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GSグローバル・ビッグデータ投資戦略 コンセプト動画
Next Standard - ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントと歩む、資産形成への道

グローバル先進国株式に注目

GSグローバル・ビッグデータ投資戦略は2017年2月の設定から、およそ2年間で純資産総額約2,500億円まで積みあがりました(両コース合計)。中長期的にリターンの期待できるグローバル先進国株式に、今、改めて注目が集まっています。

基準価額と純資産総額の推移

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期間:2017年2月24日(設定日)~2018年12月末 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
上記は過去の実績を示したものであり、将来の成果を保証するものではありません。本ファンドの信託報酬は純資産総額に対して年率1.323%( 税抜1.225%)であり、上記の基準価額は信託報酬控除後のものです。

長期投資の中核にグローバル先進国株式

株式市場は、幾多の難局を乗り越え、経済と共に成長

過去を振り返ると、グローバル先進国株式は、ITバブルや世界金融危機など大きく下落する局面もありました。しかし、長期的にはその下落は一時的なものにすぎず、株価は変動を繰り返しながらも経済成長に追随する動きをしています。

世界の経済規模とグローバル先進国株式
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期間:世界経済規模:1980年~2023年(2018年以降は予想)、グローバル先進国株式:1980年12月末~2018年12月末 出所:IMF(国際通貨基金) World Economic Outlook, October 2018、MSCIのデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成 世界経済規模:購買力平価に基づき換算された名目GDP 上記の「世界経済」には、新興国など本ファンドの投資対象以外の国も含まれておりますのでご留意ください。 グローバル先進国株式:MSCIワールド・インデックス(配当込み、米ドル・ベース、1980年末を100として指数化)

 

過去、長期投資は損失発生確率を低く抑えてきた

下記は各月末を起点とし、そこから過去10年間グローバル先進国株式に投資したと仮定した場合のそれぞれの年率リターン(費用控除前)を試算、時系列にグラフにしたものです。青の部分はプラス収益、黄色の部分はマイナス収益となった時点を表しています。

ご参考:グローバル先進国株式を10年間保有した場合の年率リターン
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上記は過去のデータであり、将来の運用成果は過去の数値を大幅に下回る可能性があります。上記は指数(米ドル・ベース)を用いた試算です。信託報酬等の諸費用や取引にかかる手数料、その他の費用は考慮しておりませんのでご留意ください。
期間:1970年1月末~2018年12月末、出所:MSCIのデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成 グローバル先進国株式:MSCIワールド・インデックス(配当込み、米ドル・ベース)
上記期間において各月末時点の10年前からグローバル先進国株式に投資した場合のそれぞれの年率リターン(費用控除前)を試算したものです。

ビッグデータ/AIが今後の運用手法の主流に

データの増加に伴い、様々な分野でAIの活用が進む

およそこの10年間でテクノロジーは急激な進化を遂げてきました。新聞やニュースで毎日耳にする通り、私たちの日常生活はデジタル化が浸透し、そこから生まれるデータの増加に伴い、様々な分野でAIの活用が進んでいます。資産運用においても膨大なビッグデータやAIを活用する新たな運用へ注目が集まっています。

日常生活に浸透するデジタル化やAIの例

 

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出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント調べ

 

資産運用業界でも進むビッグデータ/AIの活用

ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントでは、およそ10年前からビッグデータ/AIを活用した運用を行っています。こうした運用戦略の残高は、この5年間で約3倍に増加しました。従来型のファンド・マネジャーやアナリストが、膨大な時間と手間を掛けて足で情報を稼ぐ運用から、進化したテクノロジーを活用し、幅広く集めたデータをより速く、より深く分析する運用へ資産運用業界も大きな変化を迎えています。

ご参考:GSAM*においてビッグデータ/AIを活用する戦略の運用残高
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*GSAMの計量投資戦略グループ

時点:2013年および2018年 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント ビッグデータ/AIの活用については、巻末「 計量モデルにおけるビッグデータやAI(人工知能)の活用について 」をご参照ください。

これからのコア資産として

ビッグデータ/AIを本格活用してから運用成績は向上

GSグローバル・ビッグデータ投資戦略の投資対象ファンドと参考指標であるグローバル先進国株式インデックスを比較すると、投資対象ファンドは2012年頃にビッグデータ/AIを本格活用し始めた頃から運用成績が向上し、参考指標を安定的に上回っています。

ご参考:投資対象ファンドのパフォーマンス

 

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上記は投資対象ファンドの米ドル・ベースの過去の運用実績(費用控除前)であり本ファンドの運用実績ではありません。
期間:2004年10月14日(設定日)~2018年12月末 出所:MSCIのデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成 グローバル先進国株式:MSCIワールド・インデックス(配当込み、米ドル・ベース、設定日を100として指数化) ビッグデータ/AIの活用については、巻末「 計量モデルにおけるビッグデータやAI(人工知能)の活用について 」をご参照ください。

 

10年前に100万円投資していたら、323万円に

もし、この投資対象ファンドに100万円投資していたら結果はどうなっていたでしょう?仮に10年前にスタートしていた場合と5年前にスタートしていた場合を比較してみました。結果は投資資金は10年間で323万円となり5年間では142万円でした。

ご参考:投資対象ファンドを用いた運用の試算(為替ヘッジなし)
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上記は投資対象ファンド(米ドル・ベース)の運用実績を用いた試算(円換算)であり、本ファンドの運用実績ではありません。また費用として信託報酬相当額(年率1.323%)を控除していますが、手数料やその他の費用は考慮していないことにご留意ください。
期間:2008年12月末~2018年12月末 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 一例として上記の期間を基準として試算していますが、投資期間を変更した場合は結果が異なる場合があります。投資元金は保証されているものではなく、基準価額の下落により、損失を被り、投資元金が割り込むことがあります。

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