Zur Abwechslung mal ein ernsterer Post. Heute morgen in der Sauna hatte ich ein paar Gedanken zu der gesellschaftlichen Entwicklung hin zu Neobrokern und ETF-Sparen(eine erstmal sehr sinnvolle). Nun stellte sich mir die Frage, ob die ganzen Kleinanleger die Schritt für Schritt den Markt betreten genug Kapital in den Wirtschaftskreislauf einspeisen dass sich die Kurse von Aktien allgemein nicht mehr natürlich entwickeln sondern alles fernab von der reellen Wertschöpfung aufgeblasen wird. Haben die 50% der Gesellschaft unterhalb der Top 10% die überhaupt die Macht dazu und wenn ja, erleben wir gerade eine riesige Wertentkoppelung der Aktien von den Unternehmen? Bei Nvidia und der ganzen KI Branche ist es ja alles eine riesige Spekulation auf Wachstum in der Zukunft, aber im breiten Markt gesehen kann ich mir durchaus vorstellen dass Aktien im großen ganzen durch den gesellschaftlichen Trend hin zum Investieren ein wenig zu einer Blase werden. Was denkt ihr dazu? Berechtigte Bedenken oder Overthinken?

Macht es Sinn durch die geplanten Enteignungen die großen Wohnungsunternehmen in Berlin mit einem dicken Hebel zu shorten ?

Vonovia hat ja dieses Jahr schon knapp 17% nasse gezogen, ist es da schon eingepreist?

Habe gelesen die wollen nur 50-60% des Marktwertes entschädigen. Mit Schuldscheinen, welche aus Mieteinnahmen gedeckt werden, nicht mal Cash Money.

Also vor dem Wahlabend mit 15x rein?

Ja ich weiß

bla bla "moderna großer Kursanstieg" , "ich kanns nicht mehr hören" "fomo" bla bla.

Die aktienanleihe WKN:BD4C78, wurde gestern emittiert.

Zeitgleich kamen diese ganze Meldungen und der Kurs ist so krass gestiegen.

Die aktienanleihe hat einen Coupon von 42% bei einer Laufzeit bis ende diesen Jahres. 28.12.26. Mit einem Basispreis von 60 usd.

Dadurch, dass die Aktie so krass gestiegen ist, schätze ich die Wahrscheinlichkeit, dass sie am ende des jahres unter den 60USD steht gering ein.

Das ist ansich aber auch egal, da man die Zinsen ja so oder so bekommt.

Ist doch eigentlich ein saveplay oder? Einziges Risiko, was ich habe, das die Aktie am ende vom jahr unter 60€ steht und ich nur den Nennwert der Aktie ausbezahlt bekomme. Und selbst dann mache ich ja noch einen kleinen Gewinn, da man ja noch die 42% Zinsen bekommt. So gesehen ist man also bis 36 USD Aktienkurs im +.

Villeicht lieg ich auch komplett falsch und vontobel der scheißemmitent scamt mich weg.

Vorweg: Das hier ist keine „KI ist eine Blase"-DD. Ob die Technologie taugt, ist für die nächsten acht Quartale ziemlich egal. Interessant ist eine buchhalterische Mechanik, die unabhängig von der Nachfrage abläuft und deren Zeitpunkt sich ziemlich genau eingrenzen lässt.

Kurzfassung: Die Hyperscaler kaufen seit drei Jahren Anlagevermögen in einem Tempo, das die Abschreibungen noch nicht abbilden. Der Aufwand kommt zeitversetzt und mit Sicherheit. Der Umsatz, der ihn tragen soll, kommt vielleicht.

1. Die Lücke zwischen Kaufen und Abschreiben

Die fünf großen Bauherren haben 2024 rund 238 Mrd. $ investiert, 2025 etwa 429 Mrd. $, und für 2026 summieren sich die eigenen Guidances auf 775–800 Mrd. $. Amazon rund 200 Mrd., Alphabet nach der Q2-Anhebung 195–205 Mrd., Meta 130–145 Mrd., Microsoft rund 175 Mrd., Oracle etwa 50 Mrd.

