ETF Sparplan Vergleich
Finde das beste ETF Sparplan-Angebot für dein Sparziel
Monatliche Sparrate:

Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR)

ISIN LU0811899946

 | 

WKN A1J2X1

TER
0,45% p.a.
Ertragsverwendung
Thesaurierend
Replikation
Vollständig
Fondsgröße
36 Mio.
Positionen
73
  • Dieses Produkt hat nur eine Vertriebszulassung für Schweiz, Luxemburg.
 

Übersicht

Handle diesen ETF bei deinem Broker

Wähle deinen Broker
Anzeige
Broker-Tipp: ETFs für 0,99€ pro Order beim Scalable Broker handeln oder gebührenfrei im Sparplan. Jetzt mehr erfahren

Beschreibung

Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (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.
 
Die TER (Gesamtkostenquote) des ETF liegt bei 0,45% p.a.. Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) ist der einzige ETF, der den Ossiam Europe ESG Machine Learning Index nachbildet. Der ETF bildet die Wertentwicklung des Index durch vollständige Replikation (Erwerb aller Indexbestandteile) nach. Die Dividendenerträge im ETF werden thesauriert (in den ETF reinvestiert).
 
Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) ist ein kleiner ETF mit 36 Mio. Euro Fondsvolumen. Der ETF wurde am 17. September 2012 in Luxemburg aufgelegt.
Mehr anzeigen Weniger anzeigen
Aktiv verwaltete Strategie

Chart

Basisinfos

Stammdaten

Fondsgröße
EUR 36 Mio.
Gesamtkostenquote (TER)
0,45% p.a.
Replikationsmethode Physisch (Vollständige Replikation)
Rechtliche Struktur ETF
Strategie-Risiko Aktiv gemanagt
Fondswährung EUR
Währungsrisiko Währung nicht gesichert
Volatilität 1 Jahr (in EUR)
8,06%
Auflagedatum/ Handelsbeginn 17. September 2012
Ausschüttung Thesaurierend
Ausschüttungsintervall -
Fondsdomizil Luxemburg
Anbieter Ossiam
Steuerdaten Bundesanzeiger
Deutschland Nicht bekannt
Schweiz ESTV Reporting
Österreich Meldefonds
Großbritannien Kein UK Reporting
Indextyp Total Return Index
Swap Counterparty Morgan Stanley Europe SE
Collateral Manager State Street Bank
Wertpapierleihe Nein
Wertpapierleihe Counterparty

Ähnliche ETFs

In diesem Abschnitt erhältst du Informationen über andere ETFs mit einem ähnlichen Anlageschwerpunkt wie der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR).

Ähnliche ETFs in der ETF Suche
Wie gefällt dir unser neues ETF Profil? Hier geht es zu unserem Fragebogen.

Zusammensetzung

Hier findest du Informationen zur Zusammensetzung des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR).

Größte 10 Positionen

Gewicht der größten 10 Positionen
von insgesamt 73
37,49%
Wolters Kluwer NV
4,10%
Deutsche Telekom AG
4,01%
GSK Plc
4,00%
Roche Holding AG
3,96%
Equinor ASA
3,95%
Assicurazioni Generali SpA
3,83%
Deutsche Börse AG
3,70%
E.ON SE
3,47%
Orange SA
3,38%
Reckitt Benckiser Group
3,09%

Länder

Deutschland
19,14%
Frankreich
12,83%
Spanien
11,91%
Großbritannien
9,42%
Sonstige
46,70%
Mehr anzeigen

Sektoren

Industrie
17,18%
Finanzdienstleistungen
15,96%
Telekommunikation
15,53%
Gesundheitswesen
12,58%
Sonstige
38,75%
Mehr anzeigen
Stand: 31.01.2024

Rendite

Renditen im Überblick

Lfd. Jahr +6,40%
1 Monat +3,27%
3 Monate +6,31%
6 Monate +11,43%
1 Jahr +11,86%
3 Jahre +16,83%
5 Jahre +30,98%
Seit Auflage (MAX) +124,48%
2023 +7,29%
2022 -14,46%
2021 +23,82%
2020 +1,02%

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%.
Die Wertentwicklungsangaben für ETFs beinhalten Ausschüttungen (falls vorhanden).
Mehr anzeigen Weniger anzeigen

Risiko im Überblick

Volatilität 1 Jahr 8,06%
Volatilität 3 Jahre 10,89%
Volatilität 5 Jahre 13,30%
Rendite zu Risiko 1 Jahr 1,47
Rendite zu Risiko 3 Jahre 0,49
Rendite zu Risiko 5 Jahre 0,42
Maximum Drawdown 1 Jahr -8,45%
Maximum Drawdown 3 Jahre -20,23%
Maximum Drawdown 5 Jahre -30,99%
Maximum Drawdown seit Auflage -30,99%

Rollierende 1 Jahres-Volatilität

Börse

Börsennotierungen

Börsennotierung Handelswährung Ticker Bloomberg /
iNAV Bloomberg Code
Reuters RIC /
iNAV Reuters
Market Maker
SIX Swiss Exchange EUR C2MV C2MV SW
IEUMV
C2MV.S
.IEUMV
BNP PARIBAS

Weitere Informationen

Weitere ETFs auf den Ossiam Europe ESG Machine Learning Index

Fondsname Fondsgröße in Mio. € (AuM) TER
in % p.a.
Ausschüttung Replikations-
methode
Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) 21 0,65% p.a. Thesaurierend Vollständig
justETF Academy Seminarübersicht
 
29.03.24 Online-Seminar
ETFs für Anfängerinnen und Anfänger
 

Häufig gestellte Fragen

Wie lautet die WKN des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR)?

Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) hat die WKN A1J2X1.

Wie lautet die ISIN des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR)?

Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) hat die ISIN LU0811899946.

Wieviel kostet der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR)?

Die Gesamtkostenquote (TER) des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) beträgt 0,45% 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 2C (EUR) Dividenden ausgeschüttet?

Der Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (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 2C (EUR)?

Die Fondsgröße des Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 2C (EUR) beträgt 36m Euro. In unserem Artikel erfährst du mehr darüber, was es beim Fondsvolumen eines ETF zu beachten gibt.

Verfolge deine ETF-Strategien online

— 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.