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 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）
GS ビッグデータ・ストラテジー（エマージング株）
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。
