VGT, SMH, QQQ, VUG : quelle part de votre tech est la même

Réponse courte : le Vanguard Information Technology ETF (VGT) et le VanEck Semiconductor ETF (SMH) partageaient 41,3 % de leur argent sur les fichiers de leurs émetteurs du 30 septembre et du 29 octobre 2026. Vu depuis SMH, 79,9 % du fonds est dans 20 sociétés que VGT détient aussi, et 20,0 % dans cinq sociétés de puces basées hors des États-Unis.

Ces 41,3 % sont le chevauchement de VGT et SMH dans les deux sens : pour chaque société que les deux fonds détiennent, le plus petit de ses deux poids, additionné. Lu dans un sens, le chiffre dit quelle part d’un fonds est dans des sociétés que l’autre détient, à n’importe quel poids : 79,9 % de SMH, 41,3 % de VGT. Quand le plus gros fonds détient chaque société commune au plus petit poids, son chiffre dans un sens égale le chevauchement. Nous avons mesuré les deux lectures pour dix ETF tech et croissance, chacun sur un fichier daté de son émetteur. Les quatre du titre :

VGT et VUG sont lus sur les fichiers de fin de mois de Vanguard du 30 septembre. SMH et QQQ sont lus sur ceux de VanEck et d’Invesco du 29 octobre. Quatre des six paires comparent donc des fichiers à 29 jours d’écart. Pour mesurer vos propres fonds, l’outil est sous « Vérifiez vos propres fonds », plus bas.

VGT et SMH : ce que vous détenez deux fois, et ce que SMH ajoute

Nvidia est en tête des deux fonds, et trois sociétés font l’essentiel de ce qu’ils partagent :

À elles trois, elles font 26,2 % des 41,3 % que les fonds partagent. Tout mélange des deux fonds garde entre 17,6 % et 19,6 % de l’argent dans la seule Nvidia.

Ce que SMH ajoute. Cinq positions de SMH n’ont aucune ligne dans VGT, toutes des sociétés de puces basées hors des États-Unis, et elles font 20,0 % du fonds : TSMC (TSM) 9,5 %, ASML 4,5 %, SK hynix 4,2 %, Arm 1,0 % et STMicroelectronics 0,9 %. C’est ce qu’un détenteur de VGT achète avec SMH et ne trouve pas dans VGT : ces cinq noms, et plus de poids sur les fabricants de puces que les deux fonds détiennent.

Ce que VGT ajoute. Vu depuis VGT, 58,4 % du fonds est dans 298 sociétés que SMH ne détient pas, Apple en tête avec 15,9 % puis Microsoft avec 11,2 % : logiciels, appareils et services, pas des puces.

Lisez SMH à côté de VGT comme une inclinaison : quatre dollars sur cinq mis dans SMH vont à des sociétés que VGT détient déjà, et un sur cinq achète les cinq sociétés de puces que VGT n’a pas.

Les dates. Les deux fichiers ont 29 jours d’écart : Vanguard ne publie ses positions qu’en fin de mois, VanEck chaque jour. Dans notre étude de 1 431 paires d’ETF, deux fonds sur le même indice sont identiques à 99,7 % en médiane sur des fichiers du même jour et à 96,6 % sur des fichiers à 16 jours d’écart : un mois de variations de cours déplace une paire de quelques points, pas de dizaines.

Dix ETF tech et croissance, côte à côte

Les six autres sont les fonds qu’on associe à ces quatre : le Technology Select Sector SPDR (XLK), l’iShares Semiconductor ETF (SOXX), l’Invesco NASDAQ 100 ETF (QQQM), le Vanguard Mega Cap Growth ETF (MGK), l’iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) et le Fidelity MSCI Information Technology Index ETF (FTEC).

« 10 premières positions » est le poids des dix plus grosses lignes de chaque fonds ; les 7 Magnifiques sont définies dans la section suivante. QQQ et QQQM sont deux fonds d’Invesco sur le même indice Nasdaq-100, identiques à 99,8 % : le plus proche de chacun laisse donc l’autre de côté, et la grille compte 44 paires distinctes. Parmi elles, 21 partagent la moitié de leur argent ou plus et 6 moins de 20 %.

Les plus proches sont VGT et FTEC à 95,1 %, deux fonds sur des indices MSCI des valeurs technologiques américaines, alors même que le fichier de FTEC a 91 jours de plus que le plus récent ; puis VUG et MGK à 87,0 % et VGT et XLK à 84,7 %. Les plus éloignés : SOXX et IGV n’ont aucune société en commun, SMH et IGV partagent 4,3 %, QQQ et IGV 14,4 %.

Quelle part des 7 Magnifiques chaque fonds détient

Les 7 Magnifiques sont Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta Platforms et Tesla. Leur poids dans chaque fonds, société par société :

VGT en détient trois, pour 44,7 % : Amazon, Alphabet, Meta et Tesla sont classées hors des technologies de l’information, donc un fonds technologique les laisse de côté. QQQ détient les sept pour 37,7 %, moins que les 56,1 % de VUG, et ses dix plus grosses lignes font 46,4 %, le top 10 le plus léger des dix fonds ; celles de SMH font 68,0 %, le plus lourd. QQQ et VUG partagent 60,3 % de leur argent, et 81,2 % de VUG est dans des sociétés que QQQ détient. QQQ face à XLK : QQQ vs XLK.

