Bonjour à tous,
Après plusieurs lectures et grâce à ChatGPT Deep Search, j’ai exploré des travaux récents sur l’utilisation d’un levier modéré (entre 1,25× et 2×) dans une stratégie indicielle à long terme (S&P 500, Nasdaq 100, MSCI World). Le but étant d’obtenir de meilleurs rendements sans exploser le risque.
Les résultats confirment qu’emprunter de manière raisonnée peut booster la croissance d’un portefeuille tout en maîtrisant le risque global. Pour résumer, commencer jeune avec une exposition levier permet de profiter pleinement de la prime de risque des actions sur le long terme.
Dans cette analyse, j’examine trois méthodes pour obtenir du levier sur le long terme : l’achat sur marge, les ETF à effet de levier et les LEAPS.
Après la lecture, et pour ceux qui pratiquent le DCA, il me semble que les ETF leveraged apparaissent comme la solution la plus adaptée. En effet, ils éliminent le risque d’appel de marge et permettent naturellement d’acheter plus de parts lorsque le marché baisse. À l’inverse, avec la marge, on se retrouve souvent à devoir rééquilibrer son portefeuille de manière contre-productive : après une hausse, le levier effectif diminue et l’on est tenté d’acheter à des niveaux élevés, tandis qu’après une baisse, le levier augmente, ce qui peut inciter à vendre ou investir moins pour respecter le ratio cible.
Pour découvrir l’étude complète, consultez-la ici :
Étude complète sur l’utilisation du levier en gestion indicielle
Je ne l’ai pas encore mise en pratique, mais j’ai trouvé cette réflexion particulièrement intéressante, car elle semble concilier simplicité et efficacité, tout en offrant une meilleure gestion du risque en période de turbulences.
Je serai très curieux d’avoir votre avis. Qu’en pensez-vous ? Avez-vous testé l’une ou l’autre de ces approches ? N’hésitez pas à partager vos expériences, vos questions ou vos observations – j’ai hâte d’échanger avec vous !
Bonne discussion à tous !
, mais je ne vais pas m’attribuer tous les mérites, j’ai posé la problématique et un peu guidé mais c’est ChatGPT qui a fait le gros du travail!