HIAI ETF Opportunities Trust - Ai Funds High Conviction US Equity AI-Managed ETF
Kuotasi per Sep 10, 2026 19:56 UTC · Market data delayed approximately 15–20 minutes unless otherwise indicated.
| Penutupan Sebelumnya | 25.02 | Rentang Harian | 24.93 – 24.95 |
| Kisaran 52 Minggu | 24.92 – 26.00 | Volume | 1.03K |
| Volume Rata-Rata | 4.39K | AUM | $1.0M (Sep 11, 2026) |
| Expense Ratio | 0.87% | Yield (TTM) | — |
| NAV | 25.02 | Premium/Diskon | -0.28% indikatif |
| Inception | Aug 21, 2026 | Kepemilikan | — |
| Penerbit | — | Bursa | CBOE |
| Kategori | — | Indeks yang Dilacak | Tidak tercantum dalam data sumber |
| CUSIP | 26923V670 | ISIN | US26923V6700 |
| Manajemen | Tidak tercantum dalam data sumber | ||
Tentang ETF ini
HIAI provides a different approach to active US equity investing one built not around the intuitions of a human portfolio manager, but around artificial data-driven intelligence of Bayesian AI Learning Algorithm (BAILA), a proprietary AI system. Each week, BAILA analyzes over 30 years of market data to build a focused, high-conviction portfolio from the 1,000 most liquid US equities shifting equity exposure from fully invested during favorable market conditions to up to 100% cash during periods of elevated risk. The ETF further enhances risk management through exchange-traded options and confidence-adjusted position sizing, all while being continuously recalibrated and overseen by an institutional investment team.
Deskripsi dari penyedia data dana · profil per Sep 11, 2026.
Grafik Harga
Harga penutupan harian (imbal hasil harga, bukan imbal hasil total). Garis perbandingan dinormalisasi ke perubahan persentase dari awal rentang waktu. Sumber: Financial Modeling Prep.
Kinerja
| 1M | 3M | 6M | YTD | 1Y | 3Y* | 5Y* | 10Y* | Incep.* | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Return harga | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Total return | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
* Disetahunkan. Total imbal hasil menggunakan seri harga yang disesuaikan dengan dividen (distribusi diinvestasikan kembali); imbal hasil harga menggunakan harga penutupan tanpa penyesuaian. Kinerja masa lalu tidak menjamin hasil di masa depan.
Biaya
| Expense ratio bersih | 0.87% | Biaya tahunan untuk investasi $10.000 | $87.00 |
Hanya kalkulasi ilustrasi: expense ratio × $10.000. Tidak termasuk biaya perdagangan, selisih bid/ask, pajak, dan perubahan nilai investasi. Detail expense ratio bruto vs. neto dan setiap pengabaian biaya tersedia dalam prospektus.
Kepemilikan
Eksposur Sektor
Distribusi
| Yield (TTM) | — | Dibayarkan (12 bulan terakhir) | — |
| Frekuensi | — | SEC yield | Tidak disediakan oleh sumber data kami — lihat halaman penerbit |
| Tanggal ex-dividen terakhir | — | Pembayaran terakhir | — |
| Pertumbuhan 1T | — | Pertumbuhan 3T / 5T (tahunan) | — / — |
Tidak ada data distribusi dalam basis data kami untuk dana ini — dana ini mungkin tidak membayar distribusi, atau riwayatnya belum dimuat.
Statistik Risiko
Likuiditas
| Volume hari ini | 1.03K | Volume rata-rata | 4.39K |
| AUM | $1.0M | Premium/Diskon | -0.28% |
| Spread bid/ask | Tidak disediakan oleh sumber data kami. Periksa layar kuotasi broker Anda; spread paling lebar pada saat pembukaan dan penutupan. | ||
Premium/discount membandingkan harga pasar tertunda dengan NAV yang terakhir dilaporkan — angka indikatif, bukan premium/discount penutupan resmi. Cara kerja likuiditas ETF →
Sumber Daya Resmi Dana
Tautan eksternal akan membuka situs penerbit atau SEC EDGAR di tab baru. Prospektus dan dokumen resmi selalu menjadi sumber yang berwenang — tinjau sebelum berinvestasi. Belum ada tautan resmi yang tersedia dari sumber data kami untuk dana ini.
Berita Terkini untuk HIAI
Tidak ada artikel yang menyebut dana ini secara langsung dalam 7 hari terakhir — menampilkan liputan ETF umum.
Panduan: AUM adalah ukuran dana. Expense ratio adalah biaya tahunan yang sudah tercermin dalam imbal hasil. NAV adalah nilai aset yang dimiliki dana per unit; harga pasar bisa sedikit di atas (premium) atau di bawah (diskon) NAV. Total return mengasumsikan distribusi diinvestasikan kembali. Setiap dataset menampilkan tanggal datanya masing-masing karena kepemilikan, aset, dan harga diperbarui pada jadwal yang berbeda.