De 3 aktier i S&P 500 med mest potentiale lige nu

I denne blog viser vi, hvilke tre aktier i S&P 500-indekset vores AI-model ser mest potentiale i lige nu. Derudover slår vi et slag for, at man ikke bare skal vide, men også forstå – også når man investerer.

Nedenfor ses de tre aktier med mest vægt i vores amerikanske (S&P 500) AI-portfolio i juli. Aktierne er udvalgt af vores AI-model. Modellen kan investere i aktierne i S&P 500-indekset og udvælger i alt de 25 aktier fra indekset, den tror mest på. Porteføljen rebalanceres hver måned.

Performance graf
(Figur 1)

Du kan investere med AI Alpha Lab på to måder.
AI Alpha Lab lancerede i slutningen af 2023 en global investeringsforening, hvor aktierne vælges af deres sandsynlighedsbaserede AI-model. Den er selvfølgelig tilgængelig for handel på Nordnet, også via aktiesparekontoen.

Ønsker du selv at investere i enkeltaktier, kan du via Nordnet abonnere på AI Alpha Labs investeringsanalyseporteføljer. Abonnementet indeholder tre porteføljer: en amerikansk, en nordisk og en dansk.

Du kan også følge AI Alpha Lab på Facebook og LinkedIn.

Du skal ikke bare vide, du skal forstå!

Richard Feynman, en af det 20. århundredes mest indflydelsesrige fysikere, var kendt for sin evne til at formidle komplekse emner. Feynman skelnede skarpt mellem at vide noget og at forstå det. Denne sondring er lige så relevant inden for investering, som den er i fysikkens verden. Mens ‘at vide’ indebærer at huske fakta eller anvende formler uden dybere indsigt, er ‘at forstå’ en dybere integration af viden, der giver evnen til at forklare, forudsige og løse problemer på en grundlæggende måde.

I investering, hvor succes afhænger af beslutningstagning under usikkerhed, har Feynmans perspektiv stor betydning. At kende data, mønstre og modeller er ikke nok. Forståelsen af, hvordan og hvorfor disse mekanismer fungerer, kan være forskellen mellem middelmådige resultater og vedvarende succes. Dette er især relevant, når det kommer til brugen af probabilistiske modeller til at forudsige fremtidige aktieafkast.

Feynman illustrerede ofte forskellen mellem at vide og forstå gennem sine undervisningsmetoder. Han hævdede, at hvis du ikke kan forklare noget på en enkel måde, har du sandsynligvis ikke forstået det ordentligt. Han brugte analogier og dyb intuition til at få sine studerende til at stille spørgsmål som: Hvorfor? Hvordan? Hvad sker der, hvis vi ændrer dette?

For Feynman var forståelse ikke bare teoretisk – det var en praktisk evne til at anvende viden på nye og uforudsete problemer. Et af hans berømte citater understreger dette:

“What I cannot create, I do not understand.”

I investering betyder det, at forståelse kræver evnen til at forklare markedsdynamikker – ikke kun at kende historiske data eller anvende færdige modeller.

Betydningen for probabilistiske modeller

Probabilistiske modeller, såsom bayesianske modeller, er blandt de mest avancerede værktøjer i moderne investering. Disse modeller sigter mod at forudsige sandsynligheder for fremtidige udfald baseret på historiske data og ny information.

Men der er en fare for, at investorer bruger disse modeller uden at forstå deres begrænsninger og dynamikker. Altså, at de ‘ved’ modellen, men ikke ‘forstår’ den. For eksempel:

1. At kende sandsynligheden
   En investor kan bruge en bayesiansk model til at beregne, at der er 70 % sandsynlighed for, at en aktie vil stige i næste måned. Men uden at forstå modellen kan investoren overse, hvordan små ændringer i inputdata eller antagelser kan ændre sandsynlighederne drastisk.
   
2. At forstå sandsynligheden
   En investor med forståelse ved, at modellen kun er så god som de data og antagelser, den er baseret på. Investoren ved, at sandsynligheden afspejler usikkerhed, ikke sikkerhed, og forstår, hvordan resultaterne kan bruges i beslutningstagning snarere end at stole blindt på dem.
   
   Feynmans skelnen er særlig vigtig i investering, fordi markeder er komplekse og præget af kaos og usikkerhed. Probabilistiske modeller er ikke perfekte forudsigelsesværktøjer – de er værktøjer til at navigere i usikkerhed. Forståelsen af deres begrænsninger, og hvordan man bruger dem, er afgørende:
   

1. Usikkerhed og risiko
   Probabilistiske modeller hjælper med at kvantificere usikkerhed, men de kan ikke eliminere den. Investorer, der forstår dette, vil bruge sådanne modeller til at balancere risiko og afkast, snarere end at søge urealistisk præcision.
   
2. Bias og antagelser
   Mange modeller har en særlig bias eller er afhængige af antagelser, som ofte er skjulte. For eksempel kan en model antage, at markeder opfører sig normalt, selvom virkeligheden ofte er præget af ekstreme udsving. At forstå dette gør det muligt for investorer at justere deres strategier.
   
