INFO 株価推移チャート
INFO 株価予測
Harbor PanAgora Dynamic Large Cap Core ETF
$28.43
0.51%
$0.14
終値： Aug 07, 16:00:00 GMT-4
$28.43
0%
$0
アフターマーケット：Aug 07, 20:00:00 GMT-4
戻る
Harbor PanAgora Dynamic Large Cap Core ETF (INFO) 株価予測
INFO 株価予測の概要
INFOを買うべきですか？
INFOのトップアナリスト評価
15人のアナリストによる INFOの株式レートに基づき、Mar 01, 2022に更新されました。
Strong buy
5
Buy
7
Hold
3
Sell
0
Strong sell
0
Leveraging in-depth analyst evaluations, we have synthesized key insights from expert assessments to present a positive outlook for INFO. Analysts highlight solid fundamentals and favorable market sentiment, suggesting upside potential in the near term. Based on this thorough expert analysis, we maintain an optimistic view of this stock. Our conclusion: INFO is a Buy candidate.
INFO stock price ended at $28.29 on 木曜日, after dropping 0.39%
On the latest trading day Aug 06, 2026, the stock price of INFO fell by 0.39%, dropping from $28.30 to $28.29. During the session, the stock saw a volatility of 0.28%, with prices oscillating between a daily low of $28.25 and a high of $28.33. On the latest trading day, the trading volume for INFO rose by 2.2K shares, despite the declining prices. This uptick in volume may signal heightened risk in the near term. In total, 9.0K shares were traded, with a market value of approximately $863.0M.
INFO テクニカルシグナル
テクニカルシグナルの概要
Strong Sell
Sell
Neutral
Buy
Strong Buy
INFOは現在、5個の買いシグナルと2個の売りシグナルを表示しています。この銘柄は12:00 AM以来下落トレンドの状態にあり、この期間に価格は合計-0.39%変動しました。全体として、テクニカル指標は中期的な見通しがBuyであることを示しています。
INFOの強気／弱気シグナル
当社のアルゴリズムは、移動平均線、RSI、MACD、取引高などの主要な指標を分析し、INFOの強気および弱気シグナルを生成します。これらの暗号通貨の洞察は、賢明な投資決定を下すのに役立ちます。
主要データ
前終値
$28.28
始値
$28.44
当日レンジ
$28.38 - $28.45
52週レンジ
$22.05 - $28.43
取引高
10.0K
平均取引高
40.9K
配当利回り
--
純資産
$0
NAV
--
費用率
--
発行済株式数
30.5M
INFOとは何ですか？
INFO was created on 2024-10-08 by Harbor. The fund's investment portfolio concentrates primarily on large cap equity. The ETF currently has 832.43m in AUM and 147 holdings. INFO is actively managed, seeking long-term total returns through investments in large-cap US stocks. The portfolio is maintained using a proprietary alpha modeling framework and optimization technique.
