English

Alex Henry Christensen

Økonom · cand.polit. · København

Hent mit CV (PDF)

Projekter

Jeg er økonom og arbejder med analyse af store mængder data. Jeg bruger AI til at bygge de værktøjer og databaser, analysen kræver, langt hurtigere end det ellers ville være muligt, men jeg stoler aldrig på et resultat, før jeg selv har kontrolleret det. Værktøjerne bygger jeg med AI-agenter som Claude Code og Codex, og jeg laver dem, så både jeg og agenterne kan bruge dem.

Den røde tråd i mit arbejde er information: hvor god den er, og hvad den kan bruges til. Den går tilbage til ni år som trader, hvor jeg traf beslutninger på ufuldstændig information, og den går igen i begge projekter nedenfor.

Det, der går igen i projekterne, er, at jeg gerne vil have mine egne data. Så kan jeg gemme historikken, kombinere dem frit og stille nye spørgsmål. Jeg arbejder lige så gerne med tal som med tekst: kurser, regnskaber og renter på den ene side og årsrapporter og nyheder på den anden. De bedste svar kommer ofte, når de to bruges sammen, og det er projekterne bygget til.

Projekt 1

Egen brancheinddeling af amerikanske selskaber

Juli 2025 - nu

De officielle branchekoder siger ofte for lidt om, hvad et selskab reelt laver. Derfor henter jeg selv årsrapporterne for de amerikanske børsnoterede selskaber, trækker beskrivelsen af forretning og risici ud og sammenligner teksterne. Det giver en inddeling i grupper og temaer på tværs af brancher, som jeg bruger til at finde beslægtede selskaber, når en aktie stiger eller falder usædvanligt meget.

Et eksempel fra ende til anden: Red Cat. Red Cat Holdings laver droner til det amerikanske militær. Her følger vi selskabet gennem metoden.

Trin 1 · Problemet

Hvad er Red Cat ifølge de officielle koder?

SIC-koden lægger Red Cat sammen med softwarefirmaer, og GICS lægger det sammen med flyproducenter og forsvarsgiganter. Ingen af dem fortæller, at det er et lille droneselskab.

Trin 2 · Årsrapporten

Kun det, der er Red Cats eget, tæller

Risikoafsnittet i Red Cats årsrapport deles op i stykker. Boilerplate, altså stykker, der går næsten ordret igen hos flere andre selskaber, sorteres fra, fordi det ellers får alle selskaber til at ligne hinanden. Hos Red Cat er de fleste af stykkerne boilerplate.

Trin 3 · Fra tekst til tal

Teksten bliver til vektorer, der kan sammenlignes

Item 1A→stykker, der
overlapper lidt
→ embedding-model→én vektor pr. stykke
og pr. dokument

En embedding-model læser teksten og gør den til en lang vektor af tal, hvor tekster med samme betydning får vektorer, der peger i samme retning. Det sker for hvert stykke af risikoafsnittet, for hele afsnittet og for selskabets profil. Ved siden af tæller TF-IDF, hvilke ord der er særlige for selskabet, og den ordvektor presses sammen med SVD. Hver vektor normeres, vægtes og sættes sammen til én samlet vektor pr. selskab.

Fingeraftryk: de første 24 hovedkomponenter af hvert selskabs samlede vektor. Blå er under gennemsnittet, rød over, grå omkring nul. Red Cat og Ondas har tydeligt samme mønster, Microsoft et andet. Hold musen over et felt for at se tallet.

Cosinus-lighed mellem Red Cat og fire andre selskaber, for hver kilde og samlet. Den højeste værdi i hver kolonne står med fed.

Kilderne er ikke enige. TF-IDF tæller ord og finder Kratos tættest, fordi de deler sproget om forsvarskontrakter. Embeddings giver en semantisk placering, efter hvad teksten betyder, og finder Ondas tættest. Selskabsprofilen er den eneste tekst, selskabet ikke selv har skrevet i sin årsrapport, og den trækker samme vej. Derfor vægtes kilderne sammen i stedet for at stole på én af dem.

