PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Innovator Emerging Markets Power Buffer ETF - October (EOCT) Коэффициент Шарпа: 1.97

Коэффициент Шарпа EOCT равен 1.97, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 1.97 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 EOCT


Ранг коэффициента Шарпа EOCT: 88.789
Исключительно

EOCT опережает 88.7% 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 EOCT на рынке

График показывает коэффициент Шарпа EOCT 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%): 0.49 или ниже
  • Желтая зона (средние 50%): от 0.49 до 1.45
  • Зеленая зона (верхние 25%): 1.45 или выше
  • Топ 1% (99-й перцентиль): 5.84+
  • Медиана (50-й перцентиль): 0.97 — половина всех инвестиций имеет более высокий показатель

Сравнение с другими аналогичными ETF

Таблица сравнивает Коэффициент Шарпа Innovator Emerging Markets Power Buffer ETF - October с другими ETF в категории Options Trading за несколько временных периодов, показывая, как доходность EOCT 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
EOCTInnovator Emerging Markets Power Buffer ETF - October1.97
QFLRInnovator Nasdaq-100 Managed Floor ETF1.91
FLJJAllianzim U.S. Large Cap 6 Month Floor5 Jan/Jul ETF1.89
AAPRInnovator Equity Defined Protection ETF - 2 Yr To April 20261.85
YSEPFT Cboe Vest International Equity Buffer ETF - September1.72
IDECInnovator International Developed Power Buffer ETF - December1.71
DMARFT Cboe Vest U.S. Equity Deep Buffer ETF - March1.68
INOVInnovator International Developed Power Buffer ETF - November1.65
NVDYYieldMax NVDA Option Income Strategy ETF1.65
AJULInnovator Equity Defined Protection ETF - 2 Yr To July 20261.54

S&P 500 Index

Как выбрать период

Исторические показатели коэффициента Шарпа

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


Загрузка...

Explore EOCT risk-adjusted metrics in detail

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