注重短期收益?主流智能投顾本质上是短期投资

2016-09-15 10:31:10     作者:张驰      来源:雷锋网

智能投顾的资产配置效果,与短期股票资产组合更一致,本质上属于短期投资。

智能投顾(Robo advisor)被认为是Fintech(金融科技)领域最具颠覆性的技术之一。不过技术虽然对金融服务会造成一定影响,但投顾要成为一种新模式,还需要靠其投资建议的质量来决定。

最近的一份研究表明,主流的智能投顾存在投资建议与用户需求错位的问题,而且与投资者预期的不一样,它们更像是短期的投资方案。

两位研究者Stephen J. Huxley和John Y. Kim分析发现,智能投顾的资产配置效果,与短期股票资产组合更一致。当把时间分割(指预期的投资周期)纳入评估中时,智能投顾为“稳健”投资者推荐的股票资产,与1-3年投资周期的投资组合有最强的关联。从时间分割的角度看,短期并不意味着频繁交易,而是指组合会主要包括短期内收益可能更好的股票资产类别,当然这忽略了长期收益更好的可能。而多数财务顾问都会强调,终身规划应该关注长期效益。

前提假设

投资策略中的一个考量指标是时间。但以此公平地评估智能投顾的投资表现,是件很难的事,尤其是在它才出现不久,没有多少历史记录的时候。多数机器投资策略都过于新颖,没法进行有效比较。

不过值得欣慰的是,智能投顾公司往往会公布投资组合中的分配和基金情况。而且配置虽然会变,但比较稳定,2016年与2015年任何资产类别的变化都不过几个百分点而已。2017年或许会再变化一点,但总体上可以看出,智能投顾的资产配置方法是战略上,而非战术上的。

投资组合的稳定以及各种资产类别在过去30多年的记录,也让在更长的时间周期中,分析智能投顾投资组合的表现变得可能。

Huxley和Kim的比较还有一个前提,即智能投顾的用户年龄通常在40岁以下(在美国这算是事实),并假设投资目标是为退休做准备,即更关注长期投资收益。当然,另外一点值得考虑的是,各家公司的风险评估量表能切实反应用户的风险偏好,不过这也只能作为前期假设。

数据来源

Huxley和Kim研究的目的,是调查在投资者要求长期财务规划的场景下,智能投顾推荐的资产配置状况。他们比较了Betterment、Motif、Schwab和Wealthfront这四家公司智能投顾组合中的股票资产,投资的目标时间周期是1到40年不等。数据的时间跨度是过去31年(1985-2015),投资者类型假定为“稳健”型。

对于投资标的,其中一个智能投顾是约50%为股票,其它三个则是约70%到80%为股票(包括少量商品期货,房地产信托基金REITS,以及黄金),而且只有股票和这些所列的资产配置会被纳入分析范围。之所以如此,是因为这样可以在不同投顾的推荐中,进行近乎等价的比较。而且,投资组合中的股票部分通常会是整体收益增长的长期驱动力。

时间分割则是用到了数学编程的方法,为1、2、3,直到40年的持有期限选择资产配置。最终分析出来的股票模型分成了四个时间周期:1-3年,4-6年,7-15年以及16-40年的投资周期。各投资周期的资产组合方式则来自Huxley和Kim的另一项研究。

分析结果

结果发现,投顾们推荐的投资组合与标准普尔500指数的表现没什么区别,没有更好也没有更差。不过所有投顾都有一个共同点:本质上属于短期投资。在资产配置中,他们的组合与1-3年的短期股票投资组合的相关性最高,而非长期投资组合。具体分析结果如下。

静态投资

下图展示的是智能投顾的静态投资(static case)结果,即在最开始的1985年投资1万美元,直到最后的2015年都不追加投资也不提现(股票所得分红的注资除外)。结果会与各投资周期和标准普尔500指数的结果进行比较。可以看出,各投顾的收益表现与标普500指数没什么区别。

图一,静态投资情况下各智能投顾、投资周期与标准普尔500指数收益的比较

下图则是图一中各投资组合的累积结果。可以看出,以蓝色标识的智能投顾们表现区别不大,其中两个的表现比标普略好,两个略差。更重要的是,图中显示出投顾们的稳健投资组合与1-3年投资周期的组合更为相近。换言之,投顾们更像是在做短期投资,虽然调查中投资组合都是为长期投资而设计的。

图二,各投资组合的累积收益结果

图一中的数据,还可以用来做各智能投顾与各投资周期的相关性分析。与图二所表明的一样,下图也说明1-3年投资周期与智能投顾的平均正相关性最高,为0.51。4-6年投资周期的平均相关性为零,7-15年与16-40年投资周期的相关性则为负。这再一次说明,智能投顾的投资组合似乎是为短期投资而设的。

图三,各智能投顾与各投资周期的相关性分析

动态场景

下图则是动态场景(Dynamic case)下各投资组合的表现,即每年追加投资1000美元。第一笔追加投资是在1985年底,以后每年都是年底追加。最终结果显示,结论与静态投资类似,智能投顾们与1-3年及4-6年投资周期的表现更相近。

图四,动态场景下各投资组合的累积投资表现

综合结论就是,如果一位稳健的投资者按智能投顾的建议进行投资,在31年后所得收益比不上专为长期投资设立的投资组合。

智能投顾都会根据风险偏好量表的结果,为用户推荐最优的投资组合。但前提是量表真实有效,而结果也确实令人失望,部分公司的量表甚至不过问下用户准备何时退出投资。智能投顾的建议与用户财务规划的错位会导致不必要的损失。

在美国,智能投顾的用户一般是30多岁到40岁出头,这类用户通常持有长期投资目标,为的是养老。所以,他们预期的投资组合也应该是长期导向的。如果智能投顾公司的风险量表够精准,能测量出用户的风险偏好的话,那就说明投资推荐存在问题。而如果量表不如想像中有效,那又出现智能推荐与用户偏好不相匹配的问题,这或许是投顾们应该首要解决的问题。

想了解Huxley和Kim研究的详细情况,可以前往这里。

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