ETF Comparison: OSX4 vs JREM

Výběr porovnání

OSX4
JREM

Popisy ETF

OSX4 - Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)

The Ossiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR) is an actively managed equity ETF that tracks companies from Eurozone countries selected according to environmental, social, and corporate governance (ESG) criteria. The fund uses machine learning techniques to select stocks and has an expense ratio of 0.65%. It is a small ETF with approximately €19 million in assets under management, domiciled in Luxembourg, and launched on February 3, 2012.

JREM - JPMorgan Global Emerging Markets Research Enhanced Index Equity (ESG) UCITS ETF USD (acc)

The JPMorgan Global Emerging Markets Research Enhanced Index Equity (ESG) UCITS ETF USD (acc) is an actively managed ETF that tracks the JP Morgan Global Emerging Markets Research Enhanced Index Equity (ESG) index, investing in emerging market stocks with a focus on environmental, social, and governance (ESG) considerations.

Srovnávací tabulka

OSX4JREM
Název fonduOssiam Europe ESG Machine Learning UCITS ETF 1C (EUR)JPMorgan Global Emerging Markets Research Enhanced Index Equity (ESG) UCITS ETF USD (acc)
Fund ProviderOssiamJPMorgan Chase
IndexOssiam Europe ESG Machine LearningJP Morgan Global Emerging Markets Research Enhanced Index Equity (ESG)
Asset ClassEquityEquity
ListingEU-listedEU-listed
Expense Ratio0.65%0.3%
Inception Date2012-02-032018-12-06
Number Of Holdings61406
CurrencyEURUSD
Distribution PolicyAccumulatingAccumulating
RegionEuropeEmerging Markets
Investment StyleActiveActive
LeveragedNon-leveragedNon-leveraged

Možnosti backtestingu

Před 1 rokem
Před 3 lety
Před 5 lety
Před 7 lety
Před 10 lety
Před 20 lety
Před 30 lety
Začátek roku
Dnes

Souhrn

Run the backtest to get the results

Klíčové metriky

Metriky výkonnosti

Run the backtest to get the results

Metriky rizika

Run the backtest to get the results

Podrobné výnosy

Run the backtest to get the results

Analýza výkonnosti

Analýza výkonnosti hodnotí historická data pro měření výnosů investiční strategie pomocí klíčových metrik, jako jsou kumulativní výnosy, roční výnosy (EoY) a rizikově přizpůsobené ukazatele, jako je Sharpe a Sortino. Pomáhá investorům posoudit absolutní i relativní výkonnost v různých tržních podmínkách.

Kumulativní výnosy

Run the backtest to get the results

Tabulka ročních výnosů

Run the backtest to get the results

Výnosy ke konci roku

Run the backtest to get the results

Analýza rizika

Analýza rizika se týká posouzení potenciálních negativních událostí, které by mohly vést ke ztrátě kapitálu. Provedení analýzy rizika může pomoci při rozhodování o tom, zda investici uskutečnit. K tomu se používají metriky rizika, jako jsou poklesy, volatilita a beta, které odrážejí důvěru investorů v konzistentnost investiční strategie.

Poklesy

Run the backtest to get the results

Tabulka poklesů

Run the backtest to get the results

Simulace Monte Carlo

Simulace Monte Carlo je statistická metoda používaná k prognózování výnosů portfolia generováním širokého spektra potenciálních výsledků pomocí náhodného výběru z historických dat cen aktiv. Pomáhá investorům posoudit potenciální riziko a výnos portfolia za různých tržních podmínek. Simulace bere v úvahu počáteční investici a volitelně simuluje scénáře peněžních toků, jako jsou pravidelné vklady, pevné výběry nebo procentuální výběry.

DŮLEŽITÉ: Prognóza generovaná pomocí simulací Monte Carlo je čistě hypotetická a nezaručuje budoucí výnosy. Investiční rozhodnutí by měla být učiněna s přihlédnutím k různým faktorům a minulá výkonnost není zárukou budoucích výsledků.

Metriky Monte Carlo

Run the backtest to get the results

Simulované ceny portfolia

Run the backtest to get the results
Pomoc
OSX4 vs JREM - ETF Comparison · PortfolioMetrics