如何辨别智能投顾的好坏？
智能投顾的好与坏，其实可以从多个维度来探讨。还是以市面上传统意义上的智能投顾来说。目前大多数的智能投顾产品，以Betterment或者Wealthfront为例，都只停留在了一个很初步的阶段，就是根据用户的风险偏好评测，去分为不同的等级，不同的等级再配以不同风险水平的产品。其实，这是一种很粗旷方式。另外，相较于提高收益率，智能投顾的核心还是在于“投资顾问”这个服务上，怎么去识别客户的根本需求，满足客户的需求。同时又能降低服务客户的成本，远比仅仅推出一个通俗意义上的“好产品”要重要得多。 从我的角度而言，好的智能投顾应该满足以下几点：
先借这个问题向@马永谙 老师致敬，知乎关于智能投顾的问题颇多，回答如此细致深入值得学习。做智能投顾创业不易，市场上五花八门的智能投顾，花样繁多，投资者甄别起来也不容易。 先简单说下我理解的智能投顾，再就题主的问题进行针对性的回答。 海外的智能投顾实践可说由来已久，无论组合投资、大类资产配置的思维，都早已经有对应的服务。例如TD Ameritrade早在2005年就已推出基于大类资产配置的组合管理工具Amerivest；各位熟知的Wealthfront、Betterment在2008年左右也已经诞生。智能投顾真正火起来，还是去年的事情。 那么在这十年不到的时间里，哪些东西有所进步呢？仔细想了下，也许可以归为「低成本」跟「高效率」两个方面。展开来说： 所以真正「智能」的含量恐怕并不高。 国内的智能投顾，除了开放式基金组合，就是智能选股了吧。虽然都用到了基于模型的策略，不过严格来说，这两类费率都不低，甚至还会通过频繁的操作，抬高买卖成本。个中的优劣，我想策略本身对于自己的适用性、综合费率是需要仔细考量的。 至于海外的智能投顾，推荐一篇hardcore的报告，作者耶鲁大学高材生Jonathan Walter Lam，题为「Robo-Advisors: A Portfolio Management Perspective」，写于今年四月，这是我目前见过研究智能投顾最好的文本。里面第三章节「How Robo-Advisors Differ From One Another」详细讲了智能投顾的几个比较维度，比各种大V文章专业、详尽。 PDF地址： 报告中列举的维度有这么几个，1）资产类别、2）对于均值方差理论的不同维度的理解、3）组合优化、4）风险承受能力与风险偏好评估、5）利益冲突，以及 6）实现标的选择的方法。 举例来说，嘉信智能组合、Betterment、Wealthfront分别提供了28、11、13种资产类别，作者认为，嘉信理财的28种标的资产过于细分，以致于每一种资产都无法在组合之中扮演充分的风险收益特征，在这一点上，要劣于其它两者。 补充一句，海外的各家智能投顾都是能查到「白皮书」的，详细讲了自己平台的策略思想，因此可以作为对比研究的素材。相较之下，国内的各种智能投顾，就粗糙得多。如果只有「黑盒子」，那么专业的比对，就无从谈起了。