美国量化基金与金融科技服务商（及特色券商）系列研究报告之一

 

 

美国智能投顾Betterment解析

——个性化机器人投资顾问

华鑫证券私募基金研究中心

 

一、       美国智能投顾发展的历史及其背景

智能顾问是一种金融服务，本质上是利用量化算法为客户提供投资顾问服务的一种模式，投资建议是由软件提供的，只需要很少的人力投入。金融平台利用算法对投资组合进行投资，并根据投资者提供的各种数据(如投资期限和风险承受能力)定期调整投资组合。智能投顾一方面选择交易费用低廉的被动管理型基金，另一方面通过量化算法自动为客户配置投资组合并执行在线交易，大大降低了组合的交易和顾问成本，也降低了投顾服务的门槛。并且可以通过一定的税务规划，利用特定交易品种和税收损失收获策略，起到节税的效果，大幅降低投资者的税务成本。

算法投资已经存在很长时间了,然而，这项技术并不总是对公众开放。直到2006年mint.com的推出，这个想法才开始受到公众的关注。Mint.com被设计成一个财务管理工具，允许用户通过一个单一的界面跟踪银行、信用卡、投资、贷款余额和交易，并且还允许用户创建预算和设定财务目标。

2008年，在全球性的金融海啸后，传统的金融行业同时面临着业绩危机和信任危机的双重考验，一方面产品表现较差却仍然收取着高昂的人工费用，另一方面投资交易流程不透明，内幕交易老鼠仓等事件频发。产品业绩和投资者信心都跌落低谷，传统的财富管理业务亟待革新。

Betterment公司成立并提出了智能投顾这一概念，于2010年向公众推出，开始了智能投顾这个行业。从2010年到2014年,该行业以稳定的速度增长。 2015年，随着行业领袖们开始迎头赶上，出现了一波初创企业和收购潮:嘉信理财推出了嘉信理财智能投资组合；先锋推出先锋个人顾问服务；西北互助银行收购了LearnVest；Interactive Brokers盈透证券收购了Covestor；宏利金融的John Hancock收购了Guide Financial；美国银行(Bank of America)宣布将建立自己的专有机器人咨询平台；景顺收购JemStep；贝莱德收购[JY1]FutureAdvisor。许多传统机构开始提供机器人投资的，在混合模式的基础上提供这种服务。

这种增长在全球范围内持续。2015年，当服务业开始爆炸式增长时，机器人管理的资产达到600亿美元；2018年，规模已经超过4000亿美元。根据统计公司Statista的预测，2021年美国智能投顾管理资产规模将达5095.55亿美元，年复合增长率29.3%。截止2019年2月，资管规模最大的前五家公司，先锋基金、嘉信智能投资组合、Betterment、Wealthfront、Personal Capital分别管理着1150、370、160、110、85亿美元。

 

二、       Betterment战略与发展历程

（一） 公司介绍

Betterment是机器人咨询行业的先驱者之一，也是最早使用非人工技术推荐投资组合并实现投资流程自动化的公司之一。自2008年成立以来，除投顾业务外，公司不断增加新的产品与服务类别，2019年7月推出了储蓄产品。新兴的智能投顾的产品与服务成本低廉，基于网络与高度数字、信息化技术的应用手段，公司在客户细分领域吸引了年轻人、千禧世代与新进投资者。Betterment快速地建立起了品牌与产品信誉：金融界的苹果，并打造了优秀的领导团队。

从AIDA模式(也称“爱达”公式，是艾尔莫·李维斯Elmo Lewis 在1898年首次提出总结的推销模式)和获客渠道来看，Betterment主要采用集客式营销(Inbound Marketing)：网站、Podcast[JY2]（播客）、社交媒体、口碑、病毒式营销。它成功地建立了品牌认知、投资者的兴趣和开发的欲望，并且通过低成本、在线、用户友好的方式与客户建立了感情连接并让客户能够快速、简便地行动，参与到它的业务中来。

（二） 发展进程

2008年成立于美国东海岸的纽约，Betterment是一家比较年轻的财富管理公司。不同于老牌的财富管理机构，Betterment一问世便带着21世纪独特的智能基金。2010年，Betterment开始提供线上智能投顾服务，标志着智能投顾的正式诞生。在2010年代的9年间，Betterment以其独特的理念不断扩张，管理规模成指数增长：截至2019年4月，Betterment管理资产规模已达164亿美元，网站活跃账户达到40万个。Betterment Institutional 平台于2014年推出，主打机构业务模块，为企业提供理财方案，平台上有大约 200 家公司。2015年4月，Betterment开始进入养老退休计划市场，发布新产品RetireGuide帮助所有客户制定个性化退休储蓄和投资方案。2016年3月，Betterment 推出了资产聚合工具，可以将客户在 Betterment 内外的资产集中到一处；同时，Betterment 针对美国的退休储蓄计划401 (k)发布了平台产品 Betterment for Business。同月，公司宣布完成 1 亿美元 E 轮融资，由瑞典投资公司 Kinnevik 领投，之前的投资方 Bessemer Venture Partners、 Anthemis Group、 MenloVentures 和 Francisco Partners 继续跟投，公司估值 7 亿美元，累计融资 2 亿美元。

