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Leveraged ETF Decays – Update

Ich messe einmal im Monat den Verfall der wichtigsten Leveraged ETFs. Es kann für jeden nützlich sein, der Leveraged ETFs für Investitionen, Handel oder Absicherung verwendet.

Woher kommt der Verfall?

In den meisten Fällen schneidet ein gehebelter ETF schlechter ab als der Basiswert, der um denselben Faktor gehebelt wird. Dieser relative Verfall hat mehrere Gründe: Beta-Slippage, Roll Yield, Tracking Errors, Managementgebühren. Nur letzteres ist vorhersehbar. Die Rollrendite kann für Rohstoff-ETFs (gehebelt oder nicht) prominent sein, aber Beta-Slippage ist normalerweise der Hauptgrund für den Verfall. Es führt jedoch nicht immer zum Verfall. Wenn ein Vermögenswert mit geringer Volatilität tendiert, kann ein gehebelter ETF eine Überrendite gegenüber dem gehebelten Vermögenswert erzielen. Sie können hier klicken, um mehr über Beta-Slippage und Beispiele zu erfahren.

Der Leveraged ETF-Markt sieht aus wie eine Einladung an Leerverkäufer. Klicken Sie hier, wenn Sie wissen möchten, warum es eine schlechte Idee ist.

Monatliche und jährliche Drifts am 3.9.2019

Definitionen sind erforderlich. „Lev“ ist der Hebelfaktor. „Rendite“ ist die Gesamtrendite eines ETF (einschließlich Dividenden). „IndexReturn“ ist die Gesamtrendite des zugrunde liegenden Index, gemessen an einem nicht gehebelten ETF (auch mit Dividenden). „ETFdrift“ ist die Drift des ETF relativ zum gehebelten Index. „TradeDrift“ ist die Drift relativ zu einer äquivalenten Position im nicht gehebelten Index. ETFdrift und TradeDrift werden wie folgt berechnet, wobei Abs der Absolutwertoperator ist.

ETFdrift = Rückkehr – (IndexReturn x Lev)

TradeDrift = ETFdrift/Abs (Lev.)

„Decay“ ist eine negative Drift. „Month“ steht für 21 Handelstage, „year“ für 252 Handelstage.

Ein Drift ist eine Differenz zwischen 2 Renditen, kann also unter -100% liegen.

BDCL und TVIX sind börsengehandelte Schuldverschreibungen. ETNs bergen zusätzliche Kontrahentenrisiken.

In 1 Monat:

  • Der Leveraged Volatility ETN (TVIX) weist den schlechtesten monatlichen Verfall mit einer Drift von -4% auf, die auf das 1-fache des zugrunde liegenden Index-Exposures normalisiert ist. Die gehebelten Halbleiter-ETFs, Long und Inverse, weisen beide einen normalisierten monatlichen Verfall über -1% hinaus auf.
  • Die höchste positive monatliche Abweichung zeigt der inverse Leveraged Silver ETF (DSLV) mit einer Abweichung von 1,76%, die auf das 1-fache des zugrunde liegenden Index-Exposures normalisiert ist, was zu einem großen Verlust führt. Es folgt der inverse Leveraged ETF in Long-Term T-Bonds (TMV) mit einer normalisierten Drift nahe 1%, ebenfalls mit Verlust. Drifts sind für Long- und Inverse ETFs in Silber und Anleihen aufgrund der starken monatlichen Trends bei den zugrunde liegenden Vermögenswerten positiv.

In 1 Jahr:

  • Der schlechteste Verfall ist im Leveraged Inverse Biotechnology ETF (LABD) mit einer normalisierten Drift von -18.45% zu verzeichnen. Leveraged ETFs in Volatility (TVIX) und Semiconductors (SOXL) weisen ebenfalls eine normalisierte Drift über -10% hinaus auf. Biotechnologie und Halbleiter haben unter hoher Volatilität gelitten, was zu erheblichen Zerfällen bei langen und inversen Produkten geführt hat.
  • Die höchste positive Drift ist für den Inverse Leveraged ETF in Gold Miners (DUST), mit einer normalisierten Drift über 30% in schweren Verlusten. Inverse Leveraged ETFs in Gold (DGLD), Silber (DSLV) und langfristigen Staatsanleihen (TMV) weisen ebenfalls normalisierte positive Drifts über 6% auf.

Die 12-Monats-Handelsdrift des Inverse Leveraged S&P 500 ETF (SPXU) ist trotz ungewöhnlicher Kursverluste in Aktienindizes nur leicht negativ (-2%). SPXU hat historisch positive Drifts auf längeren Zeitrahmen: Überprüfen Sie hier die Drifts auf 3-Jahres- und 7-Jahres-Perioden. Es zeigt sich einmal mehr, dass SPXU im Vergleich zu anderen Derivaten ein günstiges Absicherungsinstrument sein kann. Die tatsächliche Drift einer Absicherungsposition hängt davon ab, wann sie neu ausbalanciert wird. Es ist besser, das Gleichgewicht in der Nähe der technischen Unterstützungs- und Widerstandszonen wiederherzustellen. Die nächsten Unterstützungszonen für den S & P 500 befinden sich in den Bereichen 2,800, 2,720 und 2,620 (sie haben in den letzten 12 Monaten mehrmals als Pivot-Zonen gespielt), während 2,940 in den letzten Wochen zu einem starken Widerstand wurde. Bei Unterstützungen und Widerständen geht es um Gruppenpsychologie, nicht um harte Wissenschaft.

Chart von S& P 500 Futures von Finviz

Die 12-Monats-Drifts bleiben für die Long- und Inverse-Leveraged-ETFs auf Basis des Nasdaq 100, der volatiler war, signifikant negativ. Das Leerverkaufen eines Vermögenswerts oder der Kauf eines inversen Produkts impliziert auch eine Drift aufgrund der Inflation. Unabhängig vom Vermögenswert und der Preisaktion erleidet eine nicht gehebelte Short- oder inverse Position einen negativen Bias, der der Inflationsrate entspricht. Es war in den letzten Jahren kein großes Problem, aber es ist besser, es im Hinterkopf zu behalten.

Seit 2015 bietet Quantitative Risk & Value (QRV) einen systemischen Risikoindikator und darauf basierende Strategien. SPXU kann in Absicherungstaktiken verwendet werden, die entsprechend dem Risikoniveau des Marktes und der Risikotoleranz des Anlegers skaliert sind. In einer Welt der Wahrscheinlichkeiten ist es ein realistischerer Ansatz als nur Risiko ein / Risiko aus. Beginnen Sie mit einer zweiwöchigen kostenlosen Testversion und sehen Sie, wie QRV Ihre Anlageentscheidungen verbessern kann.

Offenlegung: Ich bin / wir sind Long SPION, QQQ, TLT, XBI. Ich habe diesen Artikel selbst geschrieben und er drückt meine eigene Meinung aus. Ich erhalte dafür keine Entschädigung (außer von Seeking Alpha). Ich habe keine Geschäftsbeziehung mit einem Unternehmen, dessen Aktien in diesem Artikel erwähnt werden.

Zusätzliche Offenlegung: Long-Aktien, Gold, Silber, Anleihen, Bargeld.

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