Osman Ali，Goldman Sachs资产管理的主动量级股权组的联合主管，需要足够的数据。
如果有太多的数据 - 认为大帽美国股票 - 他的团队更难赚钱，因为市场太有效。太少的数据，GSAM的600亿美元的股权alpha策略组可能是数据挖掘 - 寻找看起来有吸引力的模式，但这可能具有稍纵的或负值，因为它们不是基于逻辑经济学。
股权alpha策略旨在以GSAM倾销市场，使用环境，社交和治理数据等信息来帮助其模型提供超额回报。
最近，GSAM发现了可能导致更多关于公司温室气体排放和其他气候变化缓解计划的新信息中投资回报的信号。在资产经理开始工作之前，ALI提出了关于环境和气候问题的专家 - 故意不受金融 - 部分原因是几乎没有历史证据表明公司的环境概况如何影响其财务表现。气候专家还将帮助集团的Quants避免回溯数据的危险并找到他们希望找到的东西。
“量子投资者往往专注于经验结果，而不是首先制定经济假设，”阿里说。“我们想提出我们的假设和量化我们正在寻找多重更丰富和更明智的量化。”
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根据Ali的说法，GSAM创建了一个框架，以分析全球公司，并根据其排放概况，过渡风险及其在碳源链中更难的地方为他们分配一个分数。“例如，它们在提取阶段，如[勘探和生产]公司？”他说。或者是数据中心Reit，这可能是电力的大用户，但这可能更容易过往绿色能量。该公司的风险将降低，因为它具有更大的灵活性。“
该框架帮助GSAM创建了分析以捕获有关公司的信息。它现在具有实证证据，即阿里说有助于预测股票价格将在哪里，特别是在欧洲。GSAM已将这些分数作为投资模型中的一个因素添加，并将在所有地区使用它。
该公司最近还纳入其模型数据，可以深入了解公司的社交空间。虽然Ali的团队长期以来一直专注于管理知名企业作为潜在的表现者，但这些是更细微的数据集，包括关于对全球公司的管理信誉和员工满意度的观点，包括美国和日本的员工。
“这不是，'让我们找到ESG数据集'”“阿里说。“相反，我们有一个观点认为，有乐于幸福和富有成效的公司可能会在保证金上具有更好的财务业绩。这可以转化为更好的回报。“
根据ALI，GSAM不断更新其模型，因为竞争排出某些信号的值。他表示，每年5％到10％的模型变化。
期待，有效股权Quant组正在开发工具，以捕获和量化情绪数据和多样性数据。
“就像气候一样，我们正在花费大量的时间，包括多样性，包括多样性，”阿里说。“我们对那里的真正简单的指标不满意。我们希望捕获整个组织的包容性增长，并确定公司是否正在做出良好决策。这仍然是对我们开放的开放研究领域。“
但GSAM不希望它变得容易。
“出来了更多的数据，但你必须做很多工作来聚合和分析它，”他补充道。“这对我们有好处。这就是返回机会存在的地方。“