機器人顧問使用哪些算法？
一些權威人士聲稱，投資組合管理正在發生一場革命：機器人的興起，也就是機器人顧問。最著名的是 Betterment.com、FutureAdvisor、Schwab Intelligent Portfolios 和 Wealthfront。
根據維基百科
機器人顧問採用算法，例如最初服務於傳統諮詢社區的現代投資組合理論，該社區使用基於算法的自動化投資解決方案（業內稱為“再平衡軟體”）來進行投資組合管理。
我的問題
你知道這些公司究竟使用哪些算法是否有更多可用資訊？它只是好的舊 MPT 還是更複雜的東西？（在這種情況下，有趣的是他們經常得到完全不同的投資組合）。最好是對不同提供商使用的算法的某種概述。
在對該主題進行了大量研究後，我在 ETF.com 上找到了以下優秀的研究文章：
Wealthfront 使用目前市場隱含的預期回報 (Black-Litterman) 以及首席投資官 Burton Malkiel 團隊的內部觀點來修改歷史資產類別的回報。此外，Wealthfront 為每種資產類型設置了最小和最大權重。由此產生的投資組合具有明顯的馬爾基爾風格，新興市場的配置反映了他對中國的興趣。
Betterment 使用 Black-Litterman 目前隱含的市場預期回報，但故意將小盤股和價值股作為單獨的資產類別包括在內，增加了經典的 Fama-French 因子傾斜。它不會限制投資組合的權重，但它們確實考慮了下行風險。Betterment 的投資組合最終與全球市場非常相似，至少在股票方面是這樣。
Covestor 故意偏離其優化器，以對沖其投資組合以抵禦通脹並調整下行風險。其廣泛的限制允許對新興市場施加沉重的負擔。
聯合創始人兼首席投資官赫伯特·摩爾 (Herbert Moore) 表示，Wise Banyan 將其投資組合的權重“比大多數都更緊”，回到市值權重。這或許可以解釋為什麼其投資組合大量配置美國股票，而遠離全球股票市場的其他部分。
Invessence 包括最多的資產類型，增加了固定收益方面的粒度。它基於長達 80 年的歷史 ETF 或指數回報的資產類別回報預期，但僅使用了 9 年的波動歷史。Invessence 使用黃金作為通脹對沖工具。它還限制了除美國股票以外的所有資產權重。果然，美國主導了其股票配置。
FutureAdvisor 沒有優化。相反，它建立了自己的投資組合，就像目標日期共同基金一樣，創造了一條下滑路徑。它建立了對 REITs 的“戰略”配置，作為通脹對沖，增加了 Fama-French 類型的傾斜。他們不是在開玩笑。該公司的投資組合側重於中小盤股和金融股（REITS），具有同類最高的股息收益率和最低的市賬率。
這裡有更多細節：http://www.etf.com/sections/blog/22973-ghosts-in-the-robo-advisor-machine.html?nopaging=1和這裡：
http ://www.etf .com/sections/blog/22982-inside-robo-advisor-asset-allocation.html?nopaging=1
關於該主題的整個 7 部分系列從這裡開始：
http ://www.etf.com/sections/blog/22946-which-robo-advisor-for-my-teen.html?nopaging=1