Hvordan bruke Investtechs modellporteføljer

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.

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.

Best å handle første dag, eller ta seg god tid

I modellene tas aksjer inn og ut til siste kjente kurs, tilsvarende sluttkurs dagen før. Vi har sett at det noen ganger kan være vanskelig å få handlet aksjene til de samme kursene som brukes i modellene.

Vi tror det spesielt er to grunner til dette. For det første er det nesten alltid teknisk positive aksjer som tas inn i porteføljene. I følge Investtechs forskning vil disse statistisk stige framover. Slike aksjer fortsetter å stige, og de gjør det bedre enn børs. Det er nettopp grunnen til at de tas inn i porteføljene.

En annen grunn kan være at Investtechs analyser og valg av aksjer til modellporteføljer i noen grad påvirker adferden til investorer. Om mange nok ønsker å kjøpe en aksje som blir trukket fram, vil balansen mellom kjøpere og selgere i aksjen forandres, med den følge at kjøperne må opp i pris for å få tak i aksjene de ønsker.

Figurene under viser teoretisk annualisert avkastning på investtechs modellporteføljer avhengig av når man handler.

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.

Gjennomsnittet for de fire nordiske børsene viser at modellporteføljene har gitt en teoretisk årlig meravkastning før omkostninger på 12,5 prosentpoeng ved handel til siste sluttkurs. Dette faller til 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 rundt en uke etter publiseringen.

Best å handle både store og små selskaper

I modellene inngår aksjer med en daglig omsetning ned mot rundt en million kroner. Dette kan være lavt for enkelte investorer, eller det kan kreve tid for å få gjennomført handlene. Vi har sett på hvordan teoretisk avkastning på Investtechs modellporteføljer varierer med krav til minimumslikviditet.

Modellportefølje Norge.

Modellportefølje Sverige.

Modellportefølje Danmark.

Modellportefølje Finland.

Figuren viser 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.

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. Ser vi på de fire grafene samlet, anses det å være en klar, men svak, negativ sammenheng mellom årlig avkastning og minimumslikviditet. Modellene har imidlertid gitt gode resultater uansett likviditetskrav.

Oppsummering og tanker rundt praktisk bruk

Det kan være vanskelig å følge Investtechs modellporteføljer 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 ved å handle på dag to. Resultatene da er omtrent like gode som ved 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.

De beste resultatene har teoretisk blitt oppnådd om man ikke setter noe krav til likviditet og 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 å 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

Denne artikkelen er basert på en forskningrapport med flere detaljer og analyser.

Strategien bak Investtechs modellportefølje og tradingideér 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 annet 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
+

Informasjonskapsler

Vi benytter informasjonskapsler (cookies) for å gi deg en bedre brukeropplevelse. Hvis du fortsetter å bruke nettstedet, aksepterer du dette. Du kan lese mer om vår bruk av informasjonskapsler her.

Investtechs bruk av informasjonskapsler

Når du bruker nettstedet vårt, lagrer vi en informasjonskapsler på enheten din. En slik informasjonskapsel brukes til å gjenkjenne enheten din slik at innstillingene dine fungerer når du bruker nettsidene våre. Informasjonen som lagres er fullstendig anonymisert. Informasjonskapslene slettes automatisk etter en viss tid.

Nødvendige informasjonskapsler

Investtech bruker informasjonskapsler for å sikre grunnleggende funksjoner som sidenavigasjon og språkvalg. Uten slike informasjonskapsler fungerer ikke nettstedet som det skal. Du kan derfor ikke reservere deg mot disse. Hvis du fortsatt ønsker å deaktivere slike informasjonskapsler, kan du gjøre det i din nettlesers innstillinger. Legg til denne nettsiden i listen over nettsteder som ikke har tillatelse til å lagre informasjonskapsler på enheten din.

Informasjonskapsler fra Google

Vi bruker tjenester fra Google Analytics og Google AdWords. Disse registrerer informasjonskapsler på enheten din når du besøker nettstedet vårt. Google registrerer din IP-adresse for å føre statistikk over brukeraktivitet på nettstedet. IP-adressen er anonymisert, slik at vi ikke har noen mulighet til å knytte aktivitetene til en bestemt person. Vi bruker denne statistikken for å hele tiden kunne forbedre oss. Google AdWords samler inn data slik at vår annonsering på andre nettsteder gir bedre resultater. Vi kan ikke spore data til enkeltpersoner.

Tillat informasjonskapsler fra Google