PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

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

Сравнение GMOM с SPMO

Последнее обновление 5 июн. 2026 г.

GMOM (Cambria Global Momentum ETF) and SPMO (Invesco S&P 500 Momentum ETF) are both Momentum funds. GMOM is actively managed, while SPMO is passively managed. Over the past 10 years, GMOM returned 7.62%/yr vs 20.77%/yr for SPMO. A 0.51 correlation means they provide meaningful diversification when combined. GMOM charges 0.96%/yr vs 0.13%/yr for SPMO.

Доходность

Сравнение доходности GMOM и SPMO

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Cambria Global Momentum ETF (GMOM) 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, GMOM показывает доходность 11.82%, что значительно ниже, чем у SPMO с доходностью 28.45%. За последние 10 лет акции GMOM уступали акциям SPMO по среднегодовой доходности: 7.62% против 20.77% соответственно.

GMOM

1 день
0.24%
1 месяц
0.47%
С начала года
11.82%
6 месяцев
13.95%
1 год
29.52%
3 года*
13.91%
5 лет*
7.06%
10 лет*
7.62%

SPMO

1 день
-1.46%
1 месяц
10.84%
С начала года
28.45%
6 месяцев
27.50%
1 год
43.92%
3 года*
42.27%
5 лет*
23.92%
10 лет*
20.77%
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам GMOM и SPMO

2026 (YTD)202520242023202220212020201920182017
GMOM
Cambria Global Momentum ETF		11.82%20.63%6.75%0.65%-2.82%19.13%2.42%8.24%-9.61%20.67%
SPMO
Invesco S&P 500 Momentum ETF		28.45%26.58%45.82%17.56%-10.45%22.64%28.25%25.93%-0.92%27.76%

Correlation

The correlation between GMOM and SPMO is 0.59, 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

0.59

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.56

Корреляция (5 лет)
Рассчитано за последние 5 лет

0.56

Корреляция (10 лет)
Рассчитано за последние 10 лет

0.52

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 13 окт. 2015 г.

0.51

The correlation between GMOM and SPMO has been stable across timeframes, ranging from 0.51 to 0.59 - a consistent structural relationship.

Сравнение распределения секторов GMOM и SPMO

Секторы
GMOM
SPMO

Энергетика

20.7%
3.4%

Промышленность

16.1%
11.3%

Сырьевые материалы

15.6%
1.6%

Финансовые услуги

12.0%
5.9%

Коммунальные услуги

11.0%
2.8%

Технологии

8.4%
52.6%

Потребительский циклический сектор

5.4%
1.3%

Коммуникационные услуги

4.1%
9.2%

Потребительский защитный сектор

3.5%
4.3%

Недвижимость

2.2%
1.0%

Здравоохранение

1.1%
6.7%

Энергетика

GMOM
20.7%
SPMO
3.4%

Промышленность

GMOM
16.1%
SPMO
11.3%

Сырьевые материалы

GMOM
15.6%
SPMO
1.6%

Финансовые услуги

GMOM
12.0%
SPMO
5.9%

Коммунальные услуги

GMOM
11.0%
SPMO
2.8%

Технологии

GMOM
8.4%
SPMO
52.6%

Потребительский циклический сектор

GMOM
5.4%
SPMO
1.3%

Коммуникационные услуги

GMOM
4.1%
SPMO
9.2%

Потребительский защитный сектор

GMOM
3.5%
SPMO
4.3%

Недвижимость

GMOM
2.2%
SPMO
1.0%

Здравоохранение

GMOM
1.1%
SPMO
6.7%

Сравнение акций, фондов или ETF

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

Cambria Global Momentum ETF

Invesco S&P 500 Momentum ETF

Часто сравнивают с GMOM:
GMOM с SPYGMOM с VAMOGMOM с IMFLGMOM с TZINXGMOM с QMOMGMOM с BUFRGMOM с ITOT
Часто сравнивают с SPMO:
SPMO с VOOSPMO с QQQSPMO с SCHGSPMO с MTUMSPMO с VUGSPMO с VFMOSPMO с XMMO

