美国投资奥运会：智能货币、众智和人工智能

[ad_1]

介绍

欢迎来到 2022 年美国投资奥运会资格赛。

这些游戏的目标很简单：击败标准普尔 500 指数，要么通过产生更高的回报，要么通过肮脏的方式获得更高的风险调整回报。

让游戏开始！

资格

与2022年北京冬奥会一样，美国投资奥运也并非易事。共同基金自动被禁止参与：他们的费用太高，以至于他们无法对标准普尔 500 指数进行实际的投资。对冲基金的费用更高，理论上应该对冲，因此它们也无法与股市竞争。事实上，唯一能够匹配该指数的证券是交易所交易基金 (ETF)。

到目前为止，共有 8 位 ETF 参赛者代表三个主题：

智能货币（GVIP、GURU、GFGF 和 ALFA）： 这些 ETF 模仿著名投资者、共同基金和对冲基金经理的交易。他们的宣传以低费用提供高阿尔法。

人群情报（BUZZ 和 SFYF）： 股票是根据人群的智慧和情绪来选择的。

人工智能（AI、AIEQ 和 QFRT）： 这些 ETF 中的股票由 AI 程序选择。以 AIEQ 为例，IBM 著名的 大沃森 使选秀权。

虽然比一般的共同基金或对冲基金便宜，但 ETF 的费用为 64 个基点 (bps)，与低成本指数跟踪器相比并不便宜。但话又说回来，一流的性能不是免费的。

尽管有当代主题，但我们的 ETF 尚未引起投资界的共鸣。他们的累计管理资产 (AUM) 仅为 7 亿美元，尽管有些人的业绩记录可以追溯到 2012 年。但话又说回来，谁不喜欢为失败者欢呼呢？

Smart Money、Crowd Intelligence 和 AI ETF 资产管理规模（百万美元）

图表显示 Smart Money、Crowd Intelligence 和 AI ETF：管理的资产，百万 — 资料来源：因子研究

智能货币、人群智能和人工智能 ETF：性能

那么，我们的八只 ETF 对标准普尔 500 指数的表现如何？我们为这三个组创建了等权重指数，Smart Money 的跟踪记录可以追溯到 2012 年，AI 的记录可以追溯到 2016 年，Crowd Intelligence 的记录可以追溯到 2019 年。

由于都投资于美国股票，它们的表现都与标准普尔 500 指数一致。有些人有时会跑赢基准，但并非始终如一。评委们并没有特别印象深刻。

跑赢标准普尔 500 指数：Smart Money、Crowd Intelligence 和 AI ETF

图表显示优于标准普尔 500 指数：Smart Money、Crowd Intelligence 和 AI ETF — 资料来源：因子研究

当然，奥运会和金融一样，都是关于数据和细节的。观察投资图表并不是一种特别科学的绩效评估方法。评委们想知道我们的竞争对手自成立以来产生了什么样的阿尔法。自 2012 年以来，Smart Money 的负 alpha 为每年 -3.0%，自 2019 年以来 Crowd Intelligence 为 -7.2%，自 2017 年以来 AI 为 -0.9%。

愤世嫉俗的人可能会说聪明的钱没那么聪明，人群没那么聪明，人工智能也没那么聪明。

Alpha Generation：智能货币、众智和人工智能 ETF

图表显示 Alpha Generation：Smart Money、Crowd Intelligence 和 AI ETF — 资料来源：因子研究

更擅长风险管理？

但在将所有这些参赛者从奖牌争夺中剔除之前，我们的评委会检查他们的风险管理特征。我们的 ETF 可能没有最长的跟踪记录，但它们都经历了最后一次严重的股市冲击：COVID-19 危机。那么他们是怎么做的呢？

2020 年 3 月，Smart Money 和 Crowd Intelligence 的跌幅超过了标准普尔 500 指数，而 AI 的表现则略好一些。也许人类被高估了，而人工智能更擅长风险管理？

减少不利因素？ 2020 年 COVID-19 危机期间的最大回撤

图表显示较少的下行空间？ 2020 年 COVID-19 危机期间的最大回撤 — 资料来源：因子研究

尽管较低的回撤可能有助于投资者坚持投资策略，但在独立的基础上，它们并不是特别有用的指标。毕竟，现金在低迷的市场中也会表现出色，但随着时间的推移，它不太可能超过基准。因此，评委们转向风险调整后的回报和夏普比率。

AI 击败了 Smart Money 和 Crowd Intelligence，但我们的竞争者中没有一个产生的夏普比率高于标准普尔 500 指数。这意味着它们都没有资格晋级。

更好的风险调整回报？夏普比率，2019-2021

进一步的想法

尽管这些 ETF 具有不同的风格，但它们表现出相似的行为：事实上，它们在 2020 年的表现都优于标准普尔 500 指数。问题是为什么。

因子敞口分析表明，它们的敞口几乎相同：对价值的负敞口和对规模和动量因素的正敞口。我们的竞争对手都超配小盘成长股。

像对冲基金这样的精明资金投资者可能不会意识到人群正在承担与他们相同的风险敞口。他们都可能会惊讶于 AI ETF 也是如此。

随着时间的推移，正确的因子敞口可以帮助超越标准普尔 500 指数，但它不像阿尔法。事实上，它在投资界相当于兴奋剂。尤其是隐藏在主题产品中时。

尽管这在这一轮中无关紧要，但它会成为取消资格的原因。

到目前为止，标准普尔 500 指数表现出色。

如需 Nicolas Rabener 和 FactorResearch 团队的更多见解，请订阅他们的电子邮件通讯。

如果你喜欢这篇文章，别忘了订阅 进取的投资者.

所有帖子都是作者的意见。因此，它们不应被解释为投资建议，所表达的观点也不一定反映 CFA 协会或作者雇主的观点。

CFA协会会员的专业学习

CFA 协会成员有权自行决定和报告所获得的专业学习 (PL) 学分，包括关于 进取的投资者. 会员可以使用他们的在线 PL 跟踪器轻松记录学分。

尼古拉斯·拉贝纳

Nicolas Rabener 是 FactorResearch 的董事总经理，该公司为因子投资提供量化解决方案。此前，他创立了专注于股票市场中性策略的量化投资经理 Jackdaw Capital。此前，Rabener 曾在 GIC（新加坡政府投资公司）工作，专注于跨资产类别的房地产。他的职业生涯始于在伦敦和纽约的花旗集团从事投资银行业务。 Rabener 拥有 HHL 莱比锡管理研究生院的管理硕士学位，是 CAIA 特许持有人，并且喜欢耐力运动（100 公里超马拉松、勃朗峰、乞力马扎罗山）。