3. Beslutningstagning under usikkerhed
   At forstå sandsynligheder giver investorer en fordel ved at hjælpe dem med at træffe bedre informerede beslutninger, selv når resultaterne er uklare. Dette er kernen i Feynmans tankegang: Forstå værktøjerne, så de kan anvendes fleksibelt og præcist.

I AI Alpha Lab er vi overbeviste om, at vi for at lykkes i investering må bruge en feynmansk tilgang:

• Vi skal ikke bare kende modellerne, men forstå dem til bunds.
• Vi skal stille spørgsmål som: Hvorfor fungerer modellen? Hvornår fungerer den ikke? Hvilke antagelser bygger den på?
• Vi skal eksperimentere og bruge modeller som en vej til at forbedre vores intuition, ikke som en erstatning for den.

Probabilistiske modeller kan hjælpe med at navigere på aktiemarkedet, men de kræver, at vi forstår både deres styrker og begrænsninger. Som Feynman ville sige: ‘The first principle is that you must not fool yourself – and you are the easiest person to fool.’ Det prøver vi at leve og arbejde efter i AI Alpha Lab.

Denne blog er udarbejdet af AI Alpha Lab ApS (AI Alpha Lab) og indeholder alene information og inspiration til læseren. Bloggen skal ikke betragtes som investeringsrådgivning og kan ikke påberåbes som grundlag for en beslutning om køb eller salg (eller undladelse heraf) af værdipapirer. AI Alpha Lab påtager sig ikke noget ansvar for beslutninger eller dispositioner, der træffes eller foretages på baggrund af oplysninger i bloggen.

Bloggen udgør ikke og skal ikke betragtes som et tilbud eller en opfordring til at gøre tilbud eller til at deltage i eller udføre bestemte investeringer. Omtales investeringsstrategier eller porteføljer af værdipapirer skal læseren være opmærksom på, at disse ikke nødvendigvis er fordelagtige for alle investorer, samt at AI Alpha Lab ikke kender den enkelte læsers individuelle økonomiske forhold, risikopræferencer, investeringserfaring m.m.

AI Alpha Lab har taget alle rimelige forholdsregler for at sikre rigtigheden og nøjagtigheden af oplysningerne i bloggen, ligesom bloggen er baseret på oplysninger indhentet fra kilder, der menes at være pålidelige. Rigtigheden og nøjagtigheden er dog ikke garanteret, og AI Alpha Lab påtager sig intet ansvar for eventuelle fejl eller udeladelser.

Oplysningerne i bloggen afgives på dagen for offentliggørelsen af bloggen og opdateres eller ændres ikke efterfølgende, medmindre andet tydeligt fremgår. Læseren opfordres til at søge individuel rådgivning om egne investeringsforhold.

Der gøres særligt opmærksom på følgende:

• Historiske afkast er ikke en garanti for fremtidige afkast, ligesom afkastet kan variere som følge af valutaudsving.

• Ved udbredelse af investeringsanbefalinger skal der medfølge en række oplysninger for at sikre objektivitet og offentliggørelse af potentielle interessekonflikter. Oplysningerne kan findes i AI Alpha Labs MAR disclosure og rullende 12 måneders oversigt over investeringsanbefalinger.

Dette materiale er udarbejdet af AI Alpha Lab og indeholder information, der kan anses for at være en investeringsanbefaling i henhold til Markedsmisbrugsforordningen (Europa-Parlamentets og Rådets forordning 596/2014), dvs. information som anbefaler eller foreslår en investeringsstrategi vedrørende ét eller flere finansielle instrumenter. Nordnet Bank, filial af Nordnet Bank AB, Sverige (Nordnet), har ikke deltaget i udarbejdelsen, gennemgået eller foretaget ændringer i materialet. AI Alpha Lab har ansvaret for materialets indhold, og at det lever op til gældende lovgivning og regler.

AI Alpha Lab og deres ansatte ejer selv aktier i selskaberne i Danish High Conviction Portfolio.

Dette materiale blev offentliggjort første gang den 3. juli 2025 kl. 9.00.

Indholdet i dette materiale udgør ikke personlig investeringsrådgivning. Det er vigtigt, at du som investor træffer dine investeringsbeslutninger ud fra din egen vurdering af information fra forskellige kilder. Nordnet påtager sig intet ansvar for direkte eller indirekte tab som følge af brug af information fra dette materiale. Materialet må ikke gengives uden Nordnets udtrykkelige samtykke.

Det kan forekomme, at Nordnet har positioner i værdipapirer, der omtales i materialet. En sådan beholdning er da alene af administrative hensyn og uden fortjeneste for Nordnet.

Nordnet er under tilsyn af Finansinspektionen i Sverige og det danske Finanstilsyn.

Der er altid en risiko forbundet med at investere. Historiske afkast er ikke en garanti for fremtidige afkast. Finansielle instrumenter kan både stige og falde i værdi. Der er en risiko for, at du ikke får de investerede penge tilbage.