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)/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

テクノロジーの進化がもたらす分析力
※AI(人工知能)技術は、本ファンドの運用の一部の手法として用いているものです。

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略

ファンドのコンセプト

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。

■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。

ビッグデータ解析で変わる、次世代の投資戦略

上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。

AI(人工知能)の進化により、ヒトでは処理することのできない膨大な量のビッグデータから、有益な投資判断を一瞬にして導き出すことが可能になりました。

上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。

本ファンドの投資戦略を支える3つのポイント

ビッグデータ解析で変わる、
次世代の投資戦略。

ビッグデータやAI(人工知能)など、最先端のテクノロジーを活用することで、投資戦略は今、新たな時代を迎えます。

伝統的な投資戦略

伝統的な運用者は財務情報や市場データといった公開情報に加えて、経営者への取材や工場見学などの付加情報を活用し、長きにわたり磨き上げた経験に基づき投資判断を行います。ただし、ヒトが分析できる情報量には限界があり、分析対象を限定せざるを得ないというハードルがあります。

投資に活用する情報源

  • 企業訪問
  • 株価
  • 財務データ
  • 経営者への取材
  • 経済指標
  • アナリスト・レポート

投資に活用する情報源

運用者による分析

企業訪問 / 調査
企業訪問 / 調査

投資に活用する情報源

投資判断

上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。

本ファンドの投資戦略

AI(人工知能)の進化により、ヒトでは処理することのできない膨大な量のビッグデータから、有益な投資判断を一瞬にして導き出すことが可能になりました。
AIによる分析を運用モデルに導入することで、投資判断に活用するデータの種類や量が格段に増大し、より幅広い投資機会を迅速に追求することが可能となりました。

投資に活用する情報源

ヒトでは困難な膨大な量の
情報処理が可能に

  • ニュース記事
  • リサーチ・レポート
  • ウェブ・アクセス量
  • 決算説明会議事録
  • アナリティクス・レポート

投資に活用する情報源

AIによる分析を導入した運用モデル

研究開発 / 処理・分析
研究開発 / 処理・分析

AIによる分析を導入した運用モデル

投資判断

上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。

本ファンドの投資戦略を支える3つのポイント

Point1膨大かつ質の高い情報
BIG DATA
Point2高度な分析力
AIの活用
Point3優れた情報収集力
24 HOURS

AIの高度な分析力を
投資戦略へ応用

人間が日常的に使う自然言語を
コンピューターに処理させる「自然言語処理」は、
AI(人工知能)の機械学習*分野において
最も有望とされる技術の一つです。

*機械学習とは、データから反復的に
学習することで潜在するパターンを発見し、
それを新たなデータにあてはめることで
判断や将来の予測を行う技術。

リサーチレポート

例1リサーチ・レポート

AIの自然言語処理技術を利用し、リサーチ・レポートの文章の変化からアナリストの意図を読み取り、将来のレーティング変更を先取りします。

100万本以上のレポートから文章の意図を見抜く!

  • 自ら学習し構築したアルゴリズム(判定ルール)に基づき、レーティングには表れないアナリスト(著者)の考えの微妙な変化をキャッチ。
  • アナリストの意図を予測しいち早くポジティブ評価に転換。アナリストが買い推奨に転じる前に株価上昇の恩恵を享受。
リサーチレポート
    リサーチレポート1 リサーチレポート2 リサーチレポート3

出所:ブルームバーグ、 ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記は例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものです。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。

ウェブアクセス分析

例2ウェブ・アクセス分析

一般消費者向けビジネスを営む企業では、企業ウェブサイトへのアクセス動向のトレンドを分析することにより、収益性の予測に活用します。

ウェブへのアクセス動向で収益トレンドも予想!

  • 小売業などの一般消費者向けに事業を営む企業では、企業ウェブサイトへの閲覧ページ数が増加すると、販売増加に伴い収益性が向上する傾向があります。
  • ウェブへのアクセス数の変化をいち早く捉えることで、その後の株価トレンドを予測することが可能になります。
ウェブ・アクセス解析

出所:アレクサ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記はあくまでも例示であって、すべての一般消費者向けにビジネスを営む企業にあてはまるものではありません。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。

ファンドの特色

POINT01
日本を含む先進国の株式を主な投資対象とし、信託財産の長期的な成長をめざして運用を行います。
POINT02
ビッグデータやAI(人工知能)を活用したゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
POINT03
為替ヘッジありのAコース、為替ヘッジなしのBコースの選択が可能です。

■本ファンドは、一般的にビッグデータの分析の対象となる企業開示情報や企業ニュースなどが豊富にあり、またそのクオリティの高い先進国企業を投資対象とします。
※運用においてビッグデータやAI(人工知能)などを利用しますが、ビッグデータやAI(人工知能)などのテクノロジー関連企業に特化して投資するものではありませんのでご留意ください。

平均利回りの維持を目指す本ファンドの戦略概要
  • ※本ファンドは、MSCIワールド・インデックスを運用上の参考指標とします。
  • ※為替ヘッジにはヘッジ・コストがかかります。Aコースは、原則として、実質的な外貨建資産について対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産のすべてに対してヘッジが行われるとは限りません。また、純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わず、為替ヘッジを行わない比率は純資産総額の減少に応じて大きくなります。Aコースへの投資であっても為替変動リスクが伴いますのでご留意ください。
  • ※本ファンドは、ファンド・オブ・ファンズ方式で運用を行います。本ファンドの主要投資対象は、「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバルCORE エクイティ・ポートフォリオ」です。
  • ※市況動向や資金動向その他の要因等によっては、運用方針に従った運用ができない場合があります。
平均利回りの維持を目指す本ファンドの戦略概要

約30年の歴史を誇る、運用モデルに携わる専門集団。

充実した運用体制

株式アルファ
マクロ・アルファ
チーム32名
新しい投資アイディアの発掘や、
モデルの研究開発を行う
ポートフォリオ・マネジャー
ストラテジスト27名
計量アプローチや、アルゴリズムの開発、
株式アルファチームが利用する
運用インフラの開発支援を行う、
数理分析のプロフェッショナルズ
情報技術(IT)44名
運用を行う上で欠かせない
システムの構築やメンテンスを行う
システム・エンジニアや
プログラマー

その他戦略など69名

歴史あるゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量株式戦略

1989年
米国株式で計量株式戦略を開始
1995年
GTAA(グローバル・タクティカル・アセット・アロケーション)戦略を開始
1996年
先進国株式の運用開始
2006年
新興国株式の運用開始
2008年
ビッグデータ/AIを活用した評価基準を運用モデルに導入開始
新しい時代の幕開け
現在
日々ビッグデータ/AIを活用した評価基準を研究・開発・改良し、モデルに随時導入

ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント「計量投資戦略グループ」とは

15
の平均投資経験を持つ
170名超
のプロフェッショナルが
9兆円
の資産を運用する組織888億米ドル、
1ドル=101.12円

2016年9月末時点上記は「計量投資戦略グループ」全体に関するデータです。