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智能贝塔:来自U.的2015项调查结果S.财务顾问

基于因子和替代加权指数已经改变了当前的投资环境。这些指标,一般称为“智能beta指数与传统市场价值或资本加权指数不同,提供新的工具来帮助暴露特定风险和回报目标。为了这项研究的目的,我们将使用“智能贝塔或“智能贝塔产品指一种可投资产品,如共同基金或ETF,密切跟踪这些指数之一。.

顾问们已经注意到,并且已经越来越多地采用智能测试作为将新想法纳入客户投资组合的方法。但是更多的选择和灵活性带来了对更多教育的需求。威廉希尔体育FTSE罗素进行了对顾问的调查,作为其正在进行的教育项目的一部分。这些结果旨在建立对顾问社区中智能测试版的当前认知和采用水平的基线评估。.

关于智能贝塔的定义以及主动和被动投资的区别,仍然存在一些混淆。调查显示,一些顾问认为智能beta是一种主动管理。虽然为客户选择智能测试产品可能需要与选择活动管理器一样多的尽职调查,重要的是要记住,底层智能beta指数是透明的和基于规则的;对于哪些证券被纳入或排除在指数内,没有积极的决定。.

比较顾问们对智能测试版的看法与我们先前对机构资产所有者的调查结果很有趣。顾问的前两个智能beta产品是分红/收益率和高质量。对于机构资产所有者,顶级智能测试产品连续两年处于低波动状态,无论是基本还是多因子都是第二个。这种对比反映了顾问客户的不同需求与机构资产所有者的不同需求。相似之处在于顾问和资产所有者都热衷于探索多因素指数产品。.

这项调查还显示,超过三分之二的受访顾问目前在他们的实践中使用各种智能测试产品。然而,五个顾问中有不到一个报告说他们非常熟悉这个术语。智能贝塔,“显然,仍然需要智能β教育。提供索引和智能测试产品,包括交易所交易基金(ETFs),需要加强他们的教育计划,专注于顾问社区。有希望地,这项调查为所有市场参与者提供了有用的视角。.

Rolf AgatherCFA

研究总经理,北美国

主要主题摘要

定义“智能贝塔,“什么被归类为智能beta,对于财务顾问来说,这仍然是一个混乱的问题,甚至在智能beta产品的用户中。.

  • 没有描述性提示或产品实例的帮助,35%的顾问报告使用过智能beta产品。由特定的智能beta产品名称提示,超过三分之二的顾问将自己认定为智能beta用户。.
  • 在看到智能测试产品的例子时,89%的非智能beta用户表示对使用它们有兴趣。.

关于智能beta的教育仍然很重要。.

  • 65%的顾问听说过“智能贝塔在参与这项研究之前,只有18%的人说他们是“非常熟悉使用智能测试版。.
  • 缺乏知识是顾问们引用不使用智能beta产品的首要原因之一。.

顾问查看智能beta产品类似于他们看待积极管理产品的方式。.

  • 顾问们有兴趣使用智能beta来保护在下层市场的投资组合,控制波动性,增加α。.
  • 大量的顾问正在使用“活跃的描述智能beta。.

在现有的智能beta投资方法中,红利和高质量是顾问的最大用途和利益。.

  • 在所有测试的智能beta投资方法中,顾问们最有可能采用一种聪明的beta方法,通过公司历史股息收益率来衡量公司的权重,36%的人使用这种类型的智能beta产品,35%的人感兴趣使用它。.
  • 高质量的投资方法显示出最有潜力的用途,目前有27%的顾问使用它,40%的人很有可能在将来使用它。.
  • 超过70%使用智能测试版的财务顾问使用不止一种类型的智能测试版投资方法。.

智能beta用户配置文件有几个显著的特性。.

  • 使用智能测试版的顾问更有可能更年轻,并且在ETF和替代投资中拥有较高的AUM份额。.
  • 使用智能测试版的顾问更有可能具有超出投资选择核心活动的实践,资产配置和财务规划。.
  • 智能beta用户更可能将智能beta视为主动管理的一种形式,而且他们更容易接受新形式的智能beta。.

