PortfoliosLab logo
PortfoliosLab logo
Инструменты
Анализ доходности
Анализ портфеля
Факторный анализ
Портфели
Ленивые портфелиПользовательские портфели
Обсуждения
Сравнение ALGO-USD с SHIB-USD
Доходность
Риск-скорректированная доходность
Просадки
Волатильность

Корреляция

Корреляция между ALGO-USD и SHIB-USD составляет 0.65 и считается умеренной. Это предполагает, что два актива имеют некоторую степень положительной связи в их ценовых движениях.


-0.50.00.51.00.6

Доходность

Сравнение доходности ALGO-USD и SHIB-USD

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Algorand (ALGO-USD) и Shiba Inu (SHIB-USD). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

0.00%100.00%200.00%300.00%400.00%SeptemberOctoberNovemberDecember2025February
159.44%
17.25%
ALGO-USD
SHIB-USD

Основные характеристики

Коэф-т Шарпа

ALGO-USD:

0.73

SHIB-USD:

-0.56

Коэф-т Сортино

ALGO-USD:

1.86

SHIB-USD:

-0.52

Коэф-т Омега

ALGO-USD:

1.18

SHIB-USD:

0.95

Коэф-т Кальмара

ALGO-USD:

0.39

SHIB-USD:

0.00

Коэф-т Мартина

ALGO-USD:

2.91

SHIB-USD:

-1.47

Индекс Язвы

ALGO-USD:

27.75%

SHIB-USD:

36.31%

Дневная вол-ть

ALGO-USD:

87.25%

SHIB-USD:

101.65%

Макс. просадка

ALGO-USD:

-96.27%

SHIB-USD:

-92.10%

Текущая просадка

ALGO-USD:

-87.68%

SHIB-USD:

-80.99%

Доходность по периодам

С начала года, ALGO-USD показывает доходность -12.46%, что значительно выше, чем у SHIB-USD с доходностью -25.40%.


ALGO-USD

С начала года

-12.46%

1 месяц

-27.90%

6 месяцев

159.45%

1 год

82.82%

5 лет

0.33%

10 лет

N/A

SHIB-USD

С начала года

-25.40%

1 месяц

-34.09%

6 месяцев

17.25%

1 год

77.40%

5 лет

N/A

10 лет

N/A

*Среднегодовая

Сравнение акций, фондов или ETF

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


Риск-скорректированная доходность

Сравнение рангов доходности ALGO-USD и SHIB-USD

Сравните ранги показателей риск-скорректированной доходности, чтобы определить наиболее эффективные инвестицию за последние 12 месяцев.

ALGO-USD
Ранг риск-скорректированной доходности ALGO-USD, с текущим значением в 8282
Общий ранг
Ранг коэф-та Шарпа ALGO-USD, с текущим значением в 8282
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино ALGO-USD, с текущим значением в 8181
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега ALGO-USD, с текущим значением в 8282
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара ALGO-USD, с текущим значением в 8282
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина ALGO-USD, с текущим значением в 8282
Ранг коэф-та Мартина

SHIB-USD
Ранг риск-скорректированной доходности SHIB-USD, с текущим значением в 2727
Общий ранг
Ранг коэф-та Шарпа SHIB-USD, с текущим значением в 3030
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино SHIB-USD, с текущим значением в 2727
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега SHIB-USD, с текущим значением в 3030
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара SHIB-USD, с текущим значением в 1818
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина SHIB-USD, с текущим значением в 3030
Ранг коэф-та Мартина
Ранг риск-скорректированной доходности показывает позицию инструмента относительно рынка. Значение, ближе к 100, означает результат выше рынка, в то время как ранг, ближе к 0, указывает на значительное отставание выбранного показателя. Значения рассчитываются на основе доходности за последние 12 месяцев.

Сравнение ALGO-USD c SHIB-USD - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Algorand (ALGO-USD) и Shiba Inu (SHIB-USD). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.


Коэффициент Шарпа
Коэффициент Шарпа ALGO-USD, с текущим значением в 0.73, в сравнении с широким рынком0.001.002.003.004.005.000.73-0.56
Коэффициент Сортино ALGO-USD, с текущим значением в 1.86, в сравнении с широким рынком-1.000.001.002.003.004.001.86-0.52
Коэффициент Омега ALGO-USD, с текущим значением в 1.18, в сравнении с широким рынком1.001.201.401.180.95
Коэффициент Кальмара ALGO-USD, с текущим значением в 0.39, в сравнении с широким рынком1.002.003.004.005.000.390.00
Коэффициент Мартина ALGO-USD, с текущим значением в 2.91, в сравнении с широким рынком0.0010.0020.0030.0040.002.91-1.47
ALGO-USD
SHIB-USD

Показатель коэффициента Шарпа ALGO-USD на текущий момент составляет 0.73, что выше коэффициента Шарпа SHIB-USD равного -0.56. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа ALGO-USD и SHIB-USD, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.


Скользящий 12-месячный коэффициент Шарпа-1.000.001.002.003.00SeptemberOctoberNovemberDecember2025February
0.73
-0.56
ALGO-USD
SHIB-USD

Просадки

Сравнение просадок ALGO-USD и SHIB-USD

Максимальная просадка ALGO-USD за все время составила -96.27%, примерно равная максимальной просадке SHIB-USD в -92.10%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок ALGO-USD и SHIB-USD. Больше опций вы сможете найти перейдя к инструменту просадок.


-100.00%-90.00%-80.00%-70.00%-60.00%SeptemberOctoberNovemberDecember2025February
-87.68%
-80.99%
ALGO-USD
SHIB-USD

Волатильность

Сравнение волатильности ALGO-USD и SHIB-USD

Algorand (ALGO-USD) имеет более высокую волатильность в 36.99% по сравнению с Shiba Inu (SHIB-USD) с волатильностью 28.57%. Это указывает на то, что ALGO-USD испытывает большие колебания цены и, как следствие, считается более рискованной по сравнению с SHIB-USD. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.


10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%SeptemberOctoberNovemberDecember2025February
36.99%
28.57%
ALGO-USD
SHIB-USD
PortfoliosLab logo
Анализ доходности
Анализ портфеляДоходность портфеляСравнение акцийКоэффициент ШарпаКоэффициент МартинаКоэффициент ТрейнораКоэффициент СортиноКоэффициент ОмегаКоэффициент КальмараКоэффициент Саммерса
Сообщество
Обсуждения


Дисклеймер

Информация представленная на данном сайте не является инвестиционным советом или рекомендацией и выкладывается исключительно в образовательных целях. Все расчеты производятся без учета комиссий, налогов и иных издержек связанных с держанием, покупкой или продажей ценных бумаг.

Copyright © 2025 PortfoliosLab