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Apple vs Google (AAPL vs GOOG): Retornos, Risco e Volatilidade (2025)

Publicado:

Última atualização:

Período de análise: 2025-01-01 a 2025-12-31

Gale Finance Team
Escrito por Gale Finance Team
Sid Kalla
Revisado por Sid Kalla CFA Charterholder
AAPL Retorno total
↑ +12,0%
GOOG Retorno total
↑ +65,3%

Desempenho relativo de AAPL vs GOOG (Normalizado a 100)

AAPL GOOG

Normalizado a 100 na data inicial para comparação

4 eventos neste período
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Negocie exposição a futuros perpétuos onde houver suporteAAPLGOOGNegocie em Hyperliquid
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Negocie exposição a futuros em uma exchange global onde houver suporteAAPLGOOGNegocie em Binance

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Pontos-chave

  • Retorno total: AAPL obteve um retorno total de +12,0%, enquanto GOOG retornou +65,3% no mesmo período. GOOG superou em retorno total.
  • Retorno ajustado ao risco (índice de Sharpe): GOOG teve um Sharpe mais alto (1.62 vs 0.38), indicando melhor desempenho ajustado ao risco.
  • Volatilidade (anualizada): AAPL foi mais volátil, com 32,5% de volatilidade anualizada, contra 32,0% para GOOG.
  • Drawdown máximo: O drawdown máximo de GOOG foi -29,3%, enquanto AAPL registrou um drawdown mais profundo de -30,2%.
  • Risco de cauda (VaR & Perda esperada): No nível de 5% (retornos logarítmicos diários), o VaR de AAPL foi -3,28% e a perda esperada (CVaR) foi -4,69%; para GOOG, -2,93% e -4,29%. O VaR é o corte; a perda esperada é o movimento médio nos piores dias.
  • Assimetria & Curtose: Assimetria: AAPL 0,71 vs GOOG 0,16. Excesso de curtose: AAPL 11,77 vs GOOG 3,62. Assimetria negativa puxa para o lado das quedas; maior excesso de curtose significa caudas mais gordas.
  • Dias de cauda e extremos: Dias de cauda de 2σ (queda/alta): AAPL 6/5, GOOG 6/4. Pior dia: AAPL -9,25% (2025-04-03) vs GOOG -7,51% (2025-05-07). Melhor dia: AAPL +15,33% (2025-04-09) vs GOOG +9,88% (2025-04-09).
  • Mais métricas de risco: Sortino - AAPL: 0,58 vs. GOOG: 2,54 , Calmar - AAPL: 0,40 vs. GOOG: 2,24 , Sterling - AAPL: 0,26 vs. GOOG: 2,10 , Treynor - AAPL: 0,10 vs. GOOG: 0,50 , Índice Ulcer - AAPL: 11,26% vs. GOOG: 12,74%
Ativos:Apple (AAPL)·Google (GOOG)
Relacionados:Apple vs Google·Apple vs Microsoft·Apple vs S&P 500
Ao vivo:AAPL vs GOOG (móvel)

Comparação de investimento

Se você tivesse investido $10.000 em cada ativo em 1 de janeiro de 2025:

AAPL $11.198,252 +12,0%
GOOG $16.526,138 +65,3%

Diferença: $5.327,886 (GOOG à frente)

Apple vs Google Correlação

Correlação média
moderadamente correlacionados
0.40
Atual (30 dias móveis) 0.49
Intervalo móvel de 30 dias -0.15 to +0.86

Apple e Google estavam moderadamente correlacionados em 2025. Com uma correlação de 0.40, esses ativos mostraram movimento conjunto moderado, oferecendo alguma diversificação quando mantidos juntos.

Para construção de carteira, essa correlação moderada oferece algum benefício de diversificação, embora os ativos ainda tendam a se mover juntos em grandes movimentos do mercado.

Métrica Valor
Atual (30 dias móveis) 0.49
Média (período completo) 0.40
Mínimo (30 dias móveis) -0.15
Máximo (30 dias móveis) 0.86

A correlação mede o quanto dois ativos se movem juntos. Valores próximos de +1 indicam forte movimento conjunto, próximos de 0 indicam independência e valores negativos indicam movimento inverso. Os valores atual, mínimo e máximo são correlações móveis de 30 dias sobre retornos diários compartilhados.

