Kommer skjelvet? Spør roboten!

(Finansavisen:) Denne høsten får makroøkonomene for alvor konkurranse fra roboter som bruker maskinlæring og algoritmer. Alle de store meglerhusene på Wall Street har begynt å bruke datakraft i jakten på den riktige spådommen. Og det i en tid da de fleste markeder er heftig priset, høsten setter inn og alle minner hverandre om at det er ti år siden finanskrisen traff for fullt.

Makroanalyser vil også komme fra en robot bygget i Bergen. En litt anonym, men ganske intelligent robot. Hun har ikke noe navn, men la oss låne navnet til selskapet som har bygget henne – Quantfolio.

Ser det mennesker ikke ser

Quantfolio er en grådig dame. Hun sluker data. I øyeblikket eter hun 500 faktorer fra 20 datakilder. Arbeidsledighetstall, rentespread, fryktindeksen VIX, ISM og ulike verdsettelsestall fra aksjemarkedet går ned på høykant. Deretter drøvtygges alle disse tallene. Quantfolio regner ut tusenvis av sammenhenger og kombinasjoner. Slik kan roboten se mønstre som ikke mennesker kan se.

– Jeg tror vi har bygget Europas første makrorobot basert på kunstig intelligens, sier Jan Åge Skaathun, en av gründerne i Quantfolio, til Finansavisen.

Han har gjort det sammen med Helge Hannisdal. Begge er mest kjent som med-gründere av It’s Learning, som er omfavnet det norske skoleverket.

– Vi var i en del møter med makroøkonomer og forvaltere og typiske aktører innen private banking. Vi opplevde at det var mye synsing der ute. Det var synsing på ting som ved hjelp av maskinkraft kunne systematiseres og tolkes mye bedre. Mennesker klarer kun å se sammenheng mellom noen få faktorer. Vår maskin finner mønstre blant over 500 makrofaktorer med mer enn 1 million kombinasjoner, sier Skaathun.

Les også: – Det kan bli like stort som Microsoft

Grønne tall i det norske markedet

Modellen har regnet ut makrostatus fra perioden 1997 og helt frem til i år. Grønn farge indikerer at alt er i sin skjønneste orden. Gul farge er nøytral, mens rød farge angir et makroregime som gir økt risiko for et bearmarked. Hadde du vært investert i aksjer ved grønt og solgt deg ut ved rødt gjennom disse 21 årene ville du unngått tre store nedturer i aksjemarkedet.

Quantfolios AI-modell har regnet ut makrostatus fra perioden 1997 og helt frem til i år. Rød farge angir et makroregime som gir økt risiko for et bearmarked. Hadde du vært investert i aksjer ved grønt og solgt deg ut ved rødt gjennom disse 21 årene, ville du unngått tre store nedturer i aksjemarkedet.

Du ville hatt en årlig avkastning på 18,4 prosent. OBX Indeks har i samme periode gitt årlig avkastning på 10,3 prosent. Så er spørsmålet om en robot som kan regne på fortiden også kan si noe om fremtiden.

I øyeblikket peker Quanta på grønt. «Vår modell konkluderer med at underliggende makrodata er sterke og det er liten risiko for et større makroøkonomisk fall i det norske markedet», skriver Quantfolio.

– Roboten skal greie å tidlig finne signaler om et bearmarked. Per nå er 95 prosent av indikatorene positive og status er sterk grønn, sier Skaathun.

Det er to grunner til at Quantfolio er blitt realisert akkurat nå. Det ene er tilgangen på data. Det har skjedd en demokratisering av finansielle data de siste årene. Tidligere var det ikke mulig å få innpass til så mange ulike datamengder. Det andre er maskinkraften. Det kreves mye datakraft for å regne ut alle variasjonene.

Les også: Gründertørke i oljebyen

Sbanken på laget

En rekke investeringsmiljøer er i dag blitt kunder. Det er uavhengige forvaltere og familieeide foretak. En robotisert investeringsrådgiver som Quantfolio også har utviklet, er imidlertid forbeholdt Sbanken. For et drøyt år siden møtte nemlig gründerne folk fra Sbanken. Det ble match og Sbanken investerte i Quantfolio, mot et eierskap på 40 prosent, noe som satte fart på robot-byggingen.

Det siste året har bestått i å rekruttere «quants» og AI utviklere - mennesker som kan programmere og håndtere store datamengder. Det har ikke vært noen enkel oppgave. På dette området konkurrerer Quantfolio med store aktørere som Goldman Sachs og Morgan Stanley.

– I dag har vi en person i London, en i San Diego og en på Malta. Men vår teknologisjef, John Sloper, som har en doktorgrad i maskinlæring, sitter her i Bergen.

Les også: Flere frykter roboter vil ta jobben

– Må omfavne teknologien

– Må makroøkonomer nå finne seg andre jobber?

– De som jobber med makroområdet må omfavne denne teknologien. Det vil styrke en banks makrosyn. Vi sier noe om taktisk allokering her og nå, men har ikke noe langsiktig prognoser slik som bankene gjerne gir. Teknologien vil hjelpe dem som lever av å gi råd om fremtiden.

– Sjokk i finansmarkedene oppstår ofte av andre grunner enn at nøkkeltall endrer seg. Frykten er i seg selv en faktor og nedturen oppstår ofte når et tilstrekkelig antall aktører trekker pengene av bordet. Greier deres robot å fange opp dette?

– Vi skal ikke hevde at vi kan forutse en plutselig endring i markedet som følge av noe helt uforutsett. Men vi tror at med så store datamengder er det alltid signaler å fange opp, og sentimentdata er en del av datagrunnlaget. Dessuten vil vi virke som et beslutningsgrunnlag i tillegg til den generelle nyhetsstrømmen.

– Når alle en dag bruker slike verktøy, hva er da verdien av dem?

– Dette er et verktøy alle nå må ha. Det må være med i beslutningsgrunnlaget for alle som forvalter store verdier. Aksjerobotene utnyttet arbitrasjemuligheter og det er naturlig at disse ble mindre etter hvert. Vi gjør makroanalysene mer objektive og det er et annet formål.

Selskapet har også utviklet en robot som i dag opererer innad i nettbanken til Sbanken. Denne løser spareproblemer for kundene og finner frem til en portefølje som er riktig for hver enkelt kunde.

Les også: – Markedet kan være på vei mot et nytt rekordår

Artikkelen ble først publisert i Finansavisen lørdag 1. september.