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DDHRF (DDHRF) Fair Value & Analyse

Real Estate · US · Marktkap. $22.3M

Kurs$1.17
Fair Value$2.93
Potenzial+150.4%
Qualität95/100
Evidenz: Niedrig Spanne $0.5900 – $4.38

Fair Value Stand: 26.06.2026

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Analyse

DDHRF (DDHRF) notiert aktuell bei $1.17, während unser modellbasierter Fair Value bei $2.93 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 150.4% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Real Estate. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: niedrig).

Über das Unternehmen

Dream Hard Asset Alternatives Trust specializes in hard asset alternative investments including real estate, real estate lending and infrastructure, including renewable power.

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Häufige Fragen

Ist DDHRF (DDHRF) unterbewertet?
Stand 26.06.2026 schätzt unser Modell den Fair Value auf $2.93 gegenüber einem Kurs von $1.17 — rund +150% (unterbewertet). Modellbasierte Schätzung, keine Anlageberatung.
Was ist der Fair Value von DDHRF?
Unser aus 21 Modellen berechneter Fair Value für DDHRF liegt bei $2.93 (Stand 26.06.2026), basierend auf geprüften Fundamentaldaten. Aktueller Kurs: $1.17.
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von DDHRF?
DDHRF hat einen Qualitäts-Score von 95/100 — er misst Profitabilität, Wachstum und Bilanzstärke aus nicht-bewertungsbezogenen Faktoren.

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.