SMH ou SOXX

Les deux fonds de semi-conducteurs partagent 23 sociétés et 70,9 % de leur argent : 95,6 % de SMH est dans des sociétés que SOXX détient, et 92,8 % de SOXX dans celles de SMH. L’écart tient au poids donné au leader : Nvidia pèse 19,6 % de SMH et 8,0 % de SOXX. Rendements, frais et risque sont sur SMH vs SOXX, et l’écart de leurs cours sur un an dans notre étude des paires d’ETF qui se ressemblent.

Vérifiez vos propres fonds

Ajoutez les fonds que vous détenez : l’outil mesure chaque paire sur les fichiers complets des émetteurs, dans les deux sens.

Chaque paire a sa page sur l’outil de chevauchement d’ETF, avec toutes les sociétés communes et les deux dates de fichier : VGT et SMH, QQQ et VUG, SMH et SOXX. Ces pages lisent la copie du site de chaque fichier, mise à jour chaque mois et datée sur la page : leurs chiffres peuvent donc s’écarter d’un ou deux points de ceux d’ici. À partir de trois fonds, la radiographie du portefeuille additionne chaque société sur tous, et vous pouvez importer vos positions depuis une capture d’écran ou un CSV de votre courtier. La grille est libre de reprise avec un lien : télécharger le tableau (CSV). À lire aussi : comment vérifier le chevauchement de deux ETF, la méthode ; quels ETF sont le même fonds ; et mon portefeuille est-il diversifié ?

Comment nous avons mesuré

Données. Les fichiers complets des positions des dix fonds, tels que chaque émetteur les a publiés : ceux de Vanguard pour VGT, VUG et MGK du 30 septembre 2026 ; SMH, QQQ, XLK et QQQM du 29 octobre 2026 ; SOXX et IGV du 30 octobre 2026. FTEC est lu sur son formulaire N-PORT, le relevé de positions que les fonds déposent à la SEC, pour le 31 juillet 2026, déposé le 23 septembre 2026.

Méthode. Le chevauchement dans les deux sens est la somme, sur les sociétés que les deux fonds détiennent, du plus petit des deux poids ; les poids sont des parts de l’actif net de chaque fonds. Dans un sens, c’est la somme des poids d’un fonds dans les sociétés que l’autre détient. Les sociétés sont rapprochées par leur ISIN (le code de 12 caractères d’un titre), ou par celui tiré du CUSIP. Les 7 Magnifiques comptent les deux classes d’actions d’Alphabet.

Limites.

• Les fichiers ont jusqu’à 91 jours d’écart (le N-PORT de FTEC face à SOXX et IGV) ; entre la fin de mois de Vanguard et les autres, 29 ou 30 jours.
• Liquidités, contrats à terme et autres lignes qui ne sont pas des actions sont laissés de côté : au plus 0,4 % d’un fonds (MGK).
• IGV et FTEC n’ont pas de page sur notre outil de chevauchement ; ils sont mesurés ici pour cette étude.
• Le chevauchement dit ce que vous détenez deux fois, pas comment deux fonds évoluent ensemble.

Ce qui changerait le résultat : les prochains fichiers de fin de mois de Vanguard, et le poids des plus grosses sociétés, qui bouge avec leur cours.

Le reproduire

reproduce.py lit les dix fichiers tels que nous les avons mesurés, publiés avec cet article (chaque ligne porte la date du fichier de son fonds et la source de l’émetteur), mesure les 45 paires, puis compare notre fichier de VGT à celui que le site sert pour VGT. Nous l’avons lancé le 3 novembre 2026, sur les fichiers de cet article avant publication : tous les chiffres concordent, et notre fichier de VGT est celui du site à la quatrième décimale.

# Reproduces https://portfolio-terminal.com/blog/vgt-smh-qqq-vug-tech-etf-overlap
# pip install requests
# Reads the ten funds' holdings as we measured them (one dated issuer file per fund, FTEC from its
# SEC N-PORT, each with its source on its rows), measures all 45 pairs both ways, then checks our
# copy of VGT line by line against the one the site serves on its VGT holdings page.
import csv, requests

SITE = "https://portfolio-terminal.com"
UA = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36"}
FUNDS = "VGT SMH QQQ VUG XLK SOXX QQQM MGK IGV FTEC".split()
SAME_INDEX = {("QQQ", "QQQM")}  # two Invesco funds on the Nasdaq-100, counted once
# The Magnificent 7 by ISIN; Alphabet counts both share classes.
MAG7 = {"US0378331005", "US5949181045", "US67066G1040", "US0231351067", "US02079K3059", "US02079K1079", "US30303M1027", "US88160R1014"}


def get(path):
    lines = requests.get(SITE + path, headers=UA, timeout=60).text.splitlines()
    return [line for line in lines if not line.startswith("#")]


