智能测试版，批发可能胜过零售

路透社）-美国股票投资者可能最好将其智能beta版本批发出去，或者通过简单的自己动手策略来做。

这就是一篇新研究论文的论点，该论文研究了2003年至2014年间164只国内股票智能beta ETF的表现。（这里）

由宾夕法尼亚大学的Denys Glushkov进行的这项研究发现，“没有证据”表明，智能贝塔基金可以大大超过其经过风险调整的被动投资基准。

Smart Beta在吸引人的资产上取得了惊人的成功，它是一种策略，它试图通过调整偏离典型的市值加权模式来改善指数追踪收益，在典型的市值加权模式中，给定的基金将按市值比例持有股票或证券。相反，精明的Beta基金会将其投资组合转向价值和动力等战略，管理者认为这些战略可以产生积极的长期风险溢价。

智能beta复合体的增长非常迅速。如今，真正的智能beta ETF约占2200亿美元，约占美国国内ETF所有资产的十分之一。其他估计数字表明，智能贝塔策略管理的总资产超过5,000亿美元。

但是这些资产为使用智能Beta策略付出了代价。智能Beta虽然比许多传统的主动管理产品便宜，但它实际上是对标准指数投资进行了调整，以试图在表现优异的领域中获得额外的回报，但收费较高。

根据Glushkovs的计算，智能beta ETF的收费比标准ETF高70％，或者资产加权费用比率约为41个基点。这意味着每年将增加3.7亿美元的额外费用。每年。

那么，聪明的Beta基金值得吗？

Glushkov写道：“预期因素下注的正回报被意外因素下注的负回报所抵消，从而导致整体绩效下降”，Glushkov写道。要素押注是对动量或价值等股票特征的分配。

这并不是说没有表现出色，而是可以更便宜地将任何强大而相似的结果的证据拼凑起来。

自己做？

这项研究涵盖的十多年来，数据显示，在15个类别的智能Beta基金中，有9个均超过了基准，每年平均降低1.31个百分点。其他六个市场表现不佳，但每年下降2.26个百分点。在最近的一年中，只有同等权重，风险加权和波动率的智能贝塔基金超过了基准。的确，当您查看一种流行的风险衡量标准Jenson alpha时，只有价值精明的Beta版基金在统计意义上超过了基准。

这与GMO的詹姆斯·蒙蒂尔（James Montier）早些时候对智能beta的批评相吻合，后者基本上认为这是营销现有战略（如价值和小资本化）的明智方式，而不是革命性的策略。

智能Beta的其他常见营销点之一是，它可以在所有类型的市场中都表现出色，即使在低迷市场中，基于股息和波动率的策略在原始情况下也能表现出色。令人遗憾的是，在市场下滑期间，没有一个智能贝塔类别研究能超过其经过风险调整的基准。

该研究最具说服力的部分之一是，将智能贝塔基金的经过风险调整后的显示结果与一个相当简单的基准进行比较，该基准为投资者提供了被动的资本加权加权市场，规模和价值策略。

样本中的智能beta ETF每年为增长和价值类型投资收取18个基点的费用，对于更复杂的策略（例如根据量化排名或经纪人推荐选择股票的策略），则每年收取高达75个基点的费用。相比之下，被动式上限加权混合策略每年的成本不到7个基点。

当然，所有这些都不是说未来十年会有所不同，而智能Beta的表现将更令人信服。那是可能的，而且某些经理人也有可能做得比整个智能Beta部门都要好。

不过，投资者可能找不到更好的经理，或者更好的经理可能不会保持更好的状态。

总体而言，投资者也许能够自己做，并从这笔3.7亿美元的年费中掏出一大笔钱。

（在出版之时，James Saft没有拥有本文提到的证券的任何直接投资。他可能间接地作为基金的投资者成为所有者。您可以通过[email protected]向他发送电子邮件，并在blogs.reuters.com/james-saft中找到更多专栏）