PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

iShares J.P. Morgan $ EM Bond UCITS ETF USD (Acc) (JPEA.L) Коэффициент Шарпа: 1.37

Коэффициент Шарпа JPEA.L равен 1.37, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 1.37 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 JPEA.L


Ранг коэффициента Шарпа JPEA.L: 71.672
Выше среднего

JPEA.L опережает 71.6% всех инвестиций в нашей базе данных по коэффициенту Шарпа за последние 12 месяцев, демонстрируя доходность выше 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 с поправкой на риск выше среднего с потенциалом для улучшения
  • Сравните с аналогами в категории для оценки относительного положения
  • Отслеживайте движение к верхнему уровню или снижение к медиане
  • Рассмотрите комбинирование с активами верхнего уровня для улучшения эффективности портфеля

Позиция JPEA.L на рынке

График показывает коэффициент Шарпа JPEA.L 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%): 0.50 или ниже
  • Желтая зона (средние 50%): от 0.50 до 1.44
  • Зеленая зона (верхние 25%): 1.44 или выше
  • Топ 1% (99-й перцентиль): 5.89+
  • Медиана (50-й перцентиль): 0.98 — половина всех инвестиций имеет более высокий показатель

Сравнение с другими аналогичными ETF

Таблица сравнивает Коэффициент Шарпа iShares J.P. Morgan $ EM Bond UCITS ETF USD (Acc) с другими ETF в категории Emerging Markets Bonds за несколько временных периодов, показывая, как доходность JPEA.L 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
UBXX.LUBS J.P. Morgan USD EM Diversified Bond 1-5 UCITS ETF hGBP dis2.33
DRGN.LL&G China CNY Bond UCITS ETF2.10
EMLO.LUBS ETF (LU) J.P. Morgan EM Multi-Factor Enhanced Local Currency Bond UCITS ETF (USD) A-dis1.90
EMLI.LPIMCO Emerging Markets Advantage Local Bond Index UCITS ETF Dist1.81
EMGB.LVanEck J.P. Morgan EM Local Currency Bond UCITS ETF1.78
EMGA.LiShares J.P. Morgan Emerging Markets Local Government Bond UCITS ETF USD (Acc)1.68
XUEM.LXtrackers USD Emerging Markets Bond UCITS ETF 2D1.58
XUEB.LXtrackers II USD Emerging Markets Bond UCITS ETF 2C1.54
EMLP.LPIMCO Emerging Markets Advantage Local Bond Index UCITS ETF Acc1.54
EMES.LiShares J.P. Morgan ESG USD EM Bond UCITS ETF1.44
JPEA.LiShares J.P. Morgan $ EM Bond UCITS ETF USD (Acc)1.37

S&P 500 Index

Как выбрать период

Исторические показатели коэффициента Шарпа

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


Загрузка...

Explore JPEA.L risk-adjusted metrics in detail

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