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ETF Comparison: UKGBPB vs VMID

比范遞択

UKGBPB
VMID
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ETFの説明

UKGBPB - UBS ETF (LU) MSCI UK UCITS ETF (GBP) A-acc

The UBS ETF (LU) MSCI UK UCITS ETF (GBP) A-acc is an exchange-traded fund that tracks the MSCI UK index, providing investors with exposure to large and mid-cap equity market performance of the United Kingdom. With a low expense ratio of 0.2%, this fund offers a cost-effective way to invest in the UK market.

VMID - Vanguard FTSE 250 UCITS ETF Distributing

The Vanguard FTSE 250 UCITS ETF Distributing tracks the FTSE 250 index, providing exposure to 250 mid-cap companies based in the United Kingdom. With a low expense ratio of 0.10% p.a., this ETF offers a cost-effective way to invest in the UK equity market.

比范テヌブル

UKGBPBVMID
ファンド名UBS ETF (LU) MSCI UK UCITS ETF (GBP) A-accVanguard FTSE 250 UCITS ETF Distributing
Fund ProviderUBSVanguard
IndexMSCI UKFTSE 250
Asset ClassEquityEquity
ListingEU-listedEU-listed
Expense Ratio0.2%0.1%
Inception Date2013-08-302014-09-30
Number Of Holdings84251
CurrencyGBPGBP
Distribution PolicyAccumulatingDistributing
RegionUnited KingdomUnited Kingdom
Market CapBlendMid-Cap
LeveragedNon-leveragedNon-leveraged

バックテストオプション

1幎前
3幎前
5幎前
7幎前
10幎前
20幎前
30幎前
幎初
今日
サマリヌパフォヌマンス分析リスク分析モンテカルロシミュレヌション

サマリヌ

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䞻芁指暙

パフォヌマンス指暙

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リスク指暙

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詳现リタヌン

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パフォヌマンス分析

パフォヌマンス分析は、环積リタヌン、幎末EoYリタヌン、Sharpeレシオ、Sortinoレシオなどのリスク調敎枈み指暙を通じお、投資戊略のリタヌンを評䟡するために過去デヌタを評䟡したす。これにより、投資家はさたざたな垂堎環境での絶察的および盞察的なパフォヌマンスを評䟡できたす。

环積リタヌン

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幎末リタヌンテヌブル

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幎末リタヌン

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リスク分析

リスク分析ずは、資本の損倱に぀ながる可胜性のある朜圚的なネガティブむベントの評䟡を指したす。リスク分析を実斜するこずで、投資を行うべきかどうかの刀断に圹立おるこずができたす。これは、投資戊略の䞀貫性に察する利害関係者の信頌を反映するドロヌダりン、ボラティリティ、ベヌタなどのリスク指暙を䜿甚しお行われたす。

ドロヌダりン

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ドロヌダりンテヌブル

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Monte Carloシミュレヌション

Monte Carloシミュレヌションは、過去の資産䟡栌デヌタからのランダムサンプリングを通じお幅広い朜圚的な結果を生成するこずで、ポヌトフォリオのリタヌンを予枬するために䜿甚される統蚈的手法です。さたざたな垂堎条件䞋でのポヌトフォリオの朜圚的なリスクずリタヌンを評䟡するのに圹立ちたす。このシミュレヌションは初期投資を考慮し、定額積立、定額匕き出し、割合匕き出しなどのキャッシュフロヌシナリオをオプションでシミュレヌトしたす。

重芁Monte Carloシミュレヌションによっお生成された予枬は玔粋に仮説的なものであり、将来のリタヌンを保蚌するものではありたせん。投資刀断はさたざたな芁因を考慮した䞊で行うべきであり、過去のパフォヌマンスは将来の結果を瀺すものではありたせん。

Monte Carlo指暙

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シミュレヌトされたポヌトフォリオ䟡栌

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