Die interessantere Zahl steht nicht in der Guidance, sondern in der Kapitalflussrechnung. In den vier Quartalen bis März 2026 haben die vier US-Hyperscaler rund 434 Mrd. $ Sachanlagen gekauft — und im selben Zeitraum rund 149 Mrd. $ abgeschrieben. Faktor drei.

Das ist kein Skandal, sondern wie Abschreibung funktioniert: Server über fünf bis sechs Jahre, Gebäude über 25 bis 40. Der Punkt ist die Richtung. Was heute gekauft wird, belastet die GuV ab 2027 bis 2031 — in einer Höhe, die feststeht, sobald der Kaufvertrag unterschrieben ist. Die Umsatzseite steht nicht fest.

Zweiter Blick auf dieselbe Sache, diesmal cashseitig: Der Anteil des KI-Capex am operativen Cashflow der Gruppe ist von rund 33 % (2023) auf geschätzt über 90 % in diesem Jahr gestiegen. Amazons Free Cashflow der letzten zwölf Monate ist auf gut 1 Mrd. $ zusammengeschmolzen. Bei einem Konzern dieser Größe ist das effektiv null. Diese Quote hat eine Obergrenze, und die ist nah.

2. Die Nutzungsdauer ist eine Managemententscheidung, keine physikalische Größe

Die Hyperscaler schreiben ihre KI-Hardware über fünf bis sechs Jahre ab. Nvidia bringt seit Jahren jährlich eine neue Generation, jeweils mit deutlich besserer Leistung pro Dollar und pro Watt.

Michael Burry hat daraus die bekannte These gebaut: reale wirtschaftliche Nutzungsdauer eher zwei bis drei Jahre, daraus rund 176 Mrd. $ zu wenig Abschreibung zwischen 2026 und 2028 und entsprechend zu hoch ausgewiesene Gewinne. Ich halte die Zahl für die obere Kante und das Wort „Betrug" für Quatsch — sowohl US-GAAP als auch IFRS räumen dem Management hier ausdrücklich Ermessen ein.

Der stärkere Beleg ist ein anderer, und er ist unstrittig: 2025 haben Amazon und Meta bei derselben Technologie in entgegengesetzte Richtungen entschieden. Amazon hat die Nutzungsdauer eines Teils der Server von sechs auf fünf Jahre verkürzt, ausdrücklich wegen des Tempos der KI-Entwicklung, und dafür rund 700 Mio. $ Ergebniseffekt plus 920 Mio. $ beschleunigte Abschreibung gefressen. Meta hat im selben Jahr verlängert.

Gleiche Chips, gleiches Jahr, gegenläufige Annahme. Damit ist die Frage beantwortet, ob es sich hier um eine Messgröße oder um eine Stellschraube handelt.

Auch die Gegenseite hat ein ernstzunehmendes Argument, und ich finde es nicht schwach: Chips wandern vom Frontier-Training zur Inferenz und danach in allgemeine Rechenlast. Der Wasserfall existiert. Nur beantwortet er nicht, zu welchem Preis die dritte Stufe verkauft werden kann — und genau das ist die Zahl, die über die Nutzungsdauer entscheidet.

3. Der Backlog ist echt. Die Gegenparteien sind das Problem.

Standardantwort auf jede Capex-Kritik: der Auftragsbestand. Google Cloud meldete nach Q1 über 460 Mrd. $ RPO, Microsoft ähnlich große Zuwächse. Das ist vertraglich zugesagter Umsatz, kein Wunschdenken.

Die Frage ist nicht, ob der Backlog existiert, sondern wer dahintersteht.

Beispiel CoreWeave, weil es dort öffentlich nachlesbar ist: Q2 2026 mit 2,58 Mrd. $ Umsatz (+112 % zum Vorjahr), Auftragsbestand 104,2 Mrd. $, Capex-Guidance für 2026 auf 35–39 Mrd. $ angehoben — bei 12,4–13,2 Mrd. $ erwartetem Jahresumsatz. Zum Quartalsende rund 35 Mrd. $ Schulden, überwiegend zur Finanzierung von Nvidia-GPUs, und weiterhin Verlust je Aktie. Drei Kunden machen laut Bloomberg-Daten etwa 80 % des Umsatzes aus.

