digitalisering og offentlig it
Oljefondet vil bruke data til å finne ut om forvalterne har en dårlig dag
– Hvis vi kommer tre måneder frem i tid, husker ikke folk grunnlaget for sine beslutninger der og da, sier Oljefondets teknologisjef. Fondet bygger nå en investeringssimulator som lærer opp forvaltere basert på investeringsbeslutningene de tar.
NBIM, avdelingen i Norges Bank som forvalter Oljefondet, investerer i alle tidssoner over hele verden, og transaksjoner utføres hele døgnet. Derfor har avdelingen jobbet mye med å utvikle automasjonsløsninger de siste årene.
– Når du handler, må du sørge for at ting blir gjort opp og at all oppgjørsaktiviteten skjer i alle tidssoner. Det er ofte veldig tidskritisk. Hvis du ikke har gjort alt klart og riktig på oppgjørstidspunktet, faller handelen, og det kan koste penger, forteller Age Bakker, teknologisjef i Norges Bank Investment Management (NBIM).
NBIM har porteføljeforvaltere og tradere i Shanghai og Singapore som dekker Asia, Australia, New Zealand og Japan. Team i Oslo og London dekker Europa, og team i USA dekker amerikanske tidssoner. En veldig stor andel av våre investeringer ligger i USA – aksjeandelen i det amerikanske markedet er over 45 prosent.
Denne artikkelen er en del av en serie i tre deler om Oljefondets overgang til sky, sikkerhet og automatisering og bygging av en egen inversteringsimulator (se faktaboks).
73 markeder – ulike prosesser
For å sørge for at alt går etter planen, har NBIM automatisert meldingsflyten med motparter og banker og bygget kontroller på dataene som kommer inn.
– I en aksjehandel sender vi data til en løsningstilbyder som sørger for at vi kan sammenligne dataene som vi og motparten har. Det går automatisk, og vi får beskjed når alle opplysningene vi har, er like motpartens og vi er enige om alle betingelser. Da ruller den inn i våre systemer, og vi sender en instruksjon til vår depotbank om å sørge for at papirer og penger flyttes. Alt det skjer automatisk, sier Bakker.
– Det høres veldig enkelt og banalt ut, men vi har investeringer i 73 markeder over hele verden, og i mange markeder gjøres disse tingene forskjellig. Det må reflekteres i automatiseringsjobbene, legger han til.
I tillegg til transaksjonsdata samler NBIM mye data om fondet og markedene de investerer i.
– Det er et vindu mellom når børsen i New York stenger og Singapore åpner, der vi mottar veldig mye data. De tas inn av et team i Singapore, som kvalitetssikrer og pumper dem videre inn i våre datavarehusløsninger og systemer og gjør det tilgjengelig for våre brukere. Alt dette er veldig automatisert. Vi har holdt på med det i mange år, og det forbedres kontinuerlig.
Bygger egen investeringssimulator
Av NBIMs over 500 ansatte jobber over 250 personer med å ta beslutninger om hvor, når og hvordan pengene i Oljefondet skal investeres.
For å ta gode beslutninger om å kjøpe og selge aksjer, har forvalterne tradisjonelt gjort mye fundamental analyse og datainnsamling av selskapene som de skal investere i, forteller teknologisjefen. Deretter gir de en kjøps- eller salgsordre til et trading team hos NBIM som setter i gang handelen, før et oppgjørsteam sørger for at det administrative håndteres.
Men beslutninger tatt av mennesker på denne måten, er ikke alltid optimale. Og kunsten i kapitalforvaltning er, ifølge oljefond-sjef Nicolai Tangen, å gjøre litt færre feil enn konkurrentene.
Derfor bygger NBIM nå en egen investeringssimulator. Løsningen skal, basert på hundrevis av millioner av datapunkter fra tidligere handler, veilede de som kjøper og selger aksjer til å ta bedre beslutninger og lære av tidligere feil.
Om en forvalter ser ut til å ta et dårlig valg, for eksempel å øke risikoen i siste kvartal når de har tapt penger hele året, vil de få et rødt lys i simulatoren dersom de ikke har oppgitt en overbevisende grunn til det de gjør. Handlinger skal nemlig tagges med begrunnelse og årsak underveis når de legger inn en ordre.
I arbeidet har de også fått hjelp av Anders Meland, en ekspert i sportspsykologi fra Olympiatoppen som også har drevet med trening av toppidrettsutøvere og jagerflypiloter.
God eller dårlig dag
Simulatoren vil samle inn data om hver enkelt investeringsbeslutning.
