- Datum04.12.2024
- Uhrzeit15:00 - 15:30 Uhr
- Veranstalter
stock3
Bastian Galuschka
Moderator
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Appen Ltd. Realtime-Kurs
| Name | Kurs | +/- (%) | +/- (abs) | Vortag | Zeit | Aktionen |
|---|---|---|---|---|---|---|
| L&S | VK | |||||
| Tradegate | VK | |||||
| Stuttgart | VK |
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| WKN | Long/Short | KO | Hebel | Laufzeit | Bid | Ask |
|---|
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Wertentwicklung (L&S)
-4,25 %
Intraday
-23,85 %
1 Woche
9,56 %
1 Monat
232,72 %
Seit Jahresbeginn
253,22 %
1 Jahr
-82,31 %
3 Jahre
-91,52 %
5 Jahre
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Kursinformationen (L&S)
- Tagestief / Hoch (€)-
- 52W-Tief / Hoch (€)0,145-1,864
- Jahrestief / Hoch (€)0,145-1,864
- Schlusskurs (Vortag)
- Eröffnungskurs
Wichtigste Eigenschaften
Dividenden von Appen Ltd.
| Ex-Datum | Fiskaljahr | Dividende | Rendite |
|---|---|---|---|
| 01.03.2022 | 2021 | 0,0275 $ | 0,40 % |
| 01.03.2022 | 2021 | 0,0275 $ | 0,40 % |
| 31.08.2021 | 2021 | 0,0225 $ | 0,23 % |
| 31.08.2021 | 2021 | 0,0225 $ | 0,23 % |
| 01.03.2021 | 2020 | 0,0275 $ | 0,16 % |
| 01.03.2021 | 2020 | 0,0275 $ | 0,16 % |
| 01.09.2020 | 2020 | 0,0225 $ | 0,07 % |
| 01.09.2020 | 2020 | 0,0225 $ | 0,07 % |
| 03.09.2019 | 2019 | 0,017012 $ | 0,07 % |
| 28.02.2020 | 2019 | 0,025 $ | 0,12 % |
| 28.02.2020 | 2019 | 0,025 $ | 0,12 % |
| 03.09.2019 | 2019 | 0,022988 $ | 0,09 % |
| 28.02.2019 | 2018 | 0,0108 $ | - |
| 28.02.2019 | 2018 | 0,0292 $ | - |
| 03.09.2018 | 2018 | 0,04 $ | - |
| 26.02.2018 | 2017 | 0,03 $ | - |
| 01.09.2017 | 2017 | 0,03 $ | - |
| 03.03.2017 | 2016 | 0,03 $ | - |
| 01.09.2016 | 2016 | 0,02 $ | - |
| 02.09.2015 | 2015 | 0,012 $ | - |
| 03.03.2016 | 2015 | 0,03 $ | - |
Termine von Appen Ltd.
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Beschreibung
Appen Ltd is engaged in the provision of quality data solutions and services for machine learning and artificial intelligence applications for technology companies, auto manufacturers, government agencies among others. The company's business segments are Global services and New markets. It generates maximum revenue from the Global services segment which represents the services that it provides to technology customers using the customers' data annotation platforms and tools. The majority of projects comprise large, at-scale deep learning (model evaluation) programs. Geographically, it derives a majority of its revenue from the United States of America.
