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Enregistrement W2620731141 · doi:10.5539/ijef.v9n7p1

The Leveraged ETF Inefficiency in Trending & Range-Bound Markets: An Application Case Study for a 3x Leveraged Gold Miners ETF

2017· article· en· W2620731141 sur OpenAlexvenueno aff
Vasiliki Basdekidou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)InefficiencyProfit (economics)Anomaly (physics)Trading strategyEconomicsFinancial economicsEconometricsBusinessMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of this paper is to introduce the leveraged ETF die-down price action technical market anomaly (leveraged ETF anomaly), and then to discuss the temporal dimension and the subsequent (time-series) functionalities of this anomaly (temporal leveraged ETF anomaly). Our approach not only challenging the efficient-market hypothesis with regards to constantly declining leveraged ETF price action course, but also has a temporal dimension because it uses the Jesse Livermore’s “psychological time” as parameter in both functions: (i) “emotional control” for opening position at the beginning of an intraday or short-term move and thereafter for holding this position; and (ii) in “money risk management - exit policy” for closing position. Traditional fundamental analysis theories and technical analysis rules and approaches are not able to interpret the die-down (i.e. a constantly declining in a mid- and long-term basis) leveraged ETF price action course. Instead, a rational dynamic and temporal representative agent could explain and document better this anomaly and this is the case of this article (i.e. trading exploitation functionality). The presented research shows that the proposed temporal leveraged ETF anomaly accumulates profit entirely overnight in sideways and in choppy markets, while in a trending market the profit occurs intraday. These findings for the leveraged ETF instruments reject classical theories of trending and sideways markets returns. Hence, (i) in a sideways or in a choppy market, a well designed overnight-position return strategy based on temporal leveraged ETF anomaly; and (ii) in a trending market, a well designed daytime-position return strategy based on temporal leveraged ETF anomaly as well, could gain benefit at the expense of hedgers and long-term investors respectively. After back-testing our research in available 5-year data for the JNUG 3x leveraged ETF (gold miners juniors), we found that overnight-position speculators, in sideways or choppy markets, profit from the proposed temporal leveraged ETF trading strategy approach at the expense of hedgers; and daytime swing traders, in trending markets, profit from the proposed temporal leveraged ETF trading strategy approach at the expense of long-term investors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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