TLT

iShares 20+ Year Treasury Bond ETF Ціна

TLT
₴3 787,91
+₴5,67(+0,14%)

*Дані востаннє оновлено: 2026-04-07 21:37 (UTC+8)

Станом на 2026-04-07 21:37 iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) має ціну ₴3 787,91, ринкова капіталізація становить ₴1,83T, співвідношення ціни до прибутку — 0,00, дивідендна прибутковість — 0,00%. Сьогодні ціна акцій коливалася між ₴3 748,64 та ₴3 790,97. Поточна ціна на 1,04% вища за денний мінімум та на 0,08% нижча за денний максимум, з обсягом торгів 3,95M. За останні 52 тижні TLT торгувався в діапазоні від ₴3 634,31 до ₴4 022,22, а поточна ціна знаходиться на відстані -5,82% від 52-тижневого максимуму.

Ключові показники TLT

Вчорашнє закриття₴3 780,93
Ринкова капіталізація₴1,83T
Обсяг3,95M
Співвідношення P/E0,00
Дивідендна прибутковість (TTM)0,00%
Сума дивідендів₴15,04
Чистий прибуток (фінансовий рік)₴0,00
Дохід (фінансовий рік)₴0,00
Оцінка виручки₴0,00
Кількість акцій в обігу484,34M
Beta (1 рік)2.38
Дата без дивідендів2026-04-01
Дата виплати дивідендів2026-04-07

Про TLT

Фонд iShares 20+ Year Treasury Bond ETF прагне відстежувати інвестиційні результати індексу, що складається з облігацій Казначейства США з залишковим терміном понад двадцять років.
СекторФінансові послуги
ІндустріяУправління активами — Облігації
Штаб-квартираSan Francisco,DE,US

Поширені запитання iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

Яка сьогодні біржова ціна iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x
iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) зараз торгується за ціною ₴3 787,91, 24-годинна зміна становить +0,14%. Діапазон торгів за останні 52 тижні: від ₴3 634,31 до ₴4 022,22.

Які найвищі та найнижчі ціни за 52 тижні для iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Що таке співвідношення ціни до прибутку (P/E) для iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)? Що воно означає?

x

Яка ринкова капіталізація iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Який розмір останнього квартального прибутку на акцію (EPS) для iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Чи варто зараз купити чи продати iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Які фактори можуть впливати на ціну акцій iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Як купити акції iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

x

Попередження про ризики

Ринок акцій пов’язаний із високим рівнем ризику та цінової волатильності. Вартість ваших інвестицій може як зростати, так і знижуватися, і ви можете не повернути повну суму вкладених коштів. Минулі результати не є надійним показником майбутніх результатів. Перед ухваленням будь-яких інвестиційних рішень уважно оцініть свій інвестиційний досвід, фінансовий стан, інвестиційні цілі та рівень толерантності до ризику, а також проведіть власне дослідження. У разі потреби зверніться до незалежного фінансового консультанта.

Застереження

Вміст цієї сторінки надається виключно з інформаційною метою і не є інвестиційною порадою, фінансовою порадою чи торговою рекомендацією. Gate не несе відповідальності за будь-які втрати або збитки, що виникли внаслідок таких фінансових рішень. Зверніть увагу, що Gate може не надавати повний сервіс на окремих ринках і в окремих юрисдикціях, зокрема, але не обмежуючись, Сполученими Штатами Америки, Канадою, Іраном та Кубою. Для отримання додаткової інформації щодо обмежених локацій, будь ласка зверніться до Користувацької угоди.

