PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo
Сравнение GSEE с GEME
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность
Дивиденды

Доходность

Сравнение доходности GSEE и GEME

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Goldman Sachs MarketBeta Emerging Markets Equity ETF (GSEE) и Pacific North of South Global Emerging Markets Equity Active ETF (GEME). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Доходность по периодам

С начала года, GSEE показывает доходность 17.53%, что значительно ниже, чем у GEME с доходностью 28.13%.


GSEE

1 день
-2.02%
1 месяц
-6.86%
6 месяцев
10.76%
С начала года
17.53%
1 год
32.41%
3 года*
18.49%
5 лет*
6.60%
10 лет*

GEME

1 день
-2.42%
1 месяц
-6.15%
6 месяцев
20.95%
С начала года
28.13%
1 год
55.58%
3 года*
5 лет*
10 лет*
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам GSEE и GEME


Correlation

The correlation between GSEE and GEME is 0.89, indicating a strong positive relationship between their price movements. Combining them offers limited diversification - they tend to fall together during downturns.


Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

0.89

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 23 янв. 2025 г.

0.88

The correlation between GSEE and GEME has been stable across timeframes, ranging from 0.88 to 0.89 - a consistent structural relationship.

Сравнение акций, фондов или ETF

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


Goldman Sachs MarketBeta Emerging Markets Equity ETF

Pacific North of South Global Emerging Markets Equity Active ETF

Доходность на риск

GSEE vs. GEME — Ранг доходности на риск

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

GSEE
Ранг доходности на риск GSEE: 5454
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа GSEE: 5151
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино GSEE: 4747
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега GSEE: 5353
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара GSEE: 6262
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина GSEE: 5959
Ранг коэф-та Мартина

GEME
Ранг доходности на риск GEME: 8686
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа GEME: 8989
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино GEME: 8080
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега GEME: 8686
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара GEME: 8989
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина GEME: 8686
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 GSEE c GEME - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Goldman Sachs MarketBeta Emerging Markets Equity ETF (GSEE) и Pacific North of South Global Emerging Markets Equity Active ETF (GEME). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

Данные рассчитываются на скользящей основе за 1 год и обновляются ежедневно. Показатели доходности на риск более стабильны на длинных периодах — используйте переключатель периода выше, чтобы их посмотреть.


GSEEGEMEDifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности

-0.95

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска

-0.95

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.27

1.42

-0.15

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

2.49

4.15

-1.66

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

8.19

14.06

-5.87

GSEE vs. GEME - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа GSEE на текущий момент составляет 1.41, что ниже коэффициента Шарпа GEME равного 2.36. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа GSEE и GEME, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.


Загрузка графика...

Просадки

Сравнение просадок GSEE и GEME

Максимальная просадка GSEE за все время составила -37.51%, что больше максимальной просадки GEME в -16.86%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок GSEE и GEME.


Загрузка графика...

Показатели просадок


GSEEGEMEРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-37.51%

-16.86%

-20.65%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-13.05%

-13.46%

+0.41%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-17.39%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-32.36%

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-9.79%

-8.64%

-1.15%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-14.55%

-2.54%

-12.01%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

3.97%

3.96%

+0.01%

Волатильность

Сравнение волатильности GSEE и GEME

Goldman Sachs MarketBeta Emerging Markets Equity ETF (GSEE) имеет более высокую волатильность в 9.87% по сравнению с Pacific North of South Global Emerging Markets Equity Active ETF (GEME) с волатильностью 8.54%. Это указывает на то, что GSEE испытывает большие колебания цены и, как следствие, считается более рискованной по сравнению с GEME. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.


Загрузка графика...

Волатильность по периодам


GSEEGEMEРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

9.87%

8.54%

+1.33%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

20.95%

21.10%

-0.15%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

23.10%

23.68%

-0.58%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

19.06%

24.06%

-5.00%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

18.95%

24.06%

-5.11%

Сравнение комиссий GSEE и GEME

GSEE берет комиссию в 0.36%, что меньше комиссии GEME в 0.75%.


Дивиденды

Сравнение дивидендов GSEE и GEME

Дивидендная доходность GSEE за последние двенадцать месяцев составляет около 2.15%, что меньше доходности GEME в 5.47%


ПозицияTTM202520242023202220212020
GEME
Pacific North of South Global Emerging Markets Equity Active ETF
5.47%7.01%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%
GSEE
Goldman Sachs MarketBeta Emerging Markets Equity ETF
2.15%2.53%2.79%3.07%3.05%6.10%2.41%

Часто задаваемые вопросы


GSEE and GEME have a correlation of 0.89, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

GSEE has higher volatility (9.87%) compared to GEME (8.54%). In terms of maximum drawdown, GSEE dropped -37.51% vs GEME's -16.86%.

On 1-year performance, GEME leads with 55.58% vs 32.41% for GSEE. On fees, GSEE is cheaper at 0.36% per year. On volatility, GEME has been the lower-risk option at 8.54%. The better choice depends on whether you care most about return, fees, risk, or income.

Over the 1-year period, GEME has performed better with a 55.58% return vs 32.41%. Past performance does not guarantee future results, so compare this with risk, fees, and fund exposure.

GSEE is cheaper with a 0.36% expense ratio, compared with 0.75% for GEME.

GEME has the higher dividend yield at 5.47%, compared with 2.15% for GSEE.

They also come from different issuers: Goldman Sachs and Pacific AM. Their fees differ too: 0.36% for GSEE and 0.75% for GEME.

GEME currently has the higher Sharpe Ratio (2.36 vs 1.41), 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 GSEE и GEME

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

Открыть оптимизатор