– Hvorfor gjør du den beslutningen? Er det fordi du har gjort veldig mye research, eller er det fordi at du bare er sikker på at dette er riktig å gjøre? Vi har laget et sett med koder som porteføljeforvalteren kan velge fra, som beskriver hva som er grunnlaget for investeringen, sier Bakker.
NBIM prøver også å lagre en del andre opplysninger som går mer på konteksten rundt beslutningen, som hvorvidt forvalterne har en bra eller dårlig dag.
– Vi ser på hvorfor vi har gjort en handel, hvor mye researchinnsats vi har lagt inn i det, hvor trygg du er på beslutningen og en del andre opplysninger som definerer konteksten på en dag, sier Bakker.
– Hvis vi kommer tre måneder frem i tid, husker ikke folk grunnlaget for sine beslutninger der og da. Vi samler de dataene for å sørge for at de senere kan reflektere litt bedre rundt beslutningene de har tatt tidligere og lære av dem.
Pop-up-advarsel
I tillegg til datainnsamlingen har NBIM et analyseteam som ser på alle handlene og hvordan de har bidratt til avkastning. Etter en periode vet de om fondet har tjent eller tapt penger på en beslutning. Med utgangspunkt i det prøver de å finne handlingsmønstre i datapunktene for å profilere den enkelte forvalteren.
– Eksempler kan være at mange folk er mye flinkere til å kjøpe aksjer enn å selge aksjer. Det er også mange som selger sine vinneraksjer litt for tidlig, og så har du mange som kanskje holder litt for lenge på aksjer som de kanskje taper penger på, fordi de håper at det snur. Det er masse psykososiale atferdsmønstre i de dataene, sier Bakker.
Når en porteføljeforvalter er i ferd med å legge inn en handelsordre, skal han eller hun få beskjed om at «Hei, forrige gang du solgte denne aksjen, solgte du den litt for tidlig» – eller andre hint, tips og triks.
Nå jobber NBIM med å prøve å bygge inn grafiske fremstillinger av den enkelte forvalterens adferdsmønster i investeringssimulatoren, slik at de for eksempel får opp en graf over sine egne atferdsmønstre før de sender inn en ordre.
Fremdrift
Løsningen er nå under utvikling og kjøres som et pilotprosjekt for 10-15 av porteføljeforvalterne. Sammen med analytikere og utviklere utgjør de 35 mennesker som jobber helt eller delvis med prosjektet.
Målsettingen er å gradvis øke antallet forvaltere, og Bakker tror simulatoren vil ende opp med 100-150 brukere til slutt.
Simulatoren skal etter planen gå live rundt årsskiftet. I første omgang utvides piloten da til en bestemt avdeling, nemlig Sector Strategies, som jobber med aktive aksjemandater.
– Dette er en stor greie for oss, understreker Bakker.
– Vi begynte med dette seriøst ved begynnelsen av dette året. I begynnelsen så vi mest på å skape metadata rundt beslutninger, så har vi bygget på de andre analysene etterpå. Jeg tror vi kommer til å fortsette med dette og bygge på flere analyser over tid etter at vi har gått live.
– Hvordan har forvalterne tatt imot dette?
– Jeg tror noen allerede har jobbet på den måten, men notert noe av dette selv i andre verktøy. Andre jobber mer på intuisjon, og for dem blir det en litt større endring i måten å jobbe på, så kanskje de liker det litt mindre.
– Men jeg tror alle sammen vil være enig i at når de får et verktøy som kan gjøre det enklere for dem å tenke gjennom beslutningene som de har tatt tidligere, så lærer de noe. Og hvis du da tar flere beslutninger og tjener mer penger, må det jo være bra.
– Teknologi vil ikke utkonkurrere forvaltere
– Kan man erstatte menneskelige forvaltere med teknologi, og bør man det for å kunne konkurrere med andre kapitalforvaltere?
– Det er sikkert litt avhengig av hvor langt fremover i tid du ser, men jeg tror at det som gjør oss litt annerledes enn andre forvaltere, er at vi bare har én kunde, og det er Finansdepartementet, i tillegg til det norske folk. Når det gjelder ting som investeringsrådgivning, tror jeg det er mange oppskrifter på hvordan man skal gjøre ting. Man kan tenke seg at dette er ting det er mulig å automatisere i stor grad. Men det er ikke en sånn virksomhet vi har, svarer Bakker.
– Vår aktive forvaltning, der vi analyserer selskaper og ser på om og hvordan vi skal investere i selskapene, er basert på at vi gjør ordentlige analyser. De kan selvfølgelig bruke teknologi, men beslutningene kommer nok til å bli tatt av forvaltere, spør du meg.