ETF Comparison: PDBC vs QQQM
ETF-Beschreibungen
PDBC - Invesco Optimum Yield Diversified Commodity Strategy No K-1 ETF
The Invesco Optimum Yield Diversified Commodity Strategy No K-1 ETF is an actively managed exchange-traded fund that provides diversified exposure to commodity futures, aiming to avoid negative roll yield and offering a tax-efficient solution without the need for a K-1 form.
QQQM - Invesco NASDAQ 100 ETF
The Invesco NASDAQ 100 ETF tracks the top 100 largest non-financial companies listed on the Nasdaq, providing investors with exposure to large-cap growth equities in the United States. The fund is designed for buy-and-hold investors, offering a lower management fee and smaller share price compared to its counterpart, the QQQ Trust.
Vergleichstabelle
| PDBC | QQQM | |
|---|---|---|
| Fondsname | Invesco Optimum Yield Diversified Commodity Strategy No K-1 ETF | Invesco NASDAQ 100 ETF |
| Fund Provider | Invesco | Invesco |
| Index | Active (No Index) | Nasdaq 100 |
| Asset Class | Commodity | Equity |
| Listing | US-listed | US-listed |
| Expense Ratio | 0.59% | 0.15% |
| Inception Date | 2014-11-07 | 2020-10-13 |
| Number Of Holdings | 5 | 104 |
| Currency | USD | USD |
| Region | Global | United States |
| 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.