Les fonds négociés en bourse (ETF) Smart bêta font fureur. Les fournisseurs d'ETF lancent de nouveaux produits bêta intelligents apparemment aussi vite qu'ils peuvent en penser. Les stratégies d'ETF bêta intelligent couvrent toute la gamme, mais à leur plus basique sont les variations sur les produits traditionnels d'indices pondérés en fonction de la capitalisation boursière comme les ETF qui suivent l'indice S & P 500 ou des indices similaires. Voici quelques façons dont les conseillers financiers peuvent décider d'utiliser les ETF intelligents bêta pour leurs clients et les stratégies à utiliser, le cas échéant.

Pourquoi Smart Beta?

C'est la première question qu'un conseiller financier devrait se poser avant d'employer n'importe quel type de stratégie ou de véhicule d'investissement dans les comptes de ses clients. Smart beta est, en fait, depuis un bon moment. Des tranches d'indices de base comme le Russell 1000 existent depuis plusieurs années. Valeur iShares Russell 1000 (IWD IWDiSh Rus1000 Val120 10 + 0 19% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) et iShares Russell 1000 Croissance (IWF IWFiSh Rus 1000 Gr131. 03 + 0. 24% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) existent depuis mai 2000, par exemple. Smart beta est fréquemment utilisé par les conseillers financiers pour améliorer certains aspects des portefeuilles de leurs clients. Cela pourrait inclure des raisons comme la baisse de la volatilité globale du portefeuille ou d'investir dans des placements de meilleure qualité. Les stratégies bêta intelligentes sont généralement basées sur des facteurs. Certains facteurs communs incluent:

• Valeur: Cela pourrait inclure une tranche d'un indice comme les actions les moins chères de l'indice S & P 500 représenté par le FNB Guggenheim S & P 500 Pure Value (RPV RPVGuggenheim62. 25% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ).
• Taille: L'iShares USA Taille Facteur ETF (TAILLE TAILLE MOYEN MSCI US80 95 + 0. 17% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ), par exemple, des pistes un groupe d'actions domestiques à grande et à moyenne capitalisation ayant une petite capitalisation boursière relative.
• Momentum: Cela peut inclure des actions ayant un élan ou une dynamique relative, comme le FNB d'indice Momentum MSCI États-Unis iShares (MTUM MTUMiSh Edg MSCI US101 30 + 0. 15% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ).
• Faible volatilité: Le FNB PowerShares S & P 500 à faible volatilité (SPLV SPLVPwrShr ETF FTII46 77-0,05% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) cible les 100 actions du S & P 500 avec la plus faible volatilité au cours des 12 derniers mois.
• Stratégies de haute qualité: Elles impliquent souvent des stocks de dividendes. Le FNB Schwab U. S. Dividend Equity (SCHD SCHDSchwab US Div.46-0, 27% créé avec Highstock 4. 2. 6 ) en est un exemple.

Ces ETF basés sur d'autres facteurs suivent un indice qui est habituellement fait sur mesure pour l'ETF. Personnellement, je ne peux pas imaginer qu'un fournisseur d'ETF invente un benchmark qui n'a pas l'air bien pour son produit.(Pour plus d'informations, voir: Stratégies Smart ETF sur les ETF. )

Une autre forme de gestion active?

Certains disent que le bêta intelligent est une autre forme de gestion active et qu'ils pourraient bien être corrects. De nombreux experts de l'industrie ont qualifié le bêta intelligent d'hybride entre actif et passif. La plupart des ETF bêta intelligents suivent passivement le benchmark qui a été construit pour le produit. Cependant, le travail derrière le maintien de plusieurs de ces points de référence s'apparente à une gestion active. En général, les FNB bêta intelligents ont des ratios de frais inférieurs à ceux de la plupart des fonds communs de placement gérés activement, mais ils sont plus élevés que les fonds indiciels traditionnels. Plus précisément, le processus de rééquilibrage de certains FNB bêta intelligents par rapport à leur pondération repère s'apparente à une gestion active en ce sens que les critères de l'indice sont dans certains cas assez subjectifs. (Pour en savoir plus, voir: Ce que les conseillers doivent savoir sur les ETF Smart Beta .)

La bêta intelligente fonctionne-t-elle dans le monde réel?