（三） 投资团队

1.投资团队主要负责人 Alex Benke（CFP®）是Betterment财务建议和投资功能的首席产品经理。 Alex负责确保Betterment的建议和服务全面且易于使用。在金融和技术交叉领域工作的14年经验中，Alex曾担任一家独立财富管理公司的财务规划师，还为摩根大通建立了大型衍生工具风险管理系统。 丹尼尔·伊根（Daniel Egan），理学硕士，是Betterment行为金融部与投资部主任。他负责最大化客户的实得收益–税后、成本、风险和不良行为后的收益。他确保Betterment客户享受行为导向的经验，从而在投资过程中推动最佳的储蓄、投资和行为。在加入Betterment之前，Dan是Barclays量化行为金融团队的创始成员。丹（Dan）在领先的同行评审中发表了多篇行为经济学文章，并在金融媒体中经常受到引用。他经常在全球顶级大学担任客座讲师，包括哥伦比亚、沃顿商学院和伦敦经济学院。 Dan拥有伦敦政治经济学院的决策科学理学硕士学位和文学士学位和波士顿大学经济学硕士学位。 图1 Betterment投资管理团队

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

黄丽莎（Lisa Huang）博士是Betterment的投资组合研究员，负责优化Betterment的投资组合管理和建议。在加入Betterment之前，Lisa是高盛的量化策略师，在那里她建立了固定收益定价交易模型和分析平台。她拥有哈佛大学理论物理博士学位。

鲍里斯·肯托夫（Boris Khentov），法学博士，提供资本市场税法方面的专业建议，以确保Betterment的服务符合所有监管和声誉标准。鲍里斯（Boris）拥有哈佛大学的计算机科学学位和西北法律（Northwestern Law）的法学博士学位，特别专注于税收。鲍里斯（Boris）既是律师又是工程师，他在设计Betterment系统时着重于提高税收效率和合规性。

创始人乔恩·斯坦（Jon Stein，CFA）负责Betterment的战略分配和建议。乔恩（Jon）在投资行业担任顾问多年，而Betterment则源于他希望为大多数投资者提供最佳投资解决方案的愿望。

Rukun Vaidya是广泛资本市场领域的专家，特别关注Betterment的交易执行和算法。Ruk加入Betterment的Highbridge Capital Management，对公司的系统投资策略（包括统计套利，系统的全球宏观和定量商品）进行定量研究；此外还进行更广泛的投资组合构建和分析工作。他拥有康奈尔大学工程学院的运筹学和信息工程专业学士学位。

2.投资委员会

除了专职投资专家之外，Betterment的投资委员会还就建议和管理方法的重大更新提供建议。 该委员会吸收了学术和商业专家的意见，提供更广泛的观点和经验。

SamanMajd具有全球债券市场的背景，他对收益敞口的看法非常宝贵。

盖尔特·贝克特（Geert Baekert）将世界观带入了Betterment，协助资本市场开发，并发现了收益假设以及投资组合优化中的数学算法方面可以带来的细微差别。

马克·祖拉克（Mark Zurack）在高盛（Sachs）的工作经验为Betterment带来了丰富的股票交易经验，并为资本市场中的税收和执行风险的细微差别提供了建议。

布鲁斯·格林瓦尔德（Bruce Greenwald）是全球最强有力的价值投资倡导者之一，并通过其资产分配模型协助Betterment。

 

三、       业务类型

（一） 业务模式

2009年， Betterment获得开展投资顾问业务资格，旗下折扣经纪商Betterment Securities提供经纪业务支持。截至2016年7月，Betterment的客户数量达到17.5万人，管理资产规模超过50亿美元，成为美国最大的智能投顾平台。用户只需在网站上输入的个人信息，年龄、收入、是否退休、投资的目的、期望，Betterment便会根据这些条件生成一系列科学、安全、有效、长期的股票、债券配置方案供客户选择。其中包含预期收益、风险系数、期限、投资比例等信息。客户也可以在一定的范围内依据自己风险的承受能力，调整股票和债券投资的比例。

