Investtechs modellporteføljer - resultatanalyse

av forskningssjef Geir Linløkken 20. april 2016

Investtechs modellporteføljer har vist gode resultater over mange år. Porteføljene er ment som inspirasjonskilde til våre kunder, men kan man også følge dem med reelle penger? Vi har gjort en analyse av resultatene, og gir her noen tanker rundt praktisk bruk av porteføljene og Investtechs tjenester.

Formålet med modellporteføljene

Investtechs modellporteføljer er modeller på hvordan Investtechs analyser kan brukes av den gjennomsnittlige aksjespareren. De viser hvordan en langsiktig investor, som følger markedet aktivt fra uke til uke, kan bruke Investtechs analyser til å velge aksjer. Det kan være vanskelig å følge modellene direkte, og aktive investorer vil kunne gjøre daglige vurderinger av markedet og kanskje handle oftere enn i modellen. Modellporteføljene er først og fremst tenkt som eksempler og inspirasjonskilder for å lære seg å bruke analysene, verktøyene og metodikken som Investtech tilbyr.

Strategien for modellporteføljene er å gjøre aktiv stockpicking ved hjelp av Investtechs analyser. Det legges vekt på å ha en god sektorspredning, samtidig som porteføljens volatilitet vanligvis ligger på 100-130 prosent av referanseindeksen. Meravkastning søkes ved å velge aksjer som i følge teknisk analyse og innsidehandelanalyse står foran en opptur.

Porteføljene søker å maksimere gevinst ved holde på gode investeringer lenge, i motsetning til å handle på kortsiktige signaler og selge tidlig. Samtidig vil den raskt minimere tap og selge aksjer som har blitt teknisk negative.

Investeringshorisonten for porteføljen er langsiktig, det vil si flere år. Investeringshorisonten for hver enkelt aksje er mellomlang sikt, det vil si en til seks måneder. Den gjennomsnittlige holdetiden for hver investering er historisk i underkant av to måneder.

Investtechs analyser og porteføljer i praksis

Man kan spørre seg om det går an å følge modellporteføljene med reelle penger. Dette kan imidlertid være vanskelig i praksis, og kanskje heller ikke en optimal strategi, av flere grunner:

  • Modellporteføljene er hele tiden 100 prosent investert i aksjer. Dette er vanskelig å få til i praksis og kan være en feil strategi når markedet er negativt.
  • I modellene blir aksjene vektet likt hver dag. Dette medfører at aksjene ofte blir vektet litt opp eller ned avhengig av dagens kursutvikling. Dette er ikke reellt for investorer, men er gjort da det forenkler driften og den daglige automatiske oppdateringen av modellporteføljene.
  • I modellene brukes siste kjente kurs, tilsvarende sluttkurs på dagen før porteføljen publiseres. Ofte handles aksjene til en annen kurs neste dag, og det kan være vanskelig å komme inn eller ut til samme pris som i modellen.
  • Noen ganger åpner eller handles aksjene under uttalte støttenivåer, som utløser salgssignaler, eller under angitte stop-loss-nivåer. I følge analysene bør de da ikke kjøpes, eller de bør selges, mens de blir værende i modellporteføljene helt til neste oppdatering.
  • Mange aksjer med relativt lav likviditet inngår i modellporteføljene. Om mange kunder ønsker å handle slike aksjer til samme tid, kan det bli et press på kursen, og man må betale mer eller selge til en lavere kurs enn i modellen.

Vi tror investorer flest er best tjent med å bygge en strategi rundt Investtechs analyser og forskningsresultater for å oppnå statistiske fordeler i markedet. En slik strategi vil kunne tilpasses egne preferanser til blant annet risiko, sektormiks, likviditet og tidsperspektiv. Her kan for eksempel Morgenrapporten, Dagens Case, signallistene og de enkelte aksjeanalysene gi verdifull input.

Vi ser imidlertid at modellporteføljene også kan gi god input. Derfor har vi gjort en analyse av modellporteføljene med tanke på praktisk bruk. Spesielt har vi sett på hvilken teoretisk avkastning Investtechs modellporteføljer ville gitt om man hadde handlet på tidspunkter fram i tid, og på hva krav til likviditet kan bety for avkastningen.