Une question clé pour les conseillers financiers est de savoir si la stratégie de bêta intelligent qu'ils envisagent fonctionnera à l'extérieur du «laboratoire». "Autrement dit, un grand nombre des ETF bêta intelligents mis sur le marché sont basés sur des indices synthétiques dérivés et testés via des tests en retour. Parfois, ces stratégies fonctionneront bien dans le back testing, mais leurs résultats dans le monde réel pourraient souffrir lorsque des facteurs du monde réel, tels que le besoin d'échanger des volumes d'actifs plus importants sur les marchés, sont appliqués à la stratégie. (Pour en savoir plus, voir: Les FNB intelligents Beta: les avantages et les inconvénients .)

Certaines stratégies qui ont vraiment du sens peuvent prendre plusieurs années avant de réaliser les avantages réels. À titre d'exemple, les stocks domestiques les moins chers ont sous-performé les stocks de croissance coûteux pendant près d'une décennie. Posséder un ETF bêta intelligent axé sur les titres les moins chers du S & P 500 pourrait s'avérer être une bonne stratégie à long terme, mais se déroulera-t-il sur une période qui correspond à l'horizon temporel de votre client?

Principaux enjeux pour les conseillers à considérer

Les ratios de frais comptent : Si un FNB bêta intelligent a un ratio de dépenses de 50 points de base ou plus, il est important d'évaluer si ce FNB est vraiment meilleur que un indice boursier de base pondéré en fonction de la capitalisation boursière, ou même la catégorie d'actions institutionnelles d'un fonds commun de placement de premier ordre, géré activement.

Regardez au-delà des résultats simulés: Comme nous l'avons mentionné, de nombreux ETF intelligents bêta sont mis sur le marché en vantant des résultats simulés ou rétro-testés. Il n'y a rien de mal à utiliser le back testing en tant qu'outil, mais les conseillers financiers doivent comprendre que le résultat sur l'ordinateur du développeur ETF peut différer du monde réel lorsque la stratégie est mise en œuvre sur le marché. (Pour en savoir plus, voir: Construire une meilleure souricière avec les ETF Smart Beta. )

Comment la stratégie va ajouter au portefeuille du client: L'objectif du conseiller financier doit toujours être d'améliorer les résultats des clients, en termes de rendements ainsi que d'autres avantages comme la volatilité inférieure. Un FNB bêta intelligent peut sembler attrayant, mais le conseiller doit creuser un peu pour s'assurer que l'avantage souhaité est susceptible d'être réalisé en y investissant.

Conditions économiques ou de marché actuelles: Une stratégie smart beta particulière aurait pu fonctionner dans un ensemble particulier de conditions économiques et de marché. Cette surperformance pourrait inciter les conseillers financiers à se tourner vers un FNB qui emploie cette stratégie particulière pour leurs clients. Cependant, chaque stratégie de smart beta est corrélée négativement ou positivement avec d'autres facteurs de marché. Au fur et à mesure que les choses évoluent, ces corrélations peuvent changer et la stratégie bêta intelligente peut ne pas fonctionner aussi bien à l'avenir. (Pour plus d'informations, voir: Les ETF Smart Beta sont-ils actifs, passifs ou les deux? )

Pourquoi la stratégie fonctionnera : Il incombe aux conseillers de comprendre ce qui rend un smart travail de stratégie bêta. Comme ils disent: "Même un écureuil aveugle trouve une noix de temps en temps. "Le succès de la stratégie que vous envisagez est-il juste un coup de chance? Y a-t-il une raison solide et reproductible à son succès?

The Bottom Line

Les ETF Smart Beta offrent aux investisseurs un moyen d'utiliser des stratégies d'indices passifs traditionnels d'une manière qui affine la valeur de l'indice de référence d'origine. Cependant, les fournisseurs de FNB apportent de nouvelles stratégies d'ETF bêta intelligent sur le marché à un rythme rapide. Les conseillers financiers qui ont un intérêt à utiliser ces FNB dans les portefeuilles des clients doivent d'abord faire leurs devoirs. Que vont ajouter les ETF intelligents? Pourquoi travaillent-ils? Suis-je à l'aise avec le point de référence sous-jacent utilisé et la stratégie de rééquilibrage utilisée? Si vous pouvez répondre à ces questions de manière satisfaisante, la version bêta intelligente pourrait bien être pour vous.