Trin 4 · Rangering

Red Cats nærmeste naboer, rangeret

Hvert selskab sammenlignes med alle andre på tre måder: de mest ens tekststykker, TF-IDF og beskrivelsen af forretningen. Hvert mål standardiseres, og summen giver én samlet score, som alle selskaber rangeres efter. Tabellen viser Red Cats otte nærmeste, med deres placering på hvert af målene.

De to nærmeste er forsvarsselskaberne Kratos og AeroVironment. De deler sproget om kontrakter med Pentagon. Men ordene om droner deler Red Cat med AIRO, Ondas og Unusual Machines. De enkelte naboer trækker altså i to retninger. Det er grupperne i næste trin, der samler billedet.

Trin 5 · Kortet

Alle selskaberne, placeret efter hvor meget deres tekst ligner hinanden

Red Cats egen gruppe: Drone & Robotics Ventures GICS: Aerospace & Defense SIC 7372: software Alle andre selskaber

Hold musen over et punkt for at se selskabet og dets gruppe. Kortet er en t-SNE-projektion af de samme tekstvektorer, som grupperne dannes ud fra. Projektionen bevarer, hvilke selskaber der ligger tæt på hinanden, men ikke de præcise afstande mellem grupperne.

Grupperne dannes med Ward-klyngedannelse på to niveauer ud fra de samlede tekstvektorer, og kun ud fra dem. Klyngerne dannes på selskaber over en vis størrelse, så de mange meget små selskaber ikke bestemmer grupperne. De mindre selskaber placeres bagefter i den gruppe, de ligger tættest på. Red Cat er stort nok til at være med fra starten. Navnene på grupperne skrives bagefter af en sprogmodel, men selve inddelingen laver den ikke.

Softwareselskaberne fra SIC-koden ligger et helt andet sted end Red Cat. Til gengæld ligger Red Cat midt blandt forsvarsselskaberne fra GICS, fordi teksten ligner, og Red Cats egen gruppe ligger i to klumper. Kortet er kun en todimensional skitse. Grupperingen sker i de fulde vektorer, hvor Red Cat ligger tættest på dronegruppen, som næste trin viser.

Trin 6 · Kontrol mod afkastene

Rammer Red Cats egen gruppe bedre end SIC og GICS?

Afkastene er ikke med, når grupperne dannes. De bruges bagefter til at kontrollere, om grupperingen har ramt rigtigt. Her sammenlignes Red Cat med sin egen gruppe og med de to officielle grupper fra trin 1.

Drone & Robotics Ventures GICS: Aerospace & Defense SIC 7372: software

Hver prik er én gruppe. Teksten: hvor tæt Red Cats tekst ligger på gruppens gennemsnit. Afkastene: hvor meget Red Cats daglige afkast følger gruppens gennemsnitlige afkast det seneste år. Hold musen over en prik for at se tallet.

Red Cats egen gruppe ligger tættest i begge rækker. SIC-koden rammer langt ved siden af: softwarefirmaernes afkast følger Red Cat dårligt. GICS kommer tættere på, fordi forsvarsbranchen trods alt deler kunder med Red Cat.

Hvor meget svinger grupperne med markedet?

Beta over for gennemsnitsaktien det seneste år, for hver gruppe som helhed og for Red Cat selv.

Her er forskellen tydeligst. Red Cat svinger langt mere end gennemsnitsaktien, og kun dens egen gruppe kommer i nærheden. Software- og forsvarsaktierne svinger langt mindre. Som investor ville man få et forkert billede af risikoen ved at sammenligne Red Cat med de officielle grupper.