Resultater siden 2000

Investtech har publisert modellporteføljer siden år 2000. Resultatene for de nordiske markedene vises i grafene under.

Modellportefølje Norge.

Modellportefølje Sverige.

Modellportefølje Danmark.

Modellportefølje Finland.

Figur 1: Investtechs modellporteføljer før kurtasje/omkostninger (blå kurve) mot referanseindeks (sort kurve).

Datagrunnlaget i denne rapporten er modellporteføljene i Norge, Sverige, Danmark og Finland, fra oppstart og ut 2015. Investtech startet publisering av modellporteføljen i Norge 07.12.2000, i Sverige og Danmark 15.02.2001 og i Finland 14.12.2000. Grafene over er tatt ut rundt 20. januar 2016, men datagrunnlaget er altså ut 2015.

Vi har ikke hatt tilgang på åpningskurser for alle markedene i hele perioden undersøkelsen gjelder. Resultatene på åpningskurser, lenger ned i denne rapporten, er dermed mindre signifikante enn resultatene på sluttkurser. I Norge har vi hatt tilgang på åpningskurser i hele perioden. I Sverige har vi hatt tilgang på åpningskurser fra cirka 14.03.2006, i Finland fra cirka 17.04.2001 og i Danmark fra cirka 15.06.2001.

Tidspunkt for handel av porteføljeaksjer

Figurene under viser teoretisk annualisert avkastning på investtechs modellporteføljer avhengig av når man handler. Det gjøres en daglig revekting av aksjene, slik at alle veier likt. Det blir dermed noe forskjell fra hvordan man vil investere reelt, men oversikten viser hvilken betydning handelstidspunktet har.

Annualisert avkastning som funksjon av handelstidspunkt.

Forklaring: Annualisert avkastning (årlig gjennomsnittsavkastning) på y-aksen som funksjon av handelstidspunkt på x-aksen. Siste kjente sluttkurs brukes i Investtechs porteføljer. Dette tilsvarer 0 i grafen. Handel på neste dags åpningskurs, tilsvarende første mulighet om man skulle følge modellen direkte, modelleres som 0,5 i grafen. Deretter kommer 1, som er neste sluttkurs, 1,5 som er neste åpningskurs, og så videre.
Blå prikker er før omkostninger og grønne er etter 0,2 prosent kost ved kjøp og salg. Den røde linjen angir referanseindeksens avkastning.

Modellportefølje Norge.

Modellportefølje Sverige.

Modellportefølje Danmark.

Modellportefølje Finland.

Figur 2: Annualisert avkastning som funksjon av handelstidspunkt for Investtechs modellporteføljer for de nordiske børsene. Klikk på figurene for større versjoner.

Handelstidspunkt Norge Sverige Danmark Finland
Siste sluttkurs 25,9 15,2 17,6 14,4
Neste åpningskurs 19,9 16,1 18,9 15,9
Neste sluttkurs 17,1 15,7 15,2 13,9
Sluttkurs to dager fram i tid 14,4 16,3 13,3 12,7
Sluttkurs fem dager fram i tid 15,0 19,1 15,2 14,7
Referanseindeks 8,0 6,9 6,5 -3,7

Tabellen viser annualisert avkastning før handelsomkostninger på Investtechs modellporteføljer avhengig av når man handler, tatt fra figurene over.

Med en kurtasje på 0,2 prosent ved hvert kjøp og salg, vil årlig avkastning reduseres med rundt tre prosentpoeng. Selv med en såpass høy kurtasje, har avkastningen klart overstiget referanseindeksens avkastning.

Handelstidspunkt Snitt Norge, Sverige, Danmark Meravkastning før kostnader
Siste sluttkurs 19,6 12,5
Neste åpningskurs 18,3 11,2
Neste sluttkurs 16,0 8,9
Sluttkurs to dager fram i tid 14,7 7,6
Sluttkurs fem dager fram i tid 16,4 9,3

I Finland veide Nokia svært tungt i indeksen, og da denne falt kraftig er de gode relative resultatene her ikke representative for hva vi kan forvente framover. Vi har derfor beregnet gjennomsnittstall ved å utelate Finland fra grunnlaget.

