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first_img データ:戦略関連のロングおよびショートレバレッジETFは、設立以来90%以上下落しています。

The Kobeissi Letterによると、2倍レバレッジでMicroStrategyにロングするETF($MSTX、$MSTU)は、今年に入ってから約82%下落している。もう一つの2倍レバレッジ商品である$MSTPも81%下落した。同期間中、MicroStrategy($MSTR)自体は今年に入ってから46%下落しており、先週は単週で27%も下落した。この影響で、$MSTX、$MSTU、$MSTPは先週単週でほぼ半減した。報告書によると、2024年に発売されるレバレッジMicroStrategy ETF(ロングでもショートでも)は、発売以来の下落幅が90%を超えており、数十億ドルの資金が流入したにもかかわらず、レバレッジ効果が損失を大幅に拡大させている。注意:レバレッジETFは通常、日次リセットメカニズムを採用しており、対象の毎日の価格変動の整数倍を実現することを目的としている。高ボラティリティ市場では、対象が一定期間全体として上昇または下落しても、価格が頻繁に変動するため、複利効果により製品の実際のパフォーマンスが期待される倍数から逸脱し、純資産価値が持続的に侵食されることになる。これがいわゆる「ボラティリティ損耗」(Volatility Decay、またはBeta Slippageとも呼ばれる)である。

Gate 研究所:暗号 ETF は徐々に市場の流動性の重要な受け皿となっています

Gate 研究院は最近、「暗号レバレッジ ETF の流動性の進化と取引戦略」という報告書を発表し、暗号 ETF が市場の流動性の重要な受け皿ツールになりつつあることを指摘しました。リスク嗜好が回復する段階では、資金が現物 ETF からレバレッジ ETF に移行し、利益を拡大することを目指しますが、「デイリーリセット」メカニズムにより、高ボラティリティ環境では著しい損失リスクに直面します。全体的に見ると、レバレッジ ETF は単方向のトレンド市場における短期的な戦術的配置により適しており、長期保有ツールではありません。報告書はさらに、暗号市場のレバレッジ ETF と伝統的金融市場の製品構造および使用ロジックに顕著な違いがあることを指摘し、投資家は高倍レバレッジ(例えば 5 倍製品)を通じて短期的なボラティリティ利益を追求したり、ヘッジを行ったりする傾向があります。Gate プラットフォームの取引データに基づいて構築された戦略は、「右側からのエントリー」を核心に、取引量に基づくモメンタムブレイクアウトシグナルを組み合わせ、分割建玉、モメンタム追加、厳格なストップロスメカニズムを通じて、ボラティリティ損失をコントロールしながらリスクとリターンの動的バランスを実現するのに役立ちます。

GraniteSharesはMicroStrategyなどの暗号関連企業のレバレッジETF申請を提出しました。

ChainCatcher のメッセージによると、crypto.news が報じたところでは、AUM が 100 億ドルを超える資産運用会社 GraniteShares が、Riot Platforms、Marathon Digital、MicroStrategy、Robinhood などの暗号関連企業の株価を追跡する新しいレバレッジ ETF の申請を行いました。これらのファンドは同時にロングとショートを行い、ロング 2 倍の ETF は対応する株式の日次収益の 2 倍を生み出します。例えば、Riot Platform の株が 1% 上昇すると、GraniteShares 2x Long RIOT ETF は 2% 上昇します。今年、暗号通貨と株式市場が歴史的な高値に達する中で、これらのレバレッジ ETF は非常に人気を集めています。その中で、T-Rex 2x Long MSTR Daily Target ファンド(株式コードは MSTU)は、18 億ドル以上の管理資産を引き寄せました。同様に、Defiance Daily Target 2X Long MSTR ETF(株式コードは MSTX)は、18 億ドルの資産を蓄積しています。これらのファンドは、過去 3 か月間で MicroStrategy よりも優れたパフォーマンスを示しました。この期間中、MicroStrategy の株価は 150% 上昇しましたが、MSTU と MSTX はそれぞれ 308% と 253% 上昇しました。しかし、リスクは、ベアマーケットでは、これらのファンドのパフォーマンスが通常、基準株式よりも悪化することです。MicroStrategy の株は過去 30 日間で 24% 下落しましたが、MSTU と MSTX は同じ期間に 50% 以上下落しました。
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