高盛資產管理專有選股模型
善用大數據捕捉先機
融入人工智能於投資流程 靈活應對多變市況
2024年金融市場充滿挑戰，環球股市持續受通脹壓力、地緣政治緊張局勢等因素影響，高盛資產管理憑藉其專有股票投資策略靈活布局，為投資者創造潛在回報，在理柏基金香港年獎2025中勇奪日本股票三年獎、美國中小型股票三年獎及歐洲股票十年獎，成績傲視同儕。
高盛資產管理亞太區（日本除外）公共市場投資團隊主管劉慧賢表示，高盛CORE®股票投資策略結合基本面分析與量化技術，由量化投資策略（QIS）團隊中的股票小組管理，專家團隊經驗豐富，確保投資決策的連貫性與專業性，更專注於研究與創新，持續引入新數據，充分提升投資決策流程。
劉慧賢相信，獲獎的驅動力源於結合長期基本面分析及洞悉中短期市場動態，「透過識別具備強勁增長潛力且估值吸引的企業，並運用先進的量化分析技術捕捉市場趨勢，我們得以實現長遠回報潛力，同時靈活應對多變的市場環境。」
應用大數據與機器學習 靈活調整投資組合
面對美國貿易政策引發的市場波動，QIS團隊憑藉專有模型，動態調整投資組合。該模型每日預測全球約1.5萬隻股票的預期回報，涵蓋卓越商業模式、錯誤定價、市場主題與趨勢及情緒分析四大因素。「在2024年12月至2025年3月，高盛全球CORE®股票投資策略顯著降低周期性行業配置，轉向防禦性板塊，展現模型驅動的靈活性。」
劉慧賢表示，「我們對所有投資訊號進行嚴格測試，確保其在不同股票、時間段及市場條件下具有穩定的預測能力。隨後以紀律化的方式運用這些訊號評估投資範圍，避免主觀偏見影響分析。」
早於2009年，QIS團隊已開始應用大數據，並於2013年引入機器學習技術，透過整合非傳統數據來源，例如網站流量及地理位置數據等，結合傳統財務報表與市場數據，團隊得以更全面地分析企業價值。此外，機器學習與自然語言處理技術的進步，使團隊能快速挖掘數千份財報、監管文件及財報電話會議中的關鍵信息，建立緊貼市況的投資洞察。
劉慧賢強調，人工智能（AI）與機器學習在投資研究與風險管理中扮演關鍵角色。團隊每年分析約200萬篇新聞文章、30萬份分析師報告及長達10年的財報電話會議數據。
大型語言模型情緒分析 資訊優勢助創造差異化回報
劉慧賢續稱，「透過大型語言模型，團隊能精準捕捉管理層情緒的細微變化，例如財報電話會議中管理層對企業前景的語氣與回應方式，從而判斷其對公司前景的信心。」相較於2011年採用的簡單詞彙分析法，目前的大型語言模型顯著提升了情緒分析的準確性，助力高盛資產管理在資訊爆炸的時代保持競爭優勢。
展望2025年，劉慧賢認為高波動性仍是投資市場的最大挑戰，「主動管理的真正價值不僅在於選股超越市場，更在於有效管理風險」。她建議投資者採用動態且靈活的投資流程，快速整合最新數據；在市場波動中保持紀律，避免過度反應。隨着數據量激增與技術提升，高盛資產管理將持續探索非傳統數據及創新分析技術，致力於為投資者創造差異化回報。
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