Quantitative Investment Strategies di GSAM
Siamo venuti a conoscenza del fatto che alcune parti esterne stanno falsamente dichiarando di svolgere servizi finanziari per conto di Goldman Sachs (comprese Goldman Sachs Asset Management International e Goldman Sachs International) allo scopo di commercializzare falsi prodotti di investimento e di sollecitare pagamenti monetari. Queste parti esterne possono fingere di rappresentare Goldman Sachs attraverso l’uso di comunicazioni fraudolente tramite e-mail, messaggistica istantanea o telefono, nonché attraverso l’uso di brochure false o altri documenti contenenti loghi e marchi di Goldman Sachs. La Financial Conduct Authority of UK ha emesso degli avvertimenti su queste attività fraudolente che sono disponibili qui e qui .
È importante sapere che qualsiasi comunicazione ricevuta da Goldman Sachs proviene solo da indirizzi e-mail con l’estensione @gs.com e/o può essere reperita sul sito web goldmansachs.com. Ulteriori informazioni su come proteggervi dall’attività online fraudolenta e su come contattarci in merito a questo argomento si possono trovare sulla pagina dedicata alla Sicurezza di Goldman Sachs, disponibile qui .
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ContattaciBig Data è un termine utilizzato per descrivere insiemi enormi di dati che possono essere analizzati usando tecnologie avanzate per rivelare modelli, trend e collegamenti. I Big Data cambiano il modo in cui facciamo acquisti, mangiamo, facciamo networking, ma anche come investiamo, perché stanno trasformando le società, i settori e l’economia in generale. Tramite l'utilizzo della tecnologia e dei dati a supporto di un'analisi di investimento all’avanguardia, i Portafogli Goldman Sachs CORE® Equity adottano un’allocazione disciplinata di tecniche quantitative per catturare sia gli aspetti fondamentali che comportamentali alla base dei rendimenti azionari delle società.
Quantitative Investment Strategies di GSAM
La gestione attiva è da sempre collegata alla generazione di un vantaggio informativo e alla capacità di anticipare i trend in evoluzione più velocemente rispetto al mercato. La crescita esponenziale dei dati, per esempio, è molto importante; ha effetti su molti aspetti delle nostre vite quotidiane, mentre i rapidi progressi della tecnologia ci permettono di andare oltre ai confini della gestione patrimoniale tradizionale.
In passato, potevamo usare i computer solo per analizzare degli insiemi di dati facilmente quantificabili e organizzati come i numeri in un foglio di calcolo. Oggi, le nuove tecnologie ci consentono per la prima volta di analizzare dati non strutturati, come il linguaggio e le immagini. Avendo a disposizione nuove fonti di dati, continuiamo a ricercare nuove idee di investimento per migliorare il nostro processo.
No, riteniamo che la tecnologia e i dati siano strumenti per migliorare il processo decisionale dei nostri gestori di portafoglio. Prima di agire in base alle informazioni generate dai nostri modelli quantitativi, i nostri gestori rivedono ogni operazione e posizione, con la possibilità di intervenire durante alcuni periodi di tensione per ridurre o contenere il rischio.
Le società in grado di sfruttare i Big Data riescono a distinguersi dai concorrenti e a creare valore per gli investitori.
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A soli fini illustrativi. Tutto ciò che riguarda l’investimento implica rischio, compresa la possibilità di perdere denaro. Fonte: Statista, Dicembre 31, 2017
1Fonte: Bain.
Usiamo i dati e la tecnologia per migliorare la nostra conoscenza, esperienza e il nostro giudizio, cercando di tradurre una quantità di dati virtualmente infinita, sia tradizionali che non tradizionali, in idee di investimento realizzabili.
Secondo il nostro team di investimento dei Portafogli CORE® Equity ci sono varie caratteristiche che determinano la performance azionaria di una società.
Qualità
Identifichiamo società di alta qualità, gestite in maniera efficiente
Valutazioni
Identifichiamo disallineamenti tra prezzi e fondamentali
Sentiment
Analizziamo il sentiment
Temi e tendenze
Scopriamo nuovi temi e tendenze
Il nostro processo di investimento basato sui dati si fonda su una ricerca ampia e rigorosa, una selezione dei titoli ripetibile e una forte attenzione al rischio.
11 Fonte: GSAM. A soli fini illustrativi. Al 31 dicembre 2017.