图2 Betterment典型业务模式运作图示

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

智能化资产管理计划主要分为四个类型：高收益再投资型、稳定保值型、计划消费型、退休金规划型。根据每部分资金的用途、投资时间的长短配置不同的策略。

高收益再投资型，主要用于投资储蓄，资产增值。投资者可获得最高的收益，相应承担着较高的风险。依据Betterment的模型，建议45岁以下的用户，这部分资金股票配置的比例为90%，债券为10%。随着年龄的增长股票配置的比例逐渐减少为58%，之后长期维持在这个水平。因为随着年龄的增加、不可预见支出增加，风险承担能力也不断下降。

图3 高收益再投资型资产管理计划

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

稳定保值型，主要投资对象为日常生活中的流动资金。 该类型是大部分人资产配置中不可或缺的一部分，既能获得稳定的收益又能随时提取。这部分资金股票配置的比例为40%，债券为60%，并且长期保持不变，从而保证较高的流动性。

图4 稳定保值型资产管理计划

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

计划消费型的储蓄资金，主要用于购买家庭大宗商品，包含房子、汽车、家具等。这部分资金区分为长期型与短期型两种，随着期限变短，流动性增加，风险减少，收益也相对减少。长期型股票配置的比例为90%，随着期限的临近，股票的配置减为0。整个投资周期，在保证到期资金流动性的情况下，获得最高的收益。

图5 计划消费性资产管理计划

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

退休金规划型，主要投资来源为用于退休后日常开支的资金。无论用户初入职场，还是年迈已退休，都需要对退休后的生活进行规划。输入退休后年可支配收入的期望值，Betterment将依据目前的年收入，规划如何达到目标值，是否需要减少开支或增加收入。投资的策略随着年龄的增加，渐趋于保守。

 

 

 

 

图6 退休金规划型资产管理计划

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

资产配置方案以外，Betterment提供税收亏损补偿（Tax Loss Harvesting）、资产再平衡（Smart rebalancing）服务以及一系列创新型智能化投资工具，例如Auto-deposit和SmartDeposit等。这种创新型智能化投资工具在用户的银行帐户与投资帐户金额的自动连接，用户可以即时存取资金，达到最大化投资收益的目标。

以上服务，Betterment均不设置最低的投资额度，按用户所投资的资产总额计算管理费，根据不同管理资产规模应用不同费率，低于1万美元的用户可选择每月3美元或0.35%的年付方式（后者需开通Auto-deposit且每月投资不低于100美元）；1万至10万美元之间每年0.25%；10万美元以上每年0.15%。

以下为Betterment基础版服务的一个案例，根据用户的年龄、年收入状况提供以上四个类别的投资计划。输入用户年龄28岁，年收入10万美元，将得到以下三类配置方案：

 

 

图7 Betterment资产配置方案示例（用户年龄28岁，年收入10万美元）

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心 （资产列表由上到下分别为：先锋美国全市场指数基金、 先锋美国大盘股价值投资ETF、先锋美国中盘股价值投资ETF、先锋美国小盘股价值投资ETF、先锋发达市场指数基金、先锋新兴市场股票指数基金、短期国债ETF、通胀保护债券ETF、市政债券ETF、美国公司债券ETF、国际债券ETF、新兴市场债券ETF）

通过上表可以看到，所列示结果由12只ETF组成，稳健型计划中股票ETF和债券ETF比例为4:6，退休保障计划和增长型计划类同，股票ETF配置占比达90%。其中，主要股票ETF涵盖美股全市场指数、美股高中低市值股票指数、海外发达国家指数以及新兴市场指数，债券ETF涵盖市政债券、公司债、国际债券、新兴市场债券等标的。

 

（二） 投资标的选择

ETF是一种证券，通常可以像指数共同基金一样追踪大盘股票或债券指数或一篮子资产，但也可以就像在上市交易所中进行交易一样。通过设计，指数ETF密切跟踪其基准（例如，S＆P 500或道琼斯工业平均指数），并且全天像股票一样买卖。Betterment将可用投资金额等分为12份，根据不同的比列投资于股票和债券的ETF，收益的高低和风险的大小由不同投资标的所占的比例决定。涉及到的ETF包含的种类丰富多样，股票指数基金包含：美国的总股市、大型股、中型股、小型股，发达国家市场和新兴市场。债券指数基金包含：新兴市场债、全球债、美国企业债、美国优质债、通货膨胀保护债和短期政府债。地域上来看，大部分投资于美国，此外还投于英国、法国、日本、中国、迪拜、墨西哥、澳大利亚等全球100多个国家。通过高度分散化的配置来降低投资风险，这是大部分个人投资者无法企及的。

