Estrategias de Inversión Cuantitativa
Estrategias de Inversión Cuantitativa
Estrategias de Inversión Cuantitativa
- Trayectoria de 35 años en inversión sistemática basada en datos y más de 10 años de uso de IA
- Más de 80 profesionales del mercado y expertos en datos con amplia experiencia, con el apoyo de más de 90 ingenieros
- Cultura de análisis e innovación continua en inversión que facilita la adición de nueva información cada año
- Ideas de inversión respaldadas por fundamentos económicos con más de 100 conjuntos de datos de alta calidad, IA y supervisión humana para encontrar el equilibrio entre la rentabilidad general esperada de la cartera, el presupuesto de riesgo activo, los costes de transacción y la sostenibilidad
- Respaldado por la amplitud, profundidad y economías de escala de Goldman Sachs e impulsado por las inversiones de la organización en datos y tecnología
- Diferenciación estratégica mediante el uso de fuentes de datos diversas y análisis estadísticos de vanguardia
- Historial probado de rendimiento sólido a largo plazo
- Excelente ranking de rendimiento ajustado al riesgo en comparación con sus homólogas
- Implementación diferenciada
- $125+
- millones de USDen activos bajo supervisión
- 35+
- añosde experiencia de inversión
- 1+
- billones de USDde puntos de datos asimilados
Fuente: Goldman Sachs Asset Management, a 31 de diciembre de 2025.
Desde su fundación en 1989, QIS se ha posicionado a la vanguardia de la investigación e implementación de las técnicas cuantitativas más avanzadas para extraer una amplia variedad de perspectivas de inversión a partir del volumen de datos en constante expansión que se genera diariamente.

Consideramos que una ventaja clave de formar parte de Goldman Sachs es la capacidad de aprovechar los vastos volúmenes de datos existentes en toda la firma, así como la extensa infraestructura tecnológica, a una escala que, de otro modo, no sería factible de forma independiente. El equipo QIS Equity Alpha aprovecha el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la avanzada tecnología de transformación dentro de los modelos de aprendizaje profundo utilizados para el análisis.

Generar una ventaja informativa a través del acceso a fuentes de datos únicas e interpretar esos datos de una manera que otros no pueden.

