TER
0,65% p.a.
Ertragsverwendung
Thesaurierend
Replikation
Vollständig
Fondsgrösse
18 Mio.
Positionen
69
| Industrie- oder Schwellenländer? Beides für nur 0,15% pro Jahr! Eine Welt, ein ETF. Übersicht
Beschreibung
Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) ist ein aktiv gemanagter ETF.
Der ETF bietet Zugang zu einer nach ESG-Kriterien (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) optimierten Auswahl an Unternehmen aus der Eurozone. Die Titelauswahl erfolgt anhand eines Modells, das auf maschinellen Lerntechniken basiert.
Aktiv verwaltete Strategie
Dokumente
Chart
Basisinfos
Stammdaten
| Index | Ossiam Europe ESG Machine Learning |
| Anlageschwerpunkt | Aktien, Europa, Sozial/Nachhaltig |
| Fondsgrösse | CHF 18 Mio. |
| Gesamtkostenquote (TER) | 0,65% p.a. |
| Replikationsmethode | Physisch (Vollständige Replikation) |
| Rechtliche Struktur | ETF |
| Strategie-Risiko | Aktiv gemanagt |
| Nachhaltigkeit | Ja |
| Fondswährung | EUR |
| Währungsrisiko | Währung nicht gesichert |
| Volatilität 1 Jahr (in CHF) | 11,56% |
| Auflagedatum/ Handelsbeginn | 3. Februar 2012 |
| Ausschüttung | Thesaurierend |
| Ausschüttungsintervall | - |
| Fondsdomizil | Luxemburg |
| Anbieter | Ossiam |
| Fondsstruktur | Company With Variable Capital (SICAV) |
| UCITS-konform | Ja |
| Administrator | State Street Bank International GmbH, Luxembourg Branch |
| Investment Advisor | |
| Depotbank | State Street Bank International GmbH |
| Wirtschaftsprüfer | Deloitte Audit S.A.R.L |
| Geschäftsjahresende | 31. Dezember |
| Schweizer Repräsentant | CACEIS Investor Services Bank S.A., Esch-sur-Alzette, Zweigniederlassung Zürich |
| Schweizer Zahlstelle | CACEIS Investor Services Bank S.A., Esch-sur-Alzette, Zweigniederlassung Zürich |
| Deutschland | Nicht bekannt |
| Schweiz | ESTV Reporting |
| Österreich | Meldefonds |
| Grossbritannien | UK Reporting |
| Indextyp | Total Return Index |
| Swap Counterparty | Morgan Stanley Europe SE |
| Collateral Manager | State Street Bank |
| Wertpapierleihe | Nein |
| Wertpapierleihe Counterparty |
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Zusammensetzung
Hier findest du Informationen zur Zusammensetzung des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR).
Grösste 10 Positionen
Gewicht der grössten 10 Positionen
von insgesamt 69
39,85%
| Industria de Diseño Textil SA | 4,62% |
| Iberdrola SA | 4,41% |
| Ferrari | 4,31% |
| Siemens AG | 4,18% |
| EssilorLuxottica SA | 3,96% |
| Compagnie Financière Richemont SA | 3,95% |
| Nordea Bank Abp | 3,85% |
| RELX | 3,75% |
| ENGIE SA | 3,72% |
| Nokia Oyj | 3,10% |
Länder
| Frankreich | 16,57% |
| Spanien | 14,00% |
| Grossbritannien | 10,57% |
| Italien | 10,20% |
| Sonstige | 48,66% |
Sektoren
| Nicht-Basiskonsumgüter | 23,66% |
| Versorger | 19,55% |
| Finanzdienstleistungen | 18,14% |
| Industrie | 17,81% |
| Sonstige | 20,84% |
Stand: 30.09.2024
Rendite
Renditen im Überblick
| Lfd. Jahr | +14,19% |
| 1 Monat | -4,07% |
| 3 Monate | -1,22% |
| 6 Monate | -4,13% |
| 1 Jahr | +13,61% |
| 3 Jahre | -6,42% |
| 5 Jahre | +10,93% |
| Seit Auflage (MAX) | +100,03% |
| 2023 | +0,70% |
| 2022 | -18,75% |
| 2021 | +18,36% |
| 2020 | +0,34% |
Monatsrenditen in einer Heatmap
Risiko
Risikokennzahlen in diesem Abschnitt:
- Volatilität, gemessen für einen Zeitraum von 1, 3 und 5 Jahren. Die annualisierte Volatilität spiegelt das Ausmass der Kursschwankungen im Zeitraum eines Jahres wider. Je höher die Volatilität, desto stärker hat sich der Kurs des Wertpapiers (der Aktie, des ETF, usw.) in der Vergangenheit verändert. Wertpapiere mit höherer Volatilität gelten im Allgemeinen als risikoreicher. Wir berechnen die Volatilität auf Basis der Daten der letzten 1, 3 und 5 Jahre, damit du sehen kannst, ob die Kursschwankungen im Laufe der Zeit stärker oder schwächer wurden. Weitere Informationen findest du in unserem Artikel: Volatilität als Risikomass.