Betterment仅使用开放式ETF（对发行或赎回股票没有任何限制），因为与共同基金相比，它们具有许多内在的结构优势。

1． 明确的目标和任务

与许多主动管理的共同基金不同，公司使用的ETF具有明确的任务授权，可以被动地追踪大盘基准指数。被动授权明确地将基金管理人限制在复制基准的单一目标上，不是做出构成市场时机的主动投资决定，而是集中于一个、一组名称或主题，以试图超越该基金的基准组成。

遵守此指令可确保与基准指数相同的投资多元化水平，使绩效更可预测，并减少与主动管理者决策相关的特殊风险。

2.日内可用

ETF与所有其他股票一样，在所有公开市场时间内均可交易。因此，它们受到包括股票市场机构、短期交易者，持有投资者以及基金经理在内的所有市场参与者的广泛交易，并且其可以根据需要创建和赎回单位（或增加或减少ETF的供应）。

这种多样化的交易活动导致大多数ETF都具有较低的流动性溢价（或由于易于获得的市场参与者的竞争而降低了交易价格，从而推低了价格）和类似股票的交易时间，而与每种基金的基本持股无关。这一现象使ETF具有较大的流动性，更易于按需交易以创建新投资组合或平衡现有投资组合。

相比之下，共同基金每天仅能交易一次，这在期望价格和实盘价格之间造成了巨大的滞后。此外，某些投资组合管理策略（如税收亏损补偿）要求每天交易不止一次的流动证券。

3.低廉的费用结构

 

以下是在50％一级和50％二级报价中股票占比70％的Betterment IRA投资组合的费用比率以及业界所有ETF的资产加权平均费用比率。

图8 Betterment投资组合策略费率与市场平均费率比较

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

上图根据投资公司协会（Investment Company Institute）在其2018年《概况》中收集的数据，将“改善投资组合策略”与平均ETF的资产加权费用比率进行了比较。在2018年进行此比较时，Betterment推荐投资组合的平均费用比率范围为0.07％至0.15％，具体取决于分配情况。该范围可能会根据当前基金价格而变化。）

对行业而言，由于大多数基金很少频繁地更新成分（即组成大盘指数的特定股票和相关权重），因此被动指数追踪ETF的年交易额（基金倾向于交易所持股份的比率）较低，因此回馈给投资者的相关成本较少。

此外，ETF通常由其管理员作为单个股票类别进行管理，该股票类别将所有资产作为一个实体持有。这种结构自然可以抵御管理人员对所有在册投资者实行收费歧视的防御措施。例如，一些追踪指数的共同基金管理人将其基金划分为几个股票类别，机构投资者和高净值投资者可以获取较低的费用和更宽松的条件，以换取更高额的前期投资；具有较低可用投资余额的散户投资者划入条件更为严格的较高费用份额类别。相比之下，当只有一种股票类别时，ETF对投资者类型不可知的。结果是ETF管理员为整个潜在买家群体提供了相同的风险敞口和低廉的费用。

ETF的资金和管理结构也消除了由共同基金使用标准销售和访问渠道方面的潜在利益冲突引起的担忧。尽管共同基金可以由其管理员直接出售给投资者，但建议还是通过多层销售和分销网络对共同基金投资，网络的每一层都需要记录大量不透明的费用。

这些费用金额在所有基金和网络中完全是非标准的，并且很大程度上是市场主管和销售主管之间谈判的结果，这一情况与基金管理人的投资职能脱节。这些网络费用采用前期和后期费用的形式，或者是针对初始投资或赎回而评估产生的即时性的一次性费用。销售渠道受薪酬激励措施的激励，这些激励措施倾向于支持投资建议，这些建议会产生对基金的分配，使他们可以收取更多的费用，而不是最终可能最符合客户利益的选择。

4.税收效率

如果某基金（不论其具体结构如何）出售经历了资本增值的持股，则必须依法应计提这些出售产生的资本收益，并在年底前以分配的形式分配给股东。这些分配增加了基金所有股东的税负。关于这些分配，ETF向股东提供了比共同基金更大的税收优势。

由于互惠基金不进行交易所买卖，因此买方或卖方唯一可用的交易对手是基金管理人。当共同基金的股东希望清算其在该基金中的股份时，该基金的管理人必须出售证券，以产生满足赎回要求所需的现金。这些以赎回为动力的销售产生了资本收益，该收益不仅可以分配给投资者，还可以分配基金的所有股东。共同基金因此有效地使基金对所有股东的纳税义务社交化，导致被动的长期投资者不得不帮助支付所有中间（以及可能是短期）股东交易的税款。

因为ETF是交易所买卖的，所以整个市场可以作为买卖双方的潜在交易对手。当ETF的股东希望清算其所持基金时，他们只是将股票出售给另一位投资者，就像一家公司的股票一样。由此产生的交易只会为卖方而不是基金中的所有投资者产生资本损益。