Drawdown

Drawdown máximo
AAPL
-30,2%
GOOG
-29,3%

Apple registrou seu drawdown máximo de -30.2% de 2025-02-24 até 2025-04-08. Ainda não se recuperou do pico anterior.

Google registrou seu drawdown máximo de -29.3% de 2025-02-04 até 2025-04-08. Ainda não se recuperou do pico anterior.

Drawdowns menores e recuperações mais rápidas indicam menor risco de queda e maior resiliência em períodos de estresse.

Métricas ajustadas ao risco

Índice de Sharpe

Índice de Sharpe: AAPL vs. GOOG

Retorno por volatilidade total

Sharpe dá o retorno excedente por unidade de risco. Volatilidade de alta e de baixa contam como risco.

Maior é melhor
Retorno excedente Volatilidade anualizada 0 50% vol 32.5% · excess +12.4% vol 32.0% · excess +51.7%
retorno excedente / volatilidade total
Fórmula Sharpe=E[R]−RfσR\displaystyle \mathrm{Sharpe} = \frac{\mathbb{E}[R] - R_f}{\sigma_R}

índice de Sharpe mede o retorno por unidade de risco (volatilidade). Um Sharpe mais alto indica melhor desempenho ajustado ao risco. GOOG teve um Sharpe mais alto (1.62 vs 0.38), indicando melhor desempenho ajustado ao risco.

Um Sharpe acima de 1,0 é geralmente considerado bom, acima de 2,0 é excelente. Sharpe negativo significa que o ativo ficou abaixo da taxa livre de risco. Calculado com a janela completa de 365 dias de preços disponíveis de cada ativo e anualizado pelo calendário do ativo (365 para cripto, 252 dias úteis para ações/ETFs/metais).

Índice de Sortino

Índice de Sortino: AAPL vs. GOOG

Retorno por volatilidade de queda

Sortino mantém a ideia de retorno por unidade de risco, mas só conta retornos abaixo do alvo.

Maior é melhor
Frequência (dias) Retorno diário (%) alvo -10.2% +16.3% 63 0
retorno excedente / volatilidade de queda
Fórmula Sortino=E[R]−Rfσdown\displaystyle \mathrm{Sortino} = \frac{\mathbb{E}[R] - R_f}{\sigma_{\mathrm{down}}}

índice de Sortino mede o retorno por unidade de risco de queda. Diferente do Sharpe, ele só conta o desvio para baixo (retornos abaixo do retorno-alvo). GOOG teve melhor retorno ajustado à queda.

Um Sortino mais alto é melhor. Ele ajuda quando a volatilidade de alta é comum (cripto é o exemplo clássico). Desvio para baixo: AAPL 21,5% vs GOOG 20,4%. Calculado com a janela completa de 365 dias de preços disponíveis de cada ativo, usando a taxa livre de risco diária como retorno-alvo, e anualizado pelo calendário do ativo (365 para cripto, 252 dias úteis para ações/ETFs/metais).

Índice de Calmar

Índice de Calmar: AAPL vs. GOOG

CAGR por pior drawdown

Calmar compara o CAGR com a maior perda de pico a vale do período.

Maior é melhor
0% AAPL +12.1% -30.2% GOOG +65.8% -29.4%
CAGR / drawdown máximo
Fórmula Calmar=CAGR∣MaxDD∣\displaystyle \mathrm{Calmar} = \frac{\mathrm{CAGR}}{|\mathrm{MaxDD}|}

índice de Calmar compara o CAGR com o drawdown máximo. Um Calmar mais alto indica mais retorno por unidade do pior drawdown. GOOG registrou o índice de Calmar mais alto.

O Calmar é calculado na janela completa de 365 dias e usa o drawdown máximo nesse mesmo período.

Índice de Sterling

Índice de Sterling: AAPL vs. GOOG

Retorno por drawdown médio

Sterling suaviza a penalização de drawdown usando eventos médios em vez de apenas o pior drawdown.

