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作为一种介于主动和被动投资策略之间的新兴策略，智能测试版在设计之初就被期望以低成本击败基准。然而，研究表明智能测试版的表现令人失望。

芬兰阿尔托大学教授安迪·苏欣的研究表明，许多智能测试策略并没有像预期的那样发挥作用，这种策略的稳健性尤其成问题。有鉴于此，投资者应该对各种智能贝塔策略产品采取更加谨慎的态度。

根据晨星的数据，智能测试策略在过去五年发展迅速。从2012年底到今年5月，相关资产总额增加到8660亿美元，增幅超过200%。贝莱德、安邦、美盛等资产管理公司已经发行了大量相关产品。

像传统的被动资产一样，贝塔策略也跟踪指数投资。不同之处在于，智能贝塔并不按照传统指数按照股票的市场价值来分配资产，而是按照所谓的因素来投资，这些因素可以是公司的股息、利润或市盈率等。通常，在推出该策略之前，基金公司会进行一次重新测试，以检查该因素在过去的表现是否令人满意。苏欣认为重新测试是最值得怀疑的因素。

通过对五类资产的215项战略表现的研究，苏欣发现这些产品的平均重测寿命为10.7年，平均在线寿命仅为4.6年，相对较短。同时，经验表明，这些策略存在重测过渡等问题，本研究符合行业中“数据清洗”和选择偏好等智能测试策略的问题。

苏欣还发现在智能测试策略的重新测试中存在许多问题。首先是“数据清洗”，即基金公司将不断测试不同的数据以获得期望的结果，而不是客观地呈现数据的真实性质。与此同时，智能贝塔交易也缺乏稳健性。夏普比率是研究风险调整回报率的指标。在这个指标中，策略启动和重测之间的差距可以达到73%。

晨星的研究发现，业界已经对智能测试的重新测试结果感到担忧。因为在数据清理之后，你总能找到想要的结果，而且智能测试策略产品不会有不好的结果。

其他一些研究人员也表明，错误地使用回溯测试可能会在市场上产生数百个“好”因素，但实际上很难从实际操作中获利，这可能会给投资者带来损失。目前，有400多个因素，其中许多可能是垃圾因素。仅仅依靠回溯测试来预测未来的表现将会让许多投资者失望。

苏欣认为，smart beta战略有其优势，也是一个可行的投资目标。然而，有必要教育投资者，在投资前进行尽职调查，并密切监测投资业绩。最好的智能测试策略应该结合良好的回溯测试和简洁的策略逻辑，以保持操作透明。

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