インバース型上場投資信託

手数料 編集

インバース型およびレバレッジ型インバースETFは、その性質上アクティブ運用であるため、通常のインデックスETFよりも経費率が高い傾向にあり、これらのコストがパフォーマンスを圧迫することがあります。 市場トレンド

長期的な上昇バイアスのかかった市場では、インバースファンドによる収益機会は長い時間軸では限定的です。 また、横ばいや上昇相場では、これらのファンドが利益を上げるのに苦労する可能性があります。

Volatility LossEdit

インバースETFは、他のレバレッジETFと同様に、一定のレバレッジ比率を維持するために、市場が上昇したときに買い、下落したときに売ることが必要です。 その結果、市場の分散に比例したボラティリティ損失が発生します。 したがって、同じ初期エクスポージャーのショートポジションと比較すると、インバースETFは通常、劣ったリターンを提供します。 ただし、低ボラティリティで市場が大きく下落し、キャピタルゲインがボラティリティロスを上回った場合は例外です。

インバースETFと固定ショートポジションのリスクは、インデックスが初期値から離れるにつれて大きく異なるため、実現ペイオフの違いには明確な解釈はありません。 したがって、インデックスが初期水準に戻ったと仮定してパフォーマンスを評価する方がよいかもしれません。 その場合、インバースETFは常にショートポジションに対してボラティリティの損失を生じます。

合成オプションと同様に、レバレッジETFは頻繁にリバランスする必要があります。 87-91

ボラティリティ損失は、複利計算エラーとも呼ばれることがあります。

仮説例編集

100ドルの資産に100ドルのインバースETFポジションを投資し、資産の価値が最初の日に80ドルに、次の日に60ドルに変化したとすると、インバースETFポジションの価値は20％増加し（資産が100から80へ20％減少したため）、その後25％増加します（資産が80から60に25％減少したため）。 つまり、ETFの価値は$100*1.20*1.25=$150になります。 しかし、同等のショートポジションの利益は$100-$60=$40となり、ETFのキャピタルゲインがショートポジションに対するボラティリティロスを上回っていることがわかります。 しかし、相場が再び100ドルに振れた場合、ショートポジションの純益はゼロとなります。 しかし、資産価値は67%増加（60ドルから100ドル）しているので、インバースETFは67%損失、つまり100ドルの損失を被ることになるはずです。 こうして、ショートへの投資は100ドルから140ドルになり、100ドルに戻りました。 しかし、インバースETFへの投資は、100ドルから150ドル、50ドルとなりました。

インバースETFの投資家は、資産の崩壊を正しく予測しても、大きな損失を被る可能性があります。 たとえば、彼が100ドルの価値のある資産にインバースETFのポジションで100ドル投資し、その資産の価値が1ドルに暴落し、翌日2ドルに上昇したとすると、インバースETFのポジションの価値はゼロになり、投資家は完全に投資額を失うことになるのです。 資産がS&P 500のように、1日で12%以上上昇したことがないクラスであれば、このようなことは決して起こらないでしょう。

歴史的な例編集

例えば、2008年11月28日の終値から2008年12月5日の間に、iShares Dow Jones US Financial (NYSE: IYF) は 44.98 から 45.35 まで移動しました (基本的に横ばい、正しく 0.8% 増加)。したがってダブルショートではその間に 1.6% 負けていたことになります。 しかし、1週間の間に大きく変動した（12月1日に37.92の安値まで下落、1日の下落率は15.7％、その後1週間で回復）ため、IYFのダブルショートETFであるProShares UltraShort Financials (NYSE: SKF) は135から移動した。

Expected lossEdit

Given that the index follows a geometric Brownian motion and that a fraction x {displaystyle x}

of the fund A t {displaystyle A_{t}} {displaystyle B}
はインデックスS t {displaystyle S_{t}} に投資される。

, 対数リターンのボラティリティ・ゲインは次の関係からわかる。

Δ ln ( A t ) = x Δ ln ( S t ) + ( x – x 2 ) σ 2 Δ t 2 {displaystyle \ln(A_{t})=x\Delta \ln(S_{t})+(x-x^{2})\sigma ^{2}{prac {Delta t}{2}}}} 。