Hvilke norske aksjer vil AI-modellen velge i desember?

Les hvilke norske aksjer AI Alpha Labs AI-modell velger i desember og få innsikt i teorien og kunnskapen som er grunnlaget for AI-modellen vår. I dette blogginnlegget skal vi forsøke å illustrere forskjellen mellom et vinnerens spill og et taperens spill med et eksempel fra idrettens verden.

Etter en pause gjenoppretter vi våre månedlige blogginnlegg. 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 – Desember

Utvikling

Utviklingen er basert på simulert modellporteføljeavkastning for perioden 01.01.2020 – 30.11.2024. 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.

Investering – taperens spill?

Tittelen på denne bloggen vekker kanskje interesse, og vi utnytter selvsagt at de aller fleste, som en naturlig reaksjon, vil foretrekke å si at de spiller et vinnerens spill på alle livets områder – men lønner det seg egentlig når du investerer?

Tennis

De fleste reelle problemer mennesker står overfor, kan deles inn i to grupper eller “spill”. I sin artikkel fra 1975, «The Loser’s Game», utforsker Charles D. Ellis den dype forskjellen mellom disse to typene spill og forklarer det konseptuelle skillet gjennom spillet tennis.

Ellis refererer til forskeren Simon Ramo, som i sin fremragende bok om spillstrategi, «Extraordinary Tennis for the Ordinary Tennis Player», identifiserte den avgjørende forskjellen mellom vinneren og taperen av en tenniskamp.

Gjennom mange år observerte Ramo at tennis ikke er ett spill, men to. Én type tennis spilles av noen få talentfulle profesjonelle; den andre spilles av amatører og til og med de fleste profesjonelle spillere (selv om de er på et annet nivå enn amatørene!).

Selv om spillerne i begge spill bruker det samme utstyret, har samme regler og poengsystem og følger samme etikette og skikker, er spillenes grunnleggende natur nesten helt forskjellig. Profesjonelle utnytter marginer og muligheter i spillet, eller sagt med enkle ord: profesjonelle vinner poeng, mens amatører taper poeng.

Profesjonelle tennisspillere slår ballen med sterke, velrettede slag gjennom lange og ofte spennende ballvekslinger, helt til én spiller klarer å slå ballen akkurat utenfor motstanderens rekkevidde. Disse utmerkede spillerne gjør sjelden feil. Eksperttennis er det Ramo kaller et vinnerens spill, fordi det endelige resultatet avgjøres av vinnerens handlinger. Seieren skyldes at man vinner flere poeng enn motstanderen – ikke bare får en høyere score, men oppnår den høyere scoren ved å vinne poeng.

Amatørtennis, fant Ramo ut, er nesten helt annerledes. Glimrende slag, lange og spennende ballvekslinger og tilsynelatende mirakuløse redninger er sjeldne. Derimot blir ballen ofte slått i nettet eller utenfor banen, og dobbel feil på serve er ikke uvanlig.

Den gjennomsnittlige amatøren slår sjelden motstanderen, men taper for seg selv hele tiden. Vinneren i dette spillet får en høyere score enn motstanderen, men han får den høyere scoren fordi motstanderen taper enda flere poeng.

Som vitenskapsmann og statistiker samlet Dr. Ramo inn data for å teste hypotesen sin. Han telte poeng som ble vunnet versus poeng som ble tapt. Og dette var hva han fant. I eksperttennis vinnes omtrent 80% av poengene; i amatørtennis tapes omtrent 80% av poengene. Med andre ord, profesjonell tennis er et vinnerens spill – det endelige resultatet bestemmes av vinnerens handlinger – mens amatørtennis er et taperens spill – det endelige resultatet bestemmes av taperens handlinger. De to spillene er, i sine grunnleggende kjennetegn, ikke like i det hele tatt. De er motsetninger.

Fra denne oppdagelsen av de to typene tennis bygger Dr. Ramo en komplett strategi som vanlige tennisspillere kan bruke for å vinne kamper gang på gang ved å følge den enkle strategien om å tape mindre og la motstanderen slå seg selv.

Dr. Ramo forklarer at hvis du velger å vinne i tennis – i motsetning til å bare ha det gøy – er strategien for å vinne å unngå feil. Måten å unngå feil på er å være konservativ og holde ballen i spill, og gi motstanderen mye rom til å snuble og tape for seg selv, fordi han eller hun, som en amatør, vil spille et taperens spill uten å være klar over det.

Hva betyr dette for investorer?

For oss i AI Alpha Lab betyr analysen ovenfor at man bør fjerne fokuset fra å være bedre enn alle andre på den mest krevende oppgaven innen investering, nemlig å forutsi avkastning, og i stedet fokusere på noen få grunnleggende sannheter i finans som de fleste ikke bruker mye tid på. La prestasjonen være et resultat av de tapende investeringene, ikke de vinnende!

Sannsynligheten er stor for at en enkelt investor ikke tilhører de heldige 5 % med ekstraordinære investeringsferdigheter. Men ved å spille investeringsspillet riktig kan enhver investor være blant de 95 % beste investorene. Derfor følger vi i AI Alpha Lab én hovedregel: Vi vet hva vi ikke vet!

Vi anslår og forutsier avkastning på finansielle eiendeler, men vi anslår også usikkerheten knyttet til anslagene for å tilpasse vår avhengighet av dem. I tillegg kombinerer vi alle estimater (i praksis tar vi gjennomsnittsverdien) for å minimere eksponeringen mot vår egen uvitenhet.

Diversifisering på tvers av eiendeler, prosesser og implementering gjør at våre investeringsløsninger er robuste over tid. Spesifikasjonsrisiko og implementeringsrisiko er store ukompenserte eksponeringer som de fleste investorer ignorerer eller ikke forstår. Disse eksponeringene krever eksepsjonelle ferdigheter for å generere langsiktig avkastning, og forutsetningen for dette er at investoren spiller et vinnerens spill.

Som investorer er det beste vi kan håpe på å samle små, men betydelige fordeler (i statistikken referert til som å legge sammen svake prediktive modeller), utnytte korrelasjonen mellom dem, og ende opp med en investeringsprosess som gir robuste forventninger til fremtidig avkastning.

Vi i AI Alpha Lab spiller investeringsspillet som et taperens spill, og vi mener at denne tilnærmingen er en av våre største fordeler.

Følg med neste gang, når vi forklarer hvordan du kan ta valg basert på sannsynligheter. Det gjør du allerede, bare ikke når du investerer.

~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.