Smart Beta是投资世界的瑞士军刀。Smart-Beta产品以各种方式重新组织索引，以便在多个方向上倾斜组合，试图利用波动或捕获值或乘坐势头。但新的研究表明，这些车辆中的许多都可以简单地是衣服的性能追逐者。为了取得聪明的测试版，投资者应该更多地关注产品实际上的实际情况，而不是对特定因素的普及。
亚利桑那州亚利桑那州亚利桑那州亚利桑那州的助理首席投资官David Constwood一直致力于二十多年的索引。他说，就像任何策略一样，他说。ASRS开始做自己的索引来帮助在其股权持有中有助于风险管理，将该努力扩展到建立更广泛的多人智能测试组合。
由于这项工作，养老基金还接种了ISHARES提供的三个基于低成本因素的交易交易资金。这些产品在2013年推出的动力，尺寸和价值因素。在美国，SMART-Beta ETF产品纳斯达克股市报告，2009年至2015年间资产从610亿美元膨胀至3770亿美元。
“我们想要解决的是，最初是整个投资组合的风险因素对齐，”德满伍德说。随着市场条件的变化，多因素方法允许嵌入式拨号或拨打某些因子曝光。It’s vital to be clear on what stocks underpin each factor product, he says: “You have to get under the hood with these products, which is a question of resources from the standpoint of the investor and what they are able to spend the time on and understand.”
刚刚询问Anthony Davidow，替代 - 测试版和资产分配战略家Charles Schwab＆Co. Davidow of Charles Schwab＆Co. Davidow在Schwab内运营了一个智商舱内坦克，智能测试策略为110亿美元，旨在向投资者展示各因素。他也倡导了智能测试版的多因素方法，但警告要获得结果，当其他人潜入质量时，投资者可能需要采取类似提升价值暴露的步骤。
“这不是一场容易的谈话，”戴维多允许。“我们经常告诉我们的客户，这对表面上的一个坏主意可能是你想做的。如果你每次都遵循人群，那就更有可能让你失望。“
在2月份的纸张中“聪明的Beta博士如何吓坏了？”投资策略公司和索引先锋研究关联公司表明，随着更多投资者进入智能测试策略，一些产品仅在投资者的利益上获得了一个可以在普遍因素恢复到平均值时，这是一个可以在普通的态度上建立个人组合的冒泡行为。作者将这些因素与更广阔的市场进行了比较。他们的调查结果表明，当一个因素开始与市场反弹向上趋势时，投资者获得最多。如果投资者等到一个因素胜过并在循环中延迟购买，他们将支付更多，并且可能会在表演开始级别。
“我们发现的是，因子回报是一致的，但它们低于这些产品可能期望的投资者，”Rob Arnott.，加利福尼亚州的纽波特海滩主席和首席执行官，总部位于加利福尼亚州的研究附属公司以及其中一位论文的作者。大多数智能测试策略基于对一系列经过验证的因素的投资指数，而不是传统的市场加权指数，其中最大的公司主要是占主导地位的。
Arnott以这种方式说明了它：个人投资因素在特定方向上倾斜组合。假设您正在介绍Warren Buffett，并且您想要一个值倾斜;智能测试产品具有覆盖层。而不是仅仅购买标准差距和500个指数基金，而是基于价值，动量或质量等因素重新重量索引。所以，互联网泰坦字母可能导致公司中的传统指数中的包装，Allstate Insurance Co.可能位于智能测试产品质量的顶级。听起来很简单，对吧？不幸的是，创造泡沫也非常简单 - 特别是当投资者时代正在推动决策时。
“We’ve seen, for example, investors piling into the quality factor because it was doing well on a fundamental basis, which then raises the price of those stocks so they look better on paper from a relative-value perspective, and more people dive in,” Arnott says. “But when you strip away the bubble or the bubble reverts to the mean, the returns look a lot different.”
在他们的论文中，Arnott和他的共同作者，Research Affiliates分析师Noah Beck，Vitali Kalesnik和John West，旨在作为投资者参加因素 - 倾斜策略，骑行相对价值的浪潮或依赖于数据挖掘，他们可能是为智能测试崩溃设置自己和市场。他们建议，投资者可以根据历史定价评估一个产品，而不仅仅是目前的流行。
该论点可能不会令人信服通过营销投资的投资者予以令人信服。投资本身的因素可能有点无聊，但许多新产品声称包括专有因素或其他钟声和口哨，其可能只存在于数据挖掘异常内或当给定因素很受欢迎。Smart-Beta产品的快速增长在某种程度上，从术语中消除了任何明显的意义感，这可能会对投资者令人困惑。
“Data mining is easier than ever, and it’s easy to set up a process that works great on paper, but it is actually a really bad idea in the market,” says Sara Shores, San Francisco–based global head of smart beta for BlackRock, which manages $121 billion in factor-based and smart-beta strategies across equities, fixed income, commodities and alternatives.
“经过战斗测试的因素已经证明退货保费一直返回到20世纪20年代，并在规模上系统和重复，”海岸增加。“当你开始进入专有因素时，你真的是追逐alpha，其定义非常狭窄和暂时。这不一定与智能测试版的哲学一致。“