The goal of this thesis is to analyze the behavior of leveraged ETFs in the medium-long term, also combined with the Dollar-Cost Averaging (DCA) investment strategy. Leveraged ETFs are generally recommended for short-term investments, but this research aims to evaluate their performance over longer time horizons. The work focuses on a quantitative analysis of the performance of leveraged ETFs of several selected indices, using Python and its libraries as a calculation tool. The indices were studied by calculating performances, also adjusted for risk (Risk-Adjusted Performance Ratios) and return distributions considering periods of 3, 5 and 10 years. The applied methodology also includes the study of more operational aspects such as tracking error. The combination of leveraged ETFs with the DCA strategy is then explored, in order to understand how this can influence the investment, also taking into account the heuristics and cognitive biases of investors, evaluating the possible effectiveness of the DCA in mitigating the emotionality towards possible market fluctuations.

L’obiettivo di questa tesi è analizzare il comportamento degli ETF a leva nel medio-lungo periodo, anche in combinazione con la strategia di investimento del Dollar-Cost Averaging (DCA). Gli ETF a leva sono generalmente consigliati per investimenti di breve termine, ma questa ricerca mira a valutare la loro performance su orizzonti temporali più lunghi. Il lavoro si concentra su un’analisi quantitativa della performance degli ETF a leva di diversi indici selezionati, con l’utilizzo di Python e delle sue librerie come strumento di calcolo. Gli indici sono stati studiati tramite il calcolo delle performance, anche aggiustate per il rischio (Risk-Adjusted Performance Ratios) e le distribuzioni di rendimento considerando periodi di 3, 5 e 10 anni. La metodologia applicata prevede anche lo studio di aspetti più operativi come il tracking error. Viene, quindi, esplorata la combinazione di ETF a leva con la strategia DCA, al fine di comprendere come questa possa influenzare l’investimento, prendendo in considerazione anche le euristiche e i bias cognitivi degli investitori, valutando la possibile efficacia del DCA nel mitigare l’emotività nei confronti delle possibili fluttuazioni di mercato.

Analisi degli ETF a leva sul medio-lungo periodo. Combinazione con il dollar-cost averaging

MASCHIO, FEDERICO
2023/2024

Abstract

L’obiettivo di questa tesi è analizzare il comportamento degli ETF a leva nel medio-lungo periodo, anche in combinazione con la strategia di investimento del Dollar-Cost Averaging (DCA). Gli ETF a leva sono generalmente consigliati per investimenti di breve termine, ma questa ricerca mira a valutare la loro performance su orizzonti temporali più lunghi. Il lavoro si concentra su un’analisi quantitativa della performance degli ETF a leva di diversi indici selezionati, con l’utilizzo di Python e delle sue librerie come strumento di calcolo. Gli indici sono stati studiati tramite il calcolo delle performance, anche aggiustate per il rischio (Risk-Adjusted Performance Ratios) e le distribuzioni di rendimento considerando periodi di 3, 5 e 10 anni. La metodologia applicata prevede anche lo studio di aspetti più operativi come il tracking error. Viene, quindi, esplorata la combinazione di ETF a leva con la strategia DCA, al fine di comprendere come questa possa influenzare l’investimento, prendendo in considerazione anche le euristiche e i bias cognitivi degli investitori, valutando la possibile efficacia del DCA nel mitigare l’emotività nei confronti delle possibili fluttuazioni di mercato.
Medium-to-long term analysis of leveraged ETFs. Combination with dollar-cost averaging
The goal of this thesis is to analyze the behavior of leveraged ETFs in the medium-long term, also combined with the Dollar-Cost Averaging (DCA) investment strategy. Leveraged ETFs are generally recommended for short-term investments, but this research aims to evaluate their performance over longer time horizons. The work focuses on a quantitative analysis of the performance of leveraged ETFs of several selected indices, using Python and its libraries as a calculation tool. The indices were studied by calculating performances, also adjusted for risk (Risk-Adjusted Performance Ratios) and return distributions considering periods of 3, 5 and 10 years. The applied methodology also includes the study of more operational aspects such as tracking error. The combination of leveraged ETFs with the DCA strategy is then explored, in order to understand how this can influence the investment, also taking into account the heuristics and cognitive biases of investors, evaluating the possible effectiveness of the DCA in mitigating the emotionality towards possible market fluctuations.
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