PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

Сменить план
Сравнение IGPT с QTUM-USD
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность

Сравнение IGPT с QTUM-USD

Последнее обновление 6 июн. 2026 г.

IGPT (Invesco AI and Next Gen Software ETF) is Technology Equities fund tracking the STOXX World AC NexGen Software Development Index, while QTUM-USD (QTUM) is a cryptocurrency. Over the past 5 years, IGPT returned 13.12%/yr vs -42.45%/yr for QTUM-USD. At a 0.19 correlation, their price movements are largely independent.

Доходность

Сравнение доходности IGPT и QTUM-USD

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Invesco AI and Next Gen Software ETF (IGPT) и QTUM (QTUM-USD). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Доходность по периодам

С начала года, IGPT показывает доходность 52.83%, что значительно выше, чем у QTUM-USD с доходностью -47.55%.

IGPT

1 день
-9.59%
1 месяц
4.68%
С начала года
52.83%
6 месяцев
53.86%
1 год
97.01%
3 года*
37.04%
5 лет*
13.12%
10 лет*
20.70%

QTUM-USD

1 день
-7.96%
1 месяц
-23.88%
С начала года
-47.55%
6 месяцев
-51.08%
1 год
-64.13%
3 года*
-34.52%
5 лет*
-42.45%
10 лет*
—
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам IGPT и QTUM-USD

2026 (YTD)202520242023202220212020201920182017
IGPT
Invesco AI and Next Gen Software ETF		52.83%31.55%17.15%27.29%-27.73%-11.79%54.31%35.06%16.38%-0.91%
QTUM-USD
QTUM		-47.55%-55.51%-19.33%103.93%-79.08%293.16%38.57%-24.72%-96.59%422.64%

Correlation

The correlation between IGPT and QTUM-USD is 0.31, which is low. Their price movements are largely independent, making them effective diversification partners.

Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

0.31

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.27

Корреляция (5 лет)
Рассчитано за последние 5 лет

0.27

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 10 нояб. 2017 г.

0.19

The correlation between IGPT and QTUM-USD shifts across timeframes, from 0.19 (all time) to 0.31 (1 year), reflecting how their relationship changes across market environments.

Сравнение акций, фондов или ETF

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

Invesco AI and Next Gen Software ETF

QTUM

Часто сравнивают с IGPT:
IGPT с AIQIGPT с CHATIGPT с BOTZIGPT с QQQIGPT с IRBOIGPT с VGTIGPT с XAIX
Часто сравнивают с QTUM-USD:
QTUM-USD с SMHQTUM-USD с VGTQTUM-USD с QBTSQTUM-USD с VOOQTUM-USD с XTQTUM-USD с SCHGQTUM-USD с CIBR

Доходность на риск

IGPT vs. QTUM-USD — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.
IGPT
Ранг доходности на риск IGPT: 8989
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа IGPT: 9292
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино IGPT: 8484
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега IGPT: 8787
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара IGPT: 9191
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина IGPT: 9292
Ранг коэф-та Мартина
QTUM-USD
Ранг доходности на риск QTUM-USD: 3838
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа QTUM-USD: 3535
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино QTUM-USD: 3636
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега QTUM-USD: 3636
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара QTUM-USD: 4242
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина QTUM-USD: 3939
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 IGPT c QTUM-USD - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Invesco AI and Next Gen Software ETF (IGPT) и QTUM (QTUM-USD). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

IGPTQTUM-USDDifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
3.23
-0.80

+4.03

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
3.68
-1.22

+4.89

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.52

0.88

+0.64

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

5.85

-0.83

+6.68

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

22.49

-1.26

+23.75

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

IGPT vs. QTUM-USD - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа IGPT на текущий момент составляет 3.23, что выше коэффициента Шарпа QTUM-USD равного -0.80. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа IGPT и QTUM-USD, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.

Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам

IGPTQTUM-USDРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

3.23

-0.80

+4.03

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

0.47

-0.45

+0.92

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.78

—

—

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

0.60

-0.24

+0.84

Просадки

Сравнение просадок IGPT и QTUM-USD

Максимальная просадка IGPT за все время составила -50.14%, что меньше максимальной просадки QTUM-USD в -99.26%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок IGPT и QTUM-USD.

Загрузка графика...

Показатели просадок

IGPTQTUM-USDРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-50.14%

-99.26%

+49.12%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-16.68%

-77.35%

+60.67%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-29.30%

-87.70%

+58.40%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-44.87%

-96.05%

+51.18%

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-50.14%

—

—

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-11.40%

-99.26%

+87.86%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-11.96%

-93.28%

+81.32%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

4.33%

50.32%

-45.99%

Волатильность

Сравнение волатильности IGPT и QTUM-USD

Текущая волатильность для Invesco AI and Next Gen Software ETF (IGPT) составляет 16.16%, в то время как у QTUM (QTUM-USD) волатильность равна 19.36%. Это указывает на то, что IGPT испытывает меньшие колебания цены и, как следствие, считается менее рискованной по сравнению с QTUM-USD. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.

Загрузка графика...

Волатильность по периодам

IGPTQTUM-USDРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

16.16%

19.36%

-3.20%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

25.86%

50.68%

-24.82%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

30.17%

66.86%

-36.69%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

27.99%

78.44%

-50.45%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

26.51%

99.44%

-72.93%

Часто задаваемые вопросы

IGPT and QTUM-USD have a correlation of 0.31, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

QTUM-USD has higher volatility (19.36%) compared to IGPT (16.16%). In terms of maximum drawdown, IGPT dropped -50.14% vs QTUM-USD's -99.26%.

IGPT currently has the higher Sharpe Ratio (3.23 vs -0.80), 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 IGPT и QTUM-USD

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

Открыть оптимизатор