Warum Handelshäuser Aktien kaufen müssen

Wenn du eine Option kaufst, steht auf der anderen Seite fast immer ein Market Maker, also ein professionelles Handelshaus. Es verdient an der Spanne zwischen Kauf- und Verkaufskurs und will selbst kein Kursrisiko tragen. Deshalb sichert es jede Optionsposition mit Aktien ab. Wie viele Aktien es dafür braucht, verrät eine Kennzahl namens Delta. Ein Delta von 0,50 heißt: Die Option verhält sich im Moment wie 50 Aktien, denn ein Kontrakt bezieht sich in den USA auf 100 Stück.

Gamma misst, wie stark sich dieses Delta ändert, wenn die Aktie um einen Dollar steigt oder fällt. Im Auto wäre Delta dein Tempo und Gamma die Beschleunigung. Ein Rechenbeispiel macht die Größenordnung greifbar: Bei einem Gamma von 0,05 muss das Handelshaus pro Kontrakt fünf Aktien nachkaufen, sobald die Aktie einen Dollar zulegt. Bei 50.000 offenen Kontrakten sind das 250.000 Aktien, ausgelöst durch eine einzige Dollar-Bewegung. Diese Käufe drücken keine Meinung über die Aktie aus. Sie sind erzwungen, und weil sie so groß sind, wirken sie auf den Kurs zurück.

Am höchsten ist Gamma dort, wo viele Optionen offen sind, der Kurs nah am Basispreis liegt und der Verfallstermin kurz bevorsteht. Datenanbieter wie Barchart rechnen das für jeden Basispreis in Dollar um. Die auffällig hohen Balken in dieser Darstellung sind die Gamma-Levels.

Stoßdämpfer oder Verstärker

Je nachdem, wie die Handelshäuser insgesamt positioniert sind, wirkt ihre Absicherung in zwei Richtungen. Bei positivem Gamma verkaufen sie in steigende Kurse hinein und kaufen in fallende. Das dämpft Bewegungen, der Markt wird ruhiger. Bei negativem Gamma läuft es umgekehrt: Sie kaufen, wenn der Kurs steigt, und verkaufen, wenn er fällt. Dann schaukeln sich Bewegungen auf. Die Grenze zwischen beiden Zuständen heißt Gamma-Flip-Punkt.

Das Beispiel NVIDIA

Am 16. Juli 2026 stand die NVIDIA-Aktie bei 212,50 Dollar. Der Flip-Punkt lag bei 195,62 Dollar, gut acht Prozent tiefer. NVIDIA bewegte sich damit im dämpfenden Bereich. Ein klassischer Charttechniker hätte Widerstände bei rund 215 und 220 Dollar eingezeichnet, weil der Kurs dort in den Wochen zuvor mehrfach abgeprallt war. Der Optionsmarkt zeigte dasselbe Bild, nur mit einer Begründung dahinter.

Call-Gamma (blau) und Put-Gamma (orange) je Basispreis. Quelle: Barchart, 16. Juli 2026.

Bei 215 Dollar stand der größte Call-Gamma-Balken des ganzen Charts, direkt über dem Kurs. Die nächste große Säule folgte bei 220 Dollar. Je näher der Kurs einer solchen Marke kommt, desto mehr Aktien müssen die Handelshäuser im positiven Gamma verkaufen, und der Anstieg verliert Schwung. Unter dem Kurs, bei 210 Dollar, lag ebenfalls viel Gamma. Dort greift der Mechanismus andersherum: Fällt die Aktie, kaufen die Handelshäuser, und der Rückgang wird abgefedert. Auch das Open Interest, also die Zahl der offenen Kontrakte, war bei 215 und 220 Dollar besonders hoch. Zwei unabhängige Hinweise an derselben Stelle wiegen schwerer als einer. Genau hier liegt der Unterschied zur Chartlinie. Eine Linie im Chart ist eine Beobachtung. Hinter einem Gamma-Level steht eine Ursache.

Gamma-Levels haben ein Verfallsdatum

Ein Haken bleibt. Optionen laufen aus, und mit ihnen verschwindet ihr Gamma. Bei NVIDIA hing der größte Teil am Verfallstermin vom 17. Juli, nur einen Tag nach der Aufnahme. Die Marken 210, 215 und 220 Dollar galten also vor allem für diese kurze Spanne, danach sortierte sich das Bild neu. Gamma-Levels von letzter Woche helfen dir deshalb nicht weiter, du brauchst immer frische Daten. Und die genauen Positionen der Handelshäuser kennt niemand außer ihnen selbst. Gamma Exposure ist eine Modellrechnung aus den offenen Optionen und liefert Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten.

Die zweite Meinung zu deinem Chart

Gamma-Levels ersetzen keine Chartanalyse. Sie geben dir eine unabhängige Bestätigung und sagen dir obendrein, wie nervös der Markt gerade ist, wo Hürden und Böden liegen und wie lange dieses Bild trägt. Wenn zwei Anleger zwei verschiedene Linien in denselben Chart zeichnen, zeigt dir der Optionsmarkt, welche davon eine Ursache hat.

Im Video zu diesem Beitrag gehe ich das NVIDIA-Beispiel Schritt für Schritt durch und zeige dir, wo du Gamma-Levels für jede Aktie findest: [Link zum YouTube-Video einfügen]

Dieser Beitrag ist keine Anlageberatung, sondern erklärt analytisches Handwerkszeug. Die NVIDIA-Zahlen sind eine Momentaufnahme vom 16. Juli 2026 (Datenbasis: Barchart) und nicht mehr aktuell.

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Die gute Nachricht: Meistens weiß da niemand etwas. Die Erklärung ist unspektakulärer und zugleich interessanter, als die meisten vermuten. Denn hinter vielen dieser scheinbar grundlosen Bewegungen steckt ein Akteur, den kaum ein Privatanleger auf dem Zettel hat – obwohl er an fast jedem einzelnen Trade beteiligt ist: der Market Maker.

Der Händler, der immer da ist

Wenn du eine Aktie kaufst, kauft dir die in den seltensten Fällen ein anderer Privatanleger ab, der zufällig in derselben Sekunde verkaufen wollte. Diese Gleichzeitigkeit wäre ein hübscher Zufall, aber kein funktionierender Markt. Damit du jederzeit handeln kannst, gibt es professionelle Zwischenhändler: Banken und spezialisierte Handelshäuser, die permanent Kauf- und Verkaufskurse stellen. Sie sind die Gegenseite deines Trades – immer, sofort, in beide Richtungen.

Ihr Geschäftsmodell ist dabei erstaunlich bodenständig. Ein Market Maker verdient nicht daran, dass Kurse steigen oder fallen. Er verdient an der Spanne zwischen An- und Verkaufskurs, dem sogenannten Spread. Ein paar Cent pro Aktie, dafür millionenfach am Tag. Man kann es sich vorstellen wie einen Gebrauchtwagenhändler, der jedes Auto sofort ankauft und sofort wieder anbietet: Er lebt von der Marge, nicht von der Wette auf steigende Gebrauchtwagenpreise.

Und genau daraus folgt die wichtigste Eigenschaft dieses Akteurs: Er will keine Richtungswette fahren. Ein Market Maker, der auf steigende Kurse spekuliert, ist kein Market Maker mehr, sondern ein Spekulant mit Sonderrechten. Deshalb gilt für diese Häuser eine eiserne Regel – sie müssen marktneutral bleiben. Ihr Risiko aus all den Positionen, die sie zwangsläufig anhäufen, soll unterm Strich möglichst bei null liegen.

Das Problem mit der Neutralität

Klingt einfach, ist es aber nicht. Denn Market Maker handeln nicht nur Aktien, sondern vor allem auch Optionen – jene Terminkontrakte, mit denen sich Anleger gegen Kursverluste absichern oder auf Kursgewinne wetten. Wenn du eine Call-Option kaufst, verkauft sie dir in aller Regel ein Market Maker. Damit sitzt er auf der Gegenposition deiner Wette. Und diese Gegenposition ist alles andere als neutral.

Jetzt kommt der Teil, der die ganze Mechanik erklärt. Das Risiko einer Optionsposition ist nicht statisch – es verändert sich mit jedem Kurs-Tick der zugrunde liegenden Aktie. Die Fachwelt misst das mit den sogenannten Griechen: Delta beschreibt, wie stark die Option auf Kursbewegungen reagiert, Gamma beschreibt, wie schnell sich dieses Delta selbst verändert. Du musst dir die Formeln nicht merken. Entscheidend ist der Effekt: Steigt die Aktie, wächst das Risiko des Market Makers automatisch mit – und er muss gegensteuern.

Gegensteuern heißt konkret: Aktien kaufen. Der Market Maker, der dir Call-Optionen verkauft hat, muss bei steigenden Kursen die zugrunde liegende Aktie erwerben, um seine Neutralität wiederherzustellen. Nicht weil er die Aktie gut findet. Nicht weil er an das Unternehmen glaubt. Sondern weil sein Risikomodell es verlangt. Diese Käufe nennt man Hedging – Absicherung. Und sie passieren mechanisch, algorithmisch, in Milliardenhöhe, ohne dass irgendjemand eine Meinung zur Aktie hätte.

Wenn die Absicherung den Kurs treibt

Und damit sind wir wieder bei deinem rätselhaften Kurssprung. Denn diese Absicherungskäufe haben eine pikante Nebenwirkung: Sie verstärken genau die Bewegung, gegen die sie schützen sollen. Steigt die Aktie, müssen Market Maker kaufen. Ihre Käufe treiben den Kurs weiter. Der höhere Kurs zwingt sie zu weiteren Käufen. Eine Rückkopplungsschleife, die sich im Extremfall zu dem aufschaukelt, was die Finanzwelt seit GameStop als Gamma Squeeze kennt: eine Kursexplosion, die fast ausschließlich von Absicherungszwängen befeuert wird.

