三年里，50 只美股 ETF
只有 14 只 跑赢了标普 500
这不是观点，是 50 只主流美股 ETF、2023-11 至 2026-11 的周频收盘价直接算出来的结果。选 ETF 的真正难点不是找收益最高的那只，而是知道自己在为哪种风险付钱。
3 年跑赢 SPY
14 / 50
SPY 同期年化 19.8%
费率中位数
0.15%
区间 0.03% ~ 0.86%
最高相关性
0.96
QQQ 与 XLK
最大规模
1.06T
VOO 资产净值
七大类别的年化收益（中位数）
—颜色深浅表示收益幅度：绿为正、红为负。取类别内中位数而非均值，避免单只极端标的拉偏。
01 / 风险
钱花在波动上，值不值
横轴是 3 年年化波动率，纵轴是 3 年年化收益。气泡面积对应该基金规模，靠近左上方的标的，单位风险换来的回报更高。
宽基指数行业板块国际市场债券商品与REITs因子与红利主题行业
点击图中任意气泡，或下方表格的任意一行，这里会显示该标的的完整指标。
02 / 全景
50 只 ETF 全景表
点表头排序，点类别筛选，输入代码或名称搜索。同一跟踪指数下的费率差异，往往比择时更能决定长期结果。
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按 3 年年化 降序排列 · 共 50 只红涨绿跌为美股惯例 · 收益率为价格收益，不含分红再投资
03 / 对比
净值走势与重叠度
左边把最多 4 只标的的 3 年净值归一化到 100 起算；右边是近一年日收益率的相关性矩阵，>0.8 基本可以视为同一笔风险。
净值走势（3 年，归一化）
—相关性矩阵（近 1 年）
深蓝=低相关 · 亮金=高相关04 / 成本
规模越大，费率越低
横轴为资产规模（对数刻度），纵轴为年费率。跟踪同一指数的产品之间，费率能差 3 倍以上——SPY 收 0.09%，同样跟踪标普 500 的 VOO 只收 0.03%。
05 / 方法
数据怎么来的
所有数字都能追溯到具体数据源与计算口径，不做目测、不凑整。
数据源
- 日线收盘价：新浪财经美股历史行情，50 只标的逐只抓取
- 费率与资产净值：StockAnalysis 个基页面公开字段
- 数据截止 —（美东 11 月 12 日收盘）
计算口径
- 年化收益按自然日折算；年化波动 = 日收益标准差 × √252
- 最大回撤取窗口内收盘价峰值回落的极值
- 夏普比率 =（年化收益 − 4%）/ 年化波动，无风险利率取 4%
- 拆股已做前复权拼接，共修复 — 处价格断点
已知局限
- 收益率为价格收益，未计入分红再投资，高股息标的会被系统性低估
- 低波动资产（如短期国债）的夏普比率会因分母极小而被放大，不宜横向直接比较
- 类别内中位数只反映该样本池，不代表全市场同类产品
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