共同基金的分配通常由基金管理人决定，并可能在投资者的税务状况中引入重大差异。ETF的税收概况是相当静态的，大多数税收变现/递延控制权由个人投资者持有。

此外，在支付给投资者的股利征税方面，ETF享有一点优势。在2003年《就业与增长税减免和解法案》通过后，从公司向投资者的某些合格股息支付仅需缴纳较低的长期资本利得税，而不是标准所得税（普通，合格的股息）。合格的股息必须由国内公司（或在国内证券交易所上市的外国公司）支付，并且必须在股息支付日期前后的120天内由投资者和基金同时持有。由于活跃的共同基金的营业额较高，支付给其投资者的股息比例较高，这违反了持有期限的要求，并增加了投资者的税收压力。

5.投资灵活性

在过去的二十年中，全球ETF市场的成熟和增长导致了涵盖不同资产类别、市场、风格和地理位置的众多产品的开发。结果是潜在的投资组合组件市场蓬勃发展，这些组合组件用途广泛，流动性强且易于替换。

图9 2006-2015年间美国ETF基金规模增长量（单位：十亿美元）

数据来源：Investment Company Institute 2016 Investment Company Fact Book，华鑫私募基金研究中心

6.投资范围涵盖整个ETF领域

尽管ETF具有所有优点，但并非所有ETF都对投资者完全相同或同样有利。Betterment的投资选择过程的主要任务是选择一组可提供所需资产类别敞口的基金或工具，并使基础资产类别行为与投资组合绩效之间的差异最小，即试图最小化ETF及其基准之间的“摩擦”（导致性能偏离的系统性和特质性因素的集合）。

追踪的资产类别与投资者收益之间的摩擦的主要是基金的费用比率：向投资者收取的费用越高，所产生的收益越低。但是，仅依靠费用比率来选择工具可能会使投资组合效率降低。Betterment还考虑了其？？他“摩擦”，如下所述。

Betterment对这些摩擦的度量总结为年度总拥有成本TACO：由所有相关摩擦组成的，用于对Betterment投资组合进行ETF候选者排名和选择。

年度总拥有成本（TACO）是Betterment的基金计分方法，用于对包括在Betterment投资组合中的资金进行评级。TACO考虑到ETF的交易和流动性成本以及与持有资金相关的成本。

图10 TACO构成

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

TACO由两个因素或上述摩擦确定，它们是基金的交易成本和持有成本。第一个是交易成本，它表示在定期投资活动（例如再平衡，现金流入或提取以及税收损失的收取）过程中与资金进出相关的成本。

交易成本通常受两个因素影响：

交易量：衡量每天有多少股份易手。

买卖价差：可以在任何给定时间购买证券的价格与可以出售同一证券的价格之差。

第二部分是持有成本，代表与拥有基金相关的年度成本，通常受以下两个因素影响：

费用比率：ETF管理员施加的资金费用。

追踪差异：表现与基金基准指数的偏差。

7.交易成本：交易量和买卖价差

交易量是对每天可以交易多少股票的历史度量，该指标有助于评估将来找到买家或卖家的难易程度。理解这一点很重要，因为它倾向于指示交易对手的购买能力（例如，当Betterment正在出售ETF时）和出售交易对手的状况（例如，当Betterment正在购买ETF时），可以判断客户是否需要购买更多ETF改善基金的股票，如果肯定，在不影响市场价格的情况下完成交易所需的交易量也就更多。

通常，市场交易与两个价格相关：人们愿意出售证券的价格，以及其他人愿意购买的价格。这两个数字之间的差称为买卖差价，可以用货币或百分比形式表示。例如，交易者可能乐于以100.02美元的价格出售股票，但只希望以99.98美元的价格购买。此处的买入/卖出价差为$ .04，恰好也代表了0.04％的买入/卖出百分比。在此示例中，如果您要购买股票并立即出售，那么由于价差原则，您最终将少收0.04％。交易员和做市商即是通过提供微利的流动性进入市场进行获利的。

交易量较大，交易对手更具竞争性的证券愿意降低买卖差价。与费用比率不同，交易者关心买卖差价的程度可能取决于标的对象的交易活跃程度。与活跃交易者相比，购买并持有投资者通常较少关心它，因为他们在预期的投资范围内将产生更少的交易。最小化这些成本有利于建立有效的投资组合，这就是为什么Betterment试图选择买卖差价较窄的ETF的原因。