Solche Extremfälle sind selten. Aber die kleine Version davon passiert ständig. Wenn sich in einer Aktie viele Optionswetten an einer bestimmten Preismarke ballen, reichen schon moderate Kursbewegungen, um Hedging-Wellen auszulösen – und plötzlich springt der Kurs, ohne dass es eine Nachricht gäbe. Was aussieht wie das Werk von Insidern, ist in Wahrheit oft nur der Maschinenraum des Marktes, der seine Bücher ausbalanciert.

Für dich als Privatanleger steckt darin eine wertvolle Lektion. Nicht jede Kursbewegung ist ein Signal. Ein Sprung ohne Nachricht ist häufig kein Hinweis darauf, dass „jemand etwas weiß“ – sondern schlicht Marktmechanik. Wer das versteht, hört auf, in jede Bewegung eine Botschaft hineinzulesen, und wird deutlich gelassener. Die entscheidende Frage bei einem auffälligen Kurssprung lautet nicht „Was weiß der Markt?“, sondern erst einmal: „Gibt es überhaupt eine Nachricht – oder räumt hier nur jemand sein Risiko auf?“

Schau dir die ganze Geschichte im Video an

Wie diese Absicherungsmaschine im Detail funktioniert, warum Market Maker an manchen Tagen den halben Markt bewegen und woran du erkennst, ob hinter einer Bewegung Substanz steckt oder nur Hedging-Lärm – das zeige ich dir Schritt für Schritt in meinem neuen YouTube-Video:

Dort siehst du an konkreten Beispielen, wie aus einer harmlosen Optionswette eine Kettenreaktion am Aktienmarkt wird – und was das für deine eigenen Investments bedeutet.

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Der Gewinn ist die schwächste Zahl im ganzen Bericht

Fast jeder beginnt beim Gewinn. Er steht ganz unten in der Gewinn- und Verlustrechnung, er ist die Grundlage des KGV, und er wird in jeder Schlagzeile zitiert. Er ist auch die Zahl mit dem meisten Ermessensspielraum. Wie schnell Maschinen abgeschrieben werden, wann eine Rückstellung gebildet oder aufgelöst wird, wie eine Restrukturierung verbucht wird – all das verschiebt den Gewinn, ohne dass ein einziger Dollar das Unternehmen verlässt oder erreicht. Der Cashflow hat diesen Spielraum nicht. Geld ist entweder auf dem Konto oder nicht.
Bei Nike sah das im abgelaufenen Geschäftsjahr, das Ende Mai 2026 endete, so aus: 3,11 Milliarden Dollar Gewinn – und 2,87 Milliarden Dollar operativer Cashflow. Der Gewinn war also größer als das Geld, das aus dem laufenden Geschäft tatsächlich hereinkam. Zwei Jahre vorher war das Verhältnis umgekehrt und deutlich gesünder: 5,7 Milliarden Gewinn, 7,43 Milliarden operativer Cashflow. Das ist die erste Prüfung, und sie kostet dich zwei Minuten. Du suchst im Geschäftsbericht den Nettogewinn und den operativen Cashflow und legst sie nebeneinander. Liegt der Cashflow über mehrere Jahre verlässlich über dem Gewinn, verdient das Unternehmen echtes Geld. Liegt er darunter, ist das kein Urteil, aber eine Frage: Wo bleibt das Geld?

Die Dividende, die aus der Substanz kommt

Bei Nike führt diese Frage direkt zur nächsten Zahl. Vom operativen Cashflow bleiben nach Investitionen in Gebäude, Läden und Technik 2,18 Milliarden Dollar übrig – der freie Cashflow, also das, was dem Unternehmen wirklich zur freien Verfügung steht. An die Aktionäre ausgeschüttet wurden im selben Zeitraum 2,41 Milliarden Dollar Dividende.
Rechne nach: Es wurde mehr ausgeschüttet als verdient. Bei einem Kurs von 35,51 Dollar ergibt die Dividende eine Rendite von gut viereinhalb Prozent. Die klingt großzügig. Bezahlt wird sie aus einem freien Cashflow, der kleiner ist als die Ausschüttung – die Differenz kommt aus der Kasse.
Eine zweite Zahl aus derselben Zeile des Berichts sagt noch mehr. Nike hat im Geschäftsjahr 2024 für 4,25 Milliarden Dollar eigene Aktien zurückgekauft, im Jahr darauf für knapp 3 Milliarden – und im vergangenen Jahr für 146 Millionen. Das Rückkaufprogramm ist praktisch eingestellt. Wenn ein Unternehmen seine eigene Aktie für ein Schnäppchen hielte, würde es bei diesen Kursen zugreifen. Es tut das Gegenteil. Diese Information steht in keiner Schlagzeile, sondern in einer Zeile des Cashflow-Berichts, die drei Sekunden zum Lesen braucht.

Die Zahl, die fast niemand anschaut

Jetzt kommt die Kennzahl, die im Webinar für die größte Überraschung gesorgt hat. Sie heißt Forderungen aus Lieferungen und Leistungen und steht in der Bilanz auf der Aktivseite. Sie zeigt, wie viel Geld Kunden dem Unternehmen noch schulden – Ware ist geliefert, Umsatz ist gebucht, bezahlt ist nichts.
Nikes Umsatz lag im vergangenen Geschäftsjahr bei 46,4 Milliarden Dollar und damit praktisch exakt auf dem Niveau des Vorjahres. Die offenen Forderungen aber stiegen von 4,72 auf 5,93 Milliarden Dollar, also um gut ein Viertel. Umgerechnet auf Tage: Vor zwei Jahren dauerte es im Schnitt rund 32 Tage, bis eine Rechnung bezahlt war, im vergangenen Jahr waren es knapp 47.

Für so eine Entwicklung gibt es harmlose Erklärungen und unangenehme. Vielleicht verschiebt sich das Geschäft stärker zu Großhändlern mit längeren Zahlungszielen. Vielleicht wurden Händlern großzügigere Konditionen eingeräumt, damit sie überhaupt bestellen. Dass du die Erklärung nicht sofort hast, ist kein Problem – dass du die Frage stellst, ist der ganze Punkt.
Dasselbe gilt für das Lager. Nikes Vorräte liegen bei 7,5 Milliarden Dollar, was bei den aktuellen Kosten gut hundert Tagen Ware entspricht. Vor zwei Jahren waren es etwa 96. Jeder zusätzliche Lagertag ist gebundenes Geld und irgendwann ein Rabatt, der auf die Marge drückt.

Die Marge erzählt, ob die Marke noch trägt

Womit wir bei der Bruttomarge wären, der letzten der vier Zahlen. Sie ist der Anteil des Umsatzes, der nach Abzug der Herstellkosten übrig bleibt, und bei einem Markenartikler ist sie das Preisschild der Marke selbst. Wer Nike heißt und vier Prozent Aufschlag durchsetzt, hat ein Problem, das keine Werbekampagne löst.
Im Geschäftsjahr 2024 lag Nikes Bruttomarge bei 44,6 Prozent. Im vergangenen Jahr waren es 42,9. Die Differenz von knapp zwei Prozentpunkten klingt nach wenig und entspricht bei diesem Umsatz rund 800 Millionen Dollar im Jahr. Unter dem Strich blieben zuletzt 6,7 Prozent des Umsatzes als Gewinn hängen, nach 11,1 Prozent zwei Jahre zuvor.
Und erst an dieser Stelle lohnt sich der Blick auf die Bewertung. Nike kostet aktuell rund 35,50 Dollar, verdient hat das Unternehmen zuletzt 2,10 Dollar je Aktie, das ergibt ein KGV von knapp 17. Auf dem Gewinnniveau von 2024 – 3,73 Dollar je Aktie – läge dasselbe Unternehmen beim selben Kurs bei einem KGV von 9,5.
Das ist die eigentliche Lektion hinter dem KGV: Ob eine Aktie billig ist, hängt nicht vom Kurs ab, sondern davon, welchen Gewinn du für normal hältst. Das KGV beantwortet diese Frage nicht. Es setzt die Antwort voraus.

Die Reihenfolge ist der halbe Trick

Vier Zahlen, keine davon versteckt, alle in jedem Geschäftsbericht auffindbar. Was sie wirkungsvoll macht, ist die Reihenfolge, in der du sie liest – und die ist genau umgekehrt zu der, die die meisten wählen.
Du fängst hinten an, beim Cashflow, weil dort am wenigsten gestaltet werden kann. Dann gehst du in die Bilanz und schaust, ob Forderungen und Lager im Gleichschritt mit dem Umsatz laufen oder davonlaufen. Erst danach öffnest du die Gewinn- und Verlustrechnung und prüfst die Marge. Und ganz zum Schluss, wenn du weißt, mit was für einem Unternehmen du es zu tun hast, schaust du auf den Preis.
Wer in dieser Reihenfolge arbeitet, braucht für eine erste belastbare Einschätzung etwa eine halbe Stunde. Ohne Buchhaltungsstudium, ohne Bloomberg-Terminal, mit einem Taschenrechner und der Fähigkeit, drei Geschäftsjahre nebeneinanderzulegen.

