PGIM QMA Strategic Alpha Large-Cap Core ETF

Rentabilität für das Jahr: 0%
Kommission: 0.17%
Kategorie: Large Cap Blend Equities

Zeitplan PGIM QMA Strategic Alpha Large-Cap Core ETF

Die Hauptparameter

Asset -Typ Equity
Beta 0.97
Das Datum der Basis Oct 17. 2018
Die Anzahl der Unternehmen 280
Durchschnittlicher p/e 17.09
Göttliche Rentabilität 17.09
Index ACTIVE - No Index
Jährliche Rentabilität 37.34
Kommission 0.17
Region North America
Top 10 Emittenten, % 4.62
Webseite System
Währung usd

Zahlen Sie das Abonnement

Weitere Funktionen und Daten zur Analyse von Unternehmen und Portfolio sind nach Abonnement verfügbar

Top -Unternehmen

Name Industrie Aktie, % P/BV P/S P/E EV/Ebitda Dividendenrendite
#1 Monolithic Power Systems, Inc. Monolithic Power Systems, Inc. Technology 0.45 9.37 13.36 16.5 50.02 0.69
#2 Quanta Quanta Industrials 0.45 6.53 2.02 52.9 23.92 0.11
#3 West Pharmaceutical Services, Inc. West Pharmaceutical Services, Inc. Healthcare 0.44 9.03 8.38 49.19 32.34 0.34
#4 Old Dominion Freight Line Old Dominion Freight Line Industrials 0.44 9.04 6.6 32.36 20.15 0.67
#5 Baker Hughes Baker Hughes Energy 0.44 2.4 1.47 13.76 9.49 1.97
#6 Fifth Third Bancorp Fifth Third Bancorp Financials 0.43 1.59 2.68 13.67 11.9 3.33
#7 Synopsys Synopsys Technology 0.42 2.56 10.29 54.51 34.66 0
#8 NetApp NetApp Technology 0.42 20.47 3.24 17.95 11.33 1.93
#9 Netflix Netflix Consumer Staples 0.42 15.98 10.14 45.4 16.21 0
#10 Hartford Financial Services Hartford Financial Services Financials 0.42 1.98 1.23 10.49 8.36 1.58

Struktur ETF

Förderung 5.56 %

Ähnlich ETF

Beschreibung PGIM QMA Strategic Alpha Large-Cap Core ETF

PQLC стремится превзойти S&P 500 в долгосрочной перспективе, используя количественный, факторный инвестиционный процесс. Менеджер фонда использует восходящее исследование для оценки акций с большой капитализацией на основе стоимости, качества и волатильности по сравнению с другими в том же секторе. Авуары примерно равновзвешены, с возможностью изменения баланса. Поскольку этим фондом активно управляют, инвестиционная группа будет использовать свое суждение после анализа данных модели, чтобы сделать свой выбор.