Ein börsengehandelter Fonds (ETF), der an die hochfliegenden Aktien des US-Chipherstellers Nvidia Corp. gebunden ist, ist der ETF mit der besten Wertentwicklung in diesem Jahr, da der Hype um künstliche Intelligenz Käufer anzieht.

Der GraniteShares 1.5X Long NVDA Daily ETF, der die 1,5-fache tägliche prozentuale Veränderung von Nvidia abbildet, hat in diesem Jahr bisher 328,5% zugelegt, während die Aktie um 190% gestiegen ist.

Damit ist er laut VettaFi Research der ETF mit der besten Performance im Jahr 2023, gefolgt vom GraniteShares 1.5x Long Meta Daily ETF, einem weiteren gehebelten ETF, der seit Jahresbeginn um 272% gestiegen ist.

Gehebelte ETFs zielen darauf ab, die Renditen des zugrunde liegenden Index oder der zugrunde liegenden Aktie zu verstärken.

"Der Grund, warum NVDL der ETF mit der besten Performance auf dem US-Markt ist, liegt in der erstaunlichen Performance des zugrunde liegenden Unternehmens", sagte Will Rhind, CEO und Gründer von GraniteShares.

"Nvidia ist die Nummer eins unter den KI-Aktien geworden.

Das Nettovermögen des ETFs ist bis Mittwoch auf 205,6 Millionen Dollar gestiegen, verglichen mit knapp einer halben Million Dollar bei seiner Auflegung im Dezember 2022, so die Daten von LSEG Lipper.

Einzelaktien-ETFs, die ein erhöhtes Engagement in Aktien ermöglichen, haben in diesem Jahr viel Interesse geweckt, insbesondere bei Anlegern, die an den sogenannten "Magnificent 7" interessiert sind, zu denen Unternehmen wie Nvidia und Meta Platforms gehören.

Direxion brachte im September zwei neue ETFs auf Nvidia auf den Markt, während REX Shares und Tuttle Capital Management im letzten Monat die T REX Single-Stock ETF-Suite auflegten, die ein Engagement von 200% und -200% in Nvidia und Tesla bietet.

"Leveraged ETFs sind mit einer hohen Volatilität verbunden, die Zocker anzieht wie die Motten das Licht", sagte Bryan Armour, Director of Passive Strategies Research for North America bei Morningstar.

"Auf lange Sicht sind sie ein Verlustgeschäft. Sie setzen ihr Engagement täglich zurück, d.h. sie müssen mehr kaufen, wenn die Kurse steigen, und verkaufen, wenn sie fallen.