【SBI証券限定ファンド】『GSビッグデータ・ストラテジー(外国株式)』の8月の運用情報を公開!
2018/10/2
2017年12月19日に設定したSBI証券限定ファンド「GS ビッグデータ・ストラテジー(外国株式)」
2018年8月のポートフォリオ状況を本ページで公開!大人気商品の最新情報を要チェック!
特集コンテンツ
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日本を除く先進国の株式を主な投資対象とし、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。 |
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今月のポートフォリオ 〜ビッグデータ・AIを活用して選んだ銘柄は?〜
8月末現在は・・・
- 11の業種
- 11の通貨
- 20以上の国の290銘柄に投資!
業種別構成比率
業種 | 比率 |
---|---|
情報技術 | 19.4% |
ヘルスケア | 15.2% |
金融 | 14.8% |
一般消費財・サービス | 13.0% |
エネルギー | 8.9% |
資本財・サービス | 8.8% |
生活必需品 | 7.0% |
素材 | 5.6% |
不動産 | 3.2% |
公益事業 | 2.4% |
電気通信サービス | 0.4% |
先物 | 0.2% |
現金等 | 1.1% |
合計 | 100.0% |
通貨別構成比率
業種 | 比率 |
---|---|
米ドル | 71.0% |
ユーロ | 13.4% |
スイス・フラン | 3.0% |
カナダ・ドル | 2.9% |
オーストラリア・ドル | 2.5% |
イギリス・ポンド | 2.2% |
デンマーク・クローネ | 1.0% |
香港ドル | 1.0% |
ノルウェー・クローネ | 0.8% |
スウェーデン・クローナ | 0.7% |
シンガポール・ドル | 0.2% |
先物 | 0.2% |
現金等 | 1.1% |
合計 | 100.0% |
国別構成比率
業種 | 比率 |
---|---|
米国 | 70.3% |
ドイツ | 5.0% |
英国 | 3.6% |
スイス | 3.2% |
カナダ | 2.7% |
フランス | 2.6% |
オーストラリア | 2.5% |
オランダ | 1.3% |
デンマーク | 1.0% |
イタリア | 1.0% |
香港 | 1.0% |
その他 | 4.7% |
現金等 | 1.1% |
合計 | 100.0% |
組入上位10銘柄(合計290銘柄)
銘柄名 | 国 | セクター | 構成比 |
---|---|---|---|
アップル | 米国 | 情報技術 | 2.3% |
アマゾン・ドット・コム | 米国 | 一般消費財・サービス | 2.1% |
ジョンソン・エンド・ジョンソン | 米国 | ヘルスケア | 1.8% |
ロシュ・ホールディング | スイス | ヘルスケア | 1.3% |
コムキャスト | 米国 | 一般消費財・サービス | 1.3% |
アドビシステムズ | 米国 | 情報技術 | 1.2% |
ワイヤーカード | ドイツ | 情報技術 | 1.1% |
シティグループ | 米国 | 金融 | 1.1% |
フェイスブック | 米国 | 情報技術 | 1.1% |
バーテックス・ファーマシューティカルズ | 米国 | ヘルスケア | 1.0% |
- ※2018年8月末現在 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
- ※上記のポートフォリオ概要はマザーファンドの情報を記載しています。
上記は過去のデータであり、本ファンドの将来の運用効果を示唆または保証するものではありません。上記はあくまでも過去の一時点における組入銘柄であり、将来にわたって引き続き当該銘柄を保有、または保有しないことを保証するものではありません。また、個別銘柄の売却、購入または継続保有等を推奨するものではありません。ポートフォリオの内容は、市場の動向等勘案して随時変更されます。
今月の注目銘柄 〜組入銘柄からの選定〜
8月のトータル・リターンにプラス寄与した銘柄
米国 |
スプランク | セクター:情報技術 |
---|
M | V | P | |
---|---|---|---|
● | ● |
- 銘柄概要
ソフトウエアメーカー。ウェブデータ分析用ソフトウエ ア を開発する。 ウェブサイト、アプリケーション、サーバー、ネットワーク、モバイル機 器から生成された機械データを収集・分析するソフトウエアを供給する。
- 株価動向
8月に発表された5-7月期の決算発表の内容を受けて、株価が急上昇しました。
過去6ヵ月の株価推移(米ドルベース)
8月のトータル・リターンにマイナス寄与した銘柄
ドイツ |
コベストロ | セクター:素材 |
---|
M | V | P | |
---|---|---|---|
● |
- 銘柄概要
ポリマー、高機能プラスチックの製造会社。コーティング剤、接着剤、絶縁材、シーリング剤、ポリカーボネート、ポリウレタンなどの製造・販売に従事。自動車、建設、ヘルスケア、電子機器、医用工学などの産業向けに製品を販売する。
- 株価動向
ポリウレタン製品の需要減などを背景に大手証券会社のアナリストが同社の目標株価を切り下げたことで株価は下落基調で推移しました。
過去6ヵ月の株価推移(米ドルベース)
- ※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
- ※期間:2018年2月末〜2018年8月末 2018年2月末を100として指数化
- ※ポートフォリオにおける保有銘柄あるいは過去の投資判断についての言及は、本資料でご紹介している投資戦略あるいは投資アプローチをご理解いただくための例示を目的とするものであり、投資成果を示唆あるいは保証するものではありません。例示された個別証券は、必ずしも現在あるいは将来の保有銘柄であるとは限らず、また当該投資戦略に関する投資判断を代表するものでもありません。
今月のトピック 〜GSAMが考えるビッグデータ運用と運用資産残高の関係〜
ビッグデータ運用の肝は運用資産残高!?