Nike legt übrigens am 1. Oktober neue Quartalszahlen vor. Wenn du die vier Zahlen bis dahin kennst, liest du diesen Bericht nicht mehr über die Schlagzeile, sondern selbst. Schau dir an, ob die Forderungen weiter steigen und ob die Bruttomarge den Boden findet. Das sind die beiden Stellen, an denen sich die Frage nach Schnäppchen oder Falle entscheidet.
Wenn du die ganze Routine willstIm Webinar habe ich diese Analyse in Kurzform gezeigt. Ausführlich steckt sie in meiner Masterclass Aktienanalyse: vier Module, zwölf Videolektionen, aufgebaut wie eine Ermittlung. Du sicherst Spuren, verhörst die Zahlen, prüfst die Warnsignale und fällst am Ende dein eigenes Urteil – am durchgehenden Fall Nike, mit den echten Zahlen aus dem Geschäftsbericht.

Zum Start gilt noch der Einführungspreis: 79 statt 97 Euro mit dem Code `Analyse`, gültig bis zum 30. September. Über diesen Link ist der Code schon hinterlegt, du musst nichts eintippen: → Masterclass Aktienanalyse für 79 Euro sichern

Der Zugang zur Premium-Community ist dabei, ohne Folgekosten. Und falls der Kurs nicht das ist, was du erwartet hast, hast du vierzehn Tage Zeit, das Geld zurückzuverlangen.
Alles, was du hier liest, ist meine Einordnung öffentlich verfügbarer Zahlen und keine Anlageberatung. Die Entscheidung, was du mit deinem Geld machst, bleibt deine – dieser Text soll dir nur bessere Werkzeuge dafür geben.

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Sechs Wochen nach dem Start mit echtem Geld stand das Depot deutlich im Minus.

Das ist keine Geschichte über einen schlechten Trader. Es ist eine Geschichte über ein Werkzeug, das fast jeder falsch benutzt, und über einen Denkfehler, den ich selbst jahrelang gemacht habe. Der Backtest war sauber programmiert, mit einem ordentlichen Tool, mit echten Kursdaten. Geschummelt hat hier niemand. Getäuscht hat sich jemand trotzdem – und die Software hat kräftig dabei geholfen.

In diesem Artikel zerlege ich den Fall. Du siehst, welche neun Konstruktionsfehler in dieser Kurve steckten, und du bekommst acht Schritte an die Hand, mit denen du deinen eigenen Backtest so aufbaust, dass er tatsächlich etwas beweist. Der Fall ist anonymisiert – Namen, Depotgröße und Broker bleiben draußen, die Zahlen und die Fehler sind der Lehrstoff.

Der Fall: ein System, das im Backtest alles richtig macht

Das System ist schnell erklärt. Jedes Quartal werden die tausend größten US-Aktien nach einem gewichteten technischen Score sortiert. Die besten zehn kommen ins Depot, alle gleich gewichtet. Fällt eine Aktie im Score zurück, fliegt sie raus, was in der Praxis bedeutet: Fast das gesamte Depot wird alle drei Monate ausgetauscht. Stopps auf einzelne Positionen gibt es nicht.

Darüber liegt ein selbst gebauter Makro-Schalter. Zeigt die Volatilität bestimmte Signale und liegt der Nasdaq 100 gleichzeitig unter seiner 50-Tage-Linie, geht alles in Cash. Der Wiedereinstieg läuft in drei Stufen.

Das klingt durchdacht, und das ist es auch. Da stecken Wochen Arbeit drin. Der maximale Rückgang von 53,4 Prozent wird offen ausgewiesen – wer schönen will, versteckt so einen Wert normalerweise. Genau deshalb ist der Fall so lehrreich: Er sieht von außen aus wie sorgfältige Arbeit, und er ist trotzdem vom ersten Tag an zum Scheitern verurteilt.

Warum ein Backtest das Ergebnis deiner Suche ist

Im Gespräch habe ich es so formuliert: Stell dir vor, jemand sagt dir, das Ergebnis sei fünfzehn, und du sollst die passende Rechnung dazu finden. Sieben plus acht. Dreißig durch zwei. Fünf mal drei. Du findest immer eine. Und wenn du sie dann vorzeigst, hast du nichts bewiesen – du hast gefunden, wonach du gesucht hast.

Genau das passiert beim Optimieren von Parametern. Die Einstellungen wurden hier iterativ auf den Zeitraum 2018 bis 2026 gedreht, so lange, bis das Ergebnis stimmte. Bewertet wurde dann an genau demselben Zeitraum. Das ist eine Klausur, bei der man die Musterlösung vorher gesehen hat. Die Eins beweist nichts.

Das ehrlichste Bild dafür sind tausend Münzwerfer. Lass tausend Leute je zehnmal werfen, und einer wird zehnmal Kopf haben. Das ist keine Begabung, das ist Statistik. Wenn du diesen einen hinterher anschaust, siehst du ein Talent – dabei siehst du nur den, der übrig geblieben ist. Eine Optimierung probiert hunderte Einstellungen durch und zeigt dir am Ende die beste. Die anderen bekommst du nie zu sehen.

Daraus folgt der Satz, um den es in diesem ganzen Artikel geht: Ein Backtest ist das Ergebnis deiner Suche. Er ist nicht ihr Test. In jedem Kursverlauf steckt ein wenig echte Struktur und sehr viel Zufall. Beim Optimieren lassen sich die beiden nicht trennen – die Software nimmt, was passt, und fragt nicht, warum. Struktur wiederholt sich, Zufall nicht. Deshalb liegt die Live-Performance nicht manchmal unter dem Backtest, sondern systematisch.

Der Filter, der nie im Backtest auftauchte

Der Fehler, der mich am meisten überrascht hat, steckte nicht in den Parametern, sondern in einer Checkbox. Das Market Timing war im Tool schlicht deaktiviert. Die schöne Kurve zeigt also nur den Aktienteil – ohne den Makro-Filter, der im Livebetrieb über allem liegt und im Zweifel alles verkauft. Von dem System, das tatsächlich gehandelt wurde, existiert keine einzige Kurve.

Wie weit die beiden Welten auseinanderliegen, zeigt ein Widerspruch in den eigenen Unterlagen: Der Backtest nennt 53,4 Prozent maximalen Rückgang, die separate Risiko-Auswertung nennt 60. Zwei Zahlen für dasselbe System.

Der Schalter selbst wurde ebenfalls im Rückblick kalibriert, kannte die Krisen also, die er erkennen sollte. Selbst mit diesem Vorteil hat er zwei von sechs Einbrüchen verpasst, darunter einen mit minus sechzig Prozent, und einmal 62 Tage lang ohne Anlass in Cash gehalten.

Dazu kommt ein Konstruktionsfehler: Das Depot besteht aus mittelgroßen Werten, das Ausstiegssignal kommt von hundert Mega Caps. Du misst den Blutdruck des Nachbarn und nimmst selbst die Tablette. Und weil das System nur hundert Prozent investiert oder hundert Prozent Cash kennt, entsteht genau das Muster, das im Livebetrieb zu besichtigen war: raus am Tief, rein am Zwischenhoch. Ein Filter braucht einen Dimmer, keinen Lichtschalter – und er gehört in dieselbe Kurve wie die Strategie, nicht in eine zweite Auswertung.

Wenn zehn Trades das ganze Ergebnis tragen

Die Rohdaten der Umschichtungen habe ich mir einzeln angesehen: 516 Transaktionen, 253 abgeschlossene Trades. Auf den ersten Blick ein unaufgeregtes System – Trefferquote 55,7 Prozent, der Median-Trade bringt 4,3 Prozent.

Der zweite Blick verändert alles. Die zehn besten Trades machen 54 Prozent aller Gewinne aus. Zehn von 253. Der beste allein brachte über tausend Prozent, ein Meme-Squeeze Anfang 2021, der das Depot in einem einzigen Quartal fast verdoppelt hat. Ohne diesen einen Trade halbiert sich das Gesamtergebnis grob.

Die Frage ist nicht, ob das Glück war. Die Frage ist, ob so etwas planbar wiederkommt. Der Test dafür dauert zwei Minuten: Streich die drei besten Trades aus deiner Auswertung und schau, was übrig bleibt. Bleibt eine brauchbare Kurve, hast du ein System. Bleibt nichts, hattest du ein Los.

Was Steuern und Survivorship Bias vom Ergebnis übrig lassen

Der langweiligste Fehler ist der teuerste. Eingerechnet waren zwei Euro Gebühr pro Trade, sonst nichts – keine Spreads, keine Steuern. Bei einem System, das viermal im Jahr fast das komplette Depot umschlägt, ist das keine Kleinigkeit: Jede Umschichtung realisiert Gewinne, und realisierte Gewinne kosten rund 26,4 Prozent Abgeltungsteuer. Wer liegen lässt, zahlt einmal am Ende. Dieses System zahlt viermal im Jahr auf alles. Aus gut fünfzig Prozent brutto werden so etwa 37 Prozent netto – und die Spreads bei kleineren Werten fehlen in dieser Rechnung noch.

Zwei weitere Lücken arbeiten immer in dieselbe Richtung, nämlich zu deinen Gunsten. Die erste ist der Survivorship Bias: Besteht dein Universum aus den Aktien, die es heute noch gibt, fehlen sämtliche Pleiten der vergangenen Jahre. Achte dabei besonders auf die Option „nur Aktien mit vollständiger Kurshistorie“ – sie klingt nach Datenqualität und vergrößert das Problem, weil sie genau die Titel aussortiert, die unterwegs ausgeschieden sind.

Die zweite Lücke sind weiche Regeln. „Nachhaltig über der EMA 50″, „harte bärische Divergenz“, „Story noch intakt“: Das sind keine Regeln, das sind Stimmungen, und im Zweifel legst du sie hinterher so aus, wie es gerade passt. Was du nicht in eine Zeile Code schreiben kannst, ist keine Regel.

