Aktuelle Entwicklung

Fondsprofil

Fondstyp Aktienfonds
Branche Branche Technologie/Informationstechn.
Ursprungsland Luxemburg
KESt-Meldefonds -
Auflagedatum 14.01.2019
Fondsvolumen 589,43 Mio. EUR

Größte Positionen

AMAZON.COM INC. DL-,01 4,51 %
NVIDIA CORP. DL-,001 4,28 %
ALPHABET INC.CL.A DL-,001 4,02 %
MICROSOFT DL-,00000625 3,82 %
Sonstiges 83,37 %

Performance

Zeitraum vor AGA nach max. AGA
1 Jahr +27,90 % +21,90 %
3 Jahre p.a. +3,03 % +1,37 %
5 Jahre p.a. +9,04 % +7,99 %
52W Hoch:
177,9200 EUR
52W Tief:
139,0100 EUR

Konditionen für Handel via KAG

Transaktionsentgelt 5,00 %
Sparplan Nein
Managementgebühr 0,95 %
Annahmeschluss -

Fonds Prospekte

2024 Halbjahresbericht (30.04.24)
2024 Verkaufsprospekt (15.04.24)
2024 Basisinformationsblatt (15.04.24)
2023 Rechenschaftsbericht (31.10.23)
2022 Key Investor Information (02.05.22)

Fondsstrategie

Der Teilfonds strebt ein Kapitalwachstum an, indem er in internationale börsennotierte Aktien aus dem Themenbereich "künstliche Intelligenz" investiert, der einen großen globalen Trend darstellt, und zwar über ausgewählte Unterthemen, die einen Bezug zu diesem Trend haben. Der Teilfonds hat ein nachhaltiges Anlageziel im Sinne von Artikel 9 der Verordnung (EU) 2019/2088 vom 27. November 2019 über nachhaltigkeitsbezogene Offenlegungspflichten im Finanzdienstleistungssektor. Beim Aufbau eines angemessenen Anlageuniversums aus internationalen Aktien werden Analyse-Tools genutzt, die auf Big Data basieren. Dabei werden: (i) die wichtigsten und aktuellsten Unterthemen ermittelt. Die Auswahl der passendsten Unterthemen erfolgt nach eigenem Ermessen der Verwaltungsgesellschaft und wird von dieser regelmäßig überprüft. Dabei stützt sie sich auf ihr Verständnis und ihre Einschätzung dieses großen globalen Trends, (ii) die Unternehmen ermittelt, die einen Bezug zu diesen Unterthemen haben. Jedes Unternehmen des Anlageuniversums erhält eine "Big- Data-Bewertung". Der Aufbau des internationalen Aktienportfolios erfolgt in mehreren Schritten: I) Die Aktien werden entsprechend ihrer Big-Data-Bewertungen ausgewählt. II) Auf der Grundlage des in den beiden vorausgegangenen Schritten ermittelten Anlageuniversums (I "ESG-Anlageuniversum") wird anschließend eine ESG-Analyse (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) durchgeführt. Im Rahmen einer sorgfältigen Titelauswahl unter dem Großteil der Wertpapiere des ESGAnlageuniversums werden mindestens 20% des ESG-Anlageuniversums ausgeschlossen. III) Die sorgfältige Titelauswahl wird durch Erwägungen zur Verringerung der Kohlenstoffemissionen ergänzt. Der Teilfonds berücksichtigt Daten zu Kohlenstoffemissionen, um die langfristigen Ziele des Pariser Abkommens zur Begrenzung der Erderwärmung zu erreichen. Hierzu investiert der Teilfonds in Unternehmen, die ihren CO2-Fußabdruck senken, indem er ihre Fortschritte bei der Verringerung der absoluten Scope 1- (aus Quellen, die direkt von ihrem Unternehmen verantwortet oder kontrolliert werden), Scope 2- (indirekte Emissionen im Zusammenhang mit dem Energieverbrauch für die Herstellung von Waren und Dienstleistungen) und Scope 3-Emissionen (alle anderen indirekten Emissionen, die entlang der Wertschöpfungskette eines Unternehmens anfallen) dynamisch verfolgt und dabei auf den Datenanbieter MSCI zurückgreift. Weitere Informationen zur Methode und zur ESG-Bewertung sowie zur ESGBerichterstattung der SICAV finden Sie unter www.am.oddo-bhf.com. IV) Anschließend führt die Verwaltungsgesellschaft ein quantitatives Screening durch. V) Das Portfolio wird einer letzten Qualitätskontrolle durch die Verwaltungsgesellschaft unterzogen: Diese Fundamentalanalyse kann vor allem, wenn der Anteil des Megatrends "Künstliche Intelligenz" an der wirtschaftlichen Wertschöpfung des Unternehmens zu gering ist, aber mitunter auch aufgrund der technischen Daten oder der Fundamentaldaten zum Ausschluss bestimmter Titel führen. VI) Beim Aufbau des endgültigen Portfolios wird die oben beschriebene quantitative Analyse zu einer Klassifizierung der Unternehmen in fünf Kategorien führen.
Fondsmanager: Brice PRUNAS, Maxence RADJABI

Notizen

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