Alternative data - en guide for norske investorer

Hva er alternative data?

Alternative data, ofte forkortet til 'alt data', er informasjon som samles inn fra utradisjonelle kilder for å få innsikt i økonomisk aktivitet og selskapers prestasjoner. Mens tradisjonelle data som årsregnskap, resultatrapporter og aksjekurser er standardverktøy for investorer, kommer alternative data fra steder som satellittbilder, sosiale medier, netttrafikk, kredittkorttransaksjoner og sensordata.

Målet er å finne mønstre eller signaler som ikke er fanget opp av offisielle kilder, og som kan gi et konkurransefortrinn. For eksempel kan en hedgefond telle antall biler på en parkeringsplass ved hjelp av satellittbilder for å estimere omsetningen til en detaljhandelskjede før kvartalsrapporten kommer.

I Norge har interessen for alternative data økt de siste årene. Både Oljefondet og flere norske hedgefond eksperimenterer med slike kilder. Samtidig blir det stadig flere leverandører som tilbyr alternative data til investorer, både internasjonalt og i Norden.

Forstå alternative data

For å forstå verdien av alternative data må man se på hva tradisjonelle data ikke fanger opp. Årsrapporter kommer med forsinkelse og gir et historisk bilde. Alternative data kan derimot være sanntid eller nesten sanntid. For eksempel kan kredittkortdata vise forbruksutviklingen dag for dag, lenge før et selskap rapporterer salgstall.

En annen fordel er at alternative data kan avdekke skjulte sammenhenger. For eksempel kan sentimentanalyse av Twitter-innlegg om et merke gi en indikasjon på fremtidig salg. Dette er spesielt nyttig for selskaper med lite analytikerdekning.

Samtidig er det utfordringer. Datakvaliteten kan variere mye, og det er lett å trekke feil konklusjoner. For eksempel kan en økning i søkevolum på Google skyldes en reklamekampanje, ikke økt etterspørsel. Derfor er det viktig å validere dataene og kombinere dem med tradisjonell analyse.

Hvordan fungerer alternative data?

Prosessen med å bruke alternative data kan deles inn i flere trinn. Først må dataene samles inn. Dette kan gjøres via API-er (for eksempel Twitter API), web scraping (hente data fra nettsider), eller kjøp fra spesialiserte leverandører. Deretter må dataene renses og struktureres. Rådata inneholder ofte støy, manglende verdier og feil.

Etter rensing følger analysen. Her brukes ofte statistiske metoder og maskinlæring for å finne mønstre. For eksempel kan en algoritme lære seg å koble satellittbilder av oljetanker med globale oljelagre. Til slutt må resultatene tolkes og omgjøres til investeringsbeslutninger.

For norske investorer er det flere tilgjengelige verktøy. Google Trends er gratis og kan brukes til å se søkeinteresse for norske selskaper. Nettsider som SimilarWeb gir estimater på netttrafikk for norske nettbutikker. Mer avanserte løsninger som Bloomberg Terminal tilbyr også alternative datakilder, men er kostbare.

Historisk bakgrunn

Bruken av alternative data i finans har røtter tilbake til 1990-tallet, da noen hedgefond begynte å eksperimentere med satellittbilder og tidlige former for web scraping. Det var imidlertid først etter finanskrisen i 2008 at interessen for alvor tok av. Investorene lette etter nye måter å få et forsprang i et marked preget av lav volatilitet og økt konkurranse.

Teknologisk utvikling som cloud computing, big data-verktøy og maskinlæring gjorde det mulig å håndtere enorme mengder ustrukturerte data. I 2010 ble Alternative Data Council etablert for å sette standarder. I dag anslås det at over 80% av hedgefond bruker alternative data på en eller annen måte, ifølge bransjeundersøkelser. En graf over andelen hedgefond som benytter alternative data viser en jevn stigning fra omtrent 20% i 2010 til over 80% i 2025.