Bleibt der neunte Fehler, der am Ende das Geld kostet. Die Erwartung für den Livebetrieb lag bei 30 bis 40 Prozent pro Jahr – der geschönte Backtest, ein wenig nach unten gerundet. Sie fühlt sich vorsichtig an und ist es nicht, weil ihr Anker schon falsch war. Zur Einordnung: Die besten Fondsmanager der Geschichte liegen langfristig zwischen zwanzig und dreißig Prozent, über Jahrzehnte, mit Teams und Zugängen, die Privatanleger nicht haben. Ein Backtest jenseits der fünfzig Prozent ist kein Gütesiegel für die Strategie, sondern ein Warnsignal für die Methode.

Acht Schritte zu einem Backtest, der etwas beweist

Der Weg aus dieser Falle ist unspektakulär, und das ist Absicht.

Es beginnt mit der These vor den Parametern. Der Lackmustest dafür: Erklär, warum deine Regel funktioniert, ohne den Backtest zu erwähnen. Wer steht auf der anderen Seite des Trades, und warum macht er den Fehler immer wieder? Wer das nicht beantworten kann, hat keine These, sondern ein Muster gefunden. Im zweiten Schritt nimmst du deine Parameter aus Konvention und Literatur statt aus der Optimierung – 12-1-Momentum, die 200-Tage-Linie. Diese Werte sind bewusst nicht auf deine Daten gefittet und halten deshalb mehr aus. Der dritte Schritt ist die Datenbasis: delistete Titel hinein, Point-in-time-Daten, Kosten, Steuern und Spreads.

Der vierte Schritt entscheidet über alles. Trenne den Zeitraum, auf dem du baust, strikt von dem, auf dem du misst – und benutze den Prüfzeitraum genau einmal. Nach dem ersten Blick ist er verbrannt; wer zurückgeht und nachbessert, hat ihn zu Trainingsmaterial gemacht.

Nachschub findest du in alten Daten aus den Jahren davor, in anderen Märkten wie dem EuroStoxx oder dem Nikkei, im Walk-Forward, bei dem du rollierend optimierst und das Folgejahr eingefroren handelst – und in der Zukunft, dem einzigen Prüfzeitraum, der von allein nachwächst. Der Walk-Forward hat einen nützlichen Nebeneffekt: Kommen über die Jahre 27, 25 und 30 heraus, hast du einen Effekt gefunden. Kommen 27, 8 und 61 heraus, war es Rauschen.

Die letzten vier Schritte machen aus der Analyse Praxis. Such kein Optimum, sondern ein Plateau – die Nachbarwerte müssen mitfunktionieren, sonst hast du eine Zufallsspitze erwischt. Rechne das Gesamtsystem als eine einzige Kurve, mit Filter gegen ohne Filter im selben Chart. Schreib vor dem Start ein Erwartungsdokument mit drei Zahlen: Was erwarte ich, was ist noch normal, ab wann höre ich auf.

Und dann geh klein live, friere das System ein und tracke es gegen diese Erwartung statt gegen dein Gefühl. Änderungen nur als Experiment, mit Datum, Begründung und Sperrfrist. Denn ein System, das nach jedem Verlust umgebaut wird, ist nur Willkür mit Verzögerung.

Zu den Werkzeugen noch ein Satz, weil die Frage sonst gleich kommt: Für reine Indexfilter reichen Portfolio Visualizer oder testfol.io kostenlos aus. Wer Ranking-Systeme mit Einzelaktien bauen will, kommt an Portfolio123 kaum vorbei – ab etwa 25 Dollar im Monat, mit Point-in-time-Daten inklusive delisteter Titel und 21 Tagen Testphase. AmiBroker mit Norgate-Daten ist die Ausbaustufe für alle, die bis 1990 zurückrechnen wollen.

Yahoo Finance ist für Aktien-Momentum ungeeignet, weil genau der Survivorship Bias drinsteckt, und TradingViews Strategie-Tester kann nur ein einzelnes Symbol – ein rotierendes Zehn-Aktien-Depot bildest du damit nicht ab.

Fazit

Drei Dinge nimmst du aus diesem Fall mit. Erstens: Eine Optimierung produziert immer ein gutes Ergebnis, das ist ihre Aufgabe – der Beweis liegt woanders, nämlich in Daten, die deine Suche nie gesehen hat. Zweitens: Ein Risikofilter gehört in dieselbe Kurve wie die Strategie, sonst weißt du nicht, was du eigentlich handelst. Drittens: Kosten, Steuern und eine Handvoll Ausreißer entscheiden über mehr als jede Feinjustierung am Parameter.

Bleibt der Satz, der am besten hängen bleibt: Ein Backtest beweist nicht, dass eine Strategie funktioniert. Er beweist nur, dass sich eine Einstellung finden ließ, die in der Vergangenheit funktioniert hätte. Das gelingt immer. Ehrlich wird er erst durch Daten, die deine Suche nie gesehen hat.

Wenn du regelmäßig Einordnung dieser Art willst – zu Marktphasen, Risiko und den Werkzeugen, mit denen Privatanleger tatsächlich arbeiten können: Der Makro-Kompass kommt jede Woche per Mail und nimmt sich für genau solche Fragen Zeit. [Hier kannst du ihn abonnieren.]

Das hier ist keine Anlageberatung, sondern meine Sicht auf ein Handwerk. Jede Anlageentscheidung triffst du selbst.

Der Beitrag Warum dein Backtest fast immer lügt – und wie du ihn ehrlich machst erschien zuerst auf Meine Geldseite.

Nike ist dafür gerade das perfekte Beispiel. Die Aktie hat sich vom Jahreshoch fast halbiert, von 80 auf gut 40 Dollar. Die Marke kennt jeder, die Schuhe tragen Millionen. Und trotzdem wissen die wenigsten, ob das jetzt ein Schnäppchen ist oder eine Falle. Genau diese Frage nehme ich am kommenden Dienstag live auseinander.

Zoom-Call: „Schnäppchen oder Falle? Wie du eine Aktie in 30 Minuten selbst analysierst“

Dienstag, 15. September 2026, 20:00 Uhr Dauer: rund 15 Minuten, danach Zeit für deine Fragen

Ich zeige dir in dieser Viertelstunde, wie eine Aktienanalyse wirklich abläuft – nicht als Theorie, sondern an den echten Zahlen aus dem Nike-Geschäftsbericht. Du siehst, wo im Zahlenwerk die Wahrheit steht (Spoiler: nicht beim Gewinn), welche drei Denkfehler Privatanleger regelmäßig Geld kosten, und wie eine Routine aussieht, mit der du jede Aktie in 30 Minuten selbst prüfen kannst. Dafür brauchst du kein Buchhaltungswissen. Ein Taschenrechner reicht.

Im zweiten Teil stelle ich dir meine neue Masterclass Aktienanalyse vor. Der Kurs ist als Ermittlung aufgebaut: Zwölf Lektionen lang sammelst du Indizien für und gegen Nike, rechnest die Kennzahlen selbst nach und fällst am Ende dein eigenes Urteil. Für alle, die am Dienstag dabei sind, habe ich ein Angebot, das nur kurz gilt – mehr dazu im Call.

Der Beitrag Live-Webinar: Nike hat sich halbiert – Schnäppchen oder Falle? erschien zuerst auf Meine Geldseite.

Beide Zahlen stimmen gleichzeitig, und genau daran lässt sich zeigen, warum der Free Cashflow für dich als Anleger wichtiger ist als der Gewinn, der in jeder Schlagzeile steht. Der Gewinn ist eine Rechengröße mit viel buchhalterischem Spielraum. Der Free Cashflow ist das Geld, das nach allen Investitionen tatsächlich übrig bleibt – und nur aus ihm werden Dividenden bezahlt, Aktien zurückgekauft und Schulden getilgt.

Was Free Cashflow eigentlich bedeutet

Am einfachsten lässt sich das Prinzip an deinem eigenen Konto erklären. Dein Gehalt kommt rein, davon gehen Miete, Lebensmittel und Versicherungen ab, und was übrig bleibt, ist dein Erspartes für den Monat. Geht in diesem Monat aber die Heizung kaputt und du zahlst zwanzigtausend Euro für eine neue, ist von deinem Ersparten nichts mehr da – obwohl du nichts falsch gemacht hast, sondern nur in etwas investiert hast, das dir zwanzig Jahre hält.
Bei einem Unternehmen läuft dieselbe Rechnung, nur mit anderen Namen. Vom Umsatz gehen die laufenden Kosten und Steuern ab, übrig bleibt der operative Cashflow – das Geld, das rein aus dem Tagesgeschäft kommt, ohne Bewertungseffekte und ohne Bilanztricks. Zieht man davon die Investitionen in Sachanlagen ab, die sogenannten Capital Expenditures oder kurz CapEx, bleibt der Free Cashflow. Die Formel dahinter ist denkbar einfach: Free Cashflow gleich operativer Cashflow minus CapEx. Und diese Zahl ist deshalb so aussagekräftig, weil sie sich kaum schönrechnen lässt. Entweder das Geld ist am Ende des Quartals da, oder es ist nicht da.

Wo die 112 Milliarden Gewinn auf dem Weg zum Konto verschwinden

Die Frage, die sich aus Googles Quartalszahlen stellt, lautet: Wie kann ein Unternehmen 112 Milliarden Dollar Gewinn ausweisen und gleichzeitig Geld verbrennen? Die Antwort liegt in der Zusammensetzung des Gewinns. Von den 112,2 Milliarden sind rund 98 Milliarden unrealisierte Buchgewinne auf Beteiligungen – Alphabet hält Anteile an anderen Unternehmen, unter anderem an nicht börsennotierten KI-Firmen, und deren Bewertung ist im Quartal massiv gestiegen. Nach den Bilanzregeln muss dieser Wertzuwachs als Gewinn verbucht werden, obwohl kein einziger Anteil verkauft wurde. Das Geld existiert auf dem Papier, nicht auf dem Bankkonto, und es würde bei fallenden Bewertungen genauso lautlos wieder verschwinden, wie es gekommen ist.

