PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Virtus Artificial Intelligence & Technology Opportunities Fund (AIO) Коэффициент Шарпа: 0.88

Коэффициент Шарпа AIO равен 0.88, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 0.88 единиц избыточной доходности. Коэффициент рассчитывается на основе дневных доходностей за последние 12 месяцев (по состоянию на 2 апр. 2026 г.).

Коэффициент Шарпа учитывает общую волатильность (и рост, и падение), поэтому полезен для сравнения доходности с поправкой на риск между разными активами.

Ранг коэффициента Шарпа AIO


Ранг коэффициента Шарпа AIO: 39.239
Ниже среднего

AIO опережает 39.2% всех инвестиций в нашей базе данных по коэффициенту Шарпа за последние 12 месяцев, демонстрируя доходность ниже среднего относительно принятого риска. Ценные бумаги ранжируются от 0 (худший) до 100 (лучший).

Что влияет на ранг

  • Высокая доходность при низкой общей волатильности → Более высокий ранг
  • Высокая волатильность (вверх и вниз) → Более низкий ранг
  • Стабильная доходность → Более высокий ранг, чем волатильные результаты при той же средней доходности
  • Резкие просадки повышают волатильность → Более низкий ранг

Как использовать эту информацию

  • Доходность может не компенсировать принимаемую волатильность
  • Рассмотрите меньшую аллокацию с учетом профиля с поправкой на риск ниже среднего
  • Изучите инвестиции с более высоким рангом и лучшей стабильностью
  • Оцените, соответствует ли профиль волатильности целям вашего портфеля

Позиция AIO на рынке

График показывает коэффициент Шарпа AIO относительно всех инвестиционных фондов на нашей платформе, с цветовыми зонами, указывающими на перцентильные ранги. Более высокие коэффициенты указывают на лучшую доходность с поправкой на риск.


  • Красная зона (нижние 25%): 0.76 или ниже
  • Желтая зона (средние 50%): от 0.76 до 1.49
  • Зеленая зона (верхние 25%): 1.49 или выше
  • Топ 1% (99-й перцентиль): 3.52+
  • Медиана (50-й перцентиль): 1.10 — половина всех инвестиций имеет более высокий показатель

Сравнение с другими аналогичными инвестиционных фондов

Таблица сравнивает Коэффициент Шарпа Virtus Artificial Intelligence & Technology Opportunities Fund с другими взаимными фондами в категории Technology Equities за несколько временных периодов, показывая, как доходность AIO с поправкой на риск убытков соотносится с аналогичными фондами.

Данные показывают периоды в 1, 5 и 10 лет, а также средний показатель каждого фонда за все время, по состоянию на 2 апр. 2026 г..


ИнструментНазвание1Y Коэффициент Шарпа5Y Коэффициент Шарпа10Y Коэффициент ШарпаAll Time Коэффициент Шарпа
ARKVXARK Venture Fund3.80
FDCPXFidelity Select Tech Hardware Portfolio2.82
FSELXFidelity Select Semiconductors Portfolio2.40
FIKGXFidelity Advisor Semiconductors Fund Class Z2.26
FELIXFidelity Advisor Semiconductors Fund Class I2.26
FELAXFidelity Advisor Semiconductors Fund Class A2.25
FELTXFidelity Advisor Semiconductors Fund Class M2.23
FELCXFidelity Advisor Semiconductors Fund Class C2.21
CCOYXColumbia Seligman Technology and Information Fund Institutional 3 Class2.19
SCMIXColumbia Seligman Technology and Information Fund Institutional 2 Class2.19
AIOVirtus Artificial Intelligence & Technology Opportunities Fund0.88

S&P 500 Index

Как выбрать период

Исторические показатели коэффициента Шарпа

График показывает скользящий коэффициент Шарпа AIO во времени в сравнении с выбранным бенчмарком. Восходящие тренды указывают на улучшение доходности относительно общей волатильности, в то время как нисходящие тренды могут сигнализировать об ухудшении показателей с поправкой на риск или росте общей волатильности во время рыночного стресса. Используйте различные временные периоды, чтобы отличить краткосрочные колебания от долгосрочных паттернов.

Выявляйте рыночные циклы, наблюдая, когда AIO стабильно опережает бенчмарк (линия выше бенчмарка), отстает (ниже бенчмарка) или движется близко к бенчмарку.


Загрузка...

Explore AIO risk-adjusted metrics in detail

Dive deeper into individual metrics with historical trends, benchmark comparisons, and performance across different time periods.