På økonomiskolene lærer man at den eneste måten å oppnå bedre avkastning enn markedet er å øke risikoen. Allerede første semester har økonomiprofessorene klart å lære de fleste studentene at pengemaskiner ikke finnes.

Men Dag Asheim og Thomas Nygaard i NorQuant satser på at regelstyring og kunstig intelligens skal hjelpe investorer til bedre resultater. 

Og ikke bare tror de på det selv, men de har fått Norges Forskningsråd til å satse 14 millioner kroner på prosjektet i tillegg til at Investinor har gått inn med 2,4 millioner i avdragsfritt lån med rentefritak i to år før det påløper 4,2 prosent rente.

En statsfinansiert pengemaskin er på full fart inn i det norske aksje- og fondsmarkedet.

Plattform for tradingsignaler

Selskapet har hentet penger ved tre anledninger - først i mars 209 til 6 kroner aksjen før de i desember mer enn doblet prisingen til 14, det samme som i mai 2020. Nå er kursen 18, som gir en prising på 75 millioner.

Basert på dette gjør de nå en emisjon på mellom 3 og 8 millioner kroner, men med mulighet til å utvide til 15 millioner hvis mange melder seg.

Pengene skal brukes til å videreutvikle fondsanalysetjenesten med en fondsvelger for personmarkedet. Det skal også påses inn penger i utviklingen av nye handelsstrategier samt lansering av en plattform for tradingsignaler. Til dette behøves flere utviklere selgere.

Automatiserte analyser

NorQuant startet med en visjon om å hjelpe investorer til bedre resultater basert på regelstyrte investeringer. Selskapet mener investorer vanskelig kan vite hvilke fond som vil gjøre det best samtidig som mange fond spiser opp mye av avkastningen i form av kostnader. Middelet er automatiserte analyser skalert via skyløsninger.

Selskapet har utviklet en tjeneste som skal hjelpe profesjonelle og private investorer til å velge de beste fondene. Kjernen handler om å finne hva som driver avkastningen i fond - om det er flaks eller dyktighet. Selskapet hevder å basere seg på nobelprisvinnende forskning.

I tillegg har selskapet startet egen fondsforvaltning basert på regelstyrte analyser. Det første fondet, NorQuant Multi-Asset, ble lansert i januar i og, og i mai er planen å lansere i Sverige. Senere i år kommer NorQuant ESG før nok et fond skal på lufta i tredje kvartal.

Tar suksesshonorar

Selskapet selv beskriver handelsstrategien slik:

NorQuant utvikler algoritmer for å kontinuerlig scanne de nordiske markedene for å identifisere kortsiktige handelsmuligheter, hovedsakelig forårsaket av institusjonelle handelsmønstre og midlertidige ubalanser i tilbud og etterspørsel. 

Disse signalene vil brukes i investeringsbeslutninger og timing i våre egne fond og øvrige investeringsstrategier, men vi utvikler også et system for direkte automatisert salg av signaler til investorer og tradere. Systemene skal også brukes på blokkjede og kryptovaluta der de vil ta seg betalt i form av et suksesshonorar pr. handel.

NorQuant har et samarbeid med Nord universitet og Norsk Regnesentral.

Spår overskudd på 58 mill.

Bak selskapet står Thomas Nygaard og Dag Asheim som eier 29,5 prosent hver av selskapet. Asheim sto bak IT-selskapet Linpro før han jobbet med en portal for styrearbeid, mens Nygaard har gått på NHH og gjennomført autorisert finansanalytikerstudium.

NorQuant har budsjettert med 2 millioner kroner i inntekter i år, men 10 millioner i kostnader. Neste år skal inntektene opp i 12 millioner slik at selskapet går i null før planen deretter er å innkassere overskudd på 20, 45 og 58 millioner kroner.

Selv mener de potensialet er enormt, men at veksten ligger så langt frem at de har budsjettert «beskjedent».

Lav volatilitet og momentum

– Vi skal hjelpe investorer til å gjøre investeringer bedre og billigere, sier Thomas Nygaard til Finansavisen.

– Det er mye interessant forskning på nyere matematiske metoder, f.eks. interaksjoner mellom såkalte faktorer, og regimeendringer der markedet oppfører seg forskjellig i ulike perioder, sier han.

– Er målet å øke avkastningen?

– Ja, målet er å øke den risikojusterte avkastningen. Vi bruker for eksempel lavvolatilitets-faktoren som viser at kjedelige aksjer gjør det bra, momentumfaktoren som viser at aksjer som har gjort det bra en periode gjerne fortsetter å gjøre det bra, og så er det mange faktorer basert på regnskapstall. Det er mange faktorer, men vi bruker altså mer moderne metoder for å utnytte disse faktorene, sier Nygaard.

– Men målet er altså bedre avkastning?

– Ja, målet er bedre risikojustert avkastning. Det er omfattende forskning som viser at kvantitativ regelstyrt tilnærming fungerer fungerer bedre enn en gruppe analytikere som leser rapporter.

Ubalanser og mønstre

– Er dette i tråd med finansteori og porteføljeterori der avkastning ikke kan økes uten å øke risikoen?

– Det er i tråd med moderne finansteori, spesifikt forskingen som ble tildelt Nobelprisen i 2013, og som før det var grunnlaget for en stor studie Oljefondet publiserte i 2009. Våre analysemodeller tilsier at man kan oppnå bedre risikojustert avkastning enn aksjemarkedet generelt ved å bruke faktorer, eller egenskaper ved aksjer som gir meravkastning. Og at vi ser etter ubalanser der vi ser mønstre når store aktører handler.

– Kjøper eller selger dere hvis dere ser at store aktører selger ned aksjer?

– Vi har mulighet til å utnytte det, og våre modeller analyserer utviklingen løpende. Dersom modellene tilsier at det er starten på et langvarig fall vil vi ta ned risikoen.

– Hva mente du? Kjøper dere eller selger dere?

– Det kan jeg ikke svare på generelt, fordi det vil avhenge av hvordan modellene tolker utviklingen der og da.

– Du kan ikke svare på om dere kjøper eller selger?

– Ikke generelt nei, modellene gjør sine analyser basert på situasjonen til enhver tid.

– Til å kjøpe?

– Ja, men du vil ha et spesifikt svar, men jeg vil ikke si mer detaljert enn i prospektet.

– Dette fremstår som svada.

– Jo, men det blir hypotetisk. Hvis vi ser et fall, for eksempel at det er er store aktører som presser prisen, så kan det være en mulighet til å kjøpe. Andre ganger kan det være mer sannsynlig med et videre fall og modellen vil anbefale at man vekter seg ned.