Dazu ein Detail aus dem eigenen 8-K, das ich für das ehrlichste Dokument dieser ganzen Debatte halte: Bei der jüngsten Kreditfazilität läuft die Finanzierung rund fünf Jahre, die zugrundeliegenden Kundenverträge im Schnitt etwa drei. Die Kreditgeber übernehmen das Verlängerungsrisiko bewusst. Sie wetten also nicht auf den Vertrag, sondern auf den Restwert der GPUs — dieselbe Annahme wie in Abschnitt 2, nur diesmal fremdfinanziert.

Und einen Schritt weiter: OpenAIs benannte Compute-Verpflichtungen summieren sich auf über 700 Mrd. $ (Azure ~250, Oracle ~300, AWS ~138, CoreWeave ~22, dazu Nvidia und Broadcom), während für 2026 ein Verlust im zweistelligen Milliardenbereich erwartet wird. Nvidia hält Beteiligungen an Abnehmern, die mit dem Geld Nvidia-Chips kaufen. Das kann eine sinnvolle Absicherung von Lieferketten sein — es kann aber auch Nachfrage abbilden, die es ohne die Finanzierung nicht gäbe. Von außen sind beide Fälle bis zum Eintritt nicht unterscheidbar.

4. Der Markt weiß das längst und kann sich nicht entscheiden

Ende Juli wurde Alphabet nach der Capex-Anhebung mit rund −7 % abgestraft, Oracle markierte ein 52-Wochen-Tief, zwischen dem 24. und 29. Juli verdampfte dreistellige Milliardenmarktkapitalisierung im Chip- und Hardwarekomplex. Der größte Teil davon war innerhalb einer Woche wieder da. Am 12. August sprangen CoreWeave, Nebius und Supermicro nach guten Zahlen zweistellig.

Das ist kein Markt, der eine These eingepreist hat. Das ist ein Markt, der zwischen zwei Erzählungen hin und her springt und dabei jedes Quartal neu abstimmt. Für Optionskäufer heißt das: teure Vol in beide Richtungen.

5. Woran ich merken würde, dass ich falsch liege

Kein Ansatz taugt, wenn man nicht vorher sagt, was ihn widerlegen würde. Meine Liste:

• Ein Hyperscaler verkürzt die Nutzungsdauer und die Aktie zuckt nicht. Dann ist das Thema durchgerechnet und im Kurs.
• Der Backlog konvertiert sichtbar in Umsatz, ohne dass gleichzeitig neue Verpflichtungen dazukommen, die ihn ersetzen.
• Inferenzpreise stabilisieren sich oder steigen. Wenn ältere Hardware ihren Preis hält, ist die Sechs-Jahres-Annahme richtig und der Rest meiner Argumentation zerfällt.
• CDS-Spreads bei den Neoclouds bleiben eng, während weiter Schulden aufgenommen werden.
• Ein sichtbarer Sekundärmarkt für gebrauchte GPUs mit belastbaren Preisen. Bis heute gibt es keinen — was für sich genommen bemerkenswert ist.

6. Was daraus an Trades folgt (wenig, ehrlich gesagt)

Ich habe keine Short-These mit Datum, und das ist der wesentliche Punkt. Die Mechanik ist sicher, der Zeitpunkt nicht. Puts auf so etwas kosten Theta, bis man recht hat, und der Markt hat oben gezeigt, dass er die Story wochenweise wechselt.

Was ich stattdessen für vertretbar halte:

• Gegenparteirisiko sortieren statt Sektor werfen. Der Unterschied zwischen jemandem, der aus laufendem Cashflow baut, und jemandem, der gegen GPU-Sicherheiten baut, ist die ganze These.
• Auf die Nutzungsdauer in den Quartalsberichten achten, nicht auf die Capex-Schlagzeile. Eine Änderung der Annahme ist das Signal, nicht die Zahl selbst.
• Anleihen statt Aktien lesen. Wenn diese Sache kippt, kippt sie zuerst im Kreditmarkt. Moody's hat im Mai bereits explizit vor Ratingfolgen gewarnt, falls das Gewinnwachstum aus den KI-Investitionen ausbleibt.

