RLF AgTech Ltd (RLF) Fair Value & Analyse
Basic Materials · AU · Marktkap. A$21.5M
Fair Value Stand: 26.06.2026
Analyse
RLF AgTech Ltd (RLF) notiert aktuell bei A$0.0490, während unser modellbasierter Fair Value bei A$0.0348 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 29.0% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. 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: mittel).
Über das Unternehmen
RLF AgTech Ltd, together with its subsidiaries, formulates, manufactures, and sells plant nutrition fertilizers and seed treatments. It operates through RLF China, RLF SE Asia, RLF Australia, and RLF LiquaForce segments. The company offers seed primers, soil and fertigation, and liquid foliar products that help farmers grow food with nutritional value while restoring soil quality. It also develops Plant Proton Delivery Technology that enables farmers to grow higher yield and nutritious produce while reducing atmospheric carbon. The company was formerly known as Rural Liquid Fertilisers Asia Ltd and changed its name to RLF AgTech Ltd in November 2021. RLF AgTech Ltd was incorporated in 2017 and is based in Welshpool, Australia.
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Häufige Fragen
Ist RLF AgTech Ltd (RLF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von RLF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von RLF?
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.