SoFi Weekly Income ETF

Altı ay boyunca karlılık: 0%
Endüstri: Total Bond Market

Basit grafik Gelişmiş program

Tanım SoFi Weekly Income ETF

Tidal ETF Trust — SoFi Weekly Income ETF — это биржевой фонд, запущенный и управляемый Toroso Investments, LLC. Фондом совместно управляет компания Income Research & Management. Он инвестирует в рынки с фиксированным доходом в Соединенных Штатах. Фонд инвестирует в долговые ценные бумаги компаний, работающих в сфере финансовых услуг и промышленности. Фонд стремится инвестировать в ценные бумаги любого срока погашения. Он использует фундаментальный анализ с подходом выбора ценных бумаг снизу вверх для создания своего портфеля.

Daha fazla ayrıntı
Tidal ETF Trust - SoFi Weekly Income ETF был создан 1 октября 2020 года и зарегистрирован в США.
Инвестиции направлены на получение текущего дохода. Фонд является активно управляемым биржевым фондом («ETF»), который стремится достичь своей инвестиционной цели при нормальных обстоятельствах путем инвестирования в долларовые инвестиционные и неинвестиционные классы (также известные как «высокодоходные " или "мусорные") ценные бумаги и инструменты с фиксированным доходом и рассчитывает еженедельно распределять доход от своих инвестиций среди акционеров. Он может инвестировать в различные инструменты с фиксированным доходом с фиксированной или плавающей (переменной) процентной ставкой. Фонд не диверсифицирован.

Karşılaştırma listesine ekle
İzleme listesine ekle
Portföye ekle

Валюта usd
Годовая доходность -99.98
Дата основания Oct 01. 2020
Див доходность 5.25
Индекс ACTIVE - No Index
Код ценной бумаги TGIF
Комиссия 0.59
Объем 17000000000
Полное наименование SoFi Weekly Income ETF
Регион North America
Сайт bağlantı
Средний P/E 0
Тип актива Bond
Günlük fiyat değişimi: +649 800% (0.015)
Haftalık fiyat değişimi: +649 800% (0.015)
Aylık fiyat değişimi: +649 800% (0.015)
3 ayda fiyat değişimi: +649 800% (0.015)
Yılbaşından bu yana fiyat değişimi: +649 800% (0.015)

Aboneliğiniz için ödeme yapın

Abonelik yoluyla şirket ve portföy analizi için daha fazla işlevsellik ve veri elde edilebilir

Abone