AI Alpha Lab
Les hvilke norske aksjer AI Alpha Labs AI-modell velger i april og få innsikt i teorien og kunnskapen som er grunnlaget for AI-modellen vår. I denne bloggen forklarer vi rebalansering av risiko, det vil si når en investor velger å kjøpe og selge sine aksjer. Vi mener at rebalansering av risiko er en av de mest undervurderte faktorene ved investering.
Som vanlig starter vi hvert blogginnlegg med å vise noen aktuelle aksjevalg og utvikling fra en av våre porteføljer. Denne måneden er det fra vår Norwegian AI Focus Portfolio. Porteføljen er langsiktig, består av ca. 10 norske aksjer og alle aksjene er valgt utifra vår AI-modell.
Norwegian AI Focus Portfolio – april
| Aksje | Sektor | Vekt |
|---|---|---|
| Hexagon Composites | Consumer Cyclical | 19,1% |
| Tomra Systems | Industrials | 5,1% |
| Nordic Semiconductor | Technology | 4,7% |
| Utvikling |
|---|
 |
| Avkastning | AI-modell | Equal Weighted Universe |
|---|---|---|
| Totalavkastning | 252,2% | 109,4% |
| Hittil i år | -9,1% | -0,1% |
| 1 år | -6,4% | 7,3% |
| 3 år (ann.) | 13,5% | 7,6% |
| Siden oppstart (ann.) | 27,1% | 15,1% |
| Max Drawdown | -37,2% | -39,0% |
| Ann. Volatility | 23,4% | 20,2% |
| Sharpe Ratio | 1,14 | 0,81 |
Utviklingen er basert på simulert modellporteføljeavkastning for perioden 01.01.2020 – 31.03.2025. Valuta: NOK. Equal Weighted Universe: En portefølje som består av alle aksjer fra aksjeuniverset med like stor vekt. Inkludert transaksjonskostnader på 0,2 % på alle handler. Gebyrer påløpt av investor, som administrasjonsgebyrer og depotkostnader, er ikke inkludert. Avkastningen som vises, er simulert og utgjør derfor ikke avkastning fra en faktisk investering i perioden. Det understrekes at historisk avkastning, enten faktisk eller simulert, ikke er en garanti for fremtidig avkastning, på samme måte som avkastningen kan variere som følge av svingninger i valutakurser.
Rebalansering av risiko
Når det gjelder investering, har vi i AI Alpha Lab mange ting på hjertet som vi gjerne vil snakke om. Å rebalansere risiko er en av dem.
De fleste profesjonelle investorer foretrekker å tro at investeringsprosessen deres gir et deterministisk resultat. Det vil si et resultat som ikke er påvirket av flaks eller tilfeldigheter, hvor determinisme forstås som en filosofisk tese om at alle hendelser har en årsak. Sannheten er imidlertid trolig nærmere det faktum at forskjellen mellom disse investorenes vellykkede og ikke fullt så vellykkede investeringer i mange tilfeller skyldes ren tilfeldighet.
I denne sammenhengen er det vår påstand at rebalansering av risiko er en av de mest oversett faktorene ved investering. Rebalanseringsrisiko oppstår ved valg av når en portefølje skal rebalanseres. Med andre ord, når en investor velger å kjøpe eller selge sine aksjer. Selv de beste investorene i verden har svært liten anelse om hvordan verden vil se ut i fremtiden, og aksjeanalytikeres spådommer om hvordan en spesifikk aksje vil prestere i fremtiden er vanligvis ikke bedre enn 50-50.
Å måtte handle i en så usikker verden krever en sannsynlighetstilnærming, som de fleste ikke har, men også at alle de små faktorene som vi som investorer faktisk kan gjøre noe med for å øke konsistensen i investeringsavkastningen vår blir fullt utnyttet. Rebalansering av risiko er en av disse faktorene.
Ved å unnlate å ta hensyn til denne tilfeldighetsfaktoren, som er iboende i enhver investeringsstrategi, risikerer du som investor å ikke realisere det fulle potensialet i strategien. Faktisk kan to investorer med nøyaktig samme investeringsstrategi ha svært forskjellig avkastning over tid – rett og slett fordi den ene kjøpte og solgte sine aksjer noen dager før/etter den andre. Den ene investoren vil vurdere seg selv som dyktig, mens den andre ser på seg selv som mindre god, men faktum er at de fremover vil ha samme forventede avkastning eller kanskje til og med det motsatte hvis lykken snur.
Mye av avkastningen (god eller dårlig) i finansnæringen er et resultat av flaks og tilfeldigheter, noe som gjør det vanskelig for private investorer å finne ut hvilke analytikere eller fond de skal betro sine midler til. Men det trenger ikke være sånn! Den private investoren kan gjøre noe med det selv og dermed få en fordel fremfor mange profesjonelle investorer.
Problemet
Når en portefølje skal rebalanseres er ofte satt til praktiske kalenderdatoer som første eller siste handelsdag i måneden, kvartalet eller året. Imidlertid er robusthetstester rundt dette valget i beste fall sjeldne. Selv en eller to dagers endring i rebalanseringsdato mellom ellers identiske strategier kan resultere i flere prosents forskjell i avkastning og ha en massiv innvirkning på den samlede avkastningsprofilen til hver strategi.
