TLT

Precio en iShares 20+ Year Treasury Bond ETF

TLT
€75,20
+€0,12(+0,16%)

*Datos actualizados por última vez: 2026-04-07 21:24 (UTC+8)

A fecha de 2026-04-07 21:24, iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) tiene un precio de €75,20, con una capitalización de mercado total de €36,35B, un ratio P/E de 0,00 y un rendimiento por dividendo de 0,00%. Hoy, el precio de la acción ha oscilado entre €74,42 y €75,26. El precio actual está 1,05% por encima del mínimo del día y 0,06% por debajo del máximo del día, con un volumen de trading de 3,95M. Durante las últimas 52 semanas, TLT ha cotizado entre €72,14 y €79,84, y el precio actual está a -5,81% del máximo de las últimas 52 semanas.

Estadísticas clave de TLT

Cierre de ayer€75,06
Capitalización de mercado€36,35B
Volumen3,95M
Ratio P/E0,00
Rendimiento por dividendo (últimos doce meses)0,00%
Cantidad de dividendos€0,29
Ingresos netos (ejercicio fiscal)€0,00
Ingresos totales (ejercicio fiscal)€0,00
Estimación de ingresos€0,00
Acciones en circulación484,34M
Beta (1A)2.38
Fecha exdividendo2026-04-01
Fecha de pago de dividendos2026-04-07

Sobre TLT

El ETF iShares 20+ Year Treasury Bond busca seguir los resultados de inversión de un índice compuesto por bonos del Tesoro de EE. UU. con vencimientos restantes superiores a veinte años.
SectorServicios financieros
IndustriaGestión de activos - Bonos
Sede centralSan Francisco,DE,US

Preguntas frecuentes sobre iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

¿A qué precio cotiza hoy iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) hoy?

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iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) cotiza actualmente a €75,20, con una variación en 24 h del +0,16%. El rango de trading de 52 semanas es de €72,14 a €79,84.

¿Cuáles son los precios máximo y mínimo de 52 semanas para iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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¿Cuál es el ratio precio-beneficio (P/E) de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) y qué indica?

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¿Cuál es la capitalización de mercado de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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¿Cuál es el beneficio por acción (BPA) del trimestre más reciente de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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¿Deberías comprar o vender iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) ahora?

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¿Qué factores pueden afectar el precio de las acciones de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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¿Cómo comprar acciones de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Aviso de riesgo

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Publicaciones destacadas de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

ChenDong'sTransactionNotes

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04-05 04:29
¿El "hombro cabeza hombro" del oro aparece de nuevo? Tres señales que apuntan al mismo objetivo Forma técnica, rendimiento real, niveles de soporte y resistencia convergen, una triple análisis en rara coincidencia. Si el oro completa la formación del hombro derecho, la mitad de los 6000 dólares podría dejar de ser una fantasía... El martes, el precio del oro rompió la zona de consolidación de 4400 dólares por onza, subiendo hasta aproximadamente 4700 dólares (con un margen de ±100 dólares). Esta zona coincide con el nivel de soporte/resistencia formado por 1.65 veces la media móvil de 3 años del precio del oro. Tras finalizar la consolidación cerca de esta área, se espera que la próxima subida lleve el precio de nuevo a la barrera de los 5000 dólares, un nivel relacionado con el múltiplo de 3.00 veces del nivel del ciclo medio del oro. Si esta tendencia se confirma, creará condiciones para que el precio del oro forme una figura de doble suelo invertido. Para confirmar esta figura, observaremos si el precio realiza una consolidación lateral durante la formación del hombro derecho y finalmente rompe al alza alcanzando nuevos máximos históricos. El objetivo de subida estimado para esta figura coincide exactamente con la zona media de más de 6000 dólares, en línea con nuestra predicción basada en análisis independientes la semana pasada. El análisis de la semana pasada mostró que la caída del rendimiento real a 10 años cerca de cero apoyaría una subida del precio del oro a la zona media de más de 6000 dólares. Además, se espera que dos pares de niveles de soporte/resistencia que se repiten también converjan en esa misma zona hacia finales de 2026. En otras palabras, ya contamos con tres métodos de análisis independientes que apuntan a que la zona media de más de 6000 dólares será el objetivo alcista del precio del oro. Curva de valor intrínseco de las opciones de oro Actualmente, el precio del oro en torno a 4700 dólares por onza coincide prácticamente con el precio de "máximo dolor" de los contratos de opciones de oro de mayo de 2026. Esto significa que, antes de que el precio del oro pueda experimentar presión relacionada con las opciones, todavía hay espacio suficiente para una subida a corto plazo. Por ejemplo, incluso si el precio del oro sube a 5000 dólares, el ΔIV (valor intrínseco) de los contratos de opciones de oro de mayo de 2026 solo alcanzaría aproximadamente 400M de dólares, lo cual sigue siendo relativamente bajo en comparación con niveles históricos recientes. Factores que impulsan el oro Como se muestra en la figura 8, desde que se estableció el mínimo del ciclo medio del oro (ICL) el 23 de marzo, el mercado, especialmente, ha comenzado a incorporar en los precios las expectativas de inflación futura elevadas. Se espera que esta tendencia continúe impulsando al alza el precio del oro. Otro factor común que influye en el precio del oro es el precio/rendimiento de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años. Aunque recientemente este factor no ha contribuido mucho al aumento del precio del oro, al menos ya no ejerce presión bajista. El 27 de marzo, el precio del bono a 10 años formó un mínimo local en su nivel de soporte/resistencia de 3.05 veces, y desde entonces ha rebotado hacia la parte superior de esa zona. Desde el estallido de la guerra, el rendimiento del bono a 10 años ha subido del 3.97% al 4.31% más reciente. Aunque el rendimiento ha aumentado, la participación en el ETF iShares de bonos del Tesoro de EE. UU. a 7-10 años (IEF), como alternativa a los bonos, ha mantenido una tendencia de crecimiento ininterrumpida desde principios de año. Estos flujos de fondos podrían estar impulsados por: primero, la expectativa de que, con la desaceleración económica, el rendimiento a 10 años disminuirá; segundo, la redistribución de fondos desde el mercado de acciones en caída hacia activos tradicionales de refugio. En contraste, la participación en el ETF iShares de bonos del Tesoro de EE. UU. a más de 20 años (TLT), como sustituto de los bonos a 30 años, ha mostrado una tendencia a la baja desde que alcanzó un pico parcial en noviembre de 2024. Esto refleja que diferentes segmentos de la curva de rendimiento están atrayendo niveles de demanda muy distintos. Claramente, los inversores están apostando más por los bonos a 10 años, ya que los bonos a más largo plazo podrían considerarse menos atractivos en un entorno de incertidumbre e inflación que no compensa los posibles rendimientos. Plata Al igual que el oro, el plata también ha vuelto a cotizar cerca de su precio de "máximo dolor", actualmente en torno a 74 dólares. En las próximas semanas, se espera que el precio de la plata suba gradualmente hasta superar los 80 dólares. La delta IV de los contratos de opciones de oro/plata en una proporción de 2.6 veces, que soporta/resiste repetidamente, se eleva a aproximadamente 120M de dólares, lo cual sigue siendo relativamente bajo. En otras palabras, incluso si se alcanza ese objetivo, no se espera que la presión relacionada con las opciones tenga un impacto significativo en el precio.
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K-LinePoet

