PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

Сменить план
Сравнение CLSE с SPMO
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность
Дивиденды

Сравнение CLSE с SPMO

Последнее обновление 9 июн. 2026 г.

CLSE (Convergence Long/Short Equity ETF) and SPMO (Invesco S&P 500 Momentum ETF) are both exchange-traded funds - CLSE is a Long-Short fund actively managed by Convergence Investment Partners, while SPMO is a Momentum fund tracking the S&P 500 Momentum Index. CLSE is actively managed, while SPMO is passively managed. Over the past 3 years, CLSE returned 31.32%/yr vs 40.28%/yr for SPMO. A 0.77 correlation means they provide meaningful diversification when combined. CLSE charges 1.56%/yr vs 0.13%/yr for SPMO.

Доходность

Сравнение доходности CLSE и SPMO

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Convergence Long/Short Equity ETF (CLSE) и Invesco S&P 500 Momentum ETF (SPMO). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Доходность по периодам

С начала года, CLSE показывает доходность 23.02%, что значительно ниже, чем у SPMO с доходностью 24.29%.

CLSE

1 день
0.18%
1 месяц
1.85%
С начала года
23.02%
6 месяцев
24.70%
1 год
47.52%
3 года*
31.32%
5 лет*
—
10 лет*
—

SPMO

1 день
2.50%
1 месяц
2.83%
С начала года
24.29%
6 месяцев
22.86%
1 год
39.53%
3 года*
40.28%
5 лет*
23.06%
10 лет*
20.38%
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам CLSE и SPMO

2026 (YTD)2025202420232022
CLSE
Convergence Long/Short Equity ETF		23.02%20.44%35.54%17.54%-3.04%
SPMO
Invesco S&P 500 Momentum ETF		24.29%26.58%45.82%17.56%-0.57%

Correlation

The correlation between CLSE and SPMO is 0.77, which is moderate. They share some common price drivers but move independently often enough to provide real diversification benefit when combined.

Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

0.77

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.76

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 23 февр. 2022 г.

0.77

The correlation between CLSE and SPMO has been stable across timeframes, ranging from 0.76 to 0.77 - a consistent structural relationship.

Сравнение распределения секторов CLSE и SPMO

Секторы
CLSE
SPMO

Технологии

36.0%
54.8%

Потребительский циклический сектор

6.3%
1.3%

Коммуникационные услуги

6.2%
8.7%

Здравоохранение

6.1%
6.2%

Промышленность

2.1%
10.9%

Энергетика

1.9%
3.1%

Коммунальные услуги

1.7%
2.5%

Недвижимость

1.6%
0.9%

Сырьевые материалы

1.4%
1.6%

Потребительский защитный сектор

0.6%
4.0%

Финансовые услуги

-3.3%
5.7%

Технологии

CLSE
36.0%
SPMO
54.8%

Потребительский циклический сектор

CLSE
6.3%
SPMO
1.3%

Коммуникационные услуги

CLSE
6.2%
SPMO
8.7%

Здравоохранение

CLSE
6.1%
SPMO
6.2%

Промышленность

CLSE
2.1%
SPMO
10.9%

Энергетика

CLSE
1.9%
SPMO
3.1%

Коммунальные услуги

CLSE
1.7%
SPMO
2.5%

Недвижимость

CLSE
1.6%
SPMO
0.9%

Сырьевые материалы

CLSE
1.4%
SPMO
1.6%

Потребительский защитный сектор

CLSE
0.6%
SPMO
4.0%

Финансовые услуги

CLSE
-3.3%
SPMO
5.7%

Сравнение акций, фондов или ETF

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

Convergence Long/Short Equity ETF

Invesco S&P 500 Momentum ETF

Часто сравнивают с CLSE:
CLSE с FTLSCLSE с SPYCLSE с HTUSCLSE с QAICLSE с AGOXCLSE с DFNDCLSE с ADME
Часто сравнивают с SPMO:
SPMO с VOOSPMO с QQQSPMO с SCHGSPMO с MTUMSPMO с VUGSPMO с VFMOSPMO с XMMO

