Tarifs

ETF Comparison: IPIR vs PRUK

Sélection de la comparaison

IPIR
PRUK

Descriptions des ETF

IPIR - iShares FTSE Italia Mid-Small Cap UCITS ETF EUR (Acc)

The iShares FTSE Italia Mid-Small Cap UCITS ETF EUR (Acc) is an equity fund that tracks the FTSE Italia PIR Mid Small Cap index, providing exposure to medium and small cap Italian companies. The fund is designed to comply with the Italian tax regulation PIR (Piano Individuale di Risparmio) and has a total expense ratio of 0.33% p.a..

PRUK - Amundi Prime UK Mid and Small Cap UCITS ETF DR GBP (D)

The Amundi Prime UK Mid and Small Cap UCITS ETF DR GBP (D) is an equity fund that tracks the Solactive United Kingdom Mid & Small Cap ex Investment Trust index, providing exposure to 150 mid- and small-cap companies from the UK, excluding investment trusts. The fund has a low expense ratio of 0.05% and distributes dividends annually.

Tableau comparatif

IPIRPRUK
Nom du fondsiShares FTSE Italia Mid-Small Cap UCITS ETF EUR (Acc)Amundi Prime UK Mid and Small Cap UCITS ETF DR GBP (D)
Fund ProviderBlackRockAmundi
IndexFTSE Italia PIR Mid Small CapSolactive United Kingdom Mid & Small Cap ex Investment Trust
Asset ClassEquityEquity
ListingEU-listedEU-listed
Expense Ratio0.33%0.05%
Inception Date2017-08-312020-07-07
Number Of Holdings154150
CurrencyEURGBP
Distribution PolicyAccumulatingDistributing
RegionEuropeUnited Kingdom
Market CapMid-Cap, Small-CapMid-Cap, Small-Cap
LeveragedNon-leveragedNon-leveraged

Options de Backtesting

Il y a 1 an
Il y a 3 ans
Il y a 5 ans
Il y a 7 ans
Il y a 10 ans
Il y a 20 ans
Il y a 30 ans
Début de l'année
Aujourd'hui

Synthèse

Run the backtest to get the results

Indicateurs clés

Indicateurs de performance

Run the backtest to get the results

Indicateurs de risque

Run the backtest to get the results

Rendements détaillés

Run the backtest to get the results

Analyse de la performance

L'analyse de la performance évalue les données historiques afin de mesurer les rendements de la stratégie d'investissement à travers des indicateurs clés tels que les rendements cumulés, les rendements de fin d'année (EoY) et des mesures ajustées du risque comme le Sharpe Ratio et le Sortino Ratio. Cela aide les investisseurs à évaluer la performance absolue et relative dans différentes conditions de marché.

Rendements cumulés

Run the backtest to get the results

Tableau des rendements de fin d'année

Run the backtest to get the results

Rendements de fin d'année

Run the backtest to get the results

Analyse du risque

L'analyse du risque consiste à évaluer les événements défavorables susceptibles d'entraîner une perte de capital. Réaliser une analyse du risque peut aider à décider si un investissement doit être effectué. Cela s'appuie sur des indicateurs de risque tels que les drawdowns, la volatilité et le bêta, qui reflètent la confiance des parties prenantes dans la régularité d'une stratégie d'investissement.

Drawdowns

Run the backtest to get the results

Tableau des drawdowns

Run the backtest to get the results

Simulation de Monte Carlo

La simulation de Monte Carlo est une méthode statistique utilisée pour prévoir les rendements d'un portefeuille en générant un large éventail de résultats potentiels par échantillonnage aléatoire à partir des données historiques de prix des actifs. Elle aide les investisseurs à évaluer le risque et le rendement potentiels d'un portefeuille dans diverses conditions de marché. La simulation prend en compte l'investissement initial et simule éventuellement des scénarios de flux de trésorerie tels que des apports fixes, des retraits fixes ou des retraits en pourcentage.

IMPORTANT : la prévision générée par les simulations de Monte Carlo est purement hypothétique et ne garantit pas les rendements futurs. Les décisions d'investissement doivent tenir compte de divers facteurs, et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.

Indicateurs Monte Carlo

Run the backtest to get the results

Prix simulés du portefeuille

Run the backtest to get the results
Aide
IPIR vs PRUK - ETF Comparison · PortfolioMetrics