Capital Gearing Trust p.l.c (CGT) Fair Value & Analyse
Financial Services · GB · Marktkap. 807M GBX
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Capital Gearing Trust p.l.c (CGT) notiert aktuell bei p51.40, während unser modellbasierter Fair Value bei p39.01 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 24.1% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Financial Services. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Capital Gearing Trust p.l.c is a closed ended fixed income mutual fund launched and managed by CG Asset Management Limited. The fund invests in the public equity and fixed income markets of the United Kingdom. It invests in the stocks of companies operating across diversified sectors. For the fixed income portion of the portfolio the fund primarily invests in government bonds. It also invests a portion of its portfolio in funds. The fund benchmarks the performance of its portfolio against the FTSE Equity Investment Instruments Index and the Retail Price Index. Capital Gearing Trust p.l.c was formed on May 3, 1963 and is domiciled in the United Kingdom.
Vollständige interaktive Analyse öffnen →
Ähnliche Aktien
Häufige Fragen
Ist Capital Gearing Trust p.l.c (CGT) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von CGT?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von CGT?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.