Zieht man diesen Effekt heraus, bleibt der operative Cashflow von 39,1 Milliarden Dollar – das echte, harte Geld aus dem Geschäft. Für sich genommen immer noch eine gewaltige Summe. Doch davon zieht Alphabet 44,9 Milliarden Dollar für Investitionen ab, mehr als der operative Cashflow überhaupt hergibt. Am Ende steht ein Minus von 5,9 Milliarden Dollar. Gewinn ist eine buchhalterische Meinung. Cash ist ein Fakt.

Wohin die 44,9 Milliarden Dollar fließen

Diese Investitionssumme ist kein Zufall, sondern der Ausdruck eines strukturellen Umbaus. Ein erheblicher Teil fließt in Rechenzentren und Chips, um die Rechenleistung für KI-Modelle zu skalieren – Alphabet mietet allein von SpaceX Nvidia-Kapazität für geschätzt 920 Millionen Dollar im Monat, um die eigene Nachfrage zu bedienen. Ein weiterer Teil fließt in Energie: Mit der Übernahme von Intersect für 5,9 Milliarden Dollar sichert sich der Konzern direkten Zugriff auf erneuerbare Energien und Netze, weil Rechenzentren Strom in einer Größenordnung brauchen, für die viele Netze schlicht nicht gebaut wurden. Und ein dritter Teil fließt in die Cloud-Sicherheit, etwa über die Übernahme von Wiz für 29,5 Milliarden Dollar.
Der Punkt dahinter ist größer als die einzelnen Zahlen: Aus der kapitalleichten Softwarefirma Google wird gerade ein kapitalintensiver Industriekonzern. Das ist ein fundamentaler Unterschied. Software skaliert fast ohne Zusatzkosten, deshalb waren diese Unternehmen über Jahre so außergewöhnlich profitabel. Ein Konzern, der Rechenzentren und Kraftwerksbeteiligungen betreibt, funktioniert wirtschaftlich eher wie ein Versorger oder ein Chiphersteller – mit hohem Kapitaleinsatz, langen Abschreibungszeiträumen und mehr Konjunkturabhängigkeit.

Kein Einzelfall: Das Wettrüsten der Hyperscaler

Was bei Alphabet passiert, lässt sich branchenweit beobachten. Die CapEx-Quote, also der Anteil der Investitionen am Umsatz, steigt bei allen großen Cloud-Konzernen spürbar. Bei Meta klettert sie von 35,9 auf erwartete 54,9 Prozent, bei Microsoft von 31 auf 45 Prozent, bei Alphabet von 23 auf 41 Prozent und bei Amazon von 18 auf 25 Prozent. Zum Vergleich: Ein klassischer Autobauer investiert üblicherweise fünf bis sieben Prozent seines Umsatzes. Die großen Softwarekonzerne investieren inzwischen kapitalintensiver als die Schwerindustrie.
Auch bei Amazon zeigt sich der Effekt bereits im Free Cashflow: Auf Zwölfmonatsbasis ist er von 25,9 Milliarden auf nur noch 1,2 Milliarden Dollar eingebrochen. Der Grund, warum keiner der vier Konzerne aussteigt, liegt auf der Hand: Wenn KI tatsächlich die nächste große Plattform wird, verliert jeder, der zu wenig Kapazität aufbaut, dauerhaft den Zugang zum Kunden. Für dein Depot bedeutet das etwas Wichtiges – wenn du in mehrere dieser Aktien investiert bist, bist du wahrscheinlich stärker in derselben Wette engagiert, als die einzelnen Geschäftsmodelle auf den ersten Blick vermuten lassen.

Die Folgen für dein Portfolio

Ein negativer Free Cashflow bleibt keine abstrakte Zahl in der Bilanz, sondern hat konkrete Konsequenzen, die sich direkt auf deine Position auswirken. Die erste und unmittelbarste betrifft die Aktienrückkäufe: Im ersten Quartal 2025 kaufte Alphabet noch für über 15 Milliarden Dollar eigene Aktien zurück, im aktuellen Quartal waren es exakt null. Rückkäufe erhöhen deinen Anteil am Unternehmen und stützen üblicherweise den Kurs – dieser Effekt ist vorerst weg, und du findest ihn in keiner Gewinnmeldung, sondern nur in der Kapitalflussrechnung.
Zweitens greift Alphabet wieder auf Fremdkapital zurück: Allein im aktuellen Quartal wurden neue unbesicherte Anleihen im Volumen von 20,3 Milliarden Dollar ausgegeben. Drittens kommt es zu Verwässerung – über ein 40-Milliarden-Dollar-Aktienprogramm und eine Privatplatzierung von 10 Milliarden Dollar an Berkshire Hathaway werden neue Aktien geschaffen, wodurch dein prozentualer Anteil am Unternehmen sinkt. Ohne positiven Free Cashflow gibt es keine Kapitalrückführung an die Aktionäre – das Unternehmen wechselt von der Rolle, Geld an dich zurückzugeben, in die Rolle, sich Geld von dir zu holen.

Chance oder Warnsignal? Zwei plausible Lesarten

Ob dieser Umbau am Ende gut oder schlecht für Aktionäre ausgeht, lässt sich heute nicht seriös beantworten – es gibt zwei begründete Sichtweisen, die beide Substanz haben. Die optimistische Version sieht in den Investitionen das Fundament für die kommenden zwei Jahrzehnte: Die Google Cloud wuchs im Quartal um 82 Prozent auf 24,8 Milliarden Dollar, der Auftragsbestand liegt bei 514 Milliarden Dollar an bereits vertraglich gesicherter Nachfrage, und die selbst entwickelten TPU-Chips senken die Kosten pro Recheneinheit um bis zu 78 Prozent.

Die kritische Version warnt davor, dass die Infrastruktur schneller wächst als die Fähigkeit, sie zu monetarisieren. Mangelnde eigene Kapazität zwingt Google bereits jetzt zu teuren Anmietungen bei Drittanbietern, was die operative Marge von 34,0 Prozent belastet. Bleibt die KI-Nachfrage hinter dem Ausbautempo zurück, drohen teure Rechenzentren als sogenannte Stranded Assets zu enden – Anlagen, die abgeschrieben werden müssen, ohne die erhoffte Rendite zu erwirtschaften.

Die Drei-Punkte-Checkliste für deine eigene Analyse

Diese Prüfung lässt sich unabhängig von Google auf jedes Unternehmen anwenden, das du dir anschaust. Ignoriere zuerst die Schlagzeile mit dem Nettogewinn und suche im Geschäftsbericht direkt nach der Kapitalflussrechnung und dem operativen Cashflow – nur dort filterst du reine Papiergewinne heraus. Prüfe zweitens das Preisschild des Wachstums: Zieht das Unternehmen seinen operativen Cashflow massiv für Sachinvestitionen ab, und steigt diese CapEx-Quote über die Jahre? Eine steigende Quote bedeutet ein kapitalintensiveres und damit riskanteres Geschäftsmodell. Achte drittens auf die Folgen: Ist der Free Cashflow negativ, prüfe, woher das fehlende Geld kommt – aus neuen Schulden oder aus frisch ausgegebenen Aktien, die deinen eigenen Anteil verwässern.

Wie es der bekannte Satz aus der Investorenwelt zusammenfasst: Umsatz ist Eitelkeit, Gewinn ist Ansichtssache, Cash ist die Realität. Wer diese drei Schritte bei jeder Quartalsmeldung anwendet, erkennt Strukturveränderungen wie bei Alphabet oft Quartale, bevor sie in den großen Schlagzeilen ankommen.
Diese Einordnung ersetzt keine individuelle Anlageberatung – was du mit deinem Geld machst, entscheidest du selbst.
Willst du solche Analysen jede Woche direkt in dein Postfach? Im Makro-Kompass ordnen wir genau solche Entwicklungen ein, bevor sie zum Konsens werden. Jetzt 14 Tage kostenlos testen!

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Wenn du nach einem Börsencrash investieren willst, ist genau dieser Reflex dein größter Gegner. Denn die spannende Frage ist nicht „steigt der Kurs jetzt wieder?“ – die kann dir niemand seriös beantworten. Die richtige Frage lautet: Wie komme ich zu einer Einschätzung, die ich begründen kann, ohne zu raten? In diesem Artikel zeige ich dir am echten Beispiel des Freitags-Crashs, wie das geht. Ohne Mathestudium, Schritt für Schritt.

Warum dein Bauch nach einem Börsencrash lügt

Dein Gehirn ist nicht für die Börse gebaut, sondern fürs Überleben. Ein heftiger Kursrutsch löst dieselbe Alarmreaktion aus wie eine Gefahr im Gebüsch: Flucht. Das war über Jahrtausende sinnvoll, an der Börse kostet es Geld. Denn der Bauch verwechselt die Heftigkeit eines Ereignisses mit seiner Bedeutung. Minus zehn Prozent fühlen sich an wie eine Katastrophe, also schließt der Bauch, es muss eine sein. Stimmt aber nicht zwangsläufig.