8.持有成本：费用比率和跟踪差异

    费用比率是股东每年支付给基金管理人的单股价格的设定百分比。ETF通常会从基础资产传递给证券持有人的股息中收取这些费用，这会降低股东的总回报。由于费用是减少投资者回报的主要组成部分，因此费用较高的ETF通常表现较差。Betterment 70％股权税收优惠的投资组合包含费用率平均为0.11％的ETF。

    追踪差异是指基金相对于其寻求追踪的基准指数的表现情况。基金可能出于多种原因而偏离基准指数，包括与基金持有量有关的任何交易、基金持有量与基准指数之间权重的偏差以及证券借贷的返利。与纯粹的可比较的一揽子基准指数（而不是ETF）相比，跟踪差异可能会导致整个投资组合的长期收益出现系统偏差。

9.寻找TACO =“交易成本” +“持有成本”

    如上所述，交易成本估计了与在公开市场上买卖资金有关的成本。对该金额进行加权，可以恰当地代表公司客户的平均投资活动，包括现金流量、再平衡和税收损失。

持有成本表示公司对投资者拥有基金所产生的年度成本的期望值。佣金费率占了这一费用的大部分[JY3]，因为它是与持有基金有关的最明确的、通常也是最大的费用。

在许多情况下，持有成本（包括ETF的费用比率）将成为总成本计算中的主要因素。当然，没有先购买证券就无法持有证券，因此还必须考虑交易成本。

10.最小化市场影响

    市场影响（投资者购买或出售基金）所引起的价格变化，通过交易成本部分并入了Betterment的总成本；具体来说，是通过买卖价差和交易量的相互作用来实现的。Betterment决策的关键因素是ETF是否管理着相对较高水平的现有资产以及平均每日交易量，以确保Betterment的交易活动和持股量不会控制证券的自然市场效率。在任何给定投资工具的市场影响定义为Betterment平台在这个关键领域的相对规模（RS）[JY4]。

    在基金管理资产中所占的份额很简单地计算为：

AUM的RS =（'Betterment的AUM'/'ETF的AUM'）

    在该基金每日交易量中所占的份额计算为：

RS交易量=（“Betterment交易量” /“ ETF交易量”）

    最小化投资者摩擦是Betterment投资方法的核心目标之一，没有适当资产水平或每日交易量的ETF可能会导致这种摩擦。为了避免对投资者造成潜在的负面影响，Betterment不考虑资产基础较小且交易活动有限的ETF。

11.结论

    Betterment每季度运行一次选择分析，以评估现有选择的有效性、基金管理人的潜在变化（提高或降低费用比率）以及特定ETF市场因素的变化（包括更严格的买卖差价，更低的追踪差异，不断增长的资产基础或减少的选择驱动性市场影响等）。此外，也将投资组合选择变更的税收影响纳入考量，为客户估算在投资工具之间进行转换能够实现的净收益。

    这种方法的强大之处在于，它能以更快的速度得出综合了许多不同候选证券中几个不同因素的总成本数据。快速评估候选人对每种资产类别潜在选择的适用性的能力，这对于实现公司不断提供强大的投资产品、平台、建议、性能和过程控制的目标非常有用。

图11 Betterment投资组合策略初始样本分配的资产类别权重

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心

（资产列表由上到下分别为：美国短期国债ETF、美国短期债券投资ETF、美国低息通货膨胀保护债券ETF、美国市政债券ETF、美国全市场债券投资ETF、 国际债券ETF、新兴市场债券ETF、美国全市场股票投资指数基金、美国大盘股价值投资ETF、先锋美国中盘股价值投资ETF、先锋美国小盘股价值投资ETF、国际发达市场股票指数基金、通新兴市场股票投资ETF）

 

（三） 佣金费率

Betterment是行业中最便宜的机器人投顾公司之一，没有最低入金要求，固定投资和咨询管理费大多数客户为0.25％，高级建议计划为0.40％。此外，电话咨询软件包收取费用，每个软件包的价格在199美元至299美元之间。Betterment Everyday™Checking业务在客户使用借记卡（就像任何银行或信用合作社一样）时，Betterment Financial LLC都会从商家那里收取一部分交换费，并[JY5]且从客户帐户的存款中获得一小部分的净利息保证金。

费用按年度进行计算，每个季度末收取费用，每三个月一次。 例如，如果投资额是1万美元，费用仅为25美元每年。此外，智能投顾公司与基金公司一样，都要收取一个比率费（ExpenseRatio Fee），Betterment一个投资组合的平均开支费用是0.13%，这在行业内某种程度上已经属于较低的。

投资顾问管理传统投资组合的行业平均费用每年大概1%，取决于管理资产规模。根据在线媒体网站Advisory HQ的数据显示，10万美元的投资者平均支付1.12%也就是1120美元每年。

 

