PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

Сменить план
Сравнение ^SSEC с INDF
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность

Сравнение ^SSEC с INDF

Последнее обновление 4 июн. 2026 г.

^SSEC (Shanghai Composite) is an index, while INDF (Nifty India Financials ETF) is Financials Equities fund tracking the Nifty Financial Services 25/50 Index. At a 0.00 correlation, their price movements are largely independent.

Доходность

Сравнение доходности ^SSEC и INDF

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в CN¥10,000 в Shanghai Composite (^SSEC) и Nifty India Financials ETF (INDF). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Разные валюты инструментов

^SSEC торгуется в CNY, в то время как INDF торгуется в USD. Чтобы показатели можно было сравнивать, все значения INDF были конвертированы в CNY с использованием последнего доступного обменного курса.

Доходность по периодам

^SSEC

1 день
0.22%
1 месяц
-0.69%
С начала года
2.90%
6 месяцев
5.31%
1 год
21.48%
3 года*
8.13%
5 лет*
2.60%
10 лет*
3.35%

INDF

1 день
—
1 месяц
—
С начала года
—
6 месяцев
—
1 год
—
3 года*
—
5 лет*
—
10 лет*
—
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам ^SSEC и INDF

2026 (YTD)202520242023202220212020
^SSEC
Shanghai Composite		2.90%18.41%12.67%-3.70%-15.13%4.80%4.45%
INDF
Nifty India Financials ETF		0.00%5.98%9.33%23.34%2.84%8.98%21.62%

Correlation

The correlation between ^SSEC and INDF is 0.01, meaning there is essentially no relationship between their price movements. Each responds to its own set of market drivers, making them strong candidates for combining in a diversified portfolio.

Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

0.01

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

-0.01

Корреляция (5 лет)
Рассчитано за последние 5 лет

-0.02

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 22 окт. 2020 г.

0.00

Сравнение акций, фондов или ETF

Ищите акции, ETF и фонды для быстрого сравнения или перейдите к инструменту сравнения для большего количества опций.

Shanghai Composite

Nifty India Financials ETF

Часто сравнивают с ^SSEC:
^SSEC с ^BSESN^SSEC с ^HSI^SSEC с ^NDX^SSEC с ABT^SSEC с SPY^SSEC с ^GSPC^SSEC с VTI
Часто сравнивают с INDF:
INDF с INDYINDF с INDAINDF с VOOINDF с GLININDF с SMININDF с INDAXINDF с SCHD

Доходность на риск

^SSEC vs. INDF — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.
^SSEC
Ранг доходности на риск ^SSEC: 6161
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа ^SSEC: 6161
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино ^SSEC: 5858
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега ^SSEC: 6565
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара ^SSEC: 6060
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина ^SSEC: 6060
Ранг коэф-та Мартина
INDF
Ранг (0–100) показывает, как доходность соотносится с принятым риском. Чем выше — тем лучше. Рассчитывается за последние 12 месяцев на основе коэффициентов Шарпа, Сортино и других метрик, используемых квантовыми фондами и институциональными инвесторами.

Сравнение ^SSEC c INDF - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Shanghai Composite (^SSEC) и Nifty India Financials ETF (INDF). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

^SSECINDFDifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
1.79

—

—

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
2.37

—

—

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.33

—

—

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

2.53

—

—

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

9.24

—

—

Data is calculated on a 1-year rolling basis and updated daily. The trend shows the change in the indicator over the past month.

^SSEC vs. INDF - Сравнение коэффициента Шарпа

Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам

^SSECINDFРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

1.79

—

—

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

0.17

—

—

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.21

—

—

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

0.32

—

—

Просадки

Сравнение просадок ^SSEC и INDF

Загрузка графика...

Показатели просадок

^SSECINDFРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-78.27%

—

—

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-8.83%

—

—

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-17.89%

—

—

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-27.27%

—

—

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-30.77%

—

—

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-32.96%

—

—

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-39.93%

—

—

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

2.38%

—

—

Волатильность

Сравнение волатильности ^SSEC и INDF

Загрузка графика...

Волатильность по периодам

^SSECINDFРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

4.08%

—

—

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

9.56%

—

—

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

12.48%

—

—

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

15.61%

—

—

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

16.23%

—

—

Часто задаваемые вопросы

^SSEC and INDF have a correlation of 0.01, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

Оптимизатор портфеля

Подберите оптимальное распределение для ^SSEC и INDF

Добавьте оба актива в портфель и оптимизируйте доли под вашу цель — будь то максимизация доходности, минимизация просадок или баланс рисков между позициями.

Открыть оптимизатор