Vi ser at avkastningen er klart høyest om man får handlet til de siste kjente sluttkursene, slik de fremstår i modellporteføljene. Ved handel på neste åpningskurs, vil den teoretiske årlige avkastningen falle med over ett prosentpoeng i snitt. Da det kan være vanskelig å handle store volum på åpningskurs, må man kanskje forvente å få en kurs som er nærmere dagens sluttkurs. Dette gir i tilfelle en teoretisk avkastning som er rundt 2,5 prosentpoeng lavere på årsbasis.

Det er spesielt i Norge der påfølgende kurser er dårligere enn hva som brukes i modellen. Forskjellen er nesten ni prosentpoeng om man handler på neste sluttkurs. I Sverige, Danmark og Finland er det mindre forskjeller.

Gjennomsnittstallene over viser at porteføljene har gitt en teoretisk årlig meravkastning på 8,9 prosentpoeng ved handel til sluttkurs på dagen for publisering. Om man handler til sluttkurs en uke fram i tid, vil den gjennomsnittlige årlige meravkastningen være 9,3 prosentpoeng. Studerer vi grafene over, ser vi at avkastingen i snitt er lavest ved handel til sluttkurs cirka to dager etter publisering, mens den så stiger litt igjen den kommende uken. En mulig forklaring på dette kan være at aksjene som går inn i modellporteføljene får en overreaksjon de første dagene, men at de så faller noe tilbake igjen.

Det ser dermed ut som om handel så raskt som mulig, i løpet av første dag etter publisering, gir de beste resultatene. Dette gjelder vel å merke om man får handlet uten å måtte presse kursene for mye. Om man ikke får gjort dette, kan man oppnå gode resultater også ved å handle aksjene en til to uker etter publiseringen.

Dette er resultater i tråd med hva vi tidligere har observert for Investtechs dagens case-analyser. Under følger utdrag fra forskningsrapporten for dette, publisert såpass langt tilbake som 2007. Datagrunnlaget i denne er dagens case på Oslo Børs for perioden 20.06.2000 til 16.05.2007. Grafen under gjelder kortsiktige case-analyser.

Annualisert avkastning Dagens Case Oslo Børs 2000-2007.

Grafen viser hvilken innvirkning handelstidspunktet har på avkastningen. En handelsforsinkelse på 0 betyr at man kjøper til siste kjente sluttkurs, som er den samme kursen som analysen er bygget på. Handelsforsinkelse 0,5 betyr at man kjøper på neste dags åpningskurs, det vil si den første mulige kursen etter at analysen er publisert. Handelsforsinkelse 1 betyr at man kjøper på neste dags sluttkurs, etc. De blå punktene angir porteføljeavkastning før kurtasje, mens de grønne angir avkastning etter 0,2% kurtasje pr handel.
I praksis vil det være vanskelig å handle til gårsdagens sluttkurs. At det er gitt et kjøpssignal og aksjen er valgt til dagens case betyr jo at den er forventet å stige. Grafen viser da også at dette skjer, i og med at avkastningen er vesentlig lavere ved å handle på neste dags sluttkurs (man får altså en dårligere inngangskurs). Hvis man derimot venter 4-5 dager ser vi at avkastningen tar seg bra opp igjen. Det kan se ut som om aksjene derfor overreagerer oppgangen på dag 1, og at man kan få vesentlig bedre kurser ved å vente på en reaksjon tilbake den nærmeste uken. Falske kjøpssignaler kan dessuten gi kraftige reaksjoner i motsatt retning, og man vil da ikke tape så mye på slike investeringer hvis man avventer kjøpet noen dager.

