Oxford Metrics plc (OMG) Fair Value & Analyse
Technology · GB · Marktkap. 52.6M GBX
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Oxford Metrics plc (OMG) notiert aktuell bei p0.3900, während unser modellbasierter Fair Value bei p0.3500 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 10.3% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. 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
Oxford Metrics plc operates as a smart sensing and software company in the United Kingdom, the rest of Europe, North America, the Asia Pacific, and internationally. The company operates through the Motion Capture and Smart Manufacturing segments. It engages in the development, production, and sale of computer software and equipment for the engineering, entertainment, and life science markets, as well as vision inspection systems. The company also provides sales, marketing, and customer support services; and Distribution and servicing of measuring equipment. Oxford Metrics plc was formerly known as OMG plc and changed its name to Oxford Metrics plc in March 2017. The company was founded in 1984 and is headquartered in Yarnton, the United Kingdom.
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Häufige Fragen
Ist Oxford Metrics plc (OMG) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von OMG?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von OMG?
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.