近年、ビッグデータとAIを活用して、無数のデータから有益な解を
見つけ出す試みが多くの企業で行われています。

その波は運用業界にも広まっており、膨大な情報を処理・分析させて、
今後値上がりするであろう銘柄を予測する試みが続いています。

アセマネoneのディープAIやアストマックスのYjamプラス!など、
なかなか良いパフォーマンスを出せていないのが現状ですが、
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースはどうなのでしょうか?

為替ヘッジありのAコースと、為替ヘッジ無しのBコースがありますが、
今日はより純資産が集まっているBコースのほうを見ていきたいと思います。

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの基本情報

投資対象は?

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの投資対象は、
日本を含む先進国の株式です。ゴールドマン・サックス・
アセットマネジメントが独自開発した計量モデルを用いて、
銘柄選定を行い、幅広い銘柄に分散投資をしていきます。

計量モデルを投資判断に活用する例として、アナリストが書いている
100万本以上のリサーチレポートを分析し、文章の変化から、
意図を読み取り、アナリストが買い推奨に転じる前に株式を
購入することで、株価上昇の恩恵を狙うといったものや、
企業のウェブサイトへのアクセス動向を分析することで、
収益性の予測に用いるといったことが挙げられます。

銘柄選定においては、モメンタム、バリュー、収益性の
3つの投資テーマをもとに行っていきます。

現在の組入銘柄数は325銘柄となっており、国別の比率で見ると、
アメリカが66%、次いで日本、オーストラリアとなっています。

組入銘柄の上位は、ほぼアメリカの企業で独占されており、
正直ビッグデータとAIを駆使した割には、面白みのない銘柄構成と言えるでしょう。

純資産総額は?

続いて、純資産総額はどうなっているか見てみましょう。純資産総額というのは、
あなたを含めた投資家から集めた資金の総額だと思ってください。

ファンドの純資産総額が小さいと、適切なタイミングで銘柄を入れ替えることが
できなかったり、純資産総額が大きく減少していると、ファンドの組み替えが
うまくできず、予期せぬマイナスを生む可能性がありますので、事前に確認すべき
ポイントの1つです。

まさか知らない?絶対知っておきたい純資産総額のマメ知識

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースは現在2000億円ほど集まっていますので、
規模としては全く問題ありません。

実質コストは?

私たちが支払うコストには、目論見書に記載の信託報酬以外に、株式売買委託手数料や、
保管費用、印刷費用などが含まれています。

そのため、実際に支払うコストは、目論見書記載の額より高くなるのが通例で、
実際にかかる実質コストをもとに投資判断をしなければなりません。

信託報酬を信用するな。知らないうちに差し引かれている実質コストの調べ方

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの実質コストは1.331%となり、
AIを使ってコストを削減している割にかなり高くつきますね。

もう少しコストを下げてほしいものです。

購入時手数料 3.24%(税込)
信託報酬 1.323%(税込)
信託財産留保額 0
実質コスト 1.331%(概算値)

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの評価分析

基準価額をどう見る?

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの基準価額は12,203円となっており、
半年かけて、ようやく2018年1月末の下落前の水準まで戻してきました。

ただ、多くのアクティブファンドが2018年1月末の水準まで戻してきていますので、
今後に期待といったところでしょう。

利回りはどれくらい?

1年間の利回りは14.72%と悪くないパフォーマンスとなっており、
カテゴリー内で見ると22位と、悪くない順位となっています。

将来リターンについては、標準偏差から計算できますので、ご自身で計算してみてください。
計算方法に自信がない方はこちらをご参考に。

本当にできてる?標準偏差から予測する将来リターンの計算方法

評判はどう?

ネットでの書き込みなどで調べる方法もありますが、評判を知るうえで
一番役に立つのが、月次の資金流出入額でしょう。

資金が流入しているということは、それだけこのファンドを購入している人が
多いということなので、評判が良いということです。

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースは設定当時は、圧倒的な期待から
1000億円単位で資金が流入しましたが、期待に応えるほどのパフォーマンスを
出せていないことから、直近では資金が流出しています。

ですので、そこまで評判はよくないと言えますね。

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略Bコースの今後の見通し

膨大な量のデータをAIを使って分析すれば、何かしら人間では選定できないような
優れた銘柄を組み入れることができるように感じてしまいますが、
実際そううまくはいきません。

AIが現在活躍できているフィールドは、例えば囲碁や将棋といった膨大な量の手数は
あるものの、無限には存在しない分野です。膨大な勝ちパターンを記憶させることで、
人間には到底不可能な先まで読み切ることができるわけです。

一方で、株の分野はそう簡単なものではありません。過去と同じようなイベントが
起こればよいですが、そのようなことは一切なく、ありとあらゆる事象をもとに、
今後何が起こるか予想しなくてはいけません。

戦争が突然勃発したり、トランプさんがとんでもない発言をしたり、予想するのは
不可能な事象が複雑に組合わさって株価が動きます。

ルール通りで勝てるのであれば、それにこしたことはありませんが、1月末に
市場が大暴落したときには、多くのシステムトレードが過去にない想定外の
下落の影響をうけ、必要以上にポジションを整理したことで、より大きな
下落となりました。

もしかしたら、今後、将来を精度高く予測するモデルが作られるかもしれませんが、
現状で言えば、人間が運用したほうが高いパフォーマンスが期待できるというのが
本音です。

現状、悪くないパフォーマンスではありますが、あえて購入するかで言うと、
、まだ物足りないというのが本音です。AIが銘柄選定するのであれば、
優秀なファンドマネージャーとは違う何かしらのメリットがなければ、
あえて、乗り換える気にはなりません。