I Norge har utviklingen vært noe tregere, men de siste fem årene har flere aktører begynt å satse. For eksempel har DNB Asset Management ansatt spesialister innen kvantitativ analyse og alternative data. Oljefondet har også gjennomført pilotprosjekter med satellittdata for å overvåke avskoging og klimarisiko.

Praktisk eksempel

La oss ta et konkret norsk eksempel: Du vurderer å investere i aksjen til Komplett (KOMPL), en av Norges største nettbutikker for elektronikk. I stedet for å vente på kvartalsrapporten, kan du bruke alternative data for å få et tidlig signal.

Først kan du sjekke Google Trends for søkeordet 'Komplett'. Hvis søkevolumet øker 25% i løpet av en måned, kan det tyde på økt interesse. Du kan også bruke SimilarWeb for å se estimert besøkstrafikk. Hvis trafikken øker 15% samtidig som konkurrentene står stille, er det et positivt signal.

Videre kan du analysere kredittkortdata fra en anonymisert database. Hvis forbruket på elektronikk i Norge øker 10% i samme periode, styrker det hypotesen. Du setter sammen disse signalene og konkluderer med at Komplett trolig vil rapportere gode tall. Etter at kvartalsrapporten kommer, viser det seg at omsetningen økte 12%, i tråd med signalene.

Tabellen under oppsummerer de alternative datakildene og signalene:

Fordeler og ulemper

Fordelene med alternative data er mange. For det første gir det mulighet til å oppdage trender før de blir allment kjent. For det andre kan det gi innsikt i selskaper som ikke er godt dekket av analytikere. For det tredje kan det avdekke sammenhenger som tradisjonelle data ikke viser, for eksempel koblingen mellom værdata og salg av iskrem.

Ulempene er imidlertid betydelige. Datakvaliteten kan være dårlig, og det er lett å overtilpasse modeller til støy. Kostnadene kan være høye; en abonnementstjeneste for satellittdata kan koste flere hundre tusen kroner i året. Personvern er også en utfordring, spesielt i Europa med GDPR. I Norge må man være forsiktig med å bruke data som kan identifisere enkeltpersoner.

Videre krever alternative data ofte avansert teknologi og kompetanse for å tolkes riktig. En investor uten programmeringskunnskaper kan ha vanskelig for å utnytte rådata. Til slutt er det en risiko for at mange investorer bruker samme data, noe som kan redusere konkurransefortrinnet.

Vanlige misforståelser

En vanlig misforståelse er at alternative data alltid gir bedre resultater enn tradisjonelle data. Sannheten er at alternative data er et supplement, ikke en erstatning. De beste investeringsbeslutningene kombinerer begge typer.

En annen misforståelse er at alternative data er lett tilgjengelig og billig. Mens noen kilder som Google Trends er gratis, er de mest verdifulle datasettene ofte dyre og krever spesialavtaler. Gratisdata kan også være upålitelige eller fulle av støy.

En tredje misforståelse er at bare store hedgefond har tilgang. I dag finnes det plattformer som tilbyr alternative data til mindre investorer, og mange offentlige datakilder kan brukes med litt kreativitet. For eksempel kan data fra finn.no eller prisportalene gi innsikt i boligmarkedet.

Oppsummering

Alternative data har blitt en viktig del av verktøykassen for moderne investorer. For norske aksjeinvestorer åpner det muligheter til å få et forsprang ved å analysere alt fra netttrafikk til satellittbilder. Men det er viktig å være kritisk: ikke all data er nyttig, og tolkning krever både sunn fornuft og teknisk kompetanse.

For å lykkes bør du starte med enkle, gratis kilder som Google Trends og SimilarWeb, og gradvis utvide til mer avanserte data etter hvert som du får erfaring. Kombiner alltid alternative data med solid fundamental analyse. Fremtiden vil trolig bringe enda flere datakilder og smartere verktøy, noe som gjør det enda viktigere å forstå både muligheter og begrensninger.