PortfoliosLab logoPortfoliosLab logo

Documentation

Сменить план
Сравнение MLPA с SCMB
Доходность
Доходность на риск
Просадки
Волатильность
Дивиденды

Сравнение MLPA с SCMB

Последнее обновление 4 июн. 2026 г.

MLPA (Global X MLP ETF) and SCMB (Schwab Municipal Bond ETF) are both exchange-traded funds - MLPA is a MLPs fund tracking the Solactive MLP Infrastructure Index, while SCMB is a Municipal Bonds fund tracking the ICE AMT-Free Core U.S. National Municipal Index - Benchmark TR Gross. Both are passively managed. Over the past 3 years, MLPA returned 17.12%/yr vs 3.37%/yr for SCMB. At a 0.02 correlation, their price movements are largely independent. MLPA charges 0.46%/yr vs 0.03%/yr for SCMB.

Доходность

Сравнение доходности MLPA и SCMB

График ниже показывает гипотетическую доходность инвестиции в $10,000 в Global X MLP ETF (MLPA) и Schwab Municipal Bond ETF (SCMB). Значения скорректированы с учетом выплат дивидендов, если таковые имеются.

Загрузка графика...

Доходность по периодам

С начала года, MLPA показывает доходность 16.07%, что значительно выше, чем у SCMB с доходностью 1.07%.

MLPA

1 день
-0.31%
1 месяц
-0.52%
С начала года
16.07%
6 месяцев
14.82%
1 год
16.32%
3 года*
17.12%
5 лет*
15.58%
10 лет*
6.22%

SCMB

1 день
-0.12%
1 месяц
0.60%
С начала года
1.07%
6 месяцев
1.55%
1 год
6.86%
3 года*
3.37%
5 лет*
—
10 лет*
—
*Показатели приведены в среднегодовом выражении (CAGR)

Сравнение доходности по годам MLPA и SCMB

2026 (YTD)2025202420232022
MLPA
Global X MLP ETF		16.07%5.73%20.35%15.93%3.07%
SCMB
Schwab Municipal Bond ETF		1.07%3.78%0.91%5.86%3.05%

Correlation

The correlation between MLPA and SCMB is -0.21, meaning they tend to move in opposite directions. This is especially valuable for risk management - when one declines, the other has historically tended to hold steady or rise.

Корреляция
Корреляция (1 год)
Рассчитано за последние 12 месяцев

-0.21

Корреляция (3 года)
Рассчитано за последние 3 года

0.04

Корреляция (за всё время)
Рассчитано по всей доступной истории цен начиная с 13 окт. 2022 г.

0.02

The correlation between MLPA and SCMB shifts across timeframes, from -0.21 (1 year) to 0.04 (3 years), reflecting how their relationship changes across market environments.

Сравнение распределения секторов MLPA и SCMB

Секторы
MLPA
SCMB

Энергетика

96.9%
0.0%

Коммунальные услуги

3.1%
0.2%

Сырьевые материалы

-

0.0%

Коммуникационные услуги

-

0.5%

Потребительский циклический сектор

-

2.6%

Потребительский защитный сектор

-

0.1%

Финансовые услуги

-

8.9%

Здравоохранение

-

0.1%

Промышленность

-

0.2%

Недвижимость

-

3.4%

Технологии

-

0.9%

Энергетика

MLPA
96.9%
SCMB
0.0%

Коммунальные услуги

MLPA
3.1%
SCMB
0.2%

Сырьевые материалы

MLPA

-

SCMB
0.0%

Коммуникационные услуги

MLPA

-

SCMB
0.5%

Потребительский циклический сектор

MLPA

-

SCMB
2.6%

Потребительский защитный сектор

MLPA

-

SCMB
0.1%

Финансовые услуги

MLPA

-

SCMB
8.9%

Здравоохранение

MLPA

-

SCMB
0.1%

Промышленность

MLPA

-

SCMB
0.2%

Недвижимость

MLPA

-

SCMB
3.4%

Технологии

MLPA

-

SCMB
0.9%

Сравнение акций, фондов или ETF

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

Global X MLP ETF

Schwab Municipal Bond ETF

Часто сравнивают с MLPA:
MLPA с AMLPMLPA с XLEMLPA с MLPD.LMLPA с SCHDMLPA с EMLPMLPA с UMIMLPA с EMO
Часто сравнивают с SCMB:
SCMB с VTEBSCMB с SWNTXSCMB с SCYBSCMB с MUBSCMB с SCHDSCMB с MUSTSCMB с VWIUX

Доходность на риск

MLPA vs. SCMB — Ранг доходности на риск

Сравните оценки доходности на риск, чтобы выбрать наиболее эффективную инвестицию за последние 12 месяцев.
MLPA
Ранг доходности на риск MLPA: 3737
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа MLPA: 3838
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино MLPA: 3737
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега MLPA: 3434
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара MLPA: 3939
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина MLPA: 3737
Ранг коэф-та Мартина
SCMB
Ранг доходности на риск SCMB: 6464
Overall Rank
Ранг коэф-та Шарпа SCMB: 7070
Ранг коэф-та Шарпа
Ранг коэф-та Сортино SCMB: 7575
Ранг коэф-та Сортино
Ранг коэф-та Омега SCMB: 8181
Ранг коэф-та Омега
Ранг коэф-та Кальмара SCMB: 4747
Ранг коэф-та Кальмара
Ранг коэф-та Мартина SCMB: 4747
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 MLPA c SCMB - Риск-скорректированная доходность

В таблице представлено сравнение показателей доходности скорректированной на риск для Global X MLP ETF (MLPA) и Schwab Municipal Bond ETF (SCMB). Риск-скорректированные показатели оценивают доходность инвестиций с учетом их рискованности, что позволяет более точно сравнивать различные активы между собой.