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04-04 15:04
IT之家 28 de febrero informa que MIT News publicó un artículo el 26 de febrero, en el que se afirma que el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), junto con NVIDIA y otras instituciones, ha desarrollado la tecnología «tutelar la cola larga» (TLT), que puede mejorar considerablemente la eficiencia del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes para inferencia (LLM).   Citando el artículo, IT之家 explica que los modelos de lenguaje grandes para inferencia son expertos en resolver problemas complejos descomponiendo los pasos, pero durante el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL), el consumo de cómputo y energía es extremadamente elevado.   El equipo de investigación descubrió que la fase de «rollout» en la que se generan múltiples respuestas candidatas ocupa hasta el 85% del tiempo de entrenamiento. Debido a que la longitud de las respuestas generadas por distintos procesadores varía, los procesadores que terminan más rápido solo pueden quedar obligados en estado inactivo, esperando a que los otros procesadores completen tareas de texto largo; esto genera un grave cuello de botella en la eficiencia.   Para abordar este problema, investigadores del MIT, en colaboración con NVIDIA, el Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich y otras instituciones, propusieron una solución adaptativa denominada «tutelar la cola larga» (TLT).   El núcleo de la propuesta reside en el uso innovador de la técnica de «decoificación especulativa», es decir, entrenar un «modelo de borrador» (drafter) más pequeño para predecir rápidamente la salida futura del modelo grande, y luego permitir que el modelo grande valide en lote estas suposiciones. De este modo, el modelo grande no necesita generar la salida de forma secuencial una por una, acelerando considerablemente el proceso.   En la decoificación especulativa tradicional, el modelo de borrador normalmente solo se entrena una vez y se mantiene estático. Sin embargo, en el aprendizaje por refuerzo, el modelo principal necesita actualizarse miles de veces; un modelo de borrador estático se vuelve obsoleto rápidamente.   Por lo tanto, el sistema TLT introduce un «entrenador adaptativo de borradores». En cuanto algunos procesadores terminan consultas cortas y pasan al estado de inactividad, el sistema los programa inmediatamente para que entrenen el modelo de borrador en tiempo real.   Al mismo tiempo, el «motor adaptativo de rollout» ajusta automáticamente la estrategia de decodificación según las características de la carga de trabajo, asegurando que el modelo de borrador se mantenga siempre altamente sincronizado con el modelo objetivo grande, y sin incrementar el coste de cómputo adicional.   Las pruebas basadas en conjuntos de datos del mundo real muestran que la tecnología TLT mejora la velocidad de entrenamiento de varios LLM de inferencia en un 70% a un 210%, manteniendo completamente sin pérdida la precisión del modelo.   Además, el modelo de borrador liviano obtenido durante el entrenamiento también puede usarse como un subproducto gratuito, directamente para una implementación eficiente posterior. El equipo de investigación planea en el futuro integrar esta tecnología en más marcos de entrenamiento e inferencia, reduciendo aún más los costes de desarrollo de IA y mejorando la eficiencia energética.
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