PortfoliosLab logo
PortfoliosLab logo
Инструменты
Анализ доходности
Анализ портфеля
Факторный анализ
Портфели
Ленивые портфелиПользовательские портфели
Обсуждения
Сравнение IQM с ^GSPC
Доходность
Риск-скорректированная доходность
Просадки
Волатильность

Корреляция

Корреляция между IQM и ^GSPC составляет 0.84 и считается высокой. Это указывает на сильную положительную связь между движениями цен активов.


-0.50.00.51.0
Корреляция: 0.8

Доходность

Сравнение доходности IQM и ^GSPC

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Franklin Intelligent Machines ETF (IQM) и S&P 500 (^GSPC). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

80.00%100.00%120.00%140.00%160.00%180.00%200.00%NovemberDecember2025FebruaryMarchApril
108.85%
70.34%
IQM
^GSPC

Основные характеристики

Коэф-т Шарпа

IQM:

-0.40

^GSPC:

-0.17

Коэф-т Сортино

IQM:

-0.35

^GSPC:

-0.11

Коэф-т Омега

IQM:

0.95

^GSPC:

0.98

Коэф-т Кальмара

IQM:

-0.41

^GSPC:

-0.15

Коэф-т Мартина

IQM:

-1.42

^GSPC:

-0.79

Индекс Язвы

IQM:

8.62%

^GSPC:

3.36%

Дневная вол-ть

IQM:

30.39%

^GSPC:

15.95%

Макс. просадка

IQM:

-44.91%

^GSPC:

-56.78%

Текущая просадка

IQM:

-29.95%

^GSPC:

-17.42%

Доходность по периодам

С начала года, IQM показывает доходность -24.11%, что значительно ниже, чем у ^GSPC с доходностью -13.73%.


IQM

С начала года

-24.11%

1 месяц

-16.98%

6 месяцев

-19.91%

1 год

-10.71%

5 лет

21.27%

10 лет

N/A

^GSPC

С начала года

-13.73%

1 месяц

-13.15%

6 месяцев

-11.77%

1 год

-1.42%

5 лет

15.35%

10 лет

9.37%

*Среднегодовая

Сравнение акций, фондов или ETF

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


Риск-скорректированная доходность

Сравнение рангов доходности IQM и ^GSPC

Сравните ранги показателей риск-скорректированной доходности, чтобы определить наиболее эффективные инвестицию за последние 12 месяцев.

IQM
Ранг риск-скорректированной доходности IQM, с текущим значением в 99
Общий ранг
Ранг коэф-та Шарпа IQM, с текущим значением в 1010
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино IQM, с текущим значением в 1212
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега IQM, с текущим значением в 1111
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара IQM, с текущим значением в 88
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина IQM, с текущим значением в 77
Ранг коэф-та Мартина

^GSPC
Ранг риск-скорректированной доходности ^GSPC, с текущим значением в 3939
Общий ранг
Ранг коэф-та Шарпа ^GSPC, с текущим значением в 4242
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино ^GSPC, с текущим значением в 4141
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега ^GSPC, с текущим значением в 4141
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара ^GSPC, с текущим значением в 3737
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина ^GSPC, с текущим значением в 3636
Ранг коэф-та Мартина
Ранг риск-скорректированной доходности показывает позицию инструмента относительно рынка. Значение, ближе к 100, означает результат выше рынка, в то время как ранг, ближе к 0, указывает на значительное отставание выбранного показателя. Значения рассчитываются на основе доходности за последние 12 месяцев.

Сравнение IQM c ^GSPC - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Franklin Intelligent Machines ETF (IQM) и S&P 500 (^GSPC). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.


Коэффициент Шарпа
Коэффициент Шарпа IQM, с текущим значением в -0.40, в сравнении с широким рынком-1.000.001.002.003.004.005.00
IQM: -0.40
^GSPC: -0.17
Коэффициент Сортино IQM, с текущим значением в -0.35, в сравнении с широким рынком-2.000.002.004.006.008.0010.00
IQM: -0.35
^GSPC: -0.11
Коэффициент Омега IQM, с текущим значением в 0.95, в сравнении с широким рынком0.501.001.502.002.50
IQM: 0.95
^GSPC: 0.98
Коэффициент Кальмара IQM, с текущим значением в -0.41, в сравнении с широким рынком0.005.0010.0015.00
IQM: -0.41
^GSPC: -0.15
Коэффициент Мартина IQM, с текущим значением в -1.42, в сравнении с широким рынком0.0020.0040.0060.0080.00
IQM: -1.42
^GSPC: -0.79

Показатель коэффициента Шарпа IQM на текущий момент составляет -0.40, что ниже коэффициента Шарпа ^GSPC равного -0.17. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа IQM и ^GSPC, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.


Скользящий 12-месячный коэффициент Шарпа0.001.002.003.00NovemberDecember2025FebruaryMarchApril
-0.40
-0.17
IQM
^GSPC

Просадки

Сравнение просадок IQM и ^GSPC

Максимальная просадка IQM за все время составила -44.91%, что меньше максимальной просадки ^GSPC в -56.78%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок IQM и ^GSPC. Больше опций вы сможете найти перейдя к инструменту просадок.


-30.00%-25.00%-20.00%-15.00%-10.00%-5.00%0.00%NovemberDecember2025FebruaryMarchApril
-29.95%
-17.42%
IQM
^GSPC

Волатильность

Сравнение волатильности IQM и ^GSPC

Franklin Intelligent Machines ETF (IQM) имеет более высокую волатильность в 14.28% по сравнению с S&P 500 (^GSPC) с волатильностью 9.30%. Это указывает на то, что IQM испытывает большие колебания цены и, как следствие, считается более рискованной по сравнению с ^GSPC. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.


2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%NovemberDecember2025FebruaryMarchApril
14.28%
9.30%
IQM
^GSPC
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 © 2025 PortfoliosLab