Доходность на риск

GMOM vs. SPMO — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.
GMOM
Ранг доходности на риск GMOM: 6565
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа GMOM: 6767
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино GMOM: 6363
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега GMOM: 6767
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара GMOM: 6363
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина GMOM: 6767
Ранг коэф-та Мартина
SPMO
Ранг доходности на риск SPMO: 7575
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа SPMO: 7878
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино SPMO: 7676
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега SPMO: 7575
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара SPMO: 7171
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина SPMO: 7373
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 GMOM c SPMO - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Cambria Global Momentum ETF (GMOM) 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.

GMOMSPMODifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
2.18
2.49

-0.31

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
2.88
3.38

-0.50

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.40

1.44

-0.05

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

3.10

3.47

-0.38

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

12.12

13.52

-1.41

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

GMOM vs. SPMO - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа GMOM на текущий момент составляет 2.18, что примерно соответствует коэффициенту Шарпа SPMO равному 2.49. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа GMOM 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

GMOMSPMOРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

2.18

2.49

-0.31

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

0.49

1.25

-0.75

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.60

1.03

-0.43

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

0.49

1.00

-0.51

Просадки

Сравнение просадок GMOM и SPMO

Максимальная просадка GMOM за все время составила -25.03%, что меньше максимальной просадки SPMO в -30.95%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок GMOM и SPMO.

Загрузка графика...

Показатели просадок

GMOMSPMOРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-25.03%

-30.95%

+5.92%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-9.57%

-12.70%

+3.13%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-13.73%

-20.13%

+6.40%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-19.16%

-22.74%

+3.58%

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-25.03%

-30.95%

+5.92%

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-1.85%

-1.46%

-0.39%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-7.81%

-4.60%

-3.21%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

2.44%

3.26%

-0.82%

Волатильность

Сравнение волатильности GMOM и SPMO

Текущая волатильность для Cambria Global Momentum ETF (GMOM) составляет 3.23%, в то время как у Invesco S&P 500 Momentum ETF (SPMO) волатильность равна 7.39%. Это указывает на то, что GMOM 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

GMOMSPMOРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

3.23%

7.39%

-4.16%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

11.18%

14.49%

-3.31%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

13.61%

17.70%

-4.09%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

14.41%

19.30%

-4.89%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

12.82%

20.31%

-7.49%

Сравнение комиссий GMOM и SPMO

GMOM берет комиссию в 0.96%, что несколько больше комиссии SPMO в 0.13%.

Дивиденды

Сравнение дивидендов GMOM и SPMO

Дивидендная доходность GMOM за последние двенадцать месяцев составляет около 1.58%, что больше доходности SPMO в 0.66%

ПозицияTTM20252024202320222021202020192018201720162015
GMOM
Cambria Global Momentum ETF		1.58%3.01%2.16%3.63%2.52%3.42%1.24%2.60%1.90%2.05%1.77%1.88%
SPMO
Invesco S&P 500 Momentum ETF		0.66%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

GMOM and SPMO have a correlation of 0.59, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

SPMO has higher volatility (7.39%) compared to GMOM (3.23%). In terms of maximum drawdown, GMOM dropped -25.03% vs SPMO's -30.95%.

On 10-year performance, SPMO leads with 20.77% vs 7.62% for GMOM. On fees, SPMO is cheaper at 0.13% per year. On volatility, GMOM has been the lower-risk option at 3.23%. The better choice depends on whether you care most about return, fees, risk, or income.

Over the 10-year period, SPMO has performed better with a 20.77% return vs 7.62%. 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 0.96% for GMOM.

GMOM has the higher dividend yield at 1.58%, compared with 0.66% for SPMO.

They also come from different issuers: Cambria and Invesco. Their fees differ too: 0.96% for GMOM and 0.13% for SPMO.

SPMO currently has the higher Sharpe Ratio (2.49 vs 2.18), 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 GMOM 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