4 Fragen zu Ter

Die Total Expense Ratio (TER) ist eine Kennzahl, die die Gesamtkosten eines Investmentfonds oder eines anderen Anlageprodukts in Prozent des durchschnittlichen Fondsvermögens angibt. Sie umfasst alle laufenden Kosten, die dem Fonds anfallen, wie Verwaltungsgebühren, Depotgebühren und andere Betriebskosten, jedoch nicht die Transaktionskosten. Ob der Bankberater die TER vor dem Erwerb von Aktien ausrechnet, hängt von der jeweiligen Bank und dem Beratungsansatz ab. In der Regel sollte der Berater jedoch die TER und andere relevante Kosteninformationen bereitstellen, um eine informierte Entscheidung zu ermöglichen. Ein Erfahrungswert für die TER von Investmentfonds liegt häufig zwischen 0,5 % und 2 %, wobei aktiv verwaltete Fonds tendenziell höhere Kosten aufweisen als passive Fonds, wie z.B. Indexfonds. Es ist wichtig, die TER im Kontext der erwarteten Rendite und der Anlagestrategie zu betrachten.

TER steht für „Total Expense Ratio“ und bezeichnet die Gesamtkostenquote eines Fonds oder ETFs (Exchange Traded Fund). Sie gibt an, wie hoch die jährlichen laufenden Kosten im Verhältnis zum durchschnittlichen Fondsvermögen sind. Die TER wird in Prozent pro Jahr angegeben. Zu den enthaltenen Kosten zählen zum Beispiel Verwaltungsgebühren, Depotbankgebühren und andere laufende Betriebskosten. Nicht enthalten sind in der Regel Transaktionskosten beim Kauf und Verkauf von Wertpapieren im Fonds sowie eventuell anfallende Performance-Gebühren. Je niedriger die TER, desto günstiger ist der ETF für den Anleger, da weniger Kosten vom Fondsvermögen abgezogen werden. Beim ETF-Vergleich ist die TER daher ein wichtiger Faktor, um die Kosten verschiedener Produkte zu beurteilen.

Um den Zahlenwert an der x-ten Stelle einer Zeichenkette in einer Pandas DataFrame-Spalte zu extrahieren, kannst du die `str`-Accessor-Methode zusammen mit der `str.get`-Methode verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du das machen kannst: Angenommen, du hast eine DataFrame `schedule_data` und eine Spalte `Frequency`, und du möchtest den Zahlenwert an der x-ten Stelle extrahieren: ```python import pandas as pd # Beispiel DataFrame schedule_data = pd.DataFrame({ 'Frequency': ['A1B2C3', 'D4E5F6', 'G7H8I9'] }) # x ist die Position, die du extrahieren möchtest (0-basiert) x = 1 # Extrahiere den Zahlenwert an der x-ten Stelle schedule_data['Day Index'] = schedule_data['Frequency'].str.get(x).astype(float).astype('Int64') print(schedule_data) ``` In diesem Beispiel wird der Zahlenwert an der x-ten Stelle der Zeichenkette in der Spalte `Frequency` extrahiert und in eine neue Spalte `Day Index` eingefügt. Beachte, dass `x` 0-basiert ist, d.h. `x = 1` bezieht sich auf die zweite Stelle in der Zeichenkette. Falls du nur die Zahlen extrahieren möchtest, kannst du auch reguläre Ausdrücke verwenden, wie in deinem ursprünglichen Beispiel: ```python schedule_data['Day Index'] = schedule_data['Frequency'].str.extract('(\d)').astype(float).astype('Int64') ``` Dies extrahiert die erste gefundene Zahl in der Zeichenkette. Wenn du eine spezifische Position möchtest, kannst du den regulären Ausdruck entsprechend anpassen.

Die Übersetzung des lateinischen Satz lautet: "Nachdem er zu Charybdis gebracht worden war, die dreimal am Tag verschlang und dreimal erbrach, wurde er auf Anraten des Tiresias vorbeigeführt."