W, DATE, NAME = {f: {} for f in FUNDS}, {}, {}
for row in csv.DictReader(get("/blog-sources/tech-etf-overlap-holdings.csv")):
    f, i = row["fund"], row["isin_or_id"]
    W[f][i] = W[f].get(i, 0.0) + float(row["weight_pct"]) / 100
    DATE[f], NAME[i] = row["file_date"], row["ticker"] or row["name"]


def measure(a, b):
    both = W[a].keys() & W[b].keys()
    return sum(min(W[a][i], W[b][i]) for i in both), sum(W[a][i] for i in both), sum(W[b][i] for i in both), len(both)


pct = lambda v: f"{v * 100:.1f}%"
print("files: " + " ".join(f"{f} {DATE[f]}" for f in FUNDS))

o, vgt_in_smh, smh_in_vgt, n = measure("VGT", "SMH")
print(f"VGT/SMH: overlap {pct(o)}, VGT in SMH's companies {pct(vgt_in_smh)}, SMH in VGT's {pct(smh_in_vgt)}, {n} companies in both")
outside = sorted(((w, i) for i, w in W["SMH"].items() if i not in W["VGT"]), reverse=True)
print(f"SMH outside VGT: {pct(sum(w for w, _ in outside))} = " + ", ".join(f"{NAME[i]} {pct(w)}" for w, i in outside))

pairs = []
for x, a in enumerate(FUNDS):
    for b in FUNDS[x + 1:]:
        if (a, b) not in SAME_INDEX:
            pairs.append((measure(a, b)[0], a, b))
pairs.sort(reverse=True)
print(f"{len(pairs)} distinct pairs; QQQ/QQQM (same index) {pct(measure('QQQ', 'QQQM')[0])}")
print("most alike: " + ", ".join(f"{a}/{b} {pct(v)}" for v, a, b in pairs[:3]))
print("least alike: " + ", ".join(f"{a}/{b} {pct(v)}" for v, a, b in pairs[::-1][:3]))
print(f"pairs under 20%: {sum(v < 0.2 for v, _, _ in pairs)}, at 50% or more: {sum(v >= 0.5 for v, _, _ in pairs)}")
print("Mag 7: " + " ".join(f"{f} {pct(sum(w for i, w in W[f].items() if i in MAG7))}" for f in FUNDS))
print("top 10: " + " ".join(f"{f} {pct(sum(sorted(W[f].values(), reverse=True)[:10]))}" for f in FUNDS))

# Our VGT file against the site's VGT page, the same Vanguard file of September 30, 2026.
site = get("/etf/vgt/holdings.csv")
served = {}
for row in csv.DictReader(site):
    served[row["isin_or_id"]] = served.get(row["isin_or_id"], 0.0) + float(row["weight_pct"]) / 100
gap = max(abs(served.get(i, 0.0) - W["VGT"].get(i, 0.0)) for i in served.keys() | W["VGT"].keys())
print(f"VGT on the site: {len(served)} lines, ours {len(W['VGT'])}, largest weight gap {gap * 100:.3f} points (the site rounds weights to 4 decimals)")

files: VGT 2026-09-30 SMH 2026-10-29 QQQ 2026-10-29 VUG 2026-09-30 XLK 2026-10-29 SOXX 2026-10-30 QQQM 2026-10-29 MGK 2026-09-30 IGV 2026-10-30 FTEC 2026-07-31
VGT/SMH: overlap 41.3%, VGT in SMH's companies 41.3%, SMH in VGT's 79.9%, 20 companies in both
SMH outside VGT: 20.0% = TSM 9.5%, ASML 4.5%, SKHY 4.2%, ARM 1.0%, STM 0.9%
44 distinct pairs; QQQ/QQQM (same index) 99.8%
most alike: VGT/FTEC 95.1%, VUG/MGK 87.0%, VGT/XLK 84.7%
least alike: SOXX/IGV 0.0%, SMH/IGV 4.3%, QQQ/IGV 14.4%
pairs under 20%: 6, at 50% or more: 21
Mag 7: VGT 44.7% SMH 19.6% QQQ 37.7% VUG 56.1% XLK 41.1% SOXX 8.0% QQQM 37.7% MGK 56.9% IGV 8.8% FTEC 44.2%
top 10: VGT 63.6% SMH 68.0% QQQ 46.4% VUG 63.1% XLK 64.6% SOXX 61.0% QQQM 46.5% MGK 64.4% IGV 59.8% FTEC 62.2%
VGT on the site: 318 lines, ours 318, largest weight gap 0.000 points (the site rounds weights to 4 decimals)

Sources : Vanguard, positions de VGT · VanEck, positions de SMH · Invesco, positions de QQQ · Vanguard, positions de VUG · State Street, positions de XLK · iShares, positions de SOXX · iShares, positions d’IGV · SEC, formulaire N-PORT de FTEC