PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Calamos Laddered S&P 500 Structured Alt Protection ETF (CPSL) Коэффициент Шарпа: 3.19

Коэффициент Шарпа CPSL равен 3.19, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 3.19 единиц избыточной доходности. Коэффициент рассчитывается на основе дневных доходностей за последние 12 месяцев (по состоянию на 14 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 CPSL


Ранг коэффициента Шарпа CPSL: 87.988
Исключительно

CPSL опережает 87.9% всех инвестиций в нашей базе данных по коэффициенту Шарпа за последние 12 месяцев, демонстрируя исключительную доходность с поправкой на риск. 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

  • Подходит как базовая позиция портфеля благодаря сильной доходности с поправкой на риск
  • Отслеживайте изменения ранга, чтобы вовремя заметить ухудшение соотношения доходности и волатильности
  • Исключительный коэффициент Шарпа поддерживает больший размер позиции
  • Сравните с аналогами в категории, чтобы понять, является ли сила специфичной для актива или общей по категории

Позиция CPSL на рынке

График показывает коэффициент Шарпа CPSL относительно всех ETF 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%): 1.23 или ниже
  • Желтая зона (средние 50%): от 1.23 до 2.64
  • Зеленая зона (верхние 25%): 2.64 или выше
  • Топ 1% (99-й перцентиль): 7.23+
  • Медиана (50-й перцентиль): 2.03 — половина всех инвестиций имеет более высокий показатель

Сравнение с другими аналогичными ETF

Таблица сравнивает Коэффициент Шарпа Calamos Laddered S&P 500 Structured Alt Protection ETF с другими ETF в категории Defined Outcome, S&P 500 за несколько временных периодов, показывая, как доходность CPSL 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 14 апр. 2026 г..


ИнструментНазвание1Y Коэффициент Шарпа5Y Коэффициент Шарпа10Y Коэффициент ШарпаAll Time Коэффициент Шарпа
MMAXiShares Large Cap Max Buffer Mar ETF4.74
HIBLDirexion Daily S&P 500 High Beta Bull 3X Shares4.36
ZAPRInnovator Equity Defined Protection ETF - 1 Yr April4.10
NAPRInnovator Nasdaq-100 Power Buffer ETF - April4.00
KAPRInnovator Russell 2000 Power Buffer ETF - April3.88
PAPRInnovator U.S. Equity Power Buffer ETF - April3.84
UAPRInnovator U.S. Equity Ultra Buffer ETF - April3.82
EAPRInnovator Emerging Markets Power Buffer ETF - April3.81
LJULInnovator Premium Income 15 Buffer ETF - July3.77
ZJANInnovator Equity Defined Protection ETF - 1 Yr January3.65
CPSLCalamos Laddered S&P 500 Structured Alt Protection ETF3.19

S&P 500 Index

Как выбрать период

Исторические показатели коэффициента Шарпа

График показывает скользящий коэффициент Шарпа CPSL 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 CPSL стабильно опережает бенчмарк (линия выше бенчмарка), отстает (ниже бенчмарка) или движется близко к бенчмарку.


Загрузка...

Explore CPSL risk-adjusted metrics in detail

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