PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo
Сравнение CANG с WULF
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность
Дивиденды
Финансовые показатели

Доходность

Сравнение доходности CANG и WULF

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Cango Inc. (CANG) и TeraWulf Inc. (WULF). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Доходность по периодам

С начала года, CANG показывает доходность -78.07%, что значительно ниже, чем у WULF с доходностью 125.07%.


CANG

1 день
-21.10%
1 месяц
-52.38%
С начала года
-78.07%
6 месяцев
-72.81%
1 год
-87.35%
3 года*
-15.74%
5 лет*
-16.37%
10 лет*

WULF

1 день
7.75%
1 месяц
10.56%
С начала года
125.07%
6 месяцев
72.86%
1 год
494.48%
3 года*
168.90%
5 лет*
22.83%
10 лет*
10.67%
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам CANG и WULF


2026 (YTD)20252024202320222021202020192018
CANG
Cango Inc.
-78.07%-31.82%331.37%-22.02%35.99%-50.19%-19.72%19.71%-36.58%
WULF
TeraWulf Inc.
125.07%103.00%135.83%260.58%-95.58%77.08%86.34%-36.55%-17.74%

Correlation

The correlation between CANG and WULF is 0.34, which is low. Their price movements are largely independent, making them effective diversification partners.


Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

0.34

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.24

Корреляция (5 лет)
Рассчитано за последние 5 лет

0.19

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 27 июл. 2018 г.

0.13

Over the past year, CANG and WULF have become more correlated (0.34) than their long-term average of 0.13, meaning their price movements have been converging.

Фундаментальные показатели

Рыночная капитализация

CANG:

$117.98M

WULF:

$10.94B

EPS

CANG:

-$10.61

WULF:

-$2.55

Коэффициент P/S

CANG:

0.05

WULF:

61.90

Общая выручка (12 мес.)

CANG:

$2.32B

WULF:

$168.06M

Валовая прибыль (12 мес.)

CANG:

-$783.34M

WULF:

$107.59M

EBITDA (12 мес.)

CANG:

-$1.82B

WULF:

-$132.10M

Сравнение акций, фондов или ETF

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


Cango Inc.

TeraWulf Inc.

Доходность на риск

CANG vs. WULF — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.

CANG
Ранг доходности на риск CANG: 44
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа CANG: 88
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино CANG: 22
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега CANG: 33
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара CANG: 22
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина CANG: 33
Ранг коэф-та Мартина

WULF
Ранг доходности на риск WULF: 9797
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа WULF: 9999
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино WULF: 9696
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега WULF: 9494
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара WULF: 9999
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина WULF: 9999
Ранг коэф-та Мартина
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 CANG c WULF - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Cango Inc. (CANG) и TeraWulf Inc. (WULF). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.


CANGWULFDifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности

-5.58

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска

-6.37

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

0.76

1.51

-0.75

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

-0.99

15.71

-16.70

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

-1.64

41.48

-43.12

CANG vs. WULF - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа CANG на текущий момент составляет -0.86, что ниже коэффициента Шарпа WULF равного 4.72. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа CANG и WULF, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.


Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам


CANGWULFРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

-0.86

4.72

-5.58

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

-0.20

0.18

-0.38

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.11

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

-0.22

0.11

-0.33

Просадки

Сравнение просадок CANG и WULF

Максимальная просадка CANG за все время составила -91.77%, что меньше максимальной просадки WULF в -98.50%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок CANG и WULF.


Загрузка графика...

Показатели просадок


CANGWULFРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-91.77%

-98.50%

+6.73%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-88.04%

-31.74%

-56.30%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-91.77%

-75.77%

-16.00%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-91.77%

-98.50%

+6.73%

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-98.50%

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-91.77%

-28.31%

-63.46%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-59.77%

-46.67%

-13.10%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

53.02%

12.00%

+41.02%

Волатильность

Сравнение волатильности CANG и WULF

Cango Inc. (CANG) имеет более высокую волатильность в 39.75% по сравнению с TeraWulf Inc. (WULF) с волатильностью 21.75%. Это указывает на то, что CANG испытывает большие колебания цены и, как следствие, считается более рискованной по сравнению с WULF. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.


Загрузка графика...

Волатильность по периодам


CANGWULFРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

39.75%

21.75%

+18.00%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

90.54%

64.60%

+25.94%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

101.94%

105.83%

-3.89%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

82.82%

127.48%

-44.66%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

83.83%

101.40%

-17.57%

Дивиденды

Сравнение дивидендов CANG и WULF

Ни CANG, ни WULF не выплачивали дивиденды акционерам.


ПозицияTTM2025202420232022202120202019
CANG
Cango Inc.
0.00%0.00%0.00%0.00%229.36%31.85%3.57%2.73%
WULF
TeraWulf Inc.
0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%33.22%0.00%0.00%

Финансовые показатели

Сравнение финансовых показателей CANG и WULF

Этот раздел позволяет вам сравнивать ключевые финансовые показатели Cango Inc. и TeraWulf Inc.. Вы можете выбрать любые поля из финансовой отчетности компаний для визуализации.


Квартальный
Годовой

Общая выручка: Общая сумма денег, полученных от продаж и другой коммерческой деятельности


0.00200.00M400.00M600.00M800.00M1.00B1.20B20222023202420252026
702.01M
34.01M
(CANG) Общая выручка
(WULF) Общая выручка
Значения в USD за исключением показателей на акцию

Часто задаваемые вопросы


CANG and WULF have a correlation of 0.34, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

CANG has higher volatility (39.75%) compared to WULF (21.75%). In terms of maximum drawdown, CANG dropped -91.77% vs WULF's -98.50%.

WULF currently has the higher Sharpe Ratio (4.72 vs -0.86), meaning it's delivered slightly more return per unit of risk over the trailing 12 months. However, this ranking shifts over time - use the Risk/Return Score above for a more comprehensive view that combines Sharpe, Sortino, and other measures used by quantitative funds.

Оптимизатор портфеля

Подберите оптимальное распределение для CANG и WULF

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

Открыть оптимизатор