Starker Verkauf
Verkaufsempfehlung
Neutral
Kaufempfehlung
Starker Kauf
Saisonal
Dies zeigt die Preisbewegungen eines Symbols in den vorherigen Jahren an, um auf diese Weise wiederkehrende Trends erkennen zu können.