Гарячі публікації про iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

ChenDong'sTransactionNotes

ChenDong'sTransactionNotes

04-05 04:29
Золото «зворотний голова і плечі» приховано? Три сигнали вказують на одну ціль Технічна формація, фактична дохідність, рівні підтримки та опору — рідкісне збігання трьох аналізів. Якщо золото завершить формування правого плеча, середина діапазону 6000 доларів може більше не залишатися лише уявою… У вівторок ціна золота прорвалася через зону коригування біля 4400 доларів за унцію і піднялася приблизно до 4700 доларів (з похибкою ±100 доларів). Ця зона збігається з рівнем опору/підтримки, сформованим у 1.65 рази від трирічної ковзної середньої ціни золота. Після завершення торгів у цій зоні очікується новий етап зростання, що може повернути ціну до рівня 5000 доларів, що співвідноситься з тривалим циклом золота у 3.00 рази. Якщо цей сценарій справдиться, це створить умови для формування зворотного голови і плечі. Для підтвердження цієї формації ми спостерігатимемо за тим, чи буде ціна консолідуватися у процесі формування правого плеча і, зрештою, прориватиметься в історичний максимум. Цільовий рівень зростання, що випливає з цієї формації, саме у діапазоні понад 6000 доларів, і збігається з нашим прогнозом, зробленим минулого тижня на основі незалежних аналізів. Аналіз минулого тижня показав, що фактична дохідність 10-річних облігацій опустилася майже до нуля, що підтримує зростання ціни золота до середини понад 6000 доларів. Крім того, дві пари рівнів підтримки/опору, що повторюються, ймовірно, зійдуться у цьому ж діапазоні наприкінці 2026 року. Інакше кажучи, у нас є три незалежні методи аналізу, які вказують на цільовий діапазон понад 6000 доларів — це середина цінового коридору для золота.   Крива внутрішньої вартості опціонів на золото Зараз ціна золота торгується біля 4700 доларів за унцію, що майже збігається з ціною «максимального болю» для опціонів на золото у травні 2026 року. Це означає, що перед тим, як ціна золота може зазнати тиску через опціони, у короткостроковій перспективі залишається достатньо простору для зростання. Наприклад, навіть якщо ціна підніметься до 5000 доларів, ΔIV (внутрішня вартість) опціонів на травень 2026 року становитиме лише близько 400M доларів, що залишається досить низьким порівняно з недавніми історичними рівнями.   Фактори, що впливають на ціну золота Як показано на малюнку 8, з моменту встановлення мінімуму середнього циклу золота (ICL) 23 березня, ринок особливо почав враховувати у ціноутворення очікування високої інфляції у майбутньому. Ця тенденція, ймовірно, буде продовжуватися і сприятиме зростанню ціни золота. Ще одним поширеним фактором є ціна/дохідність 10-річних американських державних облігацій. Хоча цей фактор не дуже сприяв зростанню ціни золота останнім часом, він уже не чинить тиску на її зростання. 27 березня ціна 10-річних облігацій США сформувала локальний мінімум на рівні 3.05 разів від рівня підтримки/опору, і з того часу відновилася до верхньої межі цієї зони. З початку війни дохідність 10-річних облігацій зросла з 3.97% до останнього рівня 4.31%. Хоча дохідність зросла, обсяг обігу ETF iShares для 7-10-річних облігацій США (IEF) з початку року стабільно зростає. Це може бути зумовлено такими чинниками: по-перше, очікуванням зниження дохідності через економічне уповільнення; по-друге, переміщенням капіталу з падаючого фондового ринку у традиційні активи-укриття. На відміну від цього, обсяг обігу ETF iShares для 20+ років американських облігацій (TLT), що є альтернативою 30-річним облігаціям, знизився з моменту досягнення локального максимуму у листопаді 2024 року. Це підкреслює різні рівні попиту на довгострокові та короткострокові цінні папери. Очевидно, інвестори більше вкладають у 10-річні облігації, оскільки довгострокові цінні папери вважаються менш привабливими через невизначеність і ризики інфляції, що не компенсують потенційний дохід. Срібло Як і золото, ціна на срібло вже повернулася до рівня «максимального болю», і зараз вона становить близько 74 доларів. У найближчі тижні очікується поступове зростання ціни до понад 80 доларів. Відповідно до рівнів підтримки/опору, ΔIV для контрактів на золото/срібло у співвідношенні 2.6 рази підвищується до приблизно 120Mа доларів, що залишається досить низьким. Іншими словами, навіть досягнувши цієї цілі, опціони не створюватимуть значного тиску на ціну.
1
1
0
0
K-LinePoet

K-LinePoet

04-04 15:04
IT之家 28 лютого повідомляє, що MIT News 26 лютого опублікувало допис у блозі, в якому йдеться про те, що Массачусетський технологічний інститут (MIT) разом із NVIDIA та іншими організаціями розробив технологію «приборкання довгого хвоста» (TLT), яка може значно підвищити ефективність навчання інференційних великих мовних моделей (LLM).   Як повідомляє IT之家, у блозі пояснюється, що великі моделі для міркування добре розв’язують складні проблеми, розкладаючи кроки. Однак під час навчання з підкріпленням (RL) витрати обчислювальних ресурсів і енергії є надзвичайно великими.   Дослідницька група з’ясувала, що етап «rollout» — тобто «прогонів» із генерацією кількох варіантів відповідей — займає до 85% часу навчання. Оскільки різні процесори генерують відповіді різної довжини, процесори, що завершують роботу швидше, змушені простоювати й чекати, поки інші процесори завершать завдання з довгими текстами, через що виникає серйозна «вузькість» ефективності.   Щоб вирішити цю проблему, дослідники з MIT разом із NVIDIA, Федеральною політехнічною школою Цюриха та іншими організаціями запропонували адаптивне рішення під назвою «приборкання довгого хвоста» (TLT).   Ключова ідея цього підходу полягає в інноваційному використанні технології «спекулятивного декодування»: під час навчання меншої «чернеткової моделі» (drafter) для швидкого прогнозування майбутніх виходів великої моделі, а потім велика модель масово верифікує ці припущення. Таким чином великій моделі не потрібно послідовно генерувати виходи по одному за раз, що суттєво прискорює обробку.   У традиційному спекулятивному декодуванні чернеткова модель зазвичай навчається лише один раз і залишається статичною. Проте в умовах навчання з підкріпленням основна модель має оновлюватися тисячі разів, тож статична чернеткова модель швидко втрачає актуальність.   Тому в системі TLT вводиться «адаптивний тренер чернеткової моделі». Щойно частина процесорів завершує короткі запити й переходить у стан простою, система негайно планує їх для реального часу навчання чернеткової моделі.   Одночасно «адаптивний рушій rollout» автоматично коригує стратегію декодування відповідно до характеристик робочого навантаження, щоб чернеткова модель завжди була максимально синхронною з цільовою великою мовною моделлю та не збільшувала витрати додаткових обчислювальних ресурсів.   Тестування на реальних наборах даних показало, що технологія TLT під час збереження точності моделей повністю без втрат підвищує швидкість навчання кількох інференційних великих мовних моделей на 70%–210%.   Крім того, отримана легка чернеткова модель може бути використана як безкоштовний побічний продукт і напряму застосовуватися для подальшого ефективного розгортання. У майбутньому дослідницька група планує інтегрувати цю технологію в більше рамок навчання та інференсу, щоб додатково знизити витрати на розробку ШІ та підвищити ефективність використання енергії.
0
0
0
0