PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

State Street Global All Cap Equity ex-U.S. Index Fund Class K (SSGLX) Коэффициент Шарпа: 1.76

Коэффициент Шарпа SSGLX равен 1.76, что означает, что на каждую единицу общей волатильности он генерирует 1.76 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 SSGLX


Ранг коэффициента Шарпа SSGLX: 85.285
Исключительно

SSGLX опережает 85.2% 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 SSGLX на рынке

График показывает коэффициент Шарпа SSGLX 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 State Street Global All Cap Equity ex-U.S. Index Fund Class K с другими взаимными фондами в категории Global Equities за несколько временных периодов, показывая, как доходность SSGLX 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
VGPMXVanguard Global Capital Cycles Fund3.21
GCCHXGMO Climate Change Fund2.55
CAEIXCalvert Global Energy Solutions Fund2.50
ARTHXArtisan Global Equity Fund2.35
GLIFXLazard Global Listed Infrastructure Portfolio Institutional Shares2.28
PGVFXPolaris Global Value Fund2.28
GLFOXLazard Global Listed Infrastructure Portfolio Open Shares2.24
FMIEXWasatch Global Value Fund Investor Class Shares2.22
TAVFXThird Avenue Value Fund2.17
GLOSXPioneer Global Sustainable Equity Fund Class A2.00
SSGLXState Street Global All Cap Equity ex-U.S. Index Fund Class K1.76

S&P 500 Index

Как выбрать период

Исторические показатели коэффициента Шарпа

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


Загрузка...

Explore SSGLX risk-adjusted metrics in detail

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