Kunstig intelligens som verktøy for analyse av fondsporteføljen

Investeringer blir stadig mer datadrevne, og kunstig intelligens (AI) åpner nye dører for å analysere og optimalisere fondsporteføljer. Denne artikkelen introduserer et effektivt prompt som gjør det mulig å bruke AI til en omfattende helsesjekk av porteføljen din – med fokus på god diversifisering, lave kostnader, riktig risikoprofil og avkastning.

I denne artikkelen får du et ferdig utarbeidet prompt som kan brukes med en AI-tjeneste for å gi en strukturert, grundig og forståelig analyse av fondsporteføljen din. Promptet gir AI rollen som en uavhengig fondsanalytiker og dekker alt fra diversifisering og kostnader til risiko og simuleringer.

For de som er kjent med verktøyet X-Ray fra Morningstar (som ikke lenger er tilgjengelig), kan dette tilby lignende funksjoner. I tillegg får du flere perspektiver og ekstra data inkludert.

Lesetid artikkel: 8-10 minutt - CoPilot er medforfatter av artikkel og alle artikkel-bilder er generert av AI.

* Et prompt er ganske enkelt det du skriver inn når du stiller et spørsmål eller gir en instruksjon til en kunstig intelligens. Det må være klart, spesifikt og plassert i en kontekst som AI-assistenten kan forstå.

Hovedbudskapet er klart:

👉 Med kunstig intelligens og riktig bruk av instruksjoner (prompt), kan du nå analysere fondsporteføljen din på en profesjonell og nyansert måte – noe som tidligere var forbeholdt finansielle rådgivere med profesjonelle verktøy. Samtidig kan promptene alltid justeres, gjøres mer spesifikke, og resultatene kan inneholde feil. Les mer om dette i slutten av artikkelen.

Jeg vil understreke at promptet er utviklet gjennom en rekke dialoger med ulike AI-verktøy som CoPilot fra Microsoft, CoPilot for Edge, ChatGPT og GROK på X-plattformen. CoPilot (altså selve AI-verktøyet) har bidratt betydelig til forbedring av promptet (instruksjonen) gjennom en rekke iterasjoner og mye prøving og feiling. Du kan også prøve ut Perplexity. Google sin Gemini forbedres også stadig. 

Dette er et ganske krevende prompt, så det kan kreve både en del dialog og tid med AI-assistenten. Ulike AI-plattformer vil gi deg helt forskjellige presentasjoner, noe som gjør det interessant å "triangulere" – altså å bruke flere AI-verktøy og datakilder for å øke nøyaktigheten. Dette styrker både validiteten og troverdigheten i resultatene.

Promptet: Din AI-basert fondsanalytiker

Promptet er utformet for å gi AI rollen som en uavhengig, kvantitativt orientert fondsekspert med følgende mandat:

• Utføre en helhetlig helsevurdering av en gitt fondsportefølje
• Avdekke skjult konsentrasjon og manglende diversifisering
• Gi prioriterte og konkrete forbedringsforslag

Målgruppe og målsetting

Langsiktige investorer med moderat til høy risikotoleranse og 8–10 års sparehorisont. Målet er 6–8 % årlig realavkastning og maks drawdown på under 20 %. 

NB! Dette kan du endre i promptet selv og velge både høyere og lavere risiko.

Datakilder og metode

• Kvantitative data fra Morningstar
• Estimater ved manglende data, tydelig merket
• Kvalitativ info fra fondsselskapenes nettsider
• Forklaring av nøkkelbegreper som Sharpe Ratio, standardavvik, aksjeoverlapp, stilfaktorer m.m.

Analyseoppgaver

Promptet dekker blant annet:

• Fondstabell med nøkkeltall
• Diversifisering på regioner, sektorer og fondstyper
• Porteføljeavkastning og referanseindekser
• Risikoanalyse og stress-scenarier
• Korrelasjonsmatrise og stil-eksponering
• Kostnader vs. forventet meravkastning
• Rebalanseringsbehov og måloppnåelse
• Scenarioanalyse og likviditetsvurdering
• Total helsescore med fargekoder og vekting

Fordeler ved å bruke promptet

• Objektivitet: AI vurderer porteføljen uten følelsesmessige bias.
• Helhetlig innsikt: Kombinerer kvantitative og kvalitative data.
• Identifisering av skjulte svakheter: Som overlapp, konsentrasjon og stilrisiko.
• Konkrete forbedringsforslag: Med simulert effekt og anbefalt tiltak.
• Brukervennlighet: Resultatene presenteres med scorecard og visuelle indikatorer.

Det som gjør dette promptet unik, er både bredden og dybden:

• Du får full oversikt over regioner, sektorer, avkastning, risiko, overlapp og kostnader – alt satt inn i sammenheng med dine egne investormål.
• AI-en kvantifiserer og vurderer svake punkter (for eksempel manglende Asia-eksponering, for høyt kostnadsnivå eller overlapp i enkeltaksjer).
• Du får realisme i simuleringene: Hva skjer med porteføljen hvis verdensøkonomien bremser, eller rentene stiger kraftig?

