TROOPS, Inc (TROO) Fair Value & Analyse
Financial Services · US · Marktkap. $334M
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
TROOPS, Inc (TROO) notiert aktuell bei $2.82, während unser modellbasierter Fair Value bei $1.20 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 57.4% 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: mittel).
Über das Unternehmen
TROOPS, Inc., together with its subsidiaries, provides consultancy services for insurance products in Hong Kong, Australia, and the People's Republic of China. The company also provides mortgage, personal, and corporate loans; and advisory and referral services in relation to the application of migration, education and visa renewal to its customers. In addition, it is involved in property lease and management; development, operation, and management of an online financial marketplace for financial technology solutions, including API services. The company was formerly known as SGOCO Group, Ltd. and changed its name to TROOPS, Inc. in November 2021. TROOPS, Inc. was founded in 2005 and is headquartered in Tsuen Wan, Hong Kong.
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Häufige Fragen
Ist TROOPS, Inc (TROO) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von TROO?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von TROO?
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.