Quellen

Quartalsberichte und 8-K-Meldungen der genannten Unternehmen, CreditSights (Capex-Schätzungen 2026), CNBC, Bloomberg, Moody's Mai-2026-Revision. Zahlenstand Mitte August 2026.

Position: Nvidia, Amazon, Alphabet, Nicrosoft . Keine Anlageberatung, ich bin ein Fremder im Internet mit einer Tabellenkalkulation.

Seit meinem letzten Update ist ein Muster noch deutlicher geworden.

Die chinesischen Hersteller reagieren auf Handelsbarrieren und Überkapazitäten der traditionellen Autoindustrie nicht nur mit neuen eigenen Fabriken.

Sie nutzen zunehmend bestehende Werke westlicher Hersteller.

Geely ist dafür inzwischen vielleicht das beste Beispiel.

In Spanien haben Ford und Geely eine Joint-Venture-Lösung für das Ford-Werk in Valencia vereinbart. Dort sollen künftig sowohl Ford- als auch Geely-Modelle gebaut werden.

Jetzt kommt der nächste Schritt: Ab 2028 sollen auch Fahrzeuge anderer Geely-Marken in europäischen Volvo-Werken produziert werden.

Interessanterweise verfolgt Geely praktisch dieselbe Strategie bereits in Brasilien.

Geely hat 26,4 % von Renault do Brasil übernommen. Gemeinsam investieren Renault und Geely 3,8 Milliarden Reais in den bestehenden Renault-Komplex in São José dos Pinhais bei Curitiba. Auch dort wird also keine komplett neue chinesische Fabrik gebaut – chinesisches Kapital und chinesische Plattformen werden in eine bestehende westliche Produktionsstruktur integriert.

Und Geely ist nicht allein.

In Spanien produziert Chery gemeinsam mit Ebro auf dem Gelände des ehemaligen Nissan-Werks in Barcelona.

In Brasilien wiederum wird das ehemalige Troller-Werk von Ford im Bundesstaat Ceará als Mehrmarkenwerk wiederverwendet und soll unter anderem Fahrzeuge von MG/SAIC produzieren.

Das verändert meiner Meinung nach die gesamte Diskussion über chinesische Autos.

Die Frage lautet zunehmend nicht mehr:

„Wie viele Autos importiert Europa aus China?“

Sondern:

„Wer wird die vorhandene europäische Produktionskapazität in Zukunft tatsächlich nutzen?“

Wenn ein chinesisches Modell in einem ehemaligen Nissan-Werk, einem Ford-Werk oder sogar einem Volvo-Werk gebaut wird, mit europäischen Mitarbeitern und europäischen Zulieferern, dann reicht die klassische Unterscheidung zwischen „chinesischem Import“ und „europäischem Auto“ irgendwann nicht mehr aus.

Vielleicht ist das eigentliche Ergebnis der europäischen Zölle deshalb nicht weniger chinesische Autoindustrie in Europa.

Vielleicht wird die chinesische Autoindustrie dadurch einfach europäischer.

Eine KI hat mich in eine sechsstellige Umschichtung hineingeredet. Dann habe ich nachgerechnet und nichts gemacht.

Flair: Fällige Sorgfaltspflicht

Zusammenfassung für die Ungeduldigen: Ich wollte wissen, wo mein Depot in acht Jahren steht. Dabei ist rausgekommen, dass meine Aktienquote 11 Prozentpunkte höher war als gedacht, meine "Diversifikation" im Crash nicht funktioniert, und dass die Sache, über die ich am längsten gegrübelt habe, das Ergebnis um genau einen Prozentpunkt bewegt. Umgeschichtet habe ich nichts. Bester Trade des Jahres.

