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Investir avec le Big Data

Investir avec le Big Data

Qu’est-ce que le Big Data et pourquoi est-ce important ?

Le Big Data est un terme couramment utilisé pour décrire des ensembles de données extrêmement volumineux pouvant être analysés à l’aide de technologies avancées. Ce procédé permet de mettre en évidence des modèles, des tendances et des associations. Le Big Data modifie la manière dont nous achetons, mangeons, établissons des réseaux, mais aussi la manière dont nous investissons, car il transforme les entreprises, les secteurs et l’économie en général. En utilisant la technologie et les données permettant de fournir des informations de pointe en matière d’investissement, les Goldman Sachs CORE® Equity Portfolios font appel à une application rigoureuse de techniques quantitatives pour saisir à la fois les aspects fondamentaux et comportementaux des rendements des titres des sociétés.

Focus sur le fonds GS CORE Equity avec Gary Chropuvka


Investir avec le Big Data

  

Trois questions à…


Gary Chropuvka, co-head de l’équipe Quantitative Investment Strategies de GSAM

 

Quelle est l’importance
des tendances évolutives
dans l’investissement quantitatif ?
+

La gestion active des investissements a toujours consisté à générer un avantage informationnel et à anticiper l’évolution des tendances plus rapidement que les autres acteurs du marché. La croissance exponentielle des données, par exemple, est extrêmement importante ; elle affecte de nombreux aspects de notre vie quotidienne, tandis que les avancées technologiques rapides nous permettent de repousser les limites de la gestion d’actifs classique.

Quelle sera la prochaine grande tendance à impacter
les GS CORE®
Equity Portfolios ?
+

Dans le passé, les ordinateurs nous permettaient d’analyser uniquement des ensembles de données facilement quantifiables et organisées, comme des nombres dans un tableur. Aujourd’hui, les nouvelles technologies nous permettent pour la première fois d’analyser des données non structurées, telles que le langage et les images. Au fur et à mesure que de nouvelles sources de données deviennent disponibles, nous continuons à rechercher de nouvelles idées d’investissement pour améliorer notre processus.

Les ordinateurs remplaceront-ils les gestionnaires de portefeuille humains à
l’avenir ?
+

Non, nous considérons la technologie et les données comme des outils permettant d’améliorer le processus décisionnel de nos gestionnaires de portefeuille. Avant d’agir à partir des informations générées par nos modèles quantitatifs, nos gestionnaires de portefeuille examinent chacune des transactions et des positions, et peuvent intervenir pendant certaines périodes de tension extrême dans le but de réduire ou de limiter les risques.

Le Big Data révolutionne tous les secteurs d’activité.

Les entreprises qui trouvent les moyens d’exploiter le potentiel du Big Data se distinguent de leurs concurrents et créent de la valeur pour les investisseurs.

Que se passe-t-il sur Internet en 60 secondes ?


dataCreation

À titre d’exemple uniquement. Tous les investissements comportent des risques, y compris de pertes d’argent potentielles. Source : Statista, Décembre 31, 2017

 

 

De temps en temps


sectors

1 Source : Bain.

De l’idée à l’investissement

Nous utilisons les données et la technologie pour améliorer nos connaissances, notre expérience et notre jugement, en cherchant à traduire une quantité pratiquement infinie de données, traditionnelles ou non, en idées d’investissement réalisables.

Évaluation des entreprises pour nos portefeuilles


Notre équipe de gestionnaires d’investissement du CORE® Equity Portfolio pense que la performance des titres d’une entreprise dépend de plusieurs facteurs.

 

Goldman Sachs Equity Insights Funds

Qualite

Identifier des sociétés de qualité et justifiant d'une bonne gouvernance

Valorisation

Identifier des valorisations erronées sur le long terme.

Sentiment

Analyser le sentiment de marché

Thèmes et tendances

Faire émerger des thèmes et des tendances

 

 

Notre processus d’investissement axé sur les données s’appuie sur une recherche étendue et rigoureuse, sur un choix de mesures de titres reproductibles et sur la conscience des risques.

 

consistentMethodology

11 Source : GSAM. À titre d’exemple uniquement. Au 31 décembre 2017.

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