Investoren kan velge mellom to tilnærminger: 1) Tro at langsiktig avkastning er upåvirket av valg av rebalanseringsdag og aksepterer kort- og mellomlangsiktige avkastningssvingninger. 2) Utnytte konseptet med porteføljetransjering (mer om dette nedenfor) for å minimere rebalanseringsrisiko og realisere strategiens fulle langsiktige potensial.
Om AI Alpha Lab
AI Alpha Lab er en dansk fintech-virksomhet fra København som ble grunnlagt i 2019. Selskapet har utviklet sin egen sannsynlighetsbaserte AI-modell, spesialisert innen investering. AI Alpha Lab har tillatelse som investeringsrådgiver i Danmark.
Alpha Lab tilbyr investeringsrådgivning til familiekontorer og velstående privatpersoner, samt et fond og et investeringsanalyseabonnement som består av tre månedlige porteføljer for private investorer. Foreløpig er det kun mulig å tilby disse løsningene til danske investorer, men basert på etterspørsel jobber AI Alpha Lab med å utvide til andre nordiske land.
Testen
Rebalanseringsrisiko påvirker alle porteføljer. I denne bloggen har vi valgt å teste effekten på en enkel momentumbasert taktisk modell med aksjer og obligasjoner. Det vil si modellen søker å investere i de verdipapirene der det er størst etterspørsel og unngå de der det er minst etterspørsel.
Vi lager porteføljer med forskjøvede rebalanseringstider og fremhever forskjellen i ytelse mellom dem over tid. Variasjonen i avkastning mellom porteføljene med forskjøvet rebalansering fremhever effekten av timing flaks og viser forskjellen i avkastning utelukkende som et resultat av når en portefølje rebalanseres.
Vi introduserer deretter konseptet porteføljetransjering. Det er en samling (ensemble) av porteføljer med identiske investeringsstrategier og samme rebalanseringsfrekvens, men hvor rebalanseringen skjer på forskjøvede dager. Til slutt viser vi at et ensemble av porteføljer med ulike rebalanseringstider utnytter korrelasjonsstrukturen på tvers av porteføljer, noe som resulterer i en avkastning som ikke påvirkes av flaks og tilfeldigheter.
Kvantifisere rebalanseringsrisiko
Nedenfor er 5 realiseringer av den samme enkle momentumstrategien, rebalansert månedlig og brukt på aksjer og obligasjoner. Den eneste forskjellen er den månedlige rebalanseringsdagen, og vi omtaler dem derfor som forskjøvede porteføljer.
Hver portefølje rebalanseres i begynnelsen av måneden, men portefølje 1 rebalanseres på den første handelsdagen i måneden, portefølje 2 rebalanseres på den andre handelsdagen, og så videre.
Avviket i avkastning blant de forskjøvede porteføljene er betydelig. Den årlige avkastningsforskjellen mellom beste og dårligste portefølje er over 2%, tilsvarende en differanse i totalavkastning på 270%-punkt siden 2003. Variasjonen i totalavkastning er dermed avhengig av når visse markedshendelser har inntruffet innenfor en gitt periode.
For eksempel kan man tenke seg et scenario der markedet selger ut aksjer på den siste handelsdagen i måneden, noe som får aksjer til å vise lavere momentum enn obligasjoner, for så å korrigere kort tid etter i begynnelsen av neste måned. I dette scenariet vil bare de strategiene som rebalanseres før gjenopprettingen bli påvirket. Resten ville passivt ri gjennom turbulensen.
Porteføljestyring
Ved å bruke den samme enkle momentumbaserte taktiske modellen med aksjer og obligasjoner kan vi teste effekten porteføljestyringen har på totalavkastningen. I stedet for å velge bare én av de forskjøvede porteføljene og risikere en “dårlig” rebalanseringsdag, velger vi å allokere kapitalen vår likt på alle de forskjøvede porteføljene. Se figuren nedenfor.
Ved å rebalansere en femtedel av den totale porteføljen på hver av de fem første handelsdagene i måneden, reduserer vi ethvert vesentlig avvik fra gjennomsnittet. Med andre ord: Ved å diversifisere når vi rebalanserer, drar vi nytte av diversifisering på en måte som sjelden brukes av investorer.
Ved å bruke denne ensembletilnærmingen til rebalansering, hvor vi kombinerer den samme strategien til forskjellige tider, kan vi realisere det fulle langsiktige potensialet i vår strategi og øke tilliten til at våre historiske resultater faktisk vil bli realisert i fremtiden.
Det er verdt å merke seg at ensembletilnærmingen gir samme Sharpe Ratio som den nest best enkeltporteføljen, uten at vi trenger å gjette på den beste dagen for å rebalansere. Sharpe Ratio brukes til å vurdere hvordan en portefølje har utviklet seg i forhold til risiko. Jo høyere Sharpe Ratio, jo bedre har porteføljen vært til å generere avkastning i forhold til risikoen som er tatt, målt ved standardavviket til avkastning (ikke den beste måten å måle risiko på, men det kan vi snakke om en annen gang).