- Rendite pro Risiko für Zeiträume von 1, 3 und 5 Jahren. Diese Kennzahl ist definiert als die annualisierte (d. h. auf einen Einjahreszeitraum umgerechnete) historische Rendite geteilt durch die historische annualisierte Volatilität. Rendite pro Risiko setzt die historische Rendite eines Wertpapiers ins Verhältnis zu seinem historischen Risiko und gibt dir einen Hinweis auf das Ausmass der Kursschwankungen, die man in Kauf nehmen musste, um von der Rendite des Wertpapiers zu profitieren. Wir berechnen diese Kennzahl für Zeiträume von 1, 3 und 5 Jahren, um die Entwicklung im Laufe der Zeit darzustellen.
- Maximaler Drawdown für verschiedene Zeiträume. Der Maximum Drawdown gibt den grösstmöglichen Verlust an, den du während des jeweiligen Zeitraums hättest erleiden können, wenn du das Wertpapier zu den ungünstigsten Preisen gekauft und anschliessend verkauft hättest. Beispiel: Angenommen, die Abfolge der täglichen Wertpapierpreise war: 10€, 5€, 12€, 20€. In diesem Fall hättest du den grösstmöglichen Verlust erlitten, wenn du das Wertpapier für 10€ gekauft und anschliessend für 5€ verkauft hättest. Daher wäre in diesem Fall der Maximum Drawdown (5€ - 10€)/10€ = -50%.
Risiko im Überblick
| Volatilität 1 Jahr | 11,56% |
| Volatilität 3 Jahre | 13,63% |
| Volatilität 5 Jahre | 15,07% |
| Rendite zu Risiko 1 Jahr | 1,17 |
| Rendite zu Risiko 3 Jahre | -0,16 |
| Rendite zu Risiko 5 Jahre | 0,14 |
| Maximum Drawdown 1 Jahr | -10,39% |
| Maximum Drawdown 3 Jahre | -26,54% |
| Maximum Drawdown 5 Jahre | -31,21% |
| Maximum Drawdown seit Auflage | -31,21% |
Rollierende 1 Jahres-Volatilität
Börse
Börsennotierungen
| Börsennotierung | Handelswährung | Ticker | Bloomberg / iNAV Bloomberg Code | Reuters RIC / iNAV Reuters | Market Maker |
|---|---|---|---|---|---|
| gettex | EUR | OSX4 | - - | - - | - |
| Börse Stuttgart | EUR | OSX4 | - - | - - | - |
| Borsa Italiana | EUR | EUMV | EUMV IM IEUMV | EUMV.MI .IEUMV | BNP PARIBAS |
| London Stock Exchange | GBX | LEMV | LEMV LN IEUMV | LEMV.L .IEUMV | BNP PARIBAS |
| London Stock Exchange | EUR | EUMV | EUMV LN IEUMV | EUMV.L .IEUMV | BNP PARIBAS |
| SIX Swiss Exchange | EUR | EUMV | EUMV SW IEUMV | EUMV.S .IEUMV | BNP PARIBAS |
| XETRA | EUR | OSX4 | OSX4 GY IEUMV | OSX4.DE .IEUMV | BNP PARIBAS |
Weitere Informationen
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| Fondsname | Fondsgrösse in Mio. € (AuM) | TER p.a. | Ausschüttung | Replikation |
|---|---|---|---|---|
| Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) | 39 | 0,45% p.a. | Thesaurierend | Vollständig |
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Häufig gestellte Fragen
Wie lautet die Valorennummer des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)?
Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) hat die Valorennummer 12601518.
Wie lautet die ISIN des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)?
Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) hat die ISIN LU0599612842.
Wieviel kostet der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)?
Die Gesamtkostenquote (TER) des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) beträgt 0,65% p.a.. Diese Kosten werden fortlaufend anteilig aus dem Fondsvermögen entnommen und sind bereits in der Wertentwicklung des ETF berücksichtigt. Die TER muss dementsprechend nicht gesondert bezahlt werden. In unserem Artikel erfährst du mehr über die Kosten von ETFs.
Werden beim Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) Dividenden ausgeschüttet?
Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) ist ein thesaurierender ETF. Das bedeutet, anfallende Dividendenzahlungen werden nicht ausgeschüttet sondern in den ETF reinvestiert, wodurch sich der Anteilspreis des ETF erhöht.
Welche Fondsgrösse hat der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)?
Die Fondsgrösse des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) beträgt 18m CHF. In unserem Artikel erfährst du mehr darüber, was es beim Fondsvolumen eines ETF zu beachten gibt.
— Die verwendeten Daten werden bereitgestellt von Trackinsight, etfinfo, Xignite Inc., gettex, FactSet und justETF GmbH. Kurse sind entweder Realtime- (gettex) oder 15 Minuten zeitverzögerte Börsennotierungen oder NAVs (täglich vom Fondsanbieter veröffentlicht). Die Wertentwicklungsangaben für ETFs beinhalten standardmässig Ausschüttungen (falls vorhanden). Es wird keine Gewähr für die Vollständigkeit, Genauigkeit und Richtigkeit der dargestellten Informationen übernommen.