Доходность на риск

CLSE vs. SPMO — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.
CLSE
Ранг доходности на риск CLSE: 9696
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа CLSE: 9595
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино CLSE: 9595
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега CLSE: 9494
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара CLSE: 9797
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина CLSE: 9797
Ранг коэф-та Мартина
SPMO
Ранг доходности на риск SPMO: 7171
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа SPMO: 7373
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино SPMO: 6868
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега SPMO: 7373
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара SPMO: 6969
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина SPMO: 7171
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 CLSE c SPMO - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Convergence Long/Short Equity ETF (CLSE) и Invesco S&P 500 Momentum ETF (SPMO). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

CLSESPMODifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
3.54
2.13

+1.41

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
4.76
2.81

+1.95

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.62

1.39

+0.23

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

9.85

3.13

+6.72

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

36.64

12.02

+24.62

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

CLSE vs. SPMO - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа CLSE на текущий момент составляет 3.54, что выше коэффициента Шарпа SPMO равного 2.13. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа CLSE и SPMO, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.

Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам

CLSESPMOРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

3.54

2.13

+1.41

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

—

1.19

—

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

—

1.00

—

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

1.54

0.98

+0.56

Просадки

Сравнение просадок CLSE и SPMO

Максимальная просадка CLSE за все время составила -16.45%, что меньше максимальной просадки SPMO в -30.95%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок CLSE и SPMO.

Загрузка графика...

Показатели просадок

CLSESPMOРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-16.45%

-30.95%

+14.50%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-4.85%

-12.70%

+7.85%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-16.45%

-20.13%

+3.68%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

—

-22.74%

—

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

—

-30.95%

—

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-2.18%

-4.65%

+2.47%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-3.59%

-4.60%

+1.01%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

1.31%

3.30%

-1.99%

Волатильность

Сравнение волатильности CLSE и SPMO

Текущая волатильность для Convergence Long/Short Equity ETF (CLSE) составляет 4.28%, в то время как у Invesco S&P 500 Momentum ETF (SPMO) волатильность равна 9.44%. Это указывает на то, что CLSE испытывает меньшие колебания цены и, как следствие, считается менее рискованной по сравнению с SPMO. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.

Загрузка графика...

Волатильность по периодам

CLSESPMOРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

4.28%

9.44%

-5.16%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

10.46%

15.82%

-5.36%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

13.52%

18.72%

-5.20%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

13.91%

19.50%

-5.59%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

13.91%

20.41%

-6.50%

Сравнение комиссий CLSE и SPMO

CLSE берет комиссию в 1.56%, что несколько больше комиссии SPMO в 0.13%.

Дивиденды

Сравнение дивидендов CLSE и SPMO

Дивидендная доходность CLSE за последние двенадцать месяцев составляет около 0.77%, что больше доходности SPMO в 0.69%

ПозицияTTM20252024202320222021202020192018201720162015
CLSE
Convergence Long/Short Equity ETF		0.77%0.95%0.93%1.21%0.85%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%
SPMO
Invesco S&P 500 Momentum ETF		0.69%0.73%0.48%1.63%1.66%0.52%1.27%1.39%1.05%0.77%1.94%0.36%

Часто задаваемые вопросы

CLSE and SPMO have a correlation of 0.77, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

SPMO has higher volatility (9.44%) compared to CLSE (4.28%). In terms of maximum drawdown, CLSE dropped -16.45% vs SPMO's -30.95%.

On 3-year performance, SPMO leads with 40.28% vs 31.32% for CLSE. On fees, SPMO is cheaper at 0.13% per year. On volatility, CLSE has been the lower-risk option at 4.28%. The better choice depends on whether you care most about return, fees, risk, or income.

Over the 3-year period, SPMO has performed better with a 40.28% return vs 31.32%. Past performance does not guarantee future results, so compare this with risk, fees, and fund exposure.

SPMO is cheaper with a 0.13% expense ratio, compared with 1.56% for CLSE.

CLSE has the higher dividend yield at 0.77%, compared with 0.69% for SPMO.

CLSE is categorized as Long-Short, while SPMO is Momentum. They also come from different issuers: Convergence Investment Partners and Invesco. Their fees differ too: 1.56% for CLSE and 0.13% for SPMO.

CLSE currently has the higher Sharpe Ratio (3.54 vs 2.13), 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 CLSE и SPMO

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

Открыть оптимизатор