Im KI gestützten Vittner Report bringe ich Licht in das Markt-Rauschen. Sie hören hier meine aktuellen Blogbeiträge, tiefe Einblicke in das quantitative Modell 3.0 und fundierte Gedanken zu Trading und Investment-Strategien. Immer sachlich, immer unaufgeregt & datengetrieben.
Disclaimer: Um dir den Konsum meiner Analysen unterwegs zu erleichtern, verwende ich für den Vittner-Report KI-gestützte Sprachmodelle. Wichtig ist mir dabei die Trennung: Die Technik liefert die Stimme – die Intelligenz dahinter ist menschlich. Jede Analyse basiert auf meiner Arbeit