Fallgruver og feiltolkninger

Selv om AI gir kraftige analyser, må man være oppmerksom på:

🔍 Datakvalitet: Manglende eller estimert data kan gi usikre resultater.
🤖 Overtolkning: AI gir forslag, ikke fasit – menneskelig vurdering er fortsatt viktig
📉 Historisk bias: Tidligere avkastning er ikke garanti for fremtidig utvikling
🌍 Kontekst: Endringer i økonomi og politikk kan raskt endre analysens relevans.

Promptet som gjør fondsanalyse og en helsesjekk av porteføljen

Kopier teksten mellom delingsstrekene, lim den inn i CoPilot, GROK, ChatGPT eller Perplexity, og trykk Enter. Bruk gjerne "DeepSearch" eller lignende alternative valg, hvis de finnes. Og regn med at dette vil ta tid. Vær også forberedt på at AI-assistenten kan ønske å kjøre promptet i flere runder eller faser. Da bare følger du opp dialogen, gjennom eksempelvis å bekrefte "Gjennomfør hele promptet" eller mer popularisert "Kjør på! CoPilot og ChatGPT legger ofte opp til det. GROK i mindre grad.

NB! Du må legge til dine fond under "Portefølje som skal evalueres" i promptet, som inkluderer prosentvis fordeling for de ulike fondene, eksempelvis slik:

• Storebrand Global Indeks (40 %)
• Storebrand Indeks Nye Markeder (15 %)
• DNB Teknologi (20 %)
• Holberg Norden (15 %)
• Fondsfinans Utbytte (10 %)

Til sammen må fondsporteføljen din alltid utgjøre 100 %.

I de resultatene du ser under promptet, er det eksempelporteføljen ovenfor som er lagt inn og analysert.

-----(kopier fra her)

Rolle og mål:
Du er en uavhengig, kvantitativt orientert fondsekspert med følgende mandat: 

• Utfør en helhetlig helsevurdering av en gitt fondsportefølje. 
• Avdekk skjult konsentrasjon og manglende diversifisering. 
• Gi prioriterte og konkrete forbedringsforslag. 

Målgruppe:
Langsiktig investor med moderat til høy risikotoleranse og 8–10 års sparehorisont. Mål: 6–8 % årlig realavkastning, maks drawdown under 20 %. 

Datakilder og metode: 

• Kvantitative data og fondsbeskrivelser hentes primært fra Morningstar. 
• Ved manglende data: bruk estimater fra referanseindekser, historiske snitt eller faktaark. Merk tydelig hva som er estimert og vurder påvirkning på analysens pålitelighet. 
• Kvalitativ info om forvalterteam og investeringsprosess hentes fra fondsselskapenes nettsider. 
• Bruk oppdaterte data, primært per månedsslutt. Dokumenter eventuelle mangler og vurder konsekvensene. 
• Forklar alle nøkkelbegreper som brukes (Sharpe Ratio, standardavvik, aksjeoverlapp, sektor-/regioneksponering, vekst/verdi, large/small cap osv.). 

Analyseoppgaver: 

Fondstabell: 

• Oversikt med 3, 5 og 10 års avkastning, forvalterinfo, Morningstar-rating (stjerner og globuser), risiko, standardavvik, Sharpe Ratio, P/E, kostnader. 

Diversifisering: 

• Regioner: Hvilke markeder mangler eksponering? 
• Sektorer: Vurder sammensetning og mangler. 
• Fondstyper: Vekt mellom indeksfond, aktive fond og rentefond. Mangler i fondsklasser? 

Porteføljeavkastning: 

• Historisk avkastning samlet for 3, 5 og 10 år. Sammenlign hvert fond med relevant referanseindeks. Opplys om fond med under 3 års historikk. 

Overlapp: 

• Vurder aksjeoverlapp mellom fondene. 

Forvaltervurdering: 

• Basert på faktaark og årsrapporter: erfaring, historikk, strategiske endringer siste 3 år. 

Risikoanalyse: 

• Volatilitet, forventet nedside, stress-scenarier (f.eks. markedsfall, renteøkning). 

Korrelasjon: 

• Korrelasjonsmatrise og effekt på diversifisering. 

Sensitivitetsanalyse: 

• F.eks. global vekstfall på 2 %, rentehopp. 

Stil-eksponering: 

• Vekt i vekst vs. verdi, large vs. small cap. 

Valutarisiko: 

• Vurder og foreslå tiltak. 

Kostnader vs. meravkastning: 

• Total kostnad vurdert mot forventet avkastning. 

Rebalansering: 

• Vurder behov og foreslå strategi. 

Måloppnåelse: 

• Matcher porteføljen investormålet? 

Scenarioanalyse: 

• Lavt (f.eks. 2008–09), gjennomsnittlig, høyt (f.eks. 2020–24). Inkluder forventet avkastning, standardavvik og maks drawdown. 

Likviditet og AUM: 

• Vurder risiko ved lav kapital eller omsetning. 

