机器人顾问ETF

金融咨询行业,我们已经可以看到从业人员的收入模式逐渐从佣金模式转向收费模式。随着ETF占据越来越多传统共同基金的份额,我们看到这种趋势将持续增长。

目前已有四个机器顾问ETF运营商:先锋,Schwab,阿尔法建筑师和Cambria。他们通过定制投资组合来服务客户,当然,在定制之前,和每个投资者深入交谈是必需和必要的。值得一提的Cambria投资管理, Meb Faber很早就是“机器顾问”方法的拥趸,不过Cambria本身不提供计算技术,他们依赖Betterment来设计程序。

WisdomTree,第五大ETF发行商,最近也在加强机器咨询, 他们收购了AdvisorEngine的股权。AdvisorEngine是一家数字财富管理平台,三年前推出,今天在30多家咨询公司管理着约15亿美元的资产。在一个已经看到几个ETF发行商合作或创建自己的自动化投资解决方案的行业中,这一举动并不一定是新颖的。去年BlackRock(iShares)收购了FutureAdvisor; Cambria今年首次推出了一个内部解决方案,将一些工作委托给Betterment; 而阿尔法建筑师,以及查尔斯·施瓦布和先锋等则有自己的机器顾问技术。

一直以来,WisdomTree的商业模式是通过金融中介销售产品,虽然WisdomTree有关人士斯坦伯格强调他们不是试图改变这个传统模式,跳过这些中介直接面对持有现金的终端客户,而是使用机器顾问技术和ETF帮助顾问更好地为客户服务。以现在WisdomTree在ETF AuM第五名下滑至第七名的尴尬状况,此举也算一个明智的商业举措。

机器顾问业的先行者Wealthfront,更是增加了人工智能AI功能,以跟踪自己的产品和其他综合服务,如Venmo的帐户活动,分析和了解帐户持有人如何花费,投资和做出财务决策,从而可以更好定制咨询给他们的客户。 Sentient Technologies在加利福尼亚和亚洲香港均设有办事处,它使用人工智能来持续分析数据并改进投资策略。该公司除了自己的股票基金外,还有其他一些AI计划。 AI甚至被用于银行客户服务。 RBS开发了Luvo,一种帮助其服务代理寻找客户查询答案的技术。 AI技术可以通过数据库进行搜索,但也具有人性化的特点,可以持续学习和随时改进。该技术正在被评估以了解其与客户直接互动的潜力。

那么选择ETF时应该秉承什么样的准则呢?根据机器咨询公司Betterman,有以下几个:扣除税收和风险后的预期回报; 低成本; 高流动性;密切跟踪基准指数;换手率低;税收效率高。

一旦建立了量化标准,只需编写一下程序即可应用它们。Betterment开发一个总年度拥有成本TACO)专有基金评分方法。 TACO考虑ETF的交易和流动性成本以及基金管理成本。 TACO校准每年发生的费用(费用比率)与交易成本(如买/卖价差)比。

买/卖价差的权重(仅在买入和卖出时才会发生)要经过校准,以反映Betterment投资组合中的平均换手率,由于设计投资组合式,目的是购买长期持有, 所以买/卖价差权重设定位要小于费用比率。

换句话说,为了长期持有一个投资组合,一个基金的费用比率最好是0.10%,买/卖价差为0.20%, 费用比率为0.20%,买入/卖出差异为0.10%。

在每个资产类别中,Betterman指定最大可接受的TACO数量。最大TACO阈值因资产类别而异。一般来说,新兴市场股票和债券基金的费用高于美国公司债券基金。美国公司平均费用率为0.24%,新兴市场的平均费用率为0.35%。

然后以平均每日交易量(ADV)来衡量市场的流动性和深度, 对基金进行排名,为了确保Betterment的订单不超过基金每日总交易量的10%,还创建了10%的ADV测试。该测试使用Betterment投资组合中预期每日交易量的上限,并将该交易量分解为每个股票的交易限量 – 为Betterment的投资组合选择的资金不能超过10%的总交易上限。与之前一样,ADV和10%交易上限的设定也降低了ETF费用比率。排除这些设定的ETFs平均费用比率为0.50%,而纳入这两项阈值的ETF平均费用比率仅为0.21%。

这些准则当然远非面面俱到,不过实施颇为有效。还有一个重要的问题是如何管理ETF组合的仓位重组.。

以上机器程序,每季度运行一次,重新评估持有ETFs。如果机器发现有变动需求时,Betterman召集投资委员会,从统计数据,也从市场参与者的趋势和行为等方面分析是否实施机器所建议的变动。

通过不断关注新的ETF市场, 监控目前的投资组合,以及时更改ETF,例如费用比率的增加,实施更严格的买卖价差,以及管理资产萎缩问题,Betterman创立的这个高透明度,效率和成本效益ETF自动化选择过程无疑迎合广大ETF投资者的需求。

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