ETF Comparison: XZMJ vs JPNA
ETF-Beschreibungen
XZMJ - Xtrackers MSCI Japan ESG UCITS ETF 1C
The Xtrackers MSCI Japan ESG UCITS ETF 1C is an equity fund that tracks the MSCI Japan Low Carbon SRI Leaders index, focusing on large- and mid-cap securities from Japan with low carbon emissions and high ESG ratings.
JPNA - UBS ETF (LU) MSCI Japan UCITS ETF (JPY) A-acc
The UBS ETF (LU) MSCI Japan UCITS ETF (JPY) A-acc is an exchange-traded fund that tracks the MSCI Japan index, providing investors with exposure to leading Japanese stocks. With a low expense ratio of 0.12%, it is a cost-effective way to invest in the Japanese equity market.
Vergleichstabelle
| XZMJ | JPNA | |
|---|---|---|
| Fondsname | Xtrackers MSCI Japan ESG UCITS ETF 1C | UBS ETF (LU) MSCI Japan UCITS ETF (JPY) A-acc |
| Fund Provider | Deutsche Bank | UBS |
| Index | MSCI Japan Low Carbon SRI Leaders | MSCI Japan |
| Asset Class | Equity | Equity |
| Listing | EU-listed | EU-listed |
| Expense Ratio | 0.2% | 0.12% |
| Inception Date | 2018-04-24 | 2017-07-14 |
| Number Of Holdings | 113 | 217 |
| Currency | USD | JPY |
| Distribution Policy | Accumulating | Accumulating |
| Region | Japan | Japan |
| 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.