Seneste revidering: 14-10-2022
Køb og Salg er foretaget hver den 1. i måneden af vores tekniske algoritme, der blev udviklet og lanceret i 2011. Den tekniske algoritme er herefter en objektiv model, der måned for måned skaber købs og salgsanbefalinger, og som er blevet anvendt på samme måde på alle analyserede aktier.
Afkastberegningen er udregnet via virkelige markedsværdier. Vi har måned for måned ganget antal aktier blandt de analyserede 29 danske largecapselskaber med månedskursen hver den 1. i måneden for alle 29 selskaber. Dermed findes de enkelte markedsværdier, de enkelte markedsvægte og den samlede markedsværdi. I 2011 var markedsværdien af largecap universet 1.468.315.223.096 kr. De 29 selskaber kalder vi C29.
De reelle C29 markedsværdiers udvikling er dernæst blevet målt op mod Algoritmes Porteføljen, der måned for måned kun indeholder aktier i køb. Disse markedsværdier er også blevet lagt sammen, og dermed har det været muligt at foretage en mere reel 1 til 1 sammenligning mellem Algoritme Porteføljen og C29 eller OMXC20.
I grafen og tabellen har vi divideret disse samlede markedsværdier med 1.000, så start beløbet bliver til 1,468 mio. kr. som bliver mere jordnært at forholde sig til.
Der er altså tale om en meget simpel metode, og for at gøre købs og salgskurserne tilnærmelsesvis mere virkelige har vi brugt en gennemsnitskurs mellem det 2 månedskurser, når en aktie fx har ændret status fra salg til køb eller omvendt. Hvis købssignalet/signalkursen fx indtræffer efter dag 1 i måneden vil det være uforholdsvis forkert at tillægge hele værdiændringen. Sker det efter 31 dage er det helt fair. Derfor bruges en gennemsnitskurs, som i nogen tilfælde vil forbedre resultatet og i andre tilfælde vil forringe resultatet. Det samme er tilfældet ved salgssignaler.
En læser skal derfor opfatte metoden som simpel, og resultatet er ikke eksakt. Her opridser vi en række metoder, ukorrektheder og begrænsninger ved den simple beregning:
Ved antal aktier er anvendt nuværende kendte antal i hele perioden, hvilket naturligvis ikke er korrekt, da nogen selskaber har købt aktier tilbage i perioden. Split i en aktie er medregnet ved ændret aktiekurs. Vi har ikke tillagt udbytter. Enkelte selskaber har ikke været under analyse i hele perioden, eller der har ikke været historik nok, hvorfor det har været nødvendigt med backtest. Der kan være selskaber, som vi tidligere har analyseret, og som er blevet afnoteret som fx Teledanmark. Teledanmark indgår ikke i analysen. Der er selskaber som fx Ørsted, Chr. Hansen STG og flere, hvor der ikke er historik i hele perioden. Der kan være selskaber, som er rykket fra status midcap til largecap og som måske igen er rykket ned og dernæst op igen. Der er selskaber som Ambu og Alk, som er blevet til Largecap i perioden, men som ikke er med i beregningen, da vi ikke har fået flyttet dem op i C29. Skulle metoden overføres til den virkelige verden ville investor nok ikke kun købe den virkelige markedsvægt i FLS i niveauet 0,2% og tilsvarende med selskaber med aktier med meget høje markedsvægte over 5% eller over 10%. Vi kan se, at markedsvægte får stor konsekvens for resultatet. I 2015 stiger Novo Nordisk fx meget kraftigt i værdi, som laver et løft i OMXC20 indekset, men ikke i samme grad i Algoritme Porteføljen og i C29. I perioden 2017-2019 falder Danske Bank betragteligt i kursværdi og er fravalgt grundet en salgsanbefaling i Algoritme Porteføljen, og påvirker Algoritmes merafkast signifikant. Rækkefølge af udfald kan have betydning for merafkast i et årti. Allerede ved første observation/år var C29 og OMXC20 i et negativt år, mens Algoritme Porteføljen kun falder svagt dette år, hvorfor de efterfølgende år gavner Algoritme Porteføljen nominelt. Tidsperspektivet har også stor betydning. Jo flere aktielavkonjunkturer man har været igennem jo højere kan merafkastet akkumuleres til, da Algoritme Porteføljen typisk klarer sig relativt bedst i dårlige aktieår. Jo mere nominelt merafkast efter fx en aktielavkonjunktur, der akkumuleres i Algoritme Porteføljen, i jo højere grad vil det påvirke de kommende års afkast positivt. Til sidst så meget, at afkastet nominelt kan overgå C29 i år, hvor det procentvise afkast er lavere. Vi kan se i vores analyser, at forskellen i afkast per måned er ganske lidt og næsten ikke signifikant, og i visse perioder lavere, men over tid vinder Algoritme Porteføljen ganske svagt, og den store forskel opnås når markedet eller enkeltaktier med stor markedsvægt falder meget og faldet sker over mere end 3 måneder. Jo større kursfald og jo flere måneder jo mere effektiv er Algoritme Porteføljen, mens hurtige og korte dybe V formationer i markedet eller enkeltaktier ikke giver merværdi. Lange perioder med vandret kursudvikling giver heller ikke merværdi.
