人工智能和机器学习可能是ETF超越市场的下一个武器。
罗伯特·图尔是一家创新的交易所交易产品公司。作为业内资深人士，图尔涉足ETF行业已有数十年，在18个不同国家创建了400多只ETF。现在，他正在寻找新的方法来击败市场，利用大数据作为原材料结合机器学习，建立ETF投资组合，其潜在表现可能超过主动管理产品。图尔表示，你要把人类大脑无法消化的数据加进去，这项新技术的关键是集成分析，这是一种使用多种学习算法来更好地预测收益的方法。
图尔的目标不是挑选个股，而是通过从其他ETF产品中提取数据，从而使智能贝塔（smart beta）更聪明。
智能贝塔已经在华尔街风行数年，其使用基于规则的一系列因素，来选择纳入基金投资组合中的证券，其权重通常不同于传统的基于市值的权重机制。如高盛的ActiveBeta美国大盘股ETF 就是其代表之一。该ETF着眼于四个不同的因素——价值、动量、高质量和低波动性——并相应地对它们进行加权。
图尔采取了同样的模型，并应用自己的秘密武器大数据分析和人工智能来选股，这背后的逻辑是每一只智能贝塔 ETF(包括高盛的ETF)的集体智慧，都好于任何选股者的智慧。
据图尔表示，该项目仍处于开发的早期阶段，已有多家公司对这一方法表现出了兴趣。