MLPASCMBDifference
Коэффициент ШарпаДоходность на единицу общей волатильности
1.37
2.34

-0.97

Коэффициент СортиноДоходность на единицу негативного риска
1.96
3.45

-1.49

Коэффициент ОмегаВероятность прибыли против убытков

1.23

1.50

-0.26

Коэффициент КальмараДоходность относительно максимальной просадки

1.97

2.36

-0.39

Коэффициент МартинаДоходность относительно средней просадки

5.99

7.89

-1.90

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

MLPA vs. SCMB - Сравнение коэффициента Шарпа

Показатель коэффициента Шарпа MLPA на текущий момент составляет 1.37, что ниже коэффициента Шарпа SCMB равного 2.34. На графике ниже представлено сравнение исторических значений коэффициента Шарпа MLPA и SCMB, позволяя оценить доходность инвестиций в различных рыночных условиях. Значения рассчитаны на основе дневных данных за предыдущие 12 месяцев.

Загрузка графика...

Коэффициенты Шарпа по периодам

MLPASCMBРазница

Коэф-т Шарпа (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

1.37

2.34

-0.97

Коэф-т Шарпа (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет

0.86

—

—

Коэф-т Шарпа (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет

0.23

—

—

Коэф-т Шарпа (за всё время)

Рассчитано по всей доступной истории цен

0.16

0.97

-0.81

Просадки

Сравнение просадок MLPA и SCMB

Максимальная просадка MLPA за все время составила -78.75%, что больше максимальной просадки SCMB в -6.13%. Используйте график ниже для сравнения максимальных просадок MLPA и SCMB.

Загрузка графика...

Показатели просадок

MLPASCMBРазница

Макс. просадка

Максимальное падение от пика до дна

-78.75%

-6.13%

-72.62%

Макс. просадка (1 год)

Максимальное падение за 1 год

-8.33%

-2.92%

-5.41%

Макс. просадка (3 года)

Максимальное падение за 3 года

-14.20%

-5.57%

-8.63%

Макс. просадка (5 лет)

Максимальное падение за 5 лет

-18.75%

—

—

Макс. просадка (10 лет)

Максимальное падение за 10 лет

-74.05%

—

—

Текущая просадка

Текущее падение от пика

-3.84%

-0.87%

-2.97%

Средняя просадка

Среднее падение от пика до дна

-20.27%

-1.32%

-18.95%

Индекс Язвы

Глубина и продолжительность просадок от предыдущих пиков

2.73%

0.87%

+1.86%

Волатильность

Сравнение волатильности MLPA и SCMB

Global X MLP ETF (MLPA) имеет более высокую волатильность в 4.50% по сравнению с Schwab Municipal Bond ETF (SCMB) с волатильностью 1.04%. Это указывает на то, что MLPA испытывает большие колебания цены и, как следствие, считается более рискованной по сравнению с SCMB. На приведенном ниже графике показано сравнение их месячной скользящей волатильности.

Загрузка графика...

Волатильность по периодам

MLPASCMBРазница

Волатильность (1 месяц)

Рассчитано за последний месяц

4.50%

1.04%

+3.46%

Волатильность (6 месяцев)

Рассчитано за последние 6 месяцев

8.47%

2.17%

+6.30%

Волатильность (1 год)

Рассчитано за последние 12 месяцев

12.00%

2.94%

+9.06%

Волатильность (5 лет)

Рассчитано за последние 5 лет, в годовом выражении

18.21%

4.16%

+14.05%

Волатильность (10 лет)

Рассчитано за последние 10 лет, в годовом выражении

27.47%

4.16%

+23.31%

Сравнение комиссий MLPA и SCMB

MLPA берет комиссию в 0.46%, что несколько больше комиссии SCMB в 0.03%.

Дивиденды

Сравнение дивидендов MLPA и SCMB

Дивидендная доходность MLPA за последние двенадцать месяцев составляет около 7.28%, что больше доходности SCMB в 3.54%

ПозицияTTM20252024202320222021202020192018201720162015
MLPA
Global X MLP ETF		7.28%7.82%7.25%7.49%7.30%8.72%13.84%9.09%10.00%8.05%7.15%9.29%
SCMB
Schwab Municipal Bond ETF		3.54%3.36%3.34%3.10%0.59%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%

Часто задаваемые вопросы

MLPA and SCMB have a correlation of -0.21, meaning they provide meaningful diversification benefit when combined. Depending on your allocation goals, holding both could reduce overall portfolio risk.

MLPA has higher volatility (4.50%) compared to SCMB (1.04%). In terms of maximum drawdown, MLPA dropped -78.75% vs SCMB's -6.13%.

On 3-year performance, MLPA leads with 17.12% vs 3.37% for SCMB. On fees, SCMB is cheaper at 0.03% per year. On volatility, SCMB has been the lower-risk option at 1.04%. The better choice depends on whether you care most about return, fees, risk, or income.

Over the 3-year period, MLPA has performed better with a 17.12% return vs 3.37%. Past performance does not guarantee future results, so compare this with risk, fees, and fund exposure.

SCMB is cheaper with a 0.03% expense ratio, compared with 0.46% for MLPA.

MLPA has the higher dividend yield at 7.28%, compared with 3.54% for SCMB.

MLPA is categorized as MLPs, while SCMB is Municipal Bonds. MLPA tracks Solactive MLP Infrastructure Index, while SCMB tracks ICE AMT-Free Core U.S. National Municipal Index - Benchmark TR Gross. They also come from different issuers: Global X and Charles Schwab. Their fees differ too: 0.46% for MLPA and 0.03% for SCMB.

SCMB currently has the higher Sharpe Ratio (2.34 vs 1.37), 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 MLPA и SCMB

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

Открыть оптимизатор