Ein einzelner Absturztag sagt für sich genommen fast nichts darüber aus, wo der Index in einem halben Jahr steht. Mal war so ein Tag der Beginn einer langen Talfahrt, mal nur ein Schluckauf in einem intakten Aufwärtstrend. Der zweite Denkfehler ist das Einzelbeispiel: Der eine erinnert sich an die Finanzkrise 2008, der andere an die schnelle Erholung nach Corona 2020. Beide haben recht mit ihrer Erinnerung, und beide liegen daneben. Ein einziger Fall ist keine Grundlage. Er ist eine Anekdote.

Wie ein guter Arzt denkt

Stell dir vor, du gehst mit Husten zum Arzt. Eine schlechte Ärztin ruft sofort „Lungenentzündung“. Eine gute Ärztin macht zwei Schritte. Zuerst fragt sie sich, noch bevor sie dich untersucht: Wie häufig ist eine Lungenentzündung bei jemandem wie dir überhaupt? Das ist der Startwert, die nüchterne Grundhäufigkeit. Dann erst kommen die Befunde dazu. Fieber spricht dafür, eine freie Lunge dagegen. Jeder Befund verschiebt die anfängliche Einschätzung ein Stück nach oben oder unten. Am Ende steht eine begründete Wahrscheinlichkeit, keine Bauchdiagnose.

Dieses Vorgehen trägt einen Namen, der komplizierter klingt als die Sache selbst: Bayes’sches Denken, nach dem Mathematiker Thomas Bayes. Im Kern ist es das, was jeder Wetterdienst täglich macht. Du startest mit dem, was die Geschichte über vergleichbare Fälle weiß, und passt diesen Startwert mit den aktuellen Hinweisen an. Übertragen auf die Börse heißt das: Der Startwert kommt aus den historischen Kursen, die Befunde aus der heutigen Wirtschaftslage.

Nach einem Börsencrash investieren: Was die Geschichte sagt

Jetzt wird es konkret. Ich habe alle Tage seit 1994 herausgesucht, an denen der Halbleiter-Index SOX an einem einzigen Tag mehr als 7,5 Prozent verlor. Das sind 33 Fälle, von der Dotcom-Blase über die Finanzkrise bis zum Zinsschock 2022. Für jeden habe ich nachgesehen, wo der Index danach stand.

Das Ergebnis ist der nüchterne Startwert: Nach 30 Tagen stand der SOX in 81 Prozent der Fälle höher, nach 60 Tagen in 69 Prozent, und selbst nach einem halben Jahr noch in 59 Prozent. Ein Absturztag ist also historisch kein verlässliches Verkaufssignal. In der Mehrheit der Fälle hat sich der Index erholt.

Eine erste kleine Lektion versteckt sich übrigens schon in der Crash-Zahl selbst. Die offizielle Tagesbilanz von Freitag lautet minus 10,3 Prozent, von Schlusskurs zu Schlusskurs gerechnet. Wer auf die Tageskerze im Chart schaut, sieht nur rund sechs Prozent. Der Unterschied ist eine Kurslücke über Nacht. Schau also immer genau hin, welche Zahl du eigentlich vor dir hast.

Die eine Zahl, die fast alles entscheidet

Wenn du dir aus diesem Artikel nur eine Sache merkst, dann diese: Über die Erholung nach einem Crash entscheidet vor allem der Arbeitsmarkt. Teilt man die historischen Crashs danach, ob die Beschäftigung danach stabil blieb oder einbrach, gehen die Wege dramatisch auseinander. Blieb der Arbeitsmarkt robust, lag der Index nach einem halben Jahr im Schnitt zwanzig Prozent und mehr im Plus. Kippte er, schmolz dieser Gewinn auf fast null.

Der Grund ist Ökonomie zum Anfassen. Solange die Menschen Arbeit haben, geben sie Geld aus, die Unternehmen verdienen, die Gewinne halten, und ein Kursrückgang bleibt eine Bewertungsdelle. Verlieren sie ihre Jobs, bricht die Nachfrage weg, die Gewinne folgen, und aus der Delle wird ein Abwärtstrend. Aktuell ist das Bild klar stabil: Der Sahm-Frühwarnindikator liegt bei 0,1 und fällt, die wöchentlichen Erstanträge auf Arbeitslosenhilfe pendeln ruhig um 210.000, die Quote liegt flach bei 4,3 Prozent. Genau das ist die freundliche Variante. Rechnet man diese Lage in den Startwert ein, steigt die Wahrscheinlichkeit für eine Erholung über ein halbes Jahr von 59 auf rund 79 Prozent.

Wo die Statistik schweigt: Der Durchschnitt lügt

Jetzt kommt der Teil, den die meisten weglassen, und der den seriösen Analysten vom Schönrechner trennt. Eine hohe Wahrscheinlichkeit ist keine Garantie, und ein Durchschnitt verschweigt dir die halbe Wahrheit.

Im Schnitt stand der Index nach einem halben Jahr 17 Prozent höher. Dieser Durchschnitt wird aber von wenigen Ausreißern nach oben geschönt. Der mittlere Fall liegt nur bei plus sieben Prozent. Und in rund einem Drittel der Fälle stand der Index nach sechs Monaten trotzdem noch mehr als zehn Prozent tiefer. „Kein Trendwechsel“ ist eben nicht dasselbe wie „kein Schmerz“. Die hohe Wahrscheinlichkeit bezieht sich auf den Endpunkt, nicht auf den holprigen Weg dorthin.

Was du jetzt konkret beobachten solltest

Die ganze freundliche Rechnung ruht auf zwei Annahmen, die heute noch keine Fakten sind: dass die Inflation ihren Höhepunkt gesehen hat, und dass der Arbeitsmarkt hält. Deshalb sind das die zwei Zahlen, die du in den kommenden Wochen verfolgen solltest. Steigen die wöchentlichen Erstanträge deutlich, wackelt die tragende Säule. Zieht die Inflation wieder an, dreht der Rückenwind der Notenbank in Gegenwind.

Beide Werte kannst du kostenlos selbst nachschauen. Die Erstanträge findest du in der FRED-Zeitreihe ICSA (fred.stlouisfed.org/series/ICSA), die für die Notenbank wichtige Kerninflation in der Reihe PCEPILFE (fred.stlouisfed.org/series/PCEPILFE). Für dein Verhalten heißt das nüchtern: kein Hauruck in beide Richtungen. Weder panisches Verkaufen noch blindes Nachladen, sondern diese zwei Frühwarn-Zahlen überwachen.

Fazit

Vergiss am Ende ruhig die konkrete Prozentzahl. Was bleiben soll, ist die Methode. Wenn du nach einem Börsencrash investieren willst, beantworte die Lage nicht mit „ich glaube“, sondern mit einem nachvollziehbaren Dreischritt: den Startwert aus der Geschichte holen, mit den heutigen Daten anpassen, und ehrlich bleiben über das, was die Zahlen nicht abdecken. Diese Schablone funktioniert beim nächsten Crash genauso wie beim übernächsten. Sie gibt dir keine Gewissheit, die es an der Börse nicht gibt, aber sie ersetzt dein Bauchgefühl durch etwas, das du begründen und überprüfen kannst.

Genau das ist der Kern meines Newsletters Makro-Kompass: keine heißen Tipps, sondern eine Denkweise, die dich unabhängig macht. Wenn du solche Analysen regelmäßig und verständlich aufbereitet haben willst, abonniere den Makro-Kompass-Newsletter. Teste ihn gerne 14 Tage kostenlos. Keine Anlageberatung, sondern Orientierung für deine eigenen Entscheidungen.

Wenn Du wissen willst, wie Du Dein Portfolio vor einem Crash schützen kannst, empfehle ich dir meine Masterclass Hedging. Mit dem Rabattcode „SCHUTZ10“ erhältst du bis zum 30.6.2026 10% Rabatt auf den Kurs. Also: greife zu!

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Beiersdorf-Tageschart

Der 3. März 2026 ist im Beiersdorf-Chart gut sichtbar: ein langer roter Kerzenkörper, der die Aktie aus einem siebenmonatigen Aufwärtstrend reißt. Earnings-Tag. Das Quartalsergebnis hatte enttäuscht, der Nivea-Turnaround läuft langsamer als erwartet. Der Markt hat das in Sekunden eingepreist. Die Analysten-Ratings standen derweil unverändert auf Grün.

Interessanter als das Downgrade, das 15 Tage zu spät kam, ist ein anderes Detail: UBS hatte bereits am 4. März – einen Tag nach dem Crash – ein „Sell“-Rating. Als fast alle anderen noch abwarteten, war UBS die einzige Stimme, die klar Nein sagte. Wer das las? Vermutlich kaum jemand.

Sell-Ratings werden in der Berichterstattung kaum beachtet, obwohl sie hier das präziseste Signal lieferten. Und dann der 22. April: Gleiche Aktie, gleiche öffentlich verfügbaren Zahlen. Bernstein Research stuft hoch auf „Outperform“. Deutsche Bank bleibt bei „Hold“. UBS: „Neutral“. RBC Capital: „Underperform“. Vier Einschätzungen, die von kaufen bis meiden reichen – am selben Tag. Das ist kein Chaos. Das ist das System bei der Arbeit.

Wer den Analysten bezahlt – und warum das alles erklärt

Eine Investmentbank beschäftigt einen Analysten. Der schreibt Research über Aktien – sagen wir, den deutschen Konsumgütersektor. Dieses Research geht nicht zuerst an dich. Es geht an institutionelle Kunden: Fondsmanager, Hedgefonds, Pensionskassen. Die lesen es, handeln danach – und führen ihre Trades über die Bank aus. Damit fließen Provisionen zurück an die Bank. Das ist das Geschäftsmodell. Was bedeutet das für den Analysten persönlich? Er wird nicht dafür bewertet, ob seine Prognosen hinterher gestimmt haben. Er wird dafür bewertet, wie viel Handelsvolumen sein Research bei institutionellen Kunden ausgelöst hat. Ein Analyst, dessen Reports kaum gehandelt werden, verliert seinen Job – unabhängig davon, ob er recht hatte.

