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TLT

iShares 20+ Year Treasury Bond ETF-Preis

Closed
TLT
$87,23
+$0,55(+0,63 %)

*Data last updated: 2026-04-08 00:35 (UTC+8)

As of 2026-04-08 00:35, iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) is priced at $87,23, with a total market cap of $42,22B, a P/E ratio of 0,00, and a dividend yield of 0,00 %. Today, the stock price fluctuated between $85,91 and $87,28. The current price is 1,53 % above the day's low and 0,05 % below the day's high, with a trading volume of 22,25M. Over the past 52 weeks, TLT has traded between $83,29 to $92,18, and the current price is -5,36 % away from the 52-week high.

TLT Key Stats

Yesterday's Close$86,65
Market Cap$42,22B
Volume22,25M
P/E Ratio0,00
Dividend Yield (TTM)0,00 %
Dividend Amount$0,34
Net Income (FY)$0,00
Revenue (FY)$0,00
Revenue Estimate$0,00
Shares Outstanding487,26M
Beta (1Y)2.38
Ex-Dividend Date2026-04-01
Dividend Payment Date2026-04-07

About TLT

The iShares 20+ Year Treasury Bond ETF seeks to track the investment results of an index composed of U.S. Treasury bonds with remaining maturities greater than twenty years.
SectorFinancial Services
IndustryAsset Management - Bonds
HeadquartersSan Francisco,DE,US

iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) FAQ

What's the stock price of iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) today?

x
iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) is currently trading at $87,23, with a 24h change of +0,63 %. The 52-week trading range is $83,29–$92,18.

What are the 52-week high and low prices for iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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What is the price-to-earnings (P/E) ratio of iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)? What does it indicate?

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What is the market cap of iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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What is the most recent quarterly earnings per share (EPS) for iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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Should you buy or sell iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) now?

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What factors can affect the stock price of iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)?

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How to buy iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) stock?

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Risk Warning

The stock market involves a high level of risk and price volatility. The value of your investment may increase or decrease, and you may not recover the full amount invested. Past performance is not a reliable indicator of future results. Before making any investment decisions, you should carefully assess your investment experience, financial situation, investment objectives, and risk tolerance, and conduct your own research. Where appropriate, consult an independent financial adviser.

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Beliebte Beiträge zu iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT)

Jamesvanst

Jamesvanst

Vor 5 Stunden
Seit Kriegsbeginn gab es an 14 von 27 Handelstagen die wenigsten Abwärtstage bei Bitcoin (14). Abwärtstage TLT: 69% S&P 500: 58% Gold: 56% Bitcoin-Futures: 52%
BTC+4,33 %
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ChenDong'sTransactionNotes

