TLT

Preço iShares 20+ Year Treasury Bond ETF

TLT
€75,51
+€0,42(+0,56%)

*Dados atualizados pela última vez: 2026-04-07 23:49 (UTC+8)

Em 2026-04-07 23:49, o iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) está cotado a €75,51, com uma capitalização de mercado total de €36,57B, um Índice P/L de 0,00 e um rendimento de dividendo de 0,00%. Hoje, o preço das ações oscilou entre €74,42 e €75,60. O preço atual está 1,46% acima do mínimo do dia e 0,12% abaixo do máximo do dia, com um volume de negociação de 22,25M. Ao longo das últimas 52 semanas, TLT esteve em negociação entre €72,14 e €79,84, estando atualmente a -5,43% do máximo das 52 semanas.

Estatísticas principais de TLT

Fecho de ontem€75,06
Capitalização de mercado€36,57B
Volume22,25M
Índice P/L0,00
Rendimento de Dividendos (TTM)0,00%
Montante de dividendos€0,29
Rendimento líquido (exercício financeiro)€0,00
Receita (exercício financeiro)€0,00
Estimativa de receita€0,00
Ações em circulação487,26M
Beta (1A)2.38
Data ex-dividendo2026-04-01
Data de pagamento de dividendos2026-04-07

Sobre TLT

O ETF iShares 20+ Year Treasury Bond procura acompanhar os resultados de investimento de um índice composto por títulos do Tesouro dos EUA com vencimentos restantes superiores a vinte anos.
SetorServiços Financeiros
IndústriaGestão de Ativos - Obrigações
SedeSan Francisco,DE,US

Perguntas Frequentes sobre iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

Qual é o preço das ações de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) hoje?

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iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) está atualmente a negociar a €75,51, com uma variação de 24h de +0,56%. O intervalo de negociação das últimas 52 semanas é de €72,14–€79,84.

Quais são os preços máximo e mínimo das últimas 52 semanas para iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Qual é o índice preço-lucro (P/L) de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)? O que indica este valor?

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Qual é a capitalização de mercado de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Qual é o lucro por ação (EPS) trimestral mais recente de iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Deve comprar ou vender iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) agora?

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Que fatores podem influenciar o preço das ações da iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Como comprar ações da iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Aviso de Risco

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Publicações em alta sobre iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

ChenDong'sTransactionNotes

ChenDong'sTransactionNotes

04-05 04:29
O "cabeça e ombros invertido" do ouro está a surgir? Três sinais convergentes apontam para o mesmo objetivo Formações técnicas, rendimento real, suportes e resistências cruzam-se, uma análise tripla raramente coincide. Se o ouro completar a formação do ombro direito, a zona intermédia de 6000 dólares pode deixar de ser uma mera imaginação... Na terça-feira, o preço do ouro rompeu a faixa de consolidação de 4400 dólares por onça, subindo até cerca de 4700 dólares (mais ou menos 100 dólares). Esta zona coincide com o nível de suporte/resistência formado pelo 1,65 vezes a média móvel de 3 anos do preço do ouro. Após a conclusão da consolidação nesta área, espera-se que a próxima onda de subida leve o preço de volta à barreira de 5000 dólares, um valor relacionado com o múltiplo de 3,00 vezes o nível do ciclo médio do ouro. Se esta tendência se concretizar, criará condições para a formação de uma base de cabeça e ombros invertida no preço do ouro. Para confirmar esta formação, observaremos se o preço do ouro realiza uma consolidação lateral durante a formação do ombro direito e, por fim, rompe em alta para atingir uma nova máxima histórica. O objetivo de subida estimado por esta formação é precisamente na zona intermédia de mais de 6000 dólares, o que coincide com a nossa previsão obtida na semana passada através de uma análise independente. A análise da semana passada indicou que a descida do rendimento real a 10 anos para perto de zero apoiaria uma subida do preço do ouro para a zona intermédia de mais de 6000 dólares. Além disso, dois pares de suportes/resistências que se repetem deverão cruzar-se também na mesma zona até ao final de 2026. Em outras palavras, temos três métodos de análise independentes que apontam todos para a zona intermédia de mais de 6000 dólares como objetivo de alta do preço do ouro. Curva de valor intrínseco das opções de ouro Atualmente, o preço do ouro negocia-se perto de 4700 dólares por onça, o que coincide praticamente com o preço de "máximo de dor" das opções de ouro de maio de 2026. Isto significa que, antes de o preço do ouro enfrentar pressões relacionadas com opções, ainda há espaço suficiente para subida a curto prazo. Por exemplo, mesmo que o preço do ouro suba para 5000 dólares, o ΔIV (valor intrínseco) das opções de maio de 2026 apenas aumentará para cerca de 400M de dólares, permanecendo relativamente baixo em comparação com níveis históricos recentes. Fatores que impulsionam o ouro Como mostrado na figura 8, desde o ponto mais baixo do ciclo médio do ouro (ICL) em 23 de março, o mercado tem vindo a incorporar especialmente as expectativas de inflação futura elevadas. Esta tendência deverá continuar a influenciar a subida do preço do ouro. Outro fator comum que impulsiona o preço do ouro é o preço/rendimento dos títulos do Tesouro dos EUA a 10 anos. Apesar de, recentemente, este fator não contribuir muito para a subida do ouro, pelo menos deixou de exercer pressão de baixa. Em 27 de março, o preço do título a 10 anos formou um fundo local na sua zona de suporte/resistência de 3,05 vezes, tendo posteriormente reagido e subido até à parte superior dessa zona. Desde o início do conflito, o rendimento do título a 10 anos subiu de 3,97% para o mais recente de 4,31%. Apesar do aumento do rendimento, o ETF iShares de títulos do Tesouro dos EUA a 7-10 anos (IEF), que serve como substituto de obrigações, tem vindo a aumentar de forma contínua desde o início do ano. Estes fluxos de capital podem ser impulsionados por fatores como: primeiro, a expectativa de que, com a desaceleração económica, o rendimento a 10 anos diminuirá; segundo, a transferência de fundos de ações em queda para ativos tradicionais de refúgio. Por outro lado, o ETF iShares de títulos do Tesouro dos EUA a mais de 20 anos (TLT), que substitui obrigações a 30 anos, tem vindo a diminuir desde o pico parcial de novembro de 2024. Isto evidencia que diferentes segmentos da curva de rendimento atraem níveis de procura distintos. Os investidores parecem preferir mais o segmento a 10 anos, pois obrigações de prazo mais longo podem ser consideradas menos atrativas face à incerteza e aos riscos de inflação que não compensam os potenciais rendimentos. Prata Assim como o ouro, o prata também voltou a negociar perto do seu preço de "máximo de dor", atualmente cerca de 74 dólares. Nas próximas semanas, espera-se que o preço da prata suba gradualmente até à zona dos 80 dólares. O ΔIV do contrato de opções de prata/ouro, em suporte/resistência de 2,6 vezes, elevou-se para cerca de 120M de dólares, ainda bastante baixo. Em outras palavras, mesmo atingindo esse objetivo, não deverá exercer uma pressão significativa de opções sobre o preço.
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K-LinePoet