四、       智能投顾模型的构建

（一）投资顾问智能化模型

    Betterment智能化投资基本原理来源于Black Litterman方法论，其构架了高度多样化的全球投资组合。Black Litterman流程分析了公开市场的资本价值，以估算全球投资类别之间的分配情况，并将每种资产类别的最终比例作为最优分配的投资组合。该理论假设全球市场投资组合是最佳的，按照通常的投资组合优化过程，试图找到按该比例持有的每种资产类别所需的预期收益。

该模型需要三个输入：

1.全球投资组合权重

2.预期协方差矩阵

3.风险规避参数

首先是各类资产的市场权重，根据Black-Littlerman模型，如果市场有效性较强，各类资产的最佳权重就应当是市场权重，下图显示了Betterment投资组合的初始权重案例，其中股票大约占42％。

图12 Betterment初始样本示例

数据来源：Betterment，华鑫私募基金研究中心 （资产列表由上到下分别为：先锋美国全市场指数基金、 先锋美国大盘股价值投资ETF、先锋美国中盘股价值投资ETF、先锋美国小盘股价值投资ETF、先锋发达市场指数基金、先锋新兴市场股票指数基金、通胀保护债券ETF、美国优质债券ETF、美国公司债券ETF、国际债券ETF、新兴市场债券ETF）

下一步是对协方差矩阵进行修正，因为根据历史数据得出的协方差矩阵会存在误差（bias）。协方差矩阵是基于历史数据的输入从每月总回报数据计算每种资产类别的协方差。但样本协方差矩阵有可能包含干扰均值方差优化器的估计误差。Betterment进行收缩转换来抵消这种偏差，并在优化中采用了这种“缩小”的协方差矩阵进行优化。

智能投顾Betterment在降低投资组合的风险方面，实行一下三个措施：

1.纳入“现金”：投资组合采用非常短的期限（<1年期限上限，期限为0.4）SHV ETF（美国短期国债ETF），称为“投资现金”。在100％的债券下，投资组合为100％SHV。该组合可以确保客户由于任何给定的风险因素（包括利率风险）而处于波动最小的投资组合中。

2.受通胀保护的债券：对于债券密集型投资组合，还包括短期、受通胀保护的分配，使用短期、受通胀保护的债券ETF优于长期TIP（通胀债券指数ETF）基金对通胀的跟踪，原因是长期TIP基金会随通胀预期和利率风险而变化，在较低的风险水平下波动太大。

3.组合内较低波动性资产给于较高权重：在股票和债券一篮子交易中，降低较高波动性资产（如新兴市场股票和债券）的相对权重，并倾向于较低波动性成分（美国大盘股和美国优质债券）。

对于较高风险的分配，通过增加篮子内较高波动性标的的相对权重并分散资产来增加投资组合中的风险。在债券中，这意味着增加公司债券和新兴市场债券；在股票方面，意味着增加美国中小型股票和新兴市场股票。

 

（二）投资组合构建

1.持续审核流程

Betterment会定期更改其核心产品组合，自2010年推出以来，核心产品组合进行了四项实质性更改：

（1）将美国国债（SHY）包括在固定收益篮子中（2010年11月11日）。

（2）将国际股票包括在股票篮中（2011年9月8日）。

（3）使用一组更加多样化的风险敞口（AGG，LQD，BNDX，VWOB）重新优化债券篮子（2013年12月16日）。

（4）包括税收地点调整和备用ETF调整（2014年7月7日）。

2.不实行战术性资产配置

Betterment不会在核心产品组合中进行战术上的权重调整，权重的变化始终是战略性的，绝不追求短期的业绩表现。

3．季度回顾

每个季度，公司会审查Betterment Institutional产品组合的核心组成部分。这包括：

（1）投资选择：选择的ETF仍然是同类产品中最好的吗？是否有新的ETF使客户更有效地获得风险溢价？

（2）无风险远期曲线：当前和未来的预期无风险利率构成了收益的重要组成部分。根据无风险的远期曲线和客户的时间范围判断是否提出储蓄建议。

4.半年度审查

（1）资产类别调查：每年两次进行是否应更新可行资产类别的普查。通常，由于流动性提高或成本降低，或者针对个别投资者情况的组合调整（例如，针对特定国家的市政债券），以前无法获利的资产类别变得具有吸引力。

（2）全球市值：随着市场对资产重新定价，全球投资组合的权重会随着时间而变化。为了确保投资组合优化遵循William Sharpe关于“适应性资产分配” 策略，Betterment定期更新投资组合权重。

 

（三）个性化投资组合优化

    Betterment的核心管理建立在“投资组合”的基础上，支持101个风险水平（范围从0％到100％的股票）下的调整。客户有多个目标时可以在此范围内将每个目标设置为不同的级别。如果客户在Betterment平台上也拥有IRA资产，则单独的IRA投资组合集可使总数达到202种可能的资产分配。