Dato: 14-10-2022
aktier-og-investering.dk har lavet en ny version af sin modelportefølje over danske largecap aktier; Algoritme Porteføljen. En cappet version, der dybest set går ud på, at gøre andelen af Novo Nordisk mindre og andelen af andre selskaber større.
Formålet med den nye cappede version er også en ambition om, at rykke modelporteføljen tættere på virkeligheden og at øge anvendelsesgraden for abonnenter, så det i højere grad er muligt at spejle porteføljen.
I vores u-cappede version er alle selskaber opgjort til deres respektive markedsværdier, og her udgør Novo Nordisk ca. 40% af den samlede markedsværdi, mens FLS udgør 0,2%.
Hvis man vil spejle sådan en portefølje og samtidig benytte den som benchmark og fx havde 1. mio. kr. at investere i aktier, skulle man altså købe for 400 tk. kr i Novo Nordisk og for 2 tk. i FLS. Sådan en fordeling i ens egen aktieportefølje er ikke anbefalelsesværdigt.
Men hvis man ønskede at spejle den første version af vores modelportefølje, kunne man så ikke bare lave sine egne markedsvægte? Jo, naturligvis, men så ville det ikke være muligt, at lave en fair sammenligning mellem ens egen portefølje og modelporteføljen.
Vi har derfor udviklet en ny version per 1. oktober 2022, hvor Novo bliver cappet til at have en vægt mellem 15-20% måned for måned. Lidt ligesom i OMXC25 cap indekset. Det betyder samtidig, at alle de andre selskaber automatisk får løftet deres markedsvægt. Novo kommer ned på ca. 150. tkr. og FLS kommer op på ca. 3 tkr. Eller Genmab stiger fra 3,7% til 5,3%. Altså ca. 53. tkr. Ørsted stiger fra ca. 76 tkr. til 108 tkr. osv.
Vi udskifter samtidig per 1. oktober 2022 OMXC20 til OMXC25
Vi har hidtil brugt OMXC20 indekset som benchmark, da dette indeks har længst historik, men har så til gengæld haft problemet med den store markedsvægt af Novo Nordisk. OMXC25 cap blev startet i 2017 med det formål at skabe en mere fair benchmark. Dels indeholder det flere largecap selskaber, men her må intet selskab fylde mere end 20%. Sker dette bliver det cappet ned til 15%. Der er nu så meget historik på OMXC25, at vi har valgt at benytte dette indeks fremadrettet.
Metoden og beregningerne er ikke revideret af revisor og kan indeholde fejl, men resultatet er så signifikant, at vi mener det er fair at tillægge det værdi.
Abonnenter kan følge Algoritme Porteføljen og få vejledning, i hvordan man anvender den, og hvordan man udvælger aktier.
Det er også muligt at købe investeringsrådgivningstimer som hjælp til ens aktiestrategi og hjælp til ens egen metode for aktieudvælgelse.
Gå tilbage
Gå til forsiden
