PortfoliosLab logo
PortfoliosLab logo
Инструменты
Анализ доходности
Анализ портфеля
Факторный анализ
Портфели
Ленивые портфелиПользовательские портфели
Обсуждения
Сравнение FLGEX с VONG
Доходность
Риск-скорректированная доходность
Дивиденды
Просадки
Волатильность

Корреляция

Корреляция между FLGEX и VONG составляет 0.93 и считается высокой. Это указывает на сильную положительную связь между движениями цен активов.


-0.50.00.51.00.9

Доходность

Сравнение доходности FLGEX и VONG

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Fidelity Large Cap Growth Enhanced Index Fund (FLGEX) и Vanguard Russell 1000 Growth ETF (VONG). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%JulyAugustSeptemberOctoberNovemberDecember0
11.77%
FLGEX
VONG

Основные характеристики

Доходность по периодам


FLGEX

С начала года

N/A

1 месяц

N/A

6 месяцев

N/A

1 год

N/A

5 лет

N/A

10 лет

N/A

VONG

С начала года

34.60%

1 месяц

3.22%

6 месяцев

11.57%

1 год

36.27%

5 лет

19.27%

10 лет

16.73%

Сравнение акций, фондов или ETF

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


Сравнение комиссий FLGEX и VONG

FLGEX берет комиссию в 0.39%, что несколько больше комиссии VONG в 0.08%.


FLGEX
Fidelity Large Cap Growth Enhanced Index Fund
График комиссии FLGEX с текущим значением в {{expenseRatio}} в сравнении с значениями по рынку от 0.00% до 2.12%.0.50%1.00%1.50%2.00%0.39%
График комиссии VONG с текущим значением в {{expenseRatio}} в сравнении с значениями по рынку от 0.00% до 2.12%.0.50%1.00%1.50%2.00%0.08%

Риск-скорректированная доходность

Сравнение FLGEX c VONG - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Fidelity Large Cap Growth Enhanced Index Fund (FLGEX) и Vanguard Russell 1000 Growth ETF (VONG). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.


Коэффициент Шарпа
Нет данных
Коэффициент Кальмара FLGEX, с текущим значением в 0.00, в сравнении с широким рынком0.002.004.006.008.0010.0012.0014.000.002.76
FLGEX
VONG


Скользящий 12-месячный коэффициент Шарпа-1.000.001.002.003.00JulyAugustSeptemberOctoberNovemberDecember
-1.00
2.12
FLGEX
VONG

Дивиденды

Сравнение дивидендов FLGEX и VONG

FLGEX не выплачивал дивиденды акционерам, тогда как дивидендная доходность VONG за последние двенадцать месяцев составляет около 0.42%.


TTM20232022202120202019201820172016201520142013
FLGEX
Fidelity Large Cap Growth Enhanced Index Fund
0.00%0.50%0.61%14.40%4.74%3.18%8.29%4.54%1.01%3.07%9.05%7.77%
VONG
Vanguard Russell 1000 Growth ETF
0.42%0.71%0.98%0.58%0.77%1.03%1.18%1.19%1.48%1.47%1.43%1.28%

Просадки

Сравнение просадок FLGEX и VONG


-14.00%-12.00%-10.00%-8.00%-6.00%-4.00%-2.00%0.00%JulyAugustSeptemberOctoberNovemberDecember
-4.28%
-3.06%
FLGEX
VONG

Волатильность

Сравнение волатильности FLGEX и VONG

Текущая волатильность для Fidelity Large Cap Growth Enhanced Index Fund (FLGEX) составляет 0.00%, в то время как у Vanguard Russell 1000 Growth ETF (VONG) волатильность равна 4.87%. Это указывает на то, что FLGEX испытывает меньшие колебания цены и, как следствие, считается менее рискованной по сравнению с VONG. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.


0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%JulyAugustSeptemberOctoberNovemberDecember0
4.87%
FLGEX
VONG
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 © 2024 PortfoliosLab