Maior é melhor
0% -8% -16% -24% -32% limite de drawdown de 10%
retorno anual excedente / drawdown profundo médio
Fórmula Sterling=CAGR−RfD‾>10%\displaystyle \mathrm{Sterling} = \frac{\mathrm{CAGR} - R_f}{\overline{D}_{>10\%}}

índice de Sterling mede o retorno excedente por unidade de drawdown médio (geralmente drawdowns piores que 10%). GOOG registrou o índice de Sterling mais alto.

O Sterling usa a média de drawdowns mais profundos que 10% e subtrai a taxa livre de risco para mostrar retorno excedente.

Índice de Treynor

Índice de Treynor: AAPL vs. GOOG

Retorno excedente por beta de mercado

Treynor divide o retorno excedente anualizado pelo beta — a sensibilidade do ativo a movimentos amplos do mercado. A inclinação mostrada é o beta de cada ativo frente ao SPY.

Maior é melhor
Retorno do ativo Retorno de mercado 0 0 β 1.25 β 1.03
retorno excedente / beta de mercado
Fórmula Treynor=E[R]−Rfβ\displaystyle \mathrm{Treynor} = \frac{\mathbb{E}[R] - R_f}{\beta}

índice de Treynor mede o retorno excedente por unidade de risco de mercado (beta) em vez da volatilidade total. GOOG registrou o índice de Treynor mais alto.

O Treynor usa beta vs o S&P 500 (SPY) em datas compartilhadas e a taxa média dos Treasuries de 3 meses como taxa livre de risco.

Índice Ulcer

Índice Ulcer: AAPL vs. GOOG

Dor de drawdown

O Índice Ulcer é um índice de risco, não um ratio de retorno sobre risco. Menor significa drawdowns menores e mais curtos.

Menor é melhor
0% -8% -16% -24% -32%
raiz quadrática média do drawdown
Fórmula UI=E[Dt2]\displaystyle \mathrm{UI} = \sqrt{\mathbb{E}[D_t^2]}

Índice Ulcer captura a profundidade e duração dos drawdowns. Um Índice Ulcer mais baixo significa menos dor de drawdown. AAPL teve o Índice Ulcer mais baixo (menos dor de drawdown).

O Índice Ulcer é calculado a partir da série de drawdowns de cada ativo ao longo de toda a janela.

Risco de cauda e forma da distribuição (2025): Apple vs. Google

Esta seção olha para a forma dos retornos diários, não só para a média. Essas métricas são calculadas por ativo na sua própria série diária (em cripto inclui fins de semana). Usamos retornos logarítmicos diários ln⁡(PtPt−1)\ln\left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right) para que movimentos de vários dias se acumulem corretamente.

Definições: Valor em Risco (VaR), Perda Esperada, assimetria, curtose e caudas grossas.

Risco de cauda e forma da distribuição: AAPL vs. GOOG (2025)

Caudas reais dos retornos diários

As barras são observações reais de retornos logarítmicos diários da janela do artigo. Barras mais escuras estão no corte de VaR de 5% de cada ativo ou além dele.

Retornos observados
AAPL VaR 5% ES 5% GOOG VaR 5% ES 5% -16.4% 0% +16.4% Retorno logarítmico diário
VaR marca o percentil 5 de perda; Perda Esperada calcula a média das observações além desse corte.
Fórmula VaR5%=Q0.05(rt),ES5%=E[rt∣rt≤VaR5%]\displaystyle \mathrm{VaR}_{5\%}=Q_{0.05}(r_t),\quad \mathrm{ES}_{5\%}=\mathbb{E}[r_t\mid r_t\le \mathrm{VaR}_{5\%}]
Métrica (2025) AAPL GOOG
VaR de 5% (retorno logarítmico diário) -3,28% -2,93%
Perda esperada de 5% (CVaR) -4,69% (piores 13 dias) -4,29% (piores 13 dias)
Assimetria 0,71 0,16
Excesso de curtose 11,77 3,62
2σ dias de cauda (queda / alta) 6 / 5 6 / 4
Pior dia -9,25% (2025-04-03) -7,51% (2025-05-07)
Melhor dia +15,33% (2025-04-09) +9,88% (2025-04-09)

Co-movimentos de baixa (2σ) — 2025

Calculado apenas em datas compartilhadas (n=249). Um “movimento de baixa de 2σ” significa um retorno logarítmico entre fechamentos compartilhados a mais de 2 desvios-padrão abaixo da própria média do ativo nessa série de datas compartilhadas. Abaixo mostramos retornos simples (%) para facilitar a leitura.

