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2019-10-23 11:07:57

投資信託 > 特集 > 【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9月の運用情報を公開!

【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9月の運用情報を公開!

2018/10/29

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9月のポートフォリオ状況を本ページで公開!人気商品の最新情報を要チェック!

特集コンテンツ

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。

過去の本ファンドの特集記事も要チェック。そもそもビッグデータとは?AIの分析って?

※過去掲載した弊社の特集ページへ移動します

東京大学大学院教授が語る、ビッグデータの未来

※過去掲載した弊社の特集ページへ移動します

1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?〜

9月末現在は・・・

  • 11の業種
  • 11の通貨
  • 20以上の国の256銘柄に投資!

業種別構成比率

業種 比率
情報技術 18.9%
ヘルスケア 15.4%
金融 15.0%
一般消費財・サービス 11.4%
エネルギー 9.0%
資本財・サービス 8.4%
生活必需品 6.9%
素材 6.2%
不動産 3.5%
公益事業 3.3%
電気通信サービス 0.4%
先物 0.1%
現金等 1.4%
合計 100.0%

通貨別構成比率

業種 比率
米ドル 71.3%
ユーロ 14.5%
スイス・フラン 2.5%
オーストラリア・ドル 2.4%
カナダ・ドル 2.2%
イギリス・ポンド 2.1%
香港ドル 1.5%
スウェーデン・クローナ 1.0%
デンマーク・クローネ 0.8%
ノルウェー・クローネ 0.3%
シンガポール・ドル 0.0%
先物 0.1%
現金等 1.4%
合計 100.0%

国別構成比率

業種 比率
米国 70.0%
ドイツ 4.7%
英国 3.5%
オランダ 3.4%
スイス 2.7%
フランス 2.5%
オーストラリア 2.4%
カナダ 2.1%
香港 1.5%
イタリア 1.1%
スペイン 1.0%
その他 3.6%
現金等 1.4%
合計 100.0%

組入上位10銘柄(合計256銘柄)

銘柄名 セクター 構成比
アマゾン・ドット・コム 米国 一般消費財・サービス 2.2%
ジョンソン・エンド・ジョンソン 米国 ヘルスケア 1.9%
アップル 米国 情報技術 1.9%
シティグループ 米国 金融 1.4%
BP 英国 エネルギー 1.4%
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 1.3%
コノコフィリップス 米国 エネルギー 1.2%
フィリップ・モリス・インターナショナル 米国 生活必需品 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 1.1%
  • ※2018年9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。

2今月の注目銘柄 〜組入銘柄からの選定〜

9月のトータル・リターンにプラス寄与した銘柄

英国
英国
BP セクター:エネルギー  
M V P
  • 銘柄概要

石油・石油化学製品会社。原油と天然ガスの探査・生産のほか、石油製品の精製・販売、太陽光発電、化学品の製造・販売も手掛ける。

  • 株価動向

米国の対イラン石油業界への制裁による供給減少懸念などを背景とした原油価格の高騰などを受け、同社の株価は上昇しました。

過去6ヵ月の株価推移(米ドルベース)

9月のトータル・リターンにマイナス寄与した銘柄

米国
米国
ラムリサーチ セクター:情報技術  
M V P
  • 銘柄概要

IC(集積回路)製造用の半導体製造装置メーカー。アフターサービスも提供する。製品は、シリコンウエハー上に付着させた特殊フィルムの一 部をエッチングして回路を設計するために使われる。世界で製品を販売。

  • 株価動向

半導体市場の需給懸念などを背景に大手証券会社含む複数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3月末〜2018年9月末(2018年3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。

3今月のトピック 〜改めてみる外国株式×ビッグデータ/AI〜

外国株式は、一時的な調整局面はあるものの、長期でみれば右肩上がり

過去、外国株式は何度か大きな下落局面を迎えていますが、長期でみれば右肩上がりで上昇しています。
足もと、外国株式市場は調整局面を迎えていますが、世界人口の増加や生産性の向上などを背景とした世界経済の成長を享受する形で、長期的には持続的な上昇が期待されます。

世界人口/外国株式/名目GDPの推移

  • ※期間:1980年〜2022年(世界人口は推計、2018年以降のGDPは2018年4月における予測値)、外国株式は1980年1月末〜2018年9月末(1980年1月末を100として指数化)、グローバル株式:MSCIコクサイ・インデックス
  • ※出所:世界人口は国際連合、GDPはIMF(国際通貨基金)World Economic Outlook, April 2018、先進国株式はMSCIのデータを基にGSAM作成
  • ※上記は経済や市場等の過去のデータおよび一時点における予測値であり、将来の動向を示唆あるいは保証するものではありません。
  • ※経済、市場等に関する予測は資料作成時点のものであり、情報提供を目的とするものです。予測値の達成を保証するものではありません。

様々な国、業種の銘柄を選別するのに大活躍するのがビッグデータ/AI

  • 多数の国、業種に分散投資をするので、分析対象が膨大・・・
  • 仮に人間が分析しようとしても、調べられる時間には限界がある・・・
  • たくさん分析したところで、人間は学んだことを忘れてしまう・・・
下三角

だからビッグデータ/AI!

  • ・ 人間には取り扱えない膨大な量のデータを分析!
  • ・ 24時間稼働!
  • ・ 学習したことは蓄積され、忘れない!

・・・と、ビッグデータ/AIの力が最大限発揮される資産クラスが外国株式!

本ファンドで活用するビッグデータの一例

  • ※時点:2016年12月現在(上記の数値は過去のレポート等を含みます。) 出所: GSAM
    本ファンドでは、上記に例示したビッグデータ以外にも、多様なビッグデータを活用しています。下記ご注意事項の「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。

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。

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」PDFです。新しいウィンドウで開きます。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。

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