Likviditetskrav til porteføljeaksjer

Mange investorer ønsker kun å handle aksjer med svært god likviditet. Dette er fornuftig ut fra tanken om at det er enklere å handle likvide aksjer, og at det er raskere å komme seg inn og ut, spesielt når det skjer noe i selskapene eller signaler utløses. Å holde seg kun til likvide selskaper vil dermed redusere risikoen i en portefølje.

Spørsmålet er da om dette går på bekostning av forventet avkastning. I utgangspunktet skulle man tenke at så var tilfellet, siden man da får en redusert risiko og at høy risiko ofte er en forutsetning for høy avkastning. Vi har sett på hvordan teoretisk avkastning på Investtechs modellporteføljer varierer med krav til minimumslikviditet. Dette er modellert slik at aksjer med likviditet lavere enn gitte verdier, ikke blir med i porteføljene. Vekt på de gjenværende aksjene blir da høyere. I ekstreme situasjoner, der alle aksjene i porteføljen har hatt lav likviditet, har porteføljen da blitt stående i kontanter.

Modellportefølje Norge.

Modellportefølje Sverige.

Modellportefølje Danmark.

Modellportefølje Finland.

Figur 3: Annualisert avkastning som funksjon av minimumslikviditet. Aksjer som har likviditet lavere enn verdien på x-aksen, i millioner kroner omsatt per dag, blir utelatt fra porteføljen. Blå prikker er før omkostninger og grønne er etter 0,2 prosent kostnad ved kjøp og salg. Den røde linjen angir referanseindeksens avkastning.

Minimumslikviditet i mill kr per dag Norge Sverige Danmark Finland Gjennomsnitt
0 25,9 15,2 17,6 14,4 18,3
2 19,5 16,9 16,3 16,4 17,3
5 16,5 13,7 13,0 12,7 13,9
10 19,4 16,8 14,4 12,9 15,9

Tabellen viser annualisert avkastning før handelsomkostninger på Investtechs modellporteføljer for de nordiske markedene ved forskjellige krav til likviditet. For Finland er en euro gjort om til ti kroner.

Vi ser at modellporteføljene stort sett har gitt best teoretiske resultater når det ikke settes krav til minimumslikviditet. Da vil alle aksjene som er med i de opprinnelige porteføljene, være med. Om vi setter krav til to og fem millioner kroner i daglig minimumsomsetning, vil den teoretiske avkastningen falle med henholdsvis 1,0 og 4,4 prosentpoeng. Fortsatt gir modellene resultater klart høyere enn referanseindeksens avkastning, men de beste resultatene får man altså om man også handler de minst likvide aksjene.

Med et krav til daglig minimumslikviditet på ti millioner kroner stiger avkastningen igjen. Vi tror dette kan ha sammenheng med at det da blir færre aksjer i porteføljene, og at utslag i enkeltaksjer kan få stor innvirkning på det samlede resultatet. Vi legger dermed ikke stor vekt på dette resultatet. Ser vi på de fire grafene samlet, anses det å være en klar, men svak, negativ sammenheng mellom årlig avkastning og minimumslikviditet. Modellene har gitt gode resultater uansett likviditetskrav.

Oppsummering og tanker rundt praktisk bruk

Investtechs modellporteføljer presenteres for å være inspirasjonskilder og eksempler på hvordan private investorer kan sette sammen egne porteføljer for å ta del i den langsiktige verdiskapningen på børsen, og oppnå en statistisk meravkastningen som Investtechs analyser i følge våre forskningsresultater indikeres å gi.

Også Dagens Case, analyser i Morgenrapport, signaler fra Trender, Kursformasjoner og Innsidehandler vil kunne være gode inspirasjonskilder. Likeså vil rangeringslistene som Top50, Aksjeutvelgelse og Handelsmuligheter være gode steder å finne aktuelle aksjer for kjøp.

Det vil være vanskelig å følge modellporteføljene direkte. Spesielt vil det kunne være vanskelig å komme seg inn og ut av mindre likvide aksjer på kort tid. Men det er heller ikke avgjørende å komme seg inn og ut raskt. Teoretisk får man bedre resultater ved å handle fire til seks dager etter publisering, enn å handle på dag to. Resultatene da er omtrent like gode som å handle til sluttkurs på dagen for publisering.