Und dann kommt der Informationswasserfall: Die vollständige Studie mit allen Modellen, Szenarien und dem echten Zahlenwerk geht zuerst an die zahlenden institutionellen Kunden. Dann folgt ein internes Embargo – je nach Bank 24 Stunden bis zu einer Woche –, bevor das Ergebnis für die breite Öffentlichkeit freigegeben wird. Was am Ende in deiner Nachrichten-App ankommt, ist eine vereinfachte Schlagzeile: „SAP auf KAUFEN hochgestuft.“ Ein Wort. Kein Modell. Kein Kontext. Nicht weil die Information falsch ist. Sondern weil der Markt in der Zwischenzeit längst reagiert hat.

Was „Kaufen“ wirklich bedeutet

Hier steckt das zweite große Missverständnis – und es ist mindestens so wichtig wie das erste. „Buy“ klingt nach: Diese Aktie wird steigen. Das ist nicht, was ein Analyst meint. Was er meint ist: Diese Aktie wird sich in den nächsten sechs bis zwölf Monaten besser entwickeln als ihre direkten Konkurrenten in derselben Branche. Das ist ein relativer Begriff, kein absoluter. Im Bullenmarkt ist das unproblematisch: Das „Buy“-Pferd läuft am schnellsten, du machst Gewinn. Aber im Bärenmarkt laufen alle Pferde in dieselbe Richtung – nach unten. Das „Buy“-Rating bedeutet dann: Diese Aktie verliert weniger als die anderen. Minus 20 Prozent statt minus 35. Das ist analytisch korrekt und für deinen Depotstand trotzdem schmerzhaft. „Hold“ bedeutet institutionell: Diese Aktie läuft wie der Markt, weder besser noch schlechter. Für einen aktiven Investor, der Alpha sucht, ist das so gut wie ein Nein. Und „Sell“ ist das Gegenteil von dem, was du vielleicht denkst. Es bedeutet nicht kurz vor dem Bankrott. Es bedeutet: Diese Aktie wird ihre direkten Konkurrenten wahrscheinlich underperformen. Das Unternehmen kann trotzdem profitabel sein, gute Produkte haben und in zehn Jahren höher stehen. Sell ist immer relativ – bezogen auf die Peer Group, nicht auf eine absolute Kursprognose.

Warum fast alles ein „Kaufen“ ist

Schau dir die Statistik an: Etwa 49 Prozent aller Analystenratings sind „Buy“ oder ähnlich, 45 Prozent „Hold“, nur rund 6 Prozent „Sell“. Das ist kein Zufall. Wer eine Aktie auf Sell setzt, riskiert, von der Investor-Relations-Abteilung des Unternehmens auf die schwarze Liste gesetzt zu werden – kein CEO-Gespräch mehr, keine Guidance mehr, kein Informationsvorsprung. Die Bank, für die der Analyst arbeitet, möchte Börsengänge begleiten, Kapitalerhöhungen zeichnen, M&A beraten. Wer erteilt einer Bank, deren Analyst eine Aktie öffentlich zerpflückt, einen solchen Auftrag? Und als einziger Analyst „Sell“ zu sagen und dann mit dem Markt falsch zu liegen – das kann Karrieren beenden. Im Kollektiv falsch zu liegen ist hingegen normal. Das ist kein Vorwurf an die Analysten. Das sind strukturelle Anreize, die zu einem systematisch verzerrten Rating-Universum führen. Wer das weiß, liest die Verteilung der Ratings mit anderen Augen.

So nutzt du Analystenratings als Privatanleger

Das Beiersdorf-Beispiel und die Statistik bedeuten nicht, dass du Ratings ignorieren solltest. Sie bedeuten, dass du die richtige Frage stellst. Die falsche Frage: „Soll ich jetzt kaufen oder verkaufen?“ Das beantwortet ein Rating nicht zuverlässig – dafür ist es nicht gemacht. Die richtige Frage: „Was sehen die Analysten in diesem Unternehmen, das ich noch nicht eingeordnet habe?“ Das Rating ist ein Einstieg in deine eigene Analyse, nicht ihr Abschluss.

Drei konkrete Hinweise für den Umgang mit Ratings:

Schau auf die Richtung der Mehrheit – wenn fast alle Häuser gleichzeitig downgraden, ist das ein stärkeres Signal als ein einzelnes Ausreißer-Rating. Achte besonders auf die Außenseiter – UBS hatte im Beiersdorf-Fall das präziseste Signal, obwohl kaum jemand darüber berichtete. Und wenn du ein Rating in deiner Nachrichten-App liest, bist du nicht der Erste. Du bist der Letzte. Nutze es als Recherche-Einstieg, nicht als Signal zum sofortigen Handeln. Das „Kaufen“ war nie für dich gedacht. Aber wenn du verstehst, für wen es gemacht wurde und wie das System funktioniert, kannst du diese Informationen trotzdem nutzen – auf deine Art, nach deinen Regeln. —

Dieser Artikel dient der Finanzbildung und stellt keine Anlageberatung dar.

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Die Frage ist nicht, ob 20 viel ist. Die Frage ist, ob die Rahmenbedingungen diese Bewertung tragen oder ob du gerade an der Spitze einkaufst. Um das sauber zu beantworten, brauchst du drei Charts, die in keinem Boulevard-Finanzbeitrag vorkommen. Genau die zeige ich dir hier.

Chart 1: Cash ist zurück – das Fed-Modell sagt alles

Das Fed-Bewertungsmodell vergleicht die Gewinnrendite des S&P 500 mit der Rendite zehnjähriger US-Staatsanleihen. In den 2010er-Jahren lagen Aktien hier oft drei bis vier Prozentpunkte vor Anleihen. Heute? Die Gewinnrendite des S&P 500 liegt bei etwa 4,25 Prozent. Die zehnjährige US-Staatsanleihe rentiert mit rund 4,4 Prozent.

Die Mathematik ist brutal: Die Risikoprämie für Aktien ist faktisch null. In manchen Phasen sogar negativ. Das heißt im Klartext: Wer heute den breiten Index kauft, wettet darauf, dass die Unternehmen so stark wachsen, dass sie diese fehlende Prämie über Gewinnsteigerungen wieder reinholen. Ohne dieses Wachstum sind die Kurse gegenüber dem risikolosen Zins einfach nicht mehr zu rechtfertigen.

Chart 2: Der Marktdurchschnitt lügt – die Wahrheit liegt in den Sektoren

Ein KGV von 20 für den gesamten S&P 500 ist eine statistische Nebelkerze. Wer so denkt, übersieht, dass der Index aus elf sehr unterschiedlichen Sektoren besteht – und einer davon zieht die Zahl massiv nach oben: Immobilien mit einem Forward-KGV von rund 32.

Schau dir die Bandbreiten an, in denen sich die Sektoren historisch bewegen, und das Bild wird differenzierter:

• Finanzsektor: Aktuell rund 15 – historisch zwischen 7 und 18. Banken und Versicherer nähern sich also dem oberen Ende ihrer eigenen Geschichte, auch wenn sie auf den ersten Blick „billig“ wirken.
• Technologie und Kommunikation: 21 bis 22. Klingt teuer, ist es aber im historischen Kontext nicht. Dieser Sektor stand zu Spitzenzeiten bei über 40.
• Versorger und Gesundheit: 19,3 beziehungsweise 18 – beide unter dem Index-Schnitt.

Die Lehre für dich: Index-Investing wird in diesem Umfeld zur Falle. Wer einfach den breiten Markt kauft, kauft die teuren Sektoren mit. Stock-Picking und gezielte Sektor-Auswahl sind keine Spielerei mehr – sie sind das Mindestmaß an Sorgfaltspflicht gegenüber deinem eigenen Geld.

Chart 3: Der Misery Index – warum die hohen Bewertungen Sinn ergeben

Bleibt die Frage: Warum bricht der Markt bei einem KGV von 20 nicht einfach zusammen? Die Antwort liefert der Consumer Misery Index, auch Elendsindex genannt. Die Formel ist primitiv simpel und gerade deshalb mächtig: Arbeitslosenquote plus Inflationsrate.

Aktuell steht der Index in den USA bei rund 7. Vier Prozent Arbeitslosigkeit, drei Prozent Inflation. Zum Vergleich: In echten Krisenphasen springt diese Zahl auf 13 bis 15. Solange der Misery Index niedrig bleibt, gilt: Die Menschen haben Jobs. Sie konsumieren. Die Unternehmen verdienen. Die Notenbank muss nicht panisch handeln. In einem solchen Umfeld sind hohe Bewertungen historisch völlig rational.

Das Problem entsteht, wenn das System kippt. Steigt die Arbeitslosigkeit auch nur leicht oder schießt die Inflation – etwa durch eine Eskalation im Nahost-Konflikt – wieder nach oben, verdampft die Rationalität der aktuellen Preise innerhalb von Wochen. Genau deshalb ist der Misery Index das Frühwarnsystem, das du jetzt täglich auf dem Schirm haben solltest.

Bonus: Wo du die Profi-Daten kostenlos bekommst

Du brauchst kein Bloomberg-Terminal für 25.000 Euro im Jahr, um diese Charts zu sehen. Die Quelle, die ich selbst nutze, heißt yardeni.com. Reiter „Our Charts“ anklicken, dann gezielt nach den „S&P 500 Sectors Forward P/E Ratios“ suchen. Dort wird wöchentlich aktualisiert, welche Sektoren heißlaufen und wo sich noch fundamental Luft befindet. Es ist die direkteste Möglichkeit, an Informationen zu kommen, die der durchschnittliche Privatanleger nie zu Gesicht bekommt.