Wie ich hier gelandet bin

Angefangen hat es damit, dass ich morgens gefragt habe, was an der Börse los war. Zwei Stunden später hatte ich eine Analyse über Abschreibungszyklen bei Rechenzentren, drei Stunden später eine Monte-Carlo-Simulation mit 200.000 Pfaden, und irgendwann dimensionierte ich allen Ernstes eine Umschichtung im niedrigen sechsstelligen Bereich.

Jeder einzelne Schritt war logisch. Die Kette war eine Katastrophe. Wer sich lange genug mit einem Risiko beschäftigt, hält es irgendwann für wahrscheinlich. Das ist keine Analyse, das ist ein Kaninchenbau mit Excel.

Was mich rausgeholt hat, war nicht Nachdenken, sondern Messen. Hier die Sachen, bei denen ich falsch lag.

1. Ich wusste nicht, wie viele Aktien ich habe

Ich halte unter anderem sogenannte Return-Stacked-Fonds. Kurz erklärt: Ein investierter Euro liefert dort gleichzeitig zwei Sachen, zum Beispiel 1 € S&P 500 und 1 € Trendfolge, über Futures finanziert. Klingt nach Gratis-Mittagessen, ist es nicht, aber die Konstruktion ist real.

Das Problem: In meiner Depot-Tabelle hatte ich das Kapital anteilig auf Kategorien verteilt. 50 % Aktien, 50 % Trend. Damit halbiert man sein ausgewiesenes Aktienrisiko, ohne eine einzige Aktie verkauft zu haben.

Richtig geht es mit einer Zeile pro Renditequelle und einem Multiplikator statt einem Anteil:

Die Notional-Spalte muss über 100 % rauskommen. Wenn eure Tabelle sauber auf 100 % aufgeht und ihr habt Hebel oder Optionen im Depot, dann rechnet ihr euch arm an Risiko.

Ergebnis bei mir: ausgewiesene Aktienquote von 51 % auf 62,7 %. Ohne einen einzigen Trade.

Bonusfalle: Optionen. Mein LEAP stand mit 1 % Depotanteil in der Tabelle und trägt bei Delta 0,85 fast das Doppelte des eingesetzten Kapitals an Aktienexposure. Wer Optionen hält und sie mit Kapitalwert verbucht, weiß nicht, was er anhat.

2. Fondsnamen lügen. Nicht absichtlich, aber trotzdem.

RSSY hatte ich unter "Diversifikation" abgelegt, weil im Namen Futures Yield steht. Sind 100 % S&P 500 plus 100 % Carry. GDE steht bei allen unter Gold — ist zu 90 % Aktien.

Und dann die größere Nummer: Mein kompletter Diversifikations-Topf, also Value-ETF, Dividenden-ETF, REITs, Energie, besteht zu 100 % aus Aktien. Diversifiziert gegen mein Tech-Klumpenrisiko? Ja. Diversifiziert gegen Aktienrisiko? Offensichtlich nein. Für eine Verlustobergrenze zählt nur das Zweite.

3. Der Trick, mit dem man sieht, was ein gestapelter Fonds wirklich liefert

Weil so ein Fonds Basis + Overlay ist, zieht man das Overlay einfach ab:

Trend = RSST − SPY
Carry = RSSY − SPY
Arb   = RSBA − GOVT

Das ist die echte Zusatzrendite, nach Kosten, nach Umsetzung, aus eurem eigenen Fonds. Nicht aus dem Prospekt.

Bei mir über knapp drei Jahre: Trend −1,96 % p.a., Carry −6,11 % p.a., Merger Arbitrage +1,84 %.

An dieser Stelle war ich kurz davor, alles hinzuwerfen. Dann kam Punkt 4.

4. Drei Jahre Daten sind kein Beweis, sondern ein Würfelwurf

Bootstrap auf dieselben Zahlen:

Übersetzt: Meine gemessene Trend-Prämie liegt irgendwo zwischen "katastrophal" und "hervorragend". Ich hätte auf Rauschen eine echte Entscheidung gebaut.