Mapa de co-movimentos de baixa: AAPL vs. GOOG (2σ)

Retornos diarios de fechamentos compartilhados

Os pontos marcam dias reais de baixa: pontos com a cor do ativo são movimentos de baixa de apenas um lado, e pontos vermelhos são dias de baixa conjunta. Pontos cinza adicionam contexto de retornos compartilhados quando disponível. A zona inferior esquerda mostra onde AAPL e GOOG cruzaram seu próprio limite de baixa de 2σ.

2σ
-2σ GOOG -2σ AAPL Zona de baixa conjunta -8.9% 0% +8.9% +11.1% 0% -11.1% Retorno log diário de GOOG Retorno log diário de AAPL
Retorno diário compartilhado 249
AAPL Limite de baixa -4.00%
GOOG Limite de baixa -3.80%
Mostrar datas de cauda de baixa

As datas abaixo são observações em datas compartilhadas. “Data” é o fim do período (fechamento). Os limiares de cauda são calculados com retornos logarítmicos, mas a tabela mostra retornos simples (%) para facilitar a leitura. Os retornos são calculados do fechamento compartilhado anterior até este (por exemplo, sexta → segunda inclui movimentos do fim de semana).

Dias em que AAPL e GOOG tiveram um dia de queda forte (2σ)

Data (intervalo) AAPL GOOG
2025-03-07 → 2025-03-10 -4,85% -4,40%
2025-04-03 -9,25% -3,92%

Dias em que AAPL teve um dia de queda forte

Data (intervalo) AAPL GOOG
2025-01-16 -4,04% -1,30%
2025-03-07 → 2025-03-10 -4,85% -4,40%
2025-04-03 -9,25% -3,92%
2025-04-04 -7,29% -3,20%
2025-04-08 -4,98% -1,78%
2025-04-10 -4,24% -3,53%

Dias em que GOOG teve um dia de queda forte

Data (intervalo) AAPL GOOG
2025-01-24 → 2025-01-27 +3,18% -4,03%
2025-02-05 -0,14% -6,94%
2025-03-07 → 2025-03-10 -4,85% -4,40%
2025-03-28 -2,66% -4,89%
2025-04-03 -9,25% -3,92%
2025-05-07 -1,14% -7,51%

Leia isso como “quão feios ficam os piores dias”, não como uma previsão precisa. Amostras de um ano são pequenas, então estimativas de cauda são naturalmente ruidosas.

Comparação completa de Apple vs. Google (2025)

Métrica AAPL GOOG
Retorno total +12,0% +65,3%
Volatilidade anualizada 32,5% 32,0%
Índice de Sharpe 0,38 1,62
Índice de Sortino 0,58 2,54
Índice de Calmar 0,40 2,24
Índice de Sterling 0,26 2,10
Índice de Treynor 0,10 0,50
Índice Ulcer 11,26% 12,74%
Drawdown máximo -30,2% -29,3%
Correlação média com o S&P 500 N/D N/D
VaR de 5% (retorno logarítmico diário) -3,28% -2,93%
Perda esperada de 5% (CVaR) -4,69% -4,29%
Assimetria 0,71 0,16
Excesso de curtose 11,77 3,62
2σ dias de cauda (queda / alta) 6 / 5 6 / 4
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Fórmulas, entradas e convenções usadas para calcular as métricas desta página.

