Goldman Sachs Data-Driven World ETF

Goldman Sachs Data-Driven World ETF (GDAT) отслеживает индивидуальный индекс, который направлен на выявление искусственного интеллекта, больших данных, кибербезопасности, Интернета вещей и инфраструктуры данных. В маркетинговых материалах Goldman говорится, что GDAT обеспечивает «доступ к бенефициарам технологических инноваций, независимо от сектора, географии или рыночной капитализации». Инвестиции отбираются и взвешиваются «в зависимости от« тематической »бета-версии». В число крупнейших холдингов входят NVIDIA, Amazon, Microsoft, Apple и Alphabet Inc., родительская компания Google.

Плата за управление GDAT высока по сравнению со сверхдешевыми обычными индексными фондами, но не возмутительна для фондов смарт-бета или нишевых продуктов. Тем не менее, для экономных существуют значительно более дешевые ETF на технологические индексы, такие как Vanguard Information Technology ETF (VGT). Для инвесторов, которые хотят инноваций и не прочь доплатить за них, есть как индексированные, так и активно управляемые альтернативы. Фонд ARK Innovation ETF (ARKK), управляемый командой по подбору акций в ARK Invest, полностью снизил производительность GDAT в первые пять месяцев 2020 года, бурный период, отмеченный пандемическими остановками и социальными беспорядками. Существуют также другие специализированные индексные фонды, которые охватывают те же темы, например ETF Global X Cloud Computing (CLOU) или ETF для кибербезопасности, такие как HACK и CIBR.

GDAT - один из пяти ETF, которые Goldman запустил в 2019 году с индексами, разработанными Motif Investing Inc. Индексы выбирали акции с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Goldman работал с Motif над разработкой индексов, нацеленных на выявление компаний, соответствующих широким темам, которые, по мнению финансовых менеджеров Goldman, будут способствовать росту. (Прозвище «Motif» было удалено из названия фонда в мае 2020 года, когда Motif отказался от участия в качестве поставщика индекса.) Фонды стали еще одним примером более широкого использования Уолл-стрит сложной автоматизации. Компьютеры читают быстрее, чем аналитики, быстро просматривая нормативные документы, отчеты компаний и новости в поисках информации о перспективах компании. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения не так уж и много разногласий - в конце концов, большинство факторных фондов и интеллектуальных бета-ETF на самом деле являются всего лишь попытками кодифицировать инвестиционные стратегии, используемые сборщиками акций. Будь то простой индекс или что-то более сложное, методология индексации - это, по сути, просто запрограммированный код, который сообщает индексу, что покупать и продавать.