今や、ビッグデータを有効活用できない企業は競争力を失うとも言われる時代。
そして無数のデータの中から、有益な答えを導き出す上で、
ヒトの処理能力を超えたA I ( 人工知能) は、急速にその重要性が高まっています。
長い年月をかけて開発してきた独自の運用モデルにA I による分析を導入することで、
あふれる情報の中から投資への示唆を見出し、ポートフォリオ構築に役立てています。
くわしくは、下記のリンクから該当ファンドの情報をご覧ください。
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略 Aコース（為替ヘッジあり）
GS ビッグデータ・ストラテジー （米国小型株） Aコース（為替ヘッジあり）
GS ビッグデータ・ストラテジー（欧州株） Aコース（為替ヘッジあり）
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略 Bコース（為替ヘッジなし）
GS ビッグデータ・ストラテジー （米国小型株） Bコース（為替ヘッジなし）
GS ビッグデータ・ストラテジー（欧州株） Bコース（為替ヘッジなし）
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略 隔月決算コース（為替ヘッジなし）
GS ビッグデータ・ストラテジー（エマージング株）
GS ビッグデータ・ストラテジー（グローバル株式）DC
GS ビッグデータ・ストラテジー（外国株式）
GS ビッグデータ・ストラテジー（日本株）
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
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデルでは、投資対象銘柄について、数多くの多面的な評価基準に基づいて評価し、組入銘柄を決定しています。これらの評価基準の開発において、財務諸表などの伝統的なデータに加え、ニュース記事やウェブ・アクセス量などの非伝統的ないわゆるビッグデータも活用されます。ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントではこれらのビッグデータの活用を競争力の源泉とみなしており、近年その利用割合を増やしているだけでなく、そのデータの種類や利用方法も進化しています。機械学習や自然言語処理などのAI（人工知能）技術は、一部の評価基準においてデータ分析プロセスで活用され、特にアナリスト・レポートやニュース記事等のテキストデータを読み込む評価基準において活用されます。最終的な評価基準の選定および組入銘柄の決定は、計量投資戦略グループのシニア・ポートフォリオ・マネジャーが監督しています。
