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Invesco Bloomberg Commodity Ex-Agriculture UCITS ETFII

Invesco Bloomberg Commodity Ex-Agriculture UCITS ETF

30,870EURD
+0,035+0,11%
Schließungspreis am 27. März, 16:36 GMT
EUR
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Übersicht
Analyse Diskussionen Technische Daten Saisonal

XAAG Chart


Vollbild-Chart

Schlüssel-Statistiken


Verwaltetes Vermögen (VV)
‪237,28 M‬ EUR
Mittelzuflüsse (1Y)
‪14,29 M‬ EUR
Dividendenrendite (indiziert)
—
Preisnachlass/Premium zu NIW
−0,3%
Ausstehende Aktien insgesamt
‪7,17 M‬
Kostenquote
0,20%

Über Invesco Bloomberg Commodity Ex-Agriculture UCITS ETF


Emittent
Invesco Ltd
Brand
Invesco
Homepage
etf.invesco.com
Auflagedatum
22. Mai 2017
Struktur
Irische VCIC
Beobachteter Index
Bloomberg Commodity Ex-Agriculture and Livestock 20/30 Capped Index - USD
Replikationsmethode
Synthetisch
Managementstil
Passiv
Dividendenbehandlung
Capitalizes
Primärer Berater
Invesco Investment Management Ltd.
ISIN
IE00BYXYX521

Klassifizierung


Assetkategorie
Rohstoffe
Kategorie
Broad Market
Fokus
Broad Market
Nische
Gestaffelt
Strategie
Gestaffelt
Geografie
Global
Gewichtungsschema
Multi-Faktor
Auswahlkriterien
Festgesetzte

XAAG Analyse


Was ist im Fonds
Art des Exposure
Anleihen, Barguthaben & andere
Futures
Anleihen, Barguthaben & andere100,00%
Futures100,00%

Technische Daten


Eine Zusammenfassung, was die Indikatoren suggerieren.
Oszillatoren
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Oszillatoren
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Zusammenfassung
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Zusammenfassung
Neutral
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Zusammenfassung
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Moving Averages
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf
Moving Averages
Neutral
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Starker VerkaufStarker Kauf
Starker VerkaufVerkaufenNeutralKaufenStarker Kauf

Saisonal


Dies zeigt die Preisbewegungen eines Symbols in den vorherigen Jahren an, um auf diese Weise wiederkehrende Trends erkennen zu können.