ChenDong'sTransactionNotes

04-05 04:29
Gold „Kopf-Schulter“-Formationen tauchen auf? Dreifache Signale deuten auf dasselbe Ziel hin Technische Muster, tatsächliche Renditen, Unterstützungs- und Widerstandsniveaus überschneiden sich, eine seltene Dreifachanalyse. Wenn Gold die rechte Schulter bildet, könnte die mittlere Zone bei 6000 USD nicht mehr nur eine Fantasie sein…… Am Dienstag durchbrach der Goldpreis die Konsolidierungszone um 4400 USD pro Unze und stieg auf etwa 4700 USD (plus/minus 100 USD). Dieser Bereich überschneidet sich mit der mehrfachen Unterstützung/Widerstand bei 1,65-facher des 3-Jahres-Durchschnitts des Goldpreises. Nach Abschluss der Seitwärtsbewegung in diesem Bereich wird erwartet, dass der Goldpreis in der nächsten Aufwärtswelle die 5000 USD-Marke wieder erreicht, was mit dem 3,00-fachen Wert des mittelfristigen Zyklus im Gold korreliert. Wenn diese Entwicklung eintritt, würde dies die Bildung einer umgekehrten Kopf-Schulter-Formation beim Goldpreis begünstigen. Zur Bestätigung dieser Formation beobachten wir, ob der Goldpreis während der Bildung der rechten Schulter eine horizontale Konsolidierung durchführt und schließlich nach oben ausbricht, um neue Höchststände zu erreichen. Das prognostizierte Kursziel liegt genau im mittleren Bereich bei über 6000 USD, was mit unserer letzten unabhängigen Analyse übereinstimmt. Die Analyse der letzten Woche zeigte, dass die realen Renditen der 10-jährigen Anleihen auf nahezu null gefallen sind, was den Anstieg des Goldpreises auf den mittleren Bereich über 6000 USD stützen würde. Zudem werden zwei wiederkehrende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus voraussichtlich Ende 2026 in derselben Zone zusammentreffen. Mit anderen Worten: Wir haben drei unabhängige Analyseansätze, die alle auf das mittlere Bereich bei über 6000 USD als Aufwärtsziel für den Goldpreis hindeuten. Gold-Optionswertkurve Derzeit wird der Goldpreis bei etwa 4700 USD pro Unze gehandelt, was mit dem „Maximum Pain“-Preis der Gold-Optionskontrakte im Mai 2026 nahezu übereinstimmt. Das bedeutet, dass kurzfristig noch ausreichend Aufwärtspotenzial besteht, bevor der Goldpreis auf optionsbezogenen Druck stoßen könnte. Zum Beispiel würde selbst bei einem Anstieg auf 5000 USD der Delta-IV (innerer Wert) der Optionskontrakte im Mai 2026 nur auf etwa 400 Millionen USD steigen, was im Vergleich zu den jüngsten historischen Niveaus immer noch relativ niedrig ist. Treiberfaktoren für Gold Wie in Abbildung 8 gezeigt, hat sich seit dem Tiefpunkt des mittelfristigen Zyklus im Gold am 23. März (ICL) die Markterwartung insbesondere auf eine höhere Inflation in der Zukunft wieder eingepreist. Dieser Trend dürfte sich weiter auf den Goldpreis auswirken. Ein weiterer häufiger Treiber für den Goldpreis ist der Preis/Ertrag der 10-jährigen US-Staatsanleihen. Obwohl dieser Faktor zuletzt wenig zum Anstieg des Goldpreises beigetragen hat, belastet er ihn auch nicht mehr nach unten. Am 27. März bildete der Preis der 10-jährigen US-Staatsanleihen an seinem Support/Widerstand bei 3,05-facher Unterstützung ein lokales Tief und stieg anschließend wieder in den oberen Bereich dieses Niveaus. Seit Kriegsbeginn ist die Rendite der 10-jährigen US-Staatsanleihen von 3,97 % auf aktuell 4,31 % gestiegen. Trotz des Anstiegs der Renditen verzeichnet der iShares 7-10 Year Treasury Bond ETF (IEF), der als Alternative zu Anleihen gilt, seit Jahresbeginn ununterbrochen steigende Umlaufbestände. Diese Kapitalflüsse könnten durch folgende Faktoren getrieben sein: Erstens, die Erwartung, dass die Renditen mit einer wirtschaftlichen Abschwächung sinken werden; zweitens, die Umschichtung von Geldern aus fallenden Aktienmärkten in traditionelle sichere Anlagen im Vorfeld einer möglichen Rezession. Im Vergleich dazu ist der Umlaufbestand des iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT), der als Ersatz für 30-jährige US-Staatsanleihen gilt, seit einem Hoch im November 2024 rückläufig. Dies zeigt, dass die Nachfrage an den langen Enden der Zinskurve unterschiedlich ist. Marktteilnehmer setzen offenbar mehr auf die kürzeren Laufzeiten, da langfristige Anleihen in Zeiten hoher Unsicherheit und Inflation möglicherweise weniger attraktiv sind. Silber Ähnlich wie bei Gold hat sich der Silberpreis wieder in der Nähe seines „Maximum Pain“-Preises bei etwa 74 USD bewegt. In den kommenden Wochen wird erwartet, dass der Silberpreis allmählich auf über 80 USD steigen wird. Die Delta-IV (innerer Wert) der 2,6-fachen Gold/Silber-Optionskontrakte, die die Unterstützung/Widerstandsniveaus widerspiegeln, steigt auf etwa 120 Millionen USD, was immer noch relativ niedrig ist. Mit anderen Worten: Selbst bei Erreichen dieses Ziels wird der optionsbezogene Druck auf den Silberpreis gering bleiben.
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K-LinePoet