当たり前ですが、ビッグデータを活用した運用において欠かせないのが、ビッグデータの調達です。
運用会社は、ビッグデータを自分たちで取ってくるか、データ提供会社から購入する必要があります。
では突然ですが、データ提供会社からビッグデータを購入する場合、いくらくらいするかご存知でしょうか?
なんと、高いものであれば年間で数億円するようなビッグデータもあります!
このような、決して安くはないデータを購入するにあたり、GSAMが重要と考えるのが資産運用残高です。
諏訪部 貴嗣(すわべ たかし)
米ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
計量投資戦略グループリード・ポートフォリオ・マネージャー兼アクティブ・エクイティ・リサーチ共同責任者
つまり・・・
- ※下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。
このように、資金余力があればより多くのビッグデータを購入することができるため、ビッグデータを活用した運用では運用資産残高は重要な要素の一つだとGSAMは考えています。
もちろん、実態はこのように単純な話ではないですが、イメージとしてお分かり頂けたら幸いです。
ちなみに・・・
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの「計量投資戦略グループ」の
運用資産は約17兆円(1,509億米ドル 1ドル110.54円。2018年6月末時点)です。
- ※出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
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日本を除く先進国の株式を主な投資対象とし、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。 |
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ご注意事項
- 記載の各図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。上記のような運用実現できることを保証するものではありません。
- 本ファンドでは、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群を用いた複数の戦略が実行されます。ビッグデータやA I の利用を含む計量モデルに従う運用がその目的を達成できる保証はなく、ボトムアップ手法によるアクティブ運用やパッシブ運用など他の運用手法に対して優位性を保証するものでもありません。 なお、計量モデルにはビッグデータやA I 以外の定量要素も利用されます。計量モデルの改良・更新は継続的に行われており、ビッグデータやA I の利用方法については将来変更されることがあります。計量モデルは仮説に基づき構成されたものであり、モデルにより選択された銘柄や市場動向は必ずしもこの仮説が想定する動きを示さない場合があります。また、ある時点でモデルが有効であったとしても、市場環境の変化等により、その有効性が持続しない可能性もあります。このような場合には、本ファンドの基準価額に影響を及ぼし、本ファンドのパフォーマンスがベンチマークを下回ったり、投資元金が割り込む可能性があります。
- 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データ(ビッグデータを含み ます。)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。機械学習に代表されるAI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。
投資信託に関するご注意事項
- 「毎月分配型」「隔月分配型」の投資信託については、お取引の前に必ず「毎月または隔月分配型投信の収益分配金およびNISAでのご注意事項、ならびに通貨選択型投信に関するご注意事項」の内容をご確認いただきますようお願いいたします。
- 投資信託は、主に国内外の株式や債券等を投資対象としています。投資信託の基準価額は、組み入れた株式や債券等の値動き、為替相場の変動等により上下しますので、これにより投資元本を割り込むおそれがあります。
- 投資信託は、個別の投資信託毎にご負担いただく手数料等の費用やリスクの内容や性質が異なります。ファンド・オブ・ファンズの場合は、他のファンドを投資対象としており、投資対象ファンドにおける所定の信託報酬を含めてお客様が実質的に負担する信託報酬を算出しております(投資対象ファンドの変更等により、変動することがあります)。
- ご投資にあたっては、目論見書や契約締結前交付書面をよくお読みください。