ETF Comparison: ZPR1 vs B8TL
ETF-Beschreibungen
ZPR1 - SPDR Bloomberg 1-3 Month T-Bill UCITS ETF
The SPDR Bloomberg 1-3 Month T-Bill UCITS ETF is a money market fund that tracks the Bloomberg US Treasury 1-3m index, investing in high-quality, short-term US Treasury bonds with a maturity of 1-3 months. The fund provides a low-risk investment option with a focus on capital preservation and liquidity.
B8TL - Lyxor Smart Overnight Return UCITS ETF C-USD
The Lyxor Smart Overnight Return UCITS ETF C-USD is an actively managed exchange-traded fund that aims to provide short-term returns with low volatility by investing in a portfolio of financial instruments and repurchase agreements.
Vergleichstabelle
| ZPR1 | B8TL | |
|---|---|---|
| Fondsname | SPDR Bloomberg 1-3 Month T-Bill UCITS ETF | Lyxor Smart Overnight Return UCITS ETF C-USD |
| Fund Provider | State Street | Amundi |
| Index | Bloomberg US Treasury 1-3m | Lyxor Smart Overnight Return |
| Asset Class | Cash & Currencies | Cash & Currencies |
| Listing | EU-listed | EU-listed |
| Expense Ratio | 0.1% | 0.1% |
| Inception Date | 2019-07-17 | 2015-06-30 |
| Currency | USD | USD |
| Distribution Policy | Accumulating | Accumulating |
| Region | United States | 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.