K-LinePoet

04-04 15:04
IT News 28. Februar: MIT News hat am 26. Februar einen Blogbeitrag veröffentlicht und berichtet, dass das Massachusetts Institute of Technology (MIT) gemeinsam mit NVIDIA und anderen Organisationen eine Technologie namens „Tail Taming“ (TLT) entwickelt hat, die die Trainings-Effizienz von Inferenz-Large-Language-Modellen (LLM) deutlich steigern kann. 　　Laut dem Bericht von IT News, das den Blogbeitrag anführt, sind Inferenz-Large-Modelle besonders gut darin, komplexe Probleme durch das Zerlegen von Schritten zu lösen, aber im Verlauf des Trainings im Rahmen des Reinforcement Learning (RL) ist der Verbrauch an Rechenleistung und Energieausgaben äußerst hoch. 　　Das Forschungsteam fand heraus, dass die „Rollout“-Phase, in der mehrere alternative Antworten generiert werden, bis zu 85% der Trainingszeit ausmacht. Da die Antwortlängen, die von unterschiedlichen Prozessoren erzeugt werden, variieren, müssen die schneller arbeitenden Prozessoren zwangsläufig in den Leerlauf gehen und auf andere Prozessoren warten, die längere Textaufgaben abschließen. Dadurch entsteht eine gravierende Effizienzschwäche. 　　Um diese Schwachstelle zu beheben, entwickelten MIT-Forscher gemeinsam mit NVIDIA, der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) und anderen Organisationen eine adaptive Lösung namens „Tail Taming“ (TLT). 　　Der Kern des Konzepts liegt in der innovativen Nutzung der „Speculative Decoding“-Technik, bei der ein kleineres „Draft-Modell“ (drafter) trainiert wird, um die zukünftigen Ausgaben des großen Modells schnell vorherzusagen; anschließend validiert das große Modell diese Vermutungen massenhaft. Auf diese Weise muss das große Modell die Ausgabe nicht mehr einzeln sequenziell generieren, wodurch der Verarbeitungsdurchsatz deutlich beschleunigt wird. 　　Beim traditionellen Speculative Decoding wird das Draft-Modell normalerweise nur einmal trainiert und bleibt dann statisch. In Reinforcement Learning jedoch muss das Hauptmodell Tausende Male aktualisiert werden, wodurch ein statisches Draft-Modell schnell unbrauchbar wird. 　　Daher führt das TLT-System einen „Adaptive Draft Trainer“ ein. Sobald einige Prozessoren kurze Anfragen abgeschlossen haben und in den Leerlauf geraten, plant das System sie sofort ein, um das Draft-Modell in Echtzeit zu trainieren. 　　Gleichzeitig passt die „Adaptive Rollout Engine“ die Dekodierstrategie automatisch an die Merkmale der Arbeitslast an, um sicherzustellen, dass das Draft-Modell stets stark mit dem Ziel-LLM synchronisiert bleibt und keine zusätzlichen Rechenressourcen verursacht. 　　Tests auf realen Datensätzen zeigen, dass die TLT-Technologie die Trainingsgeschwindigkeit mehrerer Inferenz-LLMs um 70% bis 210% steigern kann, ohne die Genauigkeit der Modelle vollständig zu beeinträchtigen. 　　Nicht nur das: Das trainierte leichte Draft-Modell kann zudem als kostenloses Nebenprodukt direkt für die spätere effiziente Bereitstellung verwendet werden. Das Forschungsteam plant in Zukunft, diese Technologie in weitere Trainings- und Inferenz-Frameworks zu integrieren, um die Kosten für die KI-Entwicklung weiter zu senken und die Energieausnutzung zu verbessern.
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