PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

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

Сравнение GMOM с VFMO

Последнее обновление 5 июн. 2026 г.

GMOM (Cambria Global Momentum ETF) and VFMO (Vanguard U.S. Momentum Factor ETF) are both Momentum funds. Both are actively managed. Over the past 5 years, GMOM returned 7.06%/yr vs 14.03%/yr for VFMO. A 0.64 correlation means they provide meaningful diversification when combined. GMOM charges 0.96%/yr vs 0.13%/yr for VFMO.

Доходность

Сравнение доходности GMOM и VFMO

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Cambria Global Momentum ETF (GMOM) и Vanguard U.S. Momentum Factor ETF (VFMO). 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 VFMO с доходностью 24.71%.

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%

VFMO

1 день
0.84%
1 месяц
4.64%
С начала года
24.71%
6 месяцев
22.49%
1 год
44.76%
3 года*
28.43%
5 лет*
14.03%
10 лет*
—
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам GMOM и VFMO

2026 (YTD)20252024202320222021202020192018
GMOM
Cambria Global Momentum ETF		11.82%20.63%6.75%0.65%-2.82%19.13%2.42%8.24%-11.74%
VFMO
Vanguard U.S. Momentum Factor ETF		24.71%17.39%26.14%16.25%-12.84%19.16%31.36%28.22%-11.41%

Correlation

The correlation between GMOM and VFMO is 0.67, 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

0.67

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.65

Корреляция (5 лет)
Рассчитано за последние 5 лет

0.67

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 16 февр. 2018 г.

0.64

The correlation between GMOM and VFMO has been stable across timeframes, ranging from 0.64 to 0.67 - a consistent structural relationship.

Сравнение распределения секторов GMOM и VFMO

Секторы
GMOM
VFMO

Энергетика

20.7%
7.3%

Промышленность

16.1%
24.7%

Сырьевые материалы

15.6%
6.4%

Финансовые услуги

12.0%
6.5%

Коммунальные услуги

11.0%
0.2%

Технологии

8.4%
17.5%

Потребительский циклический сектор

5.4%
8.7%

Коммуникационные услуги

4.1%
3.4%

Потребительский защитный сектор

3.5%
2.5%

Недвижимость

2.2%
0.1%

Здравоохранение

1.1%
22.9%

Энергетика

GMOM
20.7%
VFMO
7.3%

Промышленность

GMOM
16.1%
VFMO
24.7%

Сырьевые материалы

GMOM
15.6%
VFMO
6.4%

Финансовые услуги

GMOM
12.0%
VFMO
6.5%

Коммунальные услуги

GMOM
11.0%
VFMO
0.2%

Технологии

GMOM
8.4%
VFMO
17.5%

Потребительский циклический сектор

GMOM
5.4%
VFMO
8.7%

Коммуникационные услуги

GMOM
4.1%
VFMO
3.4%

Потребительский защитный сектор

GMOM
3.5%
VFMO
2.5%

Недвижимость

GMOM
2.2%
VFMO
0.1%

Здравоохранение

GMOM
1.1%
VFMO
22.9%

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

Vanguard U.S. Momentum Factor ETF

Часто сравнивают с GMOM:
GMOM с SPYGMOM с VAMOGMOM с IMFLGMOM с TZINXGMOM с QMOMGMOM с SPMOGMOM с BUFR
Часто сравнивают с VFMO:
VFMO с SPMOVFMO с MTUMVFMO с VOOVFMO с QMOMVFMO с VFMFVFMO с AVUVVFMO с QQQ

Доходность на риск

GMOM vs. VFMO — 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
VFMO
Ранг доходности на риск VFMO: 6969
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа VFMO: 6565
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино VFMO: 6060
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега VFMO: 6060
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара VFMO: 8080
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина VFMO: 8080
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 VFMO - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Cambria Global Momentum ETF (GMOM) и Vanguard U.S. Momentum Factor ETF (VFMO). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

GMOMVFMODifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
2.18
2.12

+0.06

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
2.88
2.77

+0.11

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.40

1.36

+0.04

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

3.10

4.09

-1.00

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

12.12

15.46

-3.35

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. VFMO - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа GMOM на текущий момент составляет 2.18, что примерно соответствует коэффициенту Шарпа VFMO равному 2.12. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа GMOM и VFMO, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.

Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам

GMOMVFMOРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

2.18

2.12

+0.06

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

0.49

0.65

-0.16

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.60

—

—

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

0.49

0.66

-0.17

Просадки

Сравнение просадок GMOM и VFMO

Максимальная просадка GMOM за все время составила -25.03%, что меньше максимальной просадки VFMO в -36.77%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок GMOM и VFMO.

Загрузка графика...

Показатели просадок

GMOMVFMOРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-25.03%

-36.77%

+11.74%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-9.57%

-10.98%

+1.41%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-13.73%

-24.40%

+10.67%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-19.16%

-25.80%

+6.64%

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-25.03%

—

—

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-1.85%

0.00%

-1.85%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-7.81%

-7.76%

-0.05%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

2.44%

2.90%

-0.46%

Волатильность

Сравнение волатильности GMOM и VFMO

Текущая волатильность для Cambria Global Momentum ETF (GMOM) составляет 3.23%, в то время как у Vanguard U.S. Momentum Factor ETF (VFMO) волатильность равна 6.05%. Это указывает на то, что GMOM испытывает меньшие колебания цены и, как следствие, считается менее рискованной по сравнению с VFMO. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.

Загрузка графика...

Волатильность по периодам

GMOMVFMOРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

3.23%

6.05%

-2.82%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

11.18%

16.38%

-5.20%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

13.61%

21.21%

-7.60%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

14.41%

21.70%

-7.29%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

12.82%

23.56%

-10.74%

Сравнение комиссий GMOM и VFMO

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

Дивиденды

Сравнение дивидендов GMOM и VFMO

Дивидендная доходность GMOM за последние двенадцать месяцев составляет около 1.58%, что больше доходности VFMO в 0.62%

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%
VFMO
Vanguard U.S. Momentum Factor ETF		0.62%0.82%0.72%0.89%1.72%0.81%0.45%1.22%0.70%0.00%0.00%0.00%

Часто задаваемые вопросы

GMOM and VFMO have a correlation of 0.67, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

VFMO has higher volatility (6.05%) compared to GMOM (3.23%). In terms of maximum drawdown, GMOM dropped -25.03% vs VFMO's -36.77%.

On 5-year performance, VFMO leads with 14.03% vs 7.06% for GMOM. On fees, VFMO 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 5-year period, VFMO has performed better with a 14.03% return vs 7.06%. Past performance does not guarantee future results, so compare this with risk, fees, and fund exposure.

VFMO 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 0.62% for VFMO.

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

GMOM currently has the higher Sharpe Ratio (2.18 vs 2.12), 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 VFMO

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

Открыть оптимизатор