Trin 7 · Rejsen

Hvor Red Cat startede, og hvor den endte

Før · SIC 7372

Software

  • Microsoft software og cloud
  • Oracle databaser og cloud
  • Palantir dataanalyse til myndigheder og virksomheder
  • CrowdStrike it-sikkerhed
  • SAP forretningssoftware
Før · GICS

Aerospace & Defense

  • GE Aerospace flymotorer
  • RTX flymotorer, missiler og forsvarssystemer
  • Boeing passager- og militærfly
  • Lockheed Martin kampfly, missiler og rumfart
  • General Dynamics ubåde, kampvogne og forretningsfly
↓
Nu · Red Cats egen gruppe

Drone & Robotics Ventures

  • Red Cat droner til militær og erhverv
  • Ondas droner og private trådløse netværk
  • Unusual Machines små droner og dronekomponenter
  • AIRO Group droner, flyelektronik og pilotuddannelse
  • Serve Robotics selvkørende robotter til madlevering
  • Richtech Robotics servicerobotter til bl.a. restauranter
  • Palladyne AI AI-software til robotter

Før lå Red Cat side om side med verdens største software- og forsvarsselskaber. Nu ligger den blandt små selskaber, der laver droner og robotter, og som ligesom Red Cat svinger langt mere end markedet.

Hvad eksemplet viser

Fra en forkert branchekode til de rigtige naboer

De officielle koder satte Red Cat sammen med softwarefirmaer og forsvarsgiganter. Ved at læse, hvad selskabet selv skriver, sortere boilerplate fra og sammenligne teksten på tre måder landede Red Cat i en gruppe af små drone- og robotselskaber. Afkastene var ikke med i grupperingen, men de bekræfter den: Red Cat følger sin egen gruppe tættere end nogen af de officielle, og kun den gruppe kommer i nærheden af, hvor meget Red Cat svinger.

At Red Cat følger sin egen gruppe tættere, er i sig selv pointen. Sammenlignelige selskaber bruges overalt i finans: til at sætte porteføljer sammen, prisfastsætte aktier og forklare, hvor risikoen kommer fra. Rammer sammenligningsgruppen forkert, bliver alle tre dele forkerte. Forskere hos BlackRock er nået til noget lignende: selskaber, der ligner hinanden i embeddings af deres beskrivelser i SEC-indberetningerne, ligner også hinanden i afkast (Company Similarity using Large Language Models, 2023).

Projekt 2

Eget analysesystem til aktiemarkedet

Maj 2026 - nu

Jeg har bygget hele systemet selv. En SQL-database henter hver dag kurser, nyheder, regnskaber, renter og kalenderen over kommende nøgletal, og en baggrundstjeneste sørger for, at den altid er opdateret. Selve analysen foregår i lokal software, som jeg har bygget i Rust med AI-agenter, med ét program til hvert område. Med tidsserieanalyse af kurser og handelsvolumen finder jeg aktier, der bevæger sig usædvanligt, og undersøger hvorfor.

Et eksempel: Hvorfor steg AIRO 26 % den 13. august 2026? AIRO Group laver droner, flyelektronik og pilotuddannelse og ligger i samme gruppe som Red Cat. En kursbevægelse siger ikke selv, hvorfor den skete. Svaret ligger spredt i kurser, regnskaber, indberetninger til SEC, nyheder, renter og den økonomiske kalender. Når det hele ligger i samme database med datoen som fælles nøgle, kan spørgsmålet stilles ét sted.

Trin 1 · Signalet

Dagen skiller sig ud fra AIROs egen historik

Programmet signals den 13. august 2026 med AIRO markeret
Programmet signals den 13. august: alle aktier med usædvanlige bevægelser den dag. AIRO er markeret med et afkast på +26,1 % og en z-score på 4,6.
Kursgrafen for AIRO med den 13. august markeret
Programmet chart: AIROs kurs og handelsvolumen med den 13. august markeret. Tallene over lysene er z-scores for de største bevægelser.

Hver aktie sammenlignes dagligt med sin egen historik med rullende z-scores for afkast og handelsvolumen.

Den 13. august er både afkastet og handelsvolumen langt ud over, hvad der er normalt for AIRO. Det er sådan, aktier i fokus bliver fundet: det usædvanlige kommer øverst.

Trin 2 · Gruppen

Var det hele dronegruppen, der steg?

Programmet clusters den 13. august 2026 med dronegruppen markeret
Programmet clusters den 13. august: hver gruppes bevægelse den dag. Dronegruppen er markeret, og AIRO står øverst blandt dens største bevægelser.