    这101个分配的投资组合集[JY6]在为客户需求量身定制分配时提供了很大的灵活性。定制模型所有定制将视具体情况进行考虑，但是定制投资组合支持的一般准则是在一年之内向AUM投入5000万美元，使用101个投资组合集框架中的自定义模型，以及Betterment Institutional核心投资组合集中的ETF或其他ETF。客户可以每年调整1-2次自定义模型的权重。然而，某些定制可能需要特殊的后台开发或UX算法更改。例如具有特殊税收或分配特征的ETF或一种打破这101种投资组合集模型以外的方法[JY7]。根据不同情况可做以下调整：

（1）更改现有组件的权重

    根据需求，可以在投资组合集中的101个风险级别中的任何一个上更改投资组合权重，以匹配其期望的分配，包括零权重。也可以在101个风险级别中的每个级别下，将倾斜组件的分配权重值设置为零，然后将该权重重新分配给其余组件。

（2）引入非核心ETF

    投顾在投资选择过程中可能也会做出不同的决定。或者，可能希望将增值的持有量带入“Betterment Institution”平台，该平台由不在其核心投资组合中的ETF组成。为了支持此类资产，顾问可以创建自己的投资组合模型。

（3）更复杂的修改

    必要时，Betterment内部专家将进行个案分析[JY8]，确保更精细的更改能够正确实施，例如更新模型假设等（例如预期收益）。

（4）改变预期风险和回报

作为资产配置过程的一部分，智能投顾会产生预期收益和风险指标（波动率和最大亏损）。如果客户想要偏离Betterment给出的配置方案，则在实施更改之前，需要告知更改方式和原因，因为Betterment要确保备用指标不会对用户造成不利影

（5）突破101个分配的投资组合

客户在希望脱离101分配模型时，Betterment提供五个离散的投资组合。从这五个数据点进行推断，并填写101分配矩阵的其余部分以讨论其可行性。如果不是可行的解决方案，则必须进行大量的UX更改[JY9]。

五、       美国与中国智能投顾对比

总体来说，Betterment的业务模式是通过风险测评问卷，描绘出用户画像，运用量化模型计算出资产组合建议，进行以ETF作为基础品种的被动投资模式，该业务模式也成为智能投顾应用的典型业务模式。

对比而言，美国智能投顾行业领头羊Wealthfront的业务模式在Betterment的基础上稍有变化。其问卷问题基于投资者设置的远期目标，例如提前退休计划、旅行计划等。根据不同的目标，Wealthfront会给出有针对性的问卷，并结合用户其他财务账户信息，在综合考虑投资回报、通胀、不同的收入增长场景、当前储蓄和支出水平、退休时的社保情况、所属账户种类的税收情况及劳工局/统计局等第三方数据的基础上，将远期目标分解为近期策略，计算出在该目标下每月[JY10]的建议储蓄额、投资类型及相应的投资策略。同时，Wealthfront会为用户投资过程中的短期资金需求提供贷款服务。

美国传统金融巨头嘉信银行的Schwab Intelligent Portfolios的业务模式与Betterment大体相似，但为帮助客户保持流动性，其智能投资组合会预留一定比例的现金存入嘉信银行的储蓄账户中。

招商银行于2016年推出“摩羯智投”智能投顾产品，其业务模式极为精简，通过让用户自行选择投资时限及1～9度量的风险承受级别，构建出资产组合建议，其后呈现给用户该组合的资产配置类型和比例及历史表现数据。

 

 

 

图13 中美智能投顾对比分析表

数据来源：公司官网，华鑫私募基金研究中心

平安金融壹账通的智能投顾产品“智能财富管家”基于百万级现有的客户风险偏好数据，使用机器学习方法建立风险偏好识别模型，将大数据技术与问卷相结合，精准化风险偏好识别，并根据用户数据变化定期调整评分结果。

京东智投分为用户画像、财务分析、资产配置、产品筛选和再平衡投后管理五个板块，直接采用平台沉淀的用户数据，从年龄属相、购物偏好、购物习惯、性别、地域、星座、理财习惯来刻画用户画像。

理财魔方通过风险问卷测评，给出建议的风险等级及对应的资产组合方案，并基于全球大类资产表现情况给出调仓建议，例如，在港股短期风险较大时建议清仓港股，A股大幅震荡后建议加大A股配置，美股大跌触发风控[JY11]预警后建议降低美股配置比例。

 

华鑫证券私募基金研究中心课题组联系人：

周韬雄 课题组研究员

电话：021- 54967619

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