RIA更熟悉智能测试版,并且更有可能识别为智能测试版产品的用户。.

  • 注册投资顾问(RIA)比地区更有可能,独立和WiRoHS顾问了解术语“智能贝塔。““
  • 百分之四十六的RIA顾问为智能beta产品的使用提供了独立的确认,与平均32%的其他顾问相比。.

调查背景

这项调查测试了精挑细选的一群有经验的顾问对智能测试版的认识和兴趣。有资格参加研究,顾问符合以下标准:

  • AOM超过2000万美元
  • 至少有4%的AUM投资ETFs
  • 每年至少有20%的手续费收入

这些要求是为了从可能积极管理投资组合的顾问中产生样本而制定的,而不是简单地在佣金的基础上销售投资。.

筛选标准旨在提供对顾问的详细研究,这些顾问可能对客户投资组合中智能测试版的作用给予深思熟虑的考虑。.

威廉希尔体育FTSE Russell与Greenwald&Assoc威廉希尔体育iates合作,在财务顾问中进行了关于智能beta感知和使用的研究。这项研究是在2015年6月进行的,这里给出的所有结果都基于对307名财务顾问的回答的FTSE Russell分析。威廉希尔体育受访者主要是从有线房屋(29%),地区经纪交易商(23%)里亚斯(23%)和独立经纪交易商(21%)。.

99%的受访者有五年以上的财务顾问经验,84%有超过10年的经验。通过AUM,81%管理超过5000万52美元,管理超过1亿美元。在附录中可以找到样本人口统计的全部细节。.

根据筛选标准未选择的顾问人数,我们估计这项研究的目标人群(由AUM确定)AOM投资ETF的百分比,以及基于费用的年度收入的百分比)大约占整个财务顾问领域的40%。.

在整个报告中,百分比可能不等于100,因为四舍五入,和/或因为一些问题允许多个响应。在每个图表页脚中有多个响应的问题。.

定义“智能贝塔,“什么被归类为智能beta,仍然是一个混乱的地方对于财务顾问来说,即使在用户智能贝塔产品。.

目前使用智能beta的许多顾问不认同这个术语。智能贝塔。““

如调查背景所述,本研究所包括的财务顾问是根据他们考虑智慧贝塔在投资组合中的作用的可能性来挑选的,正如他们的AUM所建议的那样,AOM投资ETF的百分比,费用年收入的百分比。在示例中没有顾问的帮助(独立用户)报告已经使用了智能测试产品。然而,由一个定义和特定的智能beta投资方法提示,研究中超过三分之二的顾问(辅助用户)认为自己是聪明的beta用户。.

在看到智能beta的例子时,89%的非用户表示有兴趣使用一个智能测试产品,如果一个主要投资公司提供。.

尽管不熟悉或认同“智能贝塔,“调查中有相当多的顾问表示有兴趣考虑智能测试版,因为他们了解了更多关于智能测试版的产品的种类。在学习了智能beta的定义并看到例子之后,89%的非智能测试用户表示有兴趣使用智能测试产品,如果它是由一个主要投资公司提供的,有28%的人说他们是“非常感兴趣在智能测试版中。.

关于智能beta的教育仍然很重要。.

在不使用智能beta的顾问中,缺乏熟悉是使用的主要障碍。.

在咨询社区内,需要对智能beta进行教育。65%的参与顾问听说过“智能贝塔在参与这项研究之前,只有18%的人说他们是“非常熟悉智能beta产品。.

缺乏知识是顾问们引用不使用智能beta的最主要原因之一。.

“对智能beta一无所知42%的受访者称之为“非常重要在实践中不使用智能beta的原因;35%的受访者引用“没有足够长的记录。““

顾问查看智能beta产品类似于他们看待积极管理产品的方式。.

保护投资组合资产是顾问们的头等大事,一些发现表明顾问可以认为智能beta是一种主动管理的形式。.

顾问们有兴趣使用智能beta来保护在下层市场的投资组合,控制波动性,增加α。他们使用智能beta产品的主要原因与驱动积极管理基金的动机类似。相反,顾问们选择被动指数基金主要是因为他们的低成本。在选择智能beta产品时,成本不是驱动因素。.