Entradas e convenções

Janela compartilhada para métricas do par
2025-01-02 → 2025-12-31 (último fechamento compartilhado).
Amostra de correlação móvel (fechamentos compartilhados)
220 valores móveis de 30 dias (a partir de 249 retornos diários em fechamentos compartilhados).
Anualização (dias/ano)
AAPL: 252 dias/ano; GOOG: 252 dias/ano.
Taxa livre de risco
Usa o rendimento do Tesouro dos EUA de 3 meses (FRED: DGS3MO), com média na janela de cada ativo:
  • AAPL: 4,22% de 2025-01-02 → 2025-12-31.
  • GOOG: 4,22% de 2025-01-02 → 2025-12-31.
Arrasto da volatilidade (regra prática)
Estimado a partir da volatilidade anualizada (retornos simples). Para a visão em retornos logarítmicos, veja Retornos logarítmicos.
  • AAPL: ≈ -5,3%/ano
  • GOOG: ≈ -5,1%/ano
Alinhamento de dados
Sem forward fill. Correlação e co-movimentos de cauda são calculados apenas em fechamentos compartilhados.
Em pares com calendários diferentes (por exemplo, cripto vs ações), movimentos de fim de semana/feriado entram no próximo fechamento compartilhado.
Convenção de retornos
Volatilidade/Sharpe/Sortino usam retornos diários simples. Risco de cauda usa retornos logarítmicos diários para estatísticas de distribuição (mas as tabelas mostram retornos simples). Retornos logarítmicos.

Fórmulas

Retorno diário simples
rt=PtPt−1−1r_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} - 1
Volatilidade
σann=σ(rt)A\sigma_{ann} = \sigma(r_t)\sqrt{A}
Arrasto da volatilidade (aprox.)
drag≈12σann2\text{drag} \approx \tfrac{1}{2}\sigma_{ann}^2
Índice de Sharpe
S=A rˉ−rfσ(rt)AS = \frac{A\,\bar{r} - r_f}{\sigma(r_t)\sqrt{A}}
Índice de Sortino
So=A rˉ−rfE[min⁡(0, rt−rf/A)2] ASo = \frac{A\,\bar{r} - r_f}{\sqrt{\mathbb{E}[\min(0,\,r_t - r_f/A)^2]}\,\sqrt{A}}
Drawdown máximo
MDD=min⁡t(Ptmax⁡s≤tPs−1)MDD = \min_t\left(\frac{P_t}{\max_{s \le t} P_s} - 1\right)
Correlação média
ρ=cov⁡(rA, rB)σA σB\rho = \frac{\operatorname{cov}(r^A,\,r^B)}{\sigma_A\,\sigma_B}
Retornos logarítmicos
ℓt=ln⁡(PtPt−1)\ell_t = \ln\left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right)
Notação
PtP_t
Preço no dia t.
rtr_t
Retorno diário simples.
ℓt\ell_t
Retorno logarítmico diário.
rˉ\bar{r}
Média do retorno diário.
σ(rt)\sigma(r_t)
Desvio padrão dos retornos diários.
AA
Fator de anualização (dias/ano).
rfr_f
Taxa livre de risco anual.

Apple vs Google: Perguntas frequentes

Qual teve maior volatilidade: AAPL ou GOOG?

AAPL mostrou maior volatilidade de 32,5% anualizada, em comparação com 32,0% para GOOG Durante 2025. Maior volatilidade significou oscilações de preço maiores em ambas as direções.

AAPL trouxe diversificação ao ser combinado com GOOG?

AAPL e GOOG estavam moderadamente correlacionados em 2025, com uma correlação média de 0.40. Isso ofereceu algum benefício de diversificação, embora ainda tendessem a se mover juntos em grandes movimentos do mercado.

Quão ruins são os piores 5% dias de AAPL vs GOOG?

Durante 2025, o VaR de 5% de AAPL foi -3,28% e a Perda esperada de 5% foi -4,69% (piores 13 dias). Para GOOG, foram -2,93% e -4,29% (piores 13 dias).

AAPL e GOOG caem juntos em dias ruins?

Em datas compartilhadas (n=249), quando GOOG tem um dia de queda de 2σ, AAPL também tem 33.3% (2/6 dias). Na outra direção, quando AAPL tem um, GOOG também tem 33.3% (2/6 dias).

Qual teve melhor retorno ajustado ao risco: AAPL ou GOOG?

GOOG mostrou melhor desempenho ajustado ao risco com um Sharpe de 1.62 frente ao 0.38 de AAPL Durante 2025.

AAPL e GOOG poderiam ter sido combinados em uma carteira?

Sim, embora o tamanho da alocação importasse. A correlação moderada ofereceu alguns benefícios de diversificação. A maior volatilidade de AAPL (32,5%) significou que até pequenas alocações podem afetar significativamente o risco total da carteira.

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