K-LinePoet

04-04 15:04
O IT之家 noticia a 28 de fevereiro que, a 26 de fevereiro, a MIT News publicou um blogue em que se afirma que o Massachusetts Institute of Technology (MIT), em conjunto com a NVIDIA e outras instituições, lançou uma tecnologia chamada “Tail Taming” (TLT), que pode melhorar significativamente a eficiência do treino de modelos de linguagem (LLM) de grande escala para inferência.   De acordo com a informação do IT之家 a partir do blogue, os grandes modelos de inferência são bons em resolver problemas complexos decompondo etapas; no entanto, durante o treino em aprendizagem por reforço (RL), o consumo de capacidade de computação e de energia é extremamente elevado.   A equipa de investigação descobriu que a fase de “rollout” em que são geradas múltiplas respostas candidatas ocupa até 85% do tempo total de treino. Devido a diferenças no comprimento das respostas geradas por diferentes processadores, os processadores que concluem mais rapidamente ficam forçados a ficar inativos, aguardando que os outros processadores terminem tarefas de texto longo, criando assim um sério gargalo de eficiência.   Para resolver este problema, investigadores do MIT, em conjunto com a NVIDIA, o Instituto Federal de Tecnologia de Zurique e outras instituições, propuseram uma solução adaptativa denominada “Tail Taming (TLT)”.   O núcleo desta solução reside na aplicação inovadora da técnica de “decodificação especulativa”: treinar um modelo “draft” (drafter) mais pequeno para prever rapidamente a saída futura do modelo grande e, em seguida, o modelo grande validar em lote essas suposições. Desta forma, o modelo grande não precisa de gerar a saída de forma sequencial e um a um, acelerando significativamente o processo de execução.   Na decodificação especulativa tradicional, o modelo draft costuma ser treinado apenas uma vez e mantido estático. Porém, na aprendizagem por reforço, o modelo principal precisa de ser atualizado milhares de vezes, e um modelo draft estático rapidamente se torna ineficaz.   Por isso, o sistema TLT introduz um “treinador de drafts adaptativo”. Assim que parte dos processadores termina consultas curtas e entra em estado ocioso, o sistema agenda imediatamente esses processadores para treinar o modelo draft em tempo real.   Em simultâneo, o “motor de rollout adaptativo” ajusta automaticamente a estratégia de decodificação com base nas características da carga de trabalho, assegurando que o modelo draft se mantém sempre altamente sincronizado com o modelo grande-alvo, sem aumentar o consumo de capacidade de computação adicional.   Testes com conjuntos de dados do mundo real mostram que a tecnologia TLT melhora a velocidade de treino de múltiplos LLM de inferência em 70% a 210%, mantendo totalmente inalterada a exatidão do modelo.   Além disso, o modelo draft leve obtido pode também servir como um produto secundário gratuito, sendo utilizado diretamente para uma implementação eficiente mais tarde. A equipa de investigação planeia, no futuro, integrar esta tecnologia em mais estruturas de treino e inferência, reduzindo ainda mais os custos de desenvolvimento de IA e melhorando a utilização de energia.
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