Vår tilnærming
Det som vanligvis overrasker folk flest med AI Alpha Lab, er at vi, til tross for våre estimeringsevner, gjør vårt ytterste for å stole så lite som mulig på våre estimater. Vi bruker ensembletilnærmingen som er vist ovenfor på alt vi gjør, for å få konseptuell eksponering for modellene våre og ikke til spesifikasjoner og parametervalg.
Dette er i strid med vanlig investeringspraksis og synliggjør skjørheten i de fleste aktivt forvaltede porteføljer, der det etter vårt syn legges alt for mye vekt på svake eller til og med ubetydelige signaler.
Som nevnt i tidligere blogger, lever vi i AI Alpha Lab etter én hovedregel: Vi vet det vi ikke vet. Vi estimerer avkastning på finansielle eiendeler, men vi estimerer også usikkerheten knyttet til estimatene for å skalere vår avhengighet av det enkelte estimatet. Videre ensembler vi alt vi gjør for å bli minst mulig utsatt for vår egen uvitenhet.
Poenget er: Robust investering handler både om å isolere fordelen du har og minimere flaks og uflaks. Systematikk er avgjørende i denne sammenhengen og en mangelvare i aktiv investering. Investeringer bør ikke gjøres når du tilfeldigvis leser en ny analyse eller hører på en investeringspodcast. Investeringer skal gjøres systematisk måned etter måned basert på en empirisk dokumentert prosess som kan replikeres og ikke minst spesifiseres ned til nøyaktig hvilke valg som skal tas.
Vi ser det som vår oppgave å levere ikke bare en god investeringsmodell, men et produkt som enkelt og systematisk kan brukes måned etter måned. Dette gjør at investor kan få den “reneste” eksponeringen mot en robust investeringsmotor som kan utgjøre en forskjell over tid. Vi leverer derfor ikke flaks eller uflaks, men systematikk.
~O~
Ansvarsfraskrivelse
Dette blogginnlegget er utarbeidet av AI Alpha Lab ApS (AI Alpha Lab) og inneholder informasjon og inspirasjon for leseren. Innlegget må ikke betraktes som investeringsråd og kan ikke brukes som grunnlag for å kjøpe eller selge verdipapirer (eller avstå fra å gjøre det). AI Alpha Lab påtar seg intet ansvar for beslutninger basert på informasjonen i innlegget.
Dette innlegget er kun ment som informasjon og utgjør ikke, og skal ikke betraktes som, et tilbud, en oppfordring eller en invitasjon til å engasjere seg i investeringsvirksomhet eller som investeringsråd. Hvis investeringsstrategier eller verdipapirporteføljer nevnes, må leseren være klar over at disse ikke nødvendigvis er gunstige for alle investorer, og at AI Alpha Lab ikke kjenner hver enkelt lesers individuelle egenskaper som kunnskap, investeringserfaring, økonomi, risikopreferanser osv.
AI Alpha Lab har tatt alle rimelige forholdsregler for å sikre korrektheten og nøyaktigheten av informasjonen i innlegget, da den er basert på informasjon som er innhentet fra kilder som anses å være pålitelige. Imidlertid kan korrektheten og nøyaktigheten ikke garanteres. Informasjonen i innlegget kan endres uten varsel.
Leseren er ansvarlig for å vurdere informasjonen i innlegget og bestemme om den passer for deres egne omstendigheter og risikoprofil. Leseren bør søke uavhengig profesjonell rådgivning før de tar beslutninger basert på informasjonen i innlegget.
AI Alpha Lab fraskriver seg ethvert ansvar for tap eller skade som måtte oppstå direkte eller indirekte som følge av bruken av eller tiltro til informasjonen i innlegget, inkludert tap eller skade forårsaket av virus, tekniske feil eller utelatelser i innlegget.
Dette innlegget inneholder informasjon som kan betraktes som en investeringsanbefaling i henhold til markedsmisbruksforordningen (forordning 596/2014 fra Europaparlamentet og Rådet), dvs. informasjon som anbefaler eller foreslår en investeringsstrategi for ett eller flere finansielle instrumenter. Nordnet Bank, Karl Johans gate 16C, 0154 Oslo, har ikke deltatt i utarbeidelsen av materialet. AI Alpha Lab er ansvarlig for innholdet i materialet og at det er i samsvar med gjeldende lover og regler.
AI Alpha Lab og deres ansatte eier ikke selv aksjer i selskapene i den viste portefølje.
Spesiell oppmerksomhet rettes mot følgende:
- Historisk avkastning er ingen garanti for fremtidig avkastning, på samme måte som avkastningen kan variere som følge av valutasvingninger.
- Ved formidling av investeringsanbefalinger må en rekke opplysninger inkluderes for å sikre objektivitet og avsløring av potensielle interessekonflikter. Informasjonen kan finnes i AI Alpha Labs MAR disclosure og rullerende 12 måneders sammendrag av investeringsanbefalinger.