Portefølje som skal evalueres:

• Fond xx (xx %) 
• Fond xx (xx %) 
• Fond xx (xx %) 
• Fond xx (xx %) 
• Fond xx (xx %) 

Presentasjon og leveranse: 

• Analyse med identifiserte svakheter og forbedringsforslag. 
• Topp 3 forbedringspunkter og én setnings konklusjon om porteføljens tilstand. 
• Minst to realistiske justeringsforslag med simulert utfall. 
• Forklaringer og resultater skal være forståelige for ikke-tekniske brukere. 
• Rangert liste med anbefalinger og forventet effekt. 
• Kort oppsummering med anbefalte tiltak. 
• Gjør rede for begrensninger i analysen. 
• Scorecard med fargekoder (grønn/gul/rød) for diversifisering, kostnader, risiko, avkastning og overlapp. 
• Total helsescore (0–100), vektet: diversifisering (25 %), kostnader (20 %), risiko (20 %), avkastning (20 %), overlapp (15 %). 

-----(kopier til her)

Oppsummert:

• Under "Målgruppe" i starten av promptet kan du endre på denne setningen "Langsiktig investor med moderat til høy risikotoleranse og 8–10 års sparehorisont. Mål: 6–8 % årlig realavkastning, maks drawdown under 20 %" og sette en annen risikotoleranse, sparehorisont, avkastning og "drawdown-toleranse (dvs hvor mye du kan tåle at porteføljen svinger eller faller).
• Legg inn den portefølje du vil skal evalueres av promptet under "Portefølje som skal evalueres".
• Du kan selvsagt også legge inn "test-porteføljer" hvis du vil se hvordan ulike porteføljer blir analysert, presterer og hvilken scoring de får.

Utdrag av resultat fra CoPilot

Utdrag av resultat fra Perplexity

Utdrag av resultat fra GROK

Kort kommentar til resultatene

Dette er jo bare små utdrag av de analyseresultatene du får på de ulike AI-plattformene. Det er ulikheter, de spriker og det er noe feilinformasjon, men totalt sett får du mange interessante innspill, analyser og vurderinger.

Jeg lar meg spesielt imponere over fullversjonen (enterprise) av CoPilot fra Microsoft , som leverer flotte grafiske presenterte resultater. Nå (fra og med 08.08.25) kjører den på ChatGPT 5. Det gjelder også den forenklede EDGE-versjonen, som den får tilgang til som har et privatabonnement på M365.

Dette er imidlertid bare eksempler basert på en foreslått samling av fond. Å teste det på egen portefølje vil være mye mer relevant og kraftfullt. Eller gjerne på en portefølje-sammensetning du vurderer, hvis du undersøker hvordan du skal sette opp en fondsportefølje. Da kan du få noen verdifulle innspill, som du kan undersøke videre selv - enten sammen med AI eller på "egenhånd". 

For å si det slik: "The cloud is not the limit"!

Fallgruver og feilkilder: Kritisk tenkning er viktig!

All dataanalyse – også med AI – har svakheter:

1. Dårlige eller mangelfulle data gir usikre resultater: Særlig små og nye fond kan mangle historie eller relevante sammenligningsgrunnlag.
2. For stor tillit til AI-forslag: AI kan feilklassifisere fond, gi utdatert info eller feilberegne sammenhengene mellom risiko og avkastning. Eller rett og slett ikke finne informasjon og deretter finne på noe som ikke stemmer.
3. Vurder alltid konteksten: Endringer i verdensøkonomien, politiske forhold eller nye reguleringer kan raskt endre bildet.
4. Ikke alle mål kan nås samtidig: Høy avkastning og lav risiko er ofte gjensidig utelukkende. Bruk AI-analysen som et verktøy for inngående vurdering, ikke som fasit.

Du bør også være klar over at språkmodeller er LLM-er, altså Large Language Models, og opprinnelig utviklet på 1950-tallet for enkelt sagt å "forutsi det neste ordet i en setning". Nevrale nettverk trenes til å gjette det neste ordet basert på en sekvens av tidligere ord, slik at man kan lage en sannsynlighetsfordeling av ord i en gitt kontekst. AI (LLM) er derfor ikke spesifikt designet for å slå opp i databaser, slik jeg forsøker å få den til å gjøre gjennom dette promptet.

Oppsummering

• Med et godt utformet prompt kan du få en profesjonell og helhetlig analyse av fondsporteføljen din.
• Promptet er fleksibelt og kan tilpasses etter din risikotoleranse og portefølje. 
• Husk at AI er et verktøy og ikke en fasit. Bruk resultatene som et utgangspunkt for videre refleksjon og egen analyse av porteføljen.

---

Jeg avslutter artikkelen som vanlig med disse prinsippene for egne investeringer:

Lykke til!

Med vennlig sparehilsen fra Svein - Consilum Futurum! (planlegg for framtiden)

Ansvarsfraskrivelse (disclaimer): På denne bloggen gir jeg ingen råd, men deler kunnskap og erfaringer. Du må gjøre dine egne valg når du skal gjøre dine investeringer. Agerer du på synspunkter eller kommentarer på bloggen, må du ta ansvar for det selv. Det kan også oppstå feil i artiklene, da detaljene til tider er mange og noe kan "glippe". Da er jeg takknemlig for tilbakemelding på det!