Fazit: Kontext schlägt Schlagzeile

Drei Punkte für deine Strategie:

1. Die Risikoprämie ist weg. Ohne signifikantes Gewinnwachstum lässt sich der breite Markt gegenüber Anleihen kaum noch verteidigen.
2. Der Durchschnitt täuscht. Schau auf die Sektor-Bewertungen im Verhältnis zu ihrer eigenen Historie – nicht auf das Index-KGV.
3. Behalte den Misery Index im Auge. Solange Arbeitslosigkeit und Inflation niedrig bleiben, trägt das Fundament. Kippt eine der beiden Größen, kippt auch die Rationalität der Bewertungen.

Die Phase, in der „den Markt kaufen“ eine Strategie war, ist vorbei. Wer in diesem Umfeld passiv bleibt, überlässt seine Rendite dem Zufall – und vor allem dem teuersten Sektor im Index.

In meinem neuen YouTube-Video gehe ich diese drei Charts im Detail durch und zeige dir live, wie ich auf Yardeni navigiere und welche Sektoren ich aktuell genauer beobachte. Schau dir das Video an – die Visualisierung macht den Unterschied:

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In meinem aktuellen YouTube-Video stelle ich dir zwei Screener vor, die in der deutschen Trader-Szene erstaunlich unbekannt sind – obwohl sie beide kostenlos nutzbar sind und dir genau die Art von Kandidaten liefern, die strukturierte Investoren und Swing-Trader suchen: Aktien mit echter Momentum-Stärke und Aktien mit technisch sauberen Chartmustern.

Warum du nicht einfach Finviz nehmen solltest

Finviz ist ein Alleskönner. Und genau das ist das Problem. Du bekommst 100 Filter, aber du musst selbst entscheiden, wie du sie kombinierst, wie du das Ergebnis sortierst und wann ein Setup „gut“ ist. Das kostet Zeit – und noch wichtiger: Es führt dazu, dass jeder dieselben drei Basis-Screens fährt (niedriges KGV, hohes Wachstum, nahe 52-Wochen-Hoch) und dann mit denselben Ergebnissen handelt.

Die beiden Tools, die ich dir hier zeige, gehen einen anderen Weg. Beide haben eine klare inhaltliche These. Sie sagen dir: „Das hier sind die stärksten Aktien nach einer bewährten Methode.“ Du musst nicht bauen, du musst nur auswählen.

Screener 1: RSL-Scan.de – Momentum nach Robert Levy

Die Relative Stärke nach Levy (RSL) ist eine der ältesten und robustesten Momentum-Kennzahlen, die es gibt. Robert A. Levy hat das Konzept 1967 im Journal of Finance veröffentlicht, und die Grundidee ist bestechend einfach:

Aktien, die in den letzten Monaten stärker gelaufen sind als ihr eigener historischer Durchschnitt, laufen mit hoher Wahrscheinlichkeit auch in den kommenden Wochen weiter stark.

Die Berechnung ist trivial: Aktueller Kurs geteilt durch den Durchschnitt der letzten 27 Wochenschlusskurse. Wert über 1 bedeutet Stärke, Wert unter 1 bedeutet Schwäche. Der Witz: Diese simple Kennzahl hat in hunderten akademischen Studien (O’Shaughnessy, Jegadeesh, Titman) funktioniert.

Das Problem in der Praxis: Du müsstest die RSL-Werte für hunderte Aktien selbst berechnen, täglich aktualisieren und ranken. Genau das macht rsl-scan.de für dich – kostenlos, ohne Anmeldung.

So nutzt du das Tool konkret:

1. Öffne rsl-scan.de im Browser.
2. Wähle dein Aktienuniversum. Zur Verfügung stehen S&P 500, NASDAQ 100, Russell 2000, Dow Jones (Industrial, Transportation, Utility), DAX 40, MDAX 50 und der chinesische SSE Composite.
3. Entscheide zwischen 26-Tage-Basis (kurzfristig, für Swing-Trader) und 26-Wochen-Basis (mittelfristig, Levys Original-Einstellung).
4. Du bekommst sofort ein tagesaktuelles Ranking. Die Top-20 sind deine Momentum-Kandidaten.
5. Markiere interessante Werte als Favoriten, damit du sie über die Wochen beobachten kannst.

Meine Empfehlung: Nutze die 26-Wochen-Basis. Levy hat seine Strategie damit entwickelt, und mittelfristige Momentum-Signale sind deutlich robuster als kurzfristige. Für die meisten Privatanleger ist ein Check alle zwei Wochen völlig ausreichend.

Was du damit machst: Die Top-Aktien aus der RSL-Liste sind dein Recherche-Pool. Das heißt nicht, dass du sie blind kaufst. Du nimmst die Top-10 oder Top-20 und prüfst sie anschließend auf Fundamentaldaten, aktuelle News und einen sauberen Chart. RSL ist der Filter, nicht die Entscheidung.

Screener 2: AskLivermore.com – Chartmuster vom Algorithmus gefunden

Der zweite Screener spielt in einer anderen Liga – und zielt auf eine Schwäche, die ich bei vielen Privatanlegern sehe: Sie wollen nach Chartmustern traden (Bull Flag, Cup & Handle, VCP nach Minervini), aber sie schaffen es nicht, systematisch genug Charts zu screenen, um die wirklich sauberen Setups zu finden.

AskLivermore löst das: Der Dienst scannt jeden Tag über 5.000 US-Aktien an NASDAQ und NYSE und sucht automatisch nach 15–20 benannten Chartmustern. Jedes gefundene Setup wird von A+ bis B benotet. Du öffnest das Dashboard, siehst die stärksten Kandidaten, bekommst den Chart mit eingezeichnetem Muster – und entscheidest dann selbst.

Die Betreiber sind in diesem Punkt sehr klar: Das ist ein Scanner, kein Signal-Dienst. Sie geben dir keine Kauf- oder Verkaufsempfehlungen. Sie finden die Setups, dein Job ist die Entscheidung.

So gehst du vor:

1. Registrier dich kostenlos auf asklivermore.com. Die Basisversion reicht für den Einstieg.
2. Wähle die Kategorie, die zu deinem Stil passt. Zur Auswahl stehen unter anderem Day Trading, Swing Trading, Momentum, Earnings Plays, Value & Growth sowie Pre-/Post-Market.
3. Such dir ein konkretes Pattern aus. Für Swing-Trader sind Bull Flag, VCP (Volatility Contraction Pattern) und Cup & Handle die Klassiker. Momentum-Trader schauen eher auf Minervini Trend Template oder Qullamaggie Breakout.
4. Die Ergebnisse werden nach Qualität sortiert. Die A+-Setups zeigen enges Consolidation-Verhalten, starkes Volumen und saubere Struktur. Die oberen Treffer sind dein Startpunkt.
5. Jeder Treffer kommt mit einem Live-Chart inklusive 50-Tage-GD und eingezeichnetem Muster. Du bestätigst das Setup visuell – und erst dann gehst du auf TradingView oder in deinen Broker, um die Position zu prüfen.

Tipp für deine Routine: Ich nutze AskLivermore vor allem am Sonntagabend, um die Woche vorzubereiten. Fünf bis zehn Minuten reichen, um 15 A+-Setups zu sichten und die zwei bis drei Kandidaten auszuwählen, die zu meinem aktuellen Makro-Bias passen.

Wie du beide Tools kombinieren solltest

Die wirklich spannende Arbeit beginnt, wenn du beide Screener zusammenbringst. Meine bevorzugte Vorgehensweise:

Zuerst prüfe ich in rsl-scan.de, welche Aktien aktuell die höchste relative Stärke zeigen. Das sind meine Momentum-Kandidaten. Danach gehe ich zu AskLivermore und schaue, ob eine der Top-RSL-Aktien dort mit einem A- oder A+-Chartmuster auftaucht. Wenn ja, habe ich einen doppelt bestätigten Kandidaten: starkes Momentum + technisch sauberes Setup.

Diese Kombination ist das, was professionelle Momentum-Trader wie Mark Minervini oder Qullamaggie seit Jahren machen – nur machst du es jetzt kostenlos und in einem Bruchteil der Zeit.

Wichtige Einschränkungen

Beide Tools sind exzellent in dem, was sie tun – aber sie sind keine Komplettlösung.

• Kein Tool ersetzt deine eigene Analyse. Ein Bull Flag in einem fallenden Markt ist trotzdem ein fallender Markt. Prüfe immer den Makro-Kontext und die Sektor-Rotation.
• Beide Screener basieren rein auf Kursdaten. Fundamentaldaten, Insider-Transaktionen, Earnings-Überraschungen musst du separat abprüfen.
• Momentum funktioniert nicht immer. In Bear-Markets oder bei scharfen Regime-Wechseln kann eine RSL-Strategie schnell in Verluste laufen. Risikomanagement bleibt Pflicht – jede Position bekommt einen Stop.

Wenn du wissen willst, wie ich diese Screener konkret in meinem Research-Prozess einsetze und welche weiteren Filter ich dahinterschalte, schau dir das komplette Video auf YouTube an. Dort zeige ich beide Tools live im Browser und gehe durch zwei aktuelle Beispiele aus der laufenden Woche.

Wenn du den strukturierten Makro-Blick dahinter vertiefen willst, findest du in meinem Makro-Kompass Newsletter jede Woche die aktuelle Einschätzung, in welchem Regime wir uns befinden – und wann Momentum-Strategien besonders gut funktionieren.

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