PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Коэффициент Шарпа SHM равен 1.45, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 1.45 единиц избыточной доходности. Коэффициент рассчитывается на основе дневных доходностей за последние 12 месяцев (по состоянию на 6 авг. 2026 г.).

Коэффициент Шарпа учитывает общую волатильность (и рост, и падение), поэтому полезен для сравнения доходности с поправкой на риск между разными активами. О том, как интерпретировать это значение и когда оно может вводить в заблуждение, читайте в статье Коэффициент Шарпа: объяснение.

Ранг коэффициента Шарпа SHM


Ранг коэффициента Шарпа SHM: 51.351
Средне

SHM опережает 51.3% всех инвестиций в нашей базе данных по коэффициенту Шарпа за последние 12 месяцев, демонстрируя сбалансированное соотношение доходности и 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 пропорциональна волатильности — ни сильная, ни слабая
  • Оцените, соответствует ли профиль волатильности вашей толерантности к риску
  • Изучите альтернативы с более высоким рангом в той же категории
  • Отслеживайте направление изменения ранга для выявления улучшения или ухудшения трендов

Позиция SHM на рынке

График показывает коэффициент Шарпа SHM 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%): 0.66 или ниже
  • Желтая зона (средние 50%): от 0.66 до 1.95
  • Зеленая зона (верхние 25%): 1.95 или выше
  • Топ 1% (99-й перцентиль): 6.48+
  • Медиана (50-й перцентиль): 1.44 — половина всех инвестиций имеет более высокий показатель

Сравнение с другими аналогичными ETF

Таблица сравнивает Коэффициент Шарпа SPDR Nuveen Bloomberg Barclays Short Term Municipal Bond ETF с другими ETF в категории Municipal Bonds за несколько временных периодов, показывая, как доходность SHM 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 6 авг. 2026 г..


ИнструментНазвание1Y Коэффициент Шарпа5Y Коэффициент Шарпа10Y Коэффициент ШарпаAll Time Коэффициент Шарпа
MYMFState Street My2026 Municipal Bond ETF3.64
AUSMAllspring Ultra Short Municipal ETF3.59
MYMGState Street My2027 Municipal Bond ETF3.58
CALIiShares Short-Term California Muni Active ETF3.31
MEARiShares Short Maturity Municipal Bond ETF2.91
FUMBFirst Trust Ultra Short Duration Municipal ETF2.86
GUMIGoldman Sachs Ultra Short Municipal Income ETF2.83
SMMUPIMCO Short Term Municipal Bond Active ETF2.70
MYMHState Street My2028 Municipal Bond ETF2.58
CAXtrackers California Municipal Bond ETF2.53
SHMSPDR Nuveen Bloomberg Barclays Short Term Municipal Bond ETF1.45
Бенчмарк

Сравните этот инструмент с чем угодно

Период

Сколько истории цен использовать в расчёте

Исторические показатели коэффициента Шарпа

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


Загрузка графика...

Калькулятор Коэффициент Шарпа

SHM действительно работает на портфель?

Добавьте остальные позиции, чтобы увидеть Коэффициент Шарпа всего портфеля и понять вклад этой бумаги.

Анализировать портфель