ETF Comparison: GG9B vs CMOD
ETF-Beschreibungen
GG9B - Gold Bullion Securities
The Gold Bullion Securities ETF tracks the spot price of gold in US Dollar, providing investors with a physical gold-backed collateralized debt obligation. With a low expense ratio of 0.4%, this ETF offers a cost-effective way to invest in precious metals.
CMOD - Invesco Bloomberg Commodity UCITS ETF Acc
The Invesco Bloomberg Commodity UCITS ETF Acc is a commodity-focused exchange-traded fund that tracks the Bloomberg Commodity index, providing exposure to a broad range of commodities including energy, precious metals, industrial metals, livestock, and agriculture.
Vergleichstabelle
| GG9B | CMOD | |
|---|---|---|
| Fondsname | Gold Bullion Securities | Invesco Bloomberg Commodity UCITS ETF Acc |
| Fund Provider | WisdomTree | Invesco |
| Index | Gold | Bloomberg Commodity |
| Asset Class | Commodity | Commodity |
| Listing | EU-listed | EU-listed |
| Expense Ratio | 0.4% | 0.19% |
| Inception Date | 2004-03-31 | 2017-01-09 |
| Currency | USD | USD |
| Distribution Policy | Accumulating | Accumulating |
| Region | Global | Global |
| Leveraged | Non-leveraged | Non-leveraged |
Backtesting-Optionen
Zusammenfassung
Wichtige Kennzahlen
Performance-Kennzahlen
Risikokennzahlen
Detaillierte Renditen
Leistungsanalyse
Die Leistungsanalyse wertet historische Daten aus, um die Renditen von Anlagestrategien durch wichtige Kennzahlen wie kumulative Renditen, Jahresendrenditen (EoY) und risikobereinigte Maße wie die Sharpe-Ratio und die Sortino-Ratio zu messen. Dies hilft Anlegern, sowohl die absolute als auch die relative Performance unter verschiedenen Marktbedingungen zu bewerten.
Kumulative Renditen
Jahresendrenditen-Tabelle
Jahresendrenditen
Risikoanalyse
Die Risikoanalyse bezieht sich auf eine Bewertung potenzieller negativer Ereignisse, die zu einem Kapitalverlust führen könnten. Die Durchführung einer Risikoanalyse kann dabei helfen zu entscheiden, ob eine Investition getätigt werden sollte. Dies geschieht mithilfe von Risikokennzahlen wie Drawdowns, Volatilität und Beta, die das Vertrauen der Stakeholder in die Konsistenz einer Anlagestrategie widerspiegeln.
Drawdowns
Drawdowns-Tabelle
Monte-Carlo-Simulation
Die Monte-Carlo-Simulation ist eine statistische Methode zur Prognose von Portfolio-Renditen durch Generierung einer breiten Palette potenzieller Ergebnisse mittels zufälliger Stichproben aus historischen Asset-Preisdaten. Sie hilft Anlegern, das potenzielle Risiko und die Rendite eines Portfolios unter verschiedenen Marktbedingungen zu bewerten. Die Simulation berücksichtigt die Anfangsinvestition und simuliert optional Cashflow-Szenarien wie feste Einzahlungen, feste Entnahmen oder prozentuale Entnahmen.
WICHTIG: Die durch Monte-Carlo-Simulationen generierte Prognose ist rein hypothetisch und garantiert keine zukünftigen Renditen. Anlageentscheidungen sollten unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren getroffen werden, und vergangene Performance ist kein Indikator für zukünftige Ergebnisse.