TLT

Prezzo iShares 20+ Year Treasury Bond ETF

Closed
TLT
$87,23
+$0,55(+0,63%)

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

As of 2026-04-08 04:08, 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?

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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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ChenDong'sTransactionNotes

ChenDong'sTransactionNotes

04-05 04:29
黄金“倒头肩”隐现?三重信号齐指同一目标 技术形态、实际收益率、支撑阻力交汇,三重分析罕见重合。黄金若完成右肩构筑,6000美元中段或不再是想象…… 周二,金价突破了每盎司4400美元的整理区间,上行至约4700美元(正负100美元)的区间。这一区域与金价3年移动均线的1.65倍所形成的反复支撑/阻力位重叠。将该区域附近的盘整结束后,金价下一波上涨预计将重返5000美元关口,该价位与黄金中期周期水平的3.00倍倍数相关。 如果这一走势成真,将为金价构筑倒头肩底形态创造条件。为了确认这一形态,我们会观察金价是否在构筑头肩底的右肩过程中进行横向盘整,并最终向上突破至历史新高。该形态所指向的测算上行目标恰好是6000多美元的中段区间,这与我们上周通过独立分析所得出的预测一致。上周的分析显示,10年期实际收益率降至接近零,将支撑金价上涨至6000多美元的中段区间。此外,两对反复出现的支撑/阻力预计也将在2026年晚些时候于同一区间交汇。 换句话说,我们已有三种独立的分析方法,均指向6000多美元的中段区间是金价的上行目标。   黄金期权内在价值曲线 目前,金价交易于每盎司4700美元附近,这与2026年5月黄金期权合约的“最大痛处”价格基本重合。这意味着,在金价可能遭遇期权相关的压力之前,短期内仍有充足的上涨空间。 举例而言,即使金价升至5000美元,2026年5月黄金期权合约的ΔIV(内在价值)也仅会升至约4亿美元,与近期历史水平相比仍相当低。   黄金的驱动因素 如图8所示,自3月23日黄金中期周期低点(ICL)确立以来,市场尤其是重新为未来高的通胀预期纳入定价。这一趋势预计将持续传导至金价上涨。 金价的另一个常见驱动因素是10年期美国国债的价格/收益率。尽管近期该因素对金价上涨的贡献不大,但至少已不再对金价构成下行压力。3月27日,10年期美债价格在其3.05倍反复支撑/阻力位的底部形成局部低点,此后已反弹至该区域的顶部。 自战争爆发以来,10年期美债收益率已从3.97%升至最新的4.31%。尽管收益率上升,但作为债券替代品的iShares 7-10年期美国国债ETF(IEF)的流通份额自年初以来一直保持不间断的上升趋势。这些资金流入可能受到以下因素的驱动:其一,预期随着经济放缓,10年期收益率会下降;其二,为应对即将到来的衰退,资金从下跌的股市中分散出来,转向传统的避险资产。 相比之下,作为30年期美债替代品的iShares 20年以上期美国国债ETF(TLT)的流通份额,自2024年11月达到局部高点后一直呈下降趋势。这凸显出收益率曲线长端的不同节点正吸引着截然不同的需求水平。市场参与者显然将更多钱押在了10年期品种上,因为更长期限债券可能被认为在大多不确定性和通胀风险不足以抵消潜在的收益。 白银 与黄金类似,白银价格也已回到其“最大痛处”价格附近交易,目前该价位约为74美元。未来几周,预计白银价格将逐步回升至80美元出头的区间。对应于反复支撑/阻力位的2.6倍黄金/白银期合约的ΔIV推高至约1.2亿美元,这仍然相当低。换言之,即便达到该目标,也不会对价格产生太大的期权相关压力。#Gate广场四月发帖挑战
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K-LinePoet

K-LinePoet

04-04 15:04
IT之家 2 月 28 日消息,MIT News 于 2 月 26 日发布博文,报道称麻省理工学院(MIT)联合英伟达等机构,发布“驯服长尾”(TLT)技术,可以大幅提升推理大语言模型(LLM)的训练效率。   IT之家援引博文介绍,推理大模型擅长通过拆解步骤来解决复杂问题,但在强化学习(RL)的训练过程中,算力与能耗的消耗极为巨大。   研究团队发现,生成多个备选答案的“推演”(rollout)阶段占据了高达 85% 的训练时间。由于不同处理器生成回答的长度不一,完成较快的处理器只能被迫闲置,等待其他处理器完成长文本任务,从而形成了严重的效率瓶颈。   MIT 研究人员为解决该痛点,联合英伟达、苏黎世联邦理工学院等机构,提出了一种名为“驯服长尾(TLT)”的自适应解决方案。   该方案的核心在于创新性地运用“投机解码”技术,即训练一个较小的“草稿模型”(drafter)来快速预测大模型的未来输出,随后由大模型批量验证这些猜测。这样一来,大模型无需逐个顺序生成输出,从而大幅加快了处理进程。   在传统的投机解码中,草稿模型通常只训练一次并保持静态。然而在强化学习中,主模型需要更新数千次,静态草稿模型会迅速失效。   因此,TLT 系统引入了“自适应草稿训练器”。一旦部分处理器完成短查询进入闲置状态,系统会立即调度它们实时训练草稿模型。   同时,“自适应推演引擎”会根据工作负载特征自动调整解码策略,确保草稿模型始终与目标大模型保持高度同步,且不增加额外算力开销。   基于真实世界数据集的测试表明,TLT 技术在保持模型准确率完全无损的情况下,将多个推理大语言模型的训练速度提升了 70% 到 210%。   不仅如此,训练得到的轻量级草稿模型还可以作为免费的副产品,直接用于后期的高效部署。研究团队未来计划将该技术融入更多训练与推理框架中,进一步降低 AI 开发成本并提升能源利用率。
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