I de 15 årene Investtech har publisert modellporteføljer, har teoretisk årlig gjennomsnittsavkastning ved handel på neste dags sluttkurs og ved handel på sluttkurs fem dager fram i tid ligget rundt ni prosentpoeng høyere enn børsens referanseindekser. Handel til åpningskurs på dagen for publisering har ligget rundt to prosentpoeng høyere. Om man prøver å kjøpe store poster på åpning, vil man imidlertid måtte regne med å presse kursene.

Vi har sett at kurtasjeutgiftene på 0,2 prosent, som det er modellert med, vil redusere avkastningen med rundt tre prosentpoeng årlig. Om man ved hvert kjøp og hvert salg i gjennomsnitt presser kursen 0,2 prosent for å få handlet, vil avkastningen reduseres tilsvarende. Dette mer enn oppveier differansen mellom å handle på åpningskurs på dagen for publisering og å handle til sluttkurs denne dagen eller fem dager fram i tid. Analysen indikerer dermed at det kan være gunstig å bruke tid på å handle, for å komme inn og ut til gode kurser, framfor å handle så aggressivt at man presser kursene.

De beste resultatene har teoretisk blitt oppnådd om man ikke setter noe krav til likviditet, men også handler de minst likvide aksjene. Med modellporteføljenes strategi og praksis tilsvarer dette aksjer med en gjennomsnittlig dagsomsetning ned mot en million kroner.

Investtechs modellporteføljer oppdateres kun en gang per uke. De kan dermed ikke ta inn aksjer med kjøpssignaler så fort som kanskje ønskelig, og heller ikke ta ut porteføljeaksjer med salgssignaler før neste oppdatering. Ved å følge børsen fra dag til dag, vil investorer ha mulighet til å kvitte seg med taperaksjer raskt, og gå inn i aksjer med kjøpssignaler tidlig. Dette er et forhold som gjør at reelle investorer kan gjøre det bedre enn hva modellen indikerer.

Referanser og forskningsresultater

Strategien bak Investtechs modell- og traderporteføljer er i stor grad bygget rundt Investtechs forskningsresultater fra de nordiske aksjemarkedene. Du kan lese mer om disse på Forskningssidene våre.
Resultatene som kanskje er viktigst for porteføljene er blant følgende:

 

Keywords: Analyse,avkastning,Helsingfors,Kjøpssignal,København,Modellportefølje,Oslo,statistics,statistikk,Stockholm.

Skrevet av

Geir Linløkken
Forsknings- og analysesjef
i Investtech

"Investtech analyserer psykologien i markedet og gir deg konkrete tradingforslag hver dag."

Espen Grønstad
Partner & Senior Advisor - Investtech
 


Investeringsanbefalingen(e) er utarbeidet av Investtech.com AS ("Investtech"). Investtech garanterer ikke fullstendigheten eller riktigheten av analysen. Eventuell eksponering i henhold til rådene / signalene som fremkommer i analysene står fullt og helt for investors regning og risiko. Investtech er ikke ansvarlig for noe tap, verken direkte eller indirekte, som oppstår som en følge av bruk av Investtechs analyser. Opplysninger om eventuelle interessekonflikter vil alltid fremgå av investeringsanbefalingen. Ytterligere informasjon om Investtechs analyser finnes på informasjonssiden.


Investeringsanbefalingen(e) er utarbeidet av Investtech.com AS ("Investtech"). Investtech garanterer ikke fullstendigheten eller riktigheten av analysen. Eventuell eksponering i henhold til rådene / signalene som fremkommer i analysene står fullt og helt for investors regning og risiko. Investtech er ikke ansvarlig for noe tap, verken direkte eller indirekte, som oppstår som en følge av bruk av Investtechs analyser. Opplysninger om eventuelle interessekonflikter vil alltid fremgå av investeringsanbefalingen. Ytterligere informasjon om Investtechs analyser finnes på informasjonssiden.

Titlex

OK