Afkastet den dag for hvert selskab i gruppen.

Nej. Selskaberne i gruppen gik i hver sin retning, og gruppens median var omtrent nul. Bevægelsen kom fra AIRO selv.

Trin 3 · Markedet

Var det markedet?

Programmet treasury med rentekurven den 13. august 2026
Programmet treasury: rentekurven den 13. august mod dagen før. Renterne faldt op til 6 basispoint, og nederst ses rentespændet mellem 2 og 10 år det seneste år.

Samme morgen kom producentpriserne ind lavere end ventet, og renterne faldt lidt over hele kurven. Den typiske aktie steg et par tiendedele procent. Et roligt løft for markedet, men ikke noget, der forklarer 26 %.

Trin 4 · Selskabet

Kvartalsregnskabet slog forventningerne

Programmet filings med dagens indberetninger til SEC
Programmet filings: dagens indberetninger til SEC, sorteret efter kursreaktion. AIROs 8-K kl. 6.30 er markeret.

Samme morgen, før børsen åbnede, indsendte AIRO sit kvartalsresultat til SEC. Omsætningen var langt over, hvad analytikerne ventede, og underskuddet langt mindre. Her ligger forklaringen.

Trin 5 · Dagens tidslinje

Alle kilderne på én tidslinje

Tider i New York-tid.

Regnskabet kom kl. 6.30, tre timer før børsen åbnede. Derfor åbnede aktien allerede markant højere og steg videre i løbet af dagen. Makrotallene kom midt imellem og trak kun svagt i markedet.

Trin 6 · Ejerskab

Hvem ejer AIRO, og hvornår blev det kendt?

Programmet ownership med AIROs ejere over 5 %
Programmet ownership: indberetninger om ejerskab over 5 % de seneste 90 dage, filtreret på AIRO. Begge er indsendt den 14. august, dagen efter kurshoppet.

Programmet samler alle indberetninger om ejerskab over 5 % (13D og 13G) for hele aktieuniverset og følger de kvartalsvise 13F-porteføljer for de investorer, jeg holder øje med.

Dagen efter kurshoppet dukker to nye ejere over 5 % op, med 14,6 % og 5,3 % af aktierne. Det kunne ligne en reaktion på regnskabet. Men indberetningerne gælder ejerskabet pr. 30. juni, altså før regnskabet kom. Begge er indsendt efter regel 13d-1(d), som gælder ejere, der ikke har købt sig op på børsen, typisk dem, der ejede aktierne, før selskabet kom på børsen. De skal indberette senest 45 dage efter kvartalets udløb, og den 14. august er præcis 45 dage efter 30. juni. Datoen følger kalenderen, ikke kursen. Det er den slags, man kun ser, når man går kilden efter.

Hvad eksemplet viser

Svaret krævede alle kilderne på én gang

For at forklare én dags kursbevægelse skulle der bruges kurser, gruppens bevægelse, renterne, den økonomiske kalender, indberetningerne til SEC, regnskabet og nyhederne. Ejerskabet viste sig at være et falsk spor, og det kunne kun afvises ved at gå kilden efter. Det er derfor, jeg har bygget systemet. En baggrundstjeneste henter det hele efter en fast plan, også når ingen vinduer er åbne. Historikken gemmes, så jeg også kan gå tilbage i tiden med nye spørgsmål, og datoen binder kilderne sammen.

Oven på databasen har jeg bygget min egen lokale software i Rust med AI-agenter, ét program til hvert område: signaler, kursgraf, grupper, rentekurve, regnskaber, indberetninger, ejerskab, nyheder og kalendere. De følger hinanden. Vælger jeg en aktie og en dag i ét vindue, går de andre til samme aktie og samme dag.

Jeg byggede det selv for at kunne analysere frit, men også fordi meget handelssoftware er langsomt og tungt. Programmerne er skrevet i Rust med ratatui og kører i terminalen. De starter på et øjeblik og bruger kun en brøkdel af den hukommelse, min første udgave som webapp brugte. Når jeg ikke bruger dem, belaster de stort set ikke computeren.