ETF Comparison: QTUM vs AIEQ
Descriptions des ETF
QTUM - Defiance Quantum ETF
The Defiance Quantum ETF is an equity fund that tracks the BlueStar Machine Learning and Quantum Computing Index, providing investors with exposure to a diversified portfolio of global information technology companies focused on machine learning and quantum computing. The fund's tiered weighting scheme aims to provide a balanced investment approach.
AIEQ - Amplify AI Powered Equity ETF
The Amplify AI Powered Equity ETF is an exchange-traded fund that utilizes artificial intelligence to select a diversified portfolio of US equities, aiming to provide long-term capital appreciation. The fund's proprietary weighting scheme and fundamental strategy focus on the total US market, with a growth investment style.
Tableau comparatif
| QTUM | AIEQ | |
|---|---|---|
| Nom du fonds | Defiance Quantum ETF | Amplify AI Powered Equity ETF |
| Fund Provider | Defiance ETFs | Amplify Investments |
| Index | BlueStar Machine Learning and Quantum Computing Index | AI Powered Equity Index |
| Asset Class | Equity | Equity |
| Listing | US-listed | US-listed |
| Expense Ratio | 0.40% | 0.75% |
| Inception Date | 2018-09-04 | 2017-10-17 |
| Number Of Holdings | 72 | 117 |
| Currency | USD | USD |
| Region | Global | United States |
| Investment Style | Blend | Growth |
| Market Cap | Blend | Blend |
| Sector | Technology | Technology |
| Sector Detail | Artificial Intelligence | Artificial Intelligence |
| Leveraged | Non-leveraged | Non-leveraged |
Options de Backtesting
Synthèse
Indicateurs clés
Indicateurs de performance
Indicateurs de risque
Rendements détaillés
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
Tableau des rendements de fin d'année
Rendements de fin d'année
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
Tableau des drawdowns
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.