Mit langer Historie sieht es anders aus. Managed-Futures-Fonds ab 2010 liefern im Median +2,4 % p.a. über Cash, und im Jahr 2022 lagen acht von neun zwischen +20 % und +42 %. Das Zeug funktioniert. Man kann es nur nicht in einem Zeitraum ohne Crash messen.

Nebenbefund, der mir zu denken gab: Zwischen den Anbietern derselben Strategie liegen über dieselben 35 Monate zehn Prozentpunkte Unterschied. DBMF +6,4 %, WTMF −0,3 %. Wenn drei eurer Fonds denselben Verwalter haben, habt ihr keine Diversifikation, sondern dreimal dieselbe Wette.

5. Diversifikation ist Schönwetter-Diversifikation

Mein Tech-Buch gegen Value/REIT/Energie: Korrelation 0,37. Sehr schön, dachte ich.

Dann dieselben Positionen auf Tagesbasis:

Und mit Langhistorie-Proxies über 263 Monate: 0,75 im Schnitt, 0,93 in der Finanzkrise.

Der einzige Befund, der zu meinen Gunsten ausfiel, war genau der, der verschwindet, wenn man ihn braucht. Wer nur die normale Korrelation kennt, misst seine Absicherung im Zustand, in dem er sie nicht benötigt.

6. Anleihen sichern keine Aktien mehr ab

Vier Perioden negativ, eine positiv, und die positive läuft seit vier Jahren. Alles, was ihr über 60/40 gelernt habt, ist auf dem anderen Regime kalibriert.

7. Der Teil, der weh tut

Ich habe stundenlang über die Trend-Annahme diskutiert. Dann die Attribution gerechnet: Die Trend-Prämie auf null zu setzen verschiebt meine Erfolgswahrscheinlichkeit um einen Prozentpunkt. Weil Trend 4,3 % des Depots ist. Mathematisch konnte das nie relevant sein.

Was tatsächlich wirkt:

• Wie viel Geld ich einzahle. Größter Einzelhebel, mit Abstand.
• Welche Aktienrisikoprämie kommt. 2 % gegen 5 % verschiebt das Ergebnis von 37 % auf 55 % Zielwahrscheinlichkeit. Weiß niemand.
• Die Währung. Mein Depot ist zu 100 % in Dollar, mein Leben in Euro. Kostet allein 13 Prozentpunkte Zielwahrscheinlichkeit, und ich hatte es acht Runden lang gar nicht modelliert.

Man optimiert die Nachkommastellen und übersieht die erste Stelle.

8. Und ja, die KI hat auch Mist erzählt

Ich hatte um konsenskritische Antworten gebeten. Ergebnis: Runde für Runde wurde systematisch die Bärenseite starkgemacht, und keinem von uns fiel die Schlagseite auf. Dazu kamen mehrere sehr selbstbewusst vorgetragene Fehler — eine erfundene Krisen-Korrelationsmatrix, die echte Daten widerlegten, eine Behauptung über negative Prämien, die der eigene Bootstrap zerlegte, und ein Skriptfehler, der eine Trendrendite von +16 % ausgab.

Aufgefallen ist das alles erst beim Messen. Wer sich von so einem Ding beraten lässt und die Zahlen nicht selbst nachrechnet, bekommt eine sehr überzeugend formulierte Meinung und hält sie für ein Ergebnis.

Fazit

Aktienquote 62,7 statt 51. Diversifikation funktioniert genau bis zu dem Tag, an dem sie soll. Wahrscheinlichkeit, meine eigene Verlustobergrenze zu reißen: gestiegen von 10,8 % auf 22,3 %, allein durch bessere Zahlen.

Umgeschichtet habe ich nichts. Ich weiß jetzt nur, was ich halte. Klingt nach wenig, ist aber mehr als vorher.

Positionen: breit gestreut über Einzelaktien, ETFs und die oben genannten gestapelten Fonds. Keine Empfehlung, keine Beratung, ich bin kein Finanzberater und ihr solltet niemandem im Internet zuhören, mir am wenigsten.

Skripte teile ich gern, Python mit yfinance, rechnet Betas, Bootstrap und bedingte Korrelationen aus euren eigenen Positionen.