当选择一个智能测试产品时,性能历史是一个关键的驱动程序。.

除了顾问平台上的可用性外,选择智能beta产品的最重要因素是它在好市场和坏市场的表现历史。73%的顾问指出,从长远来看,性能历史是决定使用哪种智能beta产品的一个非常重要的因素,而不到一半的人说成本是一个非常重要的因素。.

许多顾问正在使用“活跃的描述智能beta产品。.

一小部分但数量可观的顾问使用“活跃的描述智能beta产品。当被问及关于“智能贝塔,顾问最常见的反应,除了一个特定的智能贝塔投资方法的名字是“积极管理或“主动标引。“这是由15%的受访者提供的。在那些以特定的智能beta投资方式撰写的顾问中,最常用的方法是等重法,基本加权和因子加权。.

研究结果表明,与非智能Beta用户相比,智能BETA1的用户更可能将智能beta视为主动管理的一种形式。相对于非用户,智能beta用户更可能将智能beta描述为“积极管理(18% vs.5%)并感受到增加阿尔法(95% vs.83%)和“高夏普比(76% vs.59%)至少是使用智能beta的一些激励原因。智能beta用户也更可能看到小巧的智能beta适配(39% vs)。25%)通常与主动管理相关联的资产类别。.

在现有的智能beta投资方法中,红利和高质量是顾问的最大用途和利益。.

测试现有的智能beta投资方法,红利和高质量在市场上最具潜力。.

测试现有的智能beta投资方法,以公司历史股息收益率来衡量其权重的指数策略是目前被顾问们最常使用的;36%的受访者使用这种策略,35%的人对使用它感兴趣。高质量的投资方法显示出最有潜力的用途,目前有27%的顾问使用它,40%的人很有可能在将来使用它。大约一半使用或者很可能使用基本的,低波动或同等重量的投资方法。使用或很可能使用(17%)动量方法(24%)的公司要少一些。.

为了高质量,基本的,低波动性和动量,那些表示未来很有可能使用这种投资方式的顾问人数超过了已经使用的人数。股息收益率和同等重量,未来可能使用投资方法的顾问人数与当前使用投资方法的顾问人数大致相同。.

在新兴的智能beta测试方法中,顾问最多多因素方法的兴趣。.

在测试新的智能beta投资方法中,多因素(或因素组合)策略显示最有可能被采纳,37%的顾问说他们很可能会使用这种方法,它结合了多种因素,如低挥发性,质量和价值。稍低比例的顾问很可能使用股息加权货币对冲。较少的顾问表示,他们很可能使用固定收入智能测试产品(23%)或GDP加权智能测试产品(18%)。.

目前使用智能beta的顾问更容易接受新的智能beta方法。.

与那些没有使用过智能beta产品的人相比,聪明的beta用户对接受测试的新的投资方式更为敏感。55%的当前智能测试用户2已经使用或者很可能使用多因素或因素组合,与31%的非智能Beta用户相比。同样地,当前的智能测试版用户比非用户更容易接受股息加权货币套期保值(53%对非用户)。18%)固定收益(41%比)19%)和GDP加权(25% vs)。13%)途径。.

超过70%使用智能测试版的财务顾问使用不止一种智能测试版投资方法。.

在当前使用智能beta的财务顾问中,只有28%的人使用单一的智能beta投资方法。一半的智能beta用户使用两种或三种不同的智能beta测试方法,而20%的用户使用四或更多。.

智能beta用户配置文件有几个显著的特性。.

与非智能Beta用户相比,当前使用一个或多个智能beta产品的财务顾问的档案具有几个明显的特征。.

使用智能beta的顾问更有可能年轻,在ETF和替代投资中拥有较高的AUM份额,并具有超出投资选择核心活动的做法,资产配置和财务规划。如前所述,智能beta用户更可能

将智能测试版视为主动管理,并且它们更容易接受测试的较新的智能测试版方法。年轻的顾问更有可能使用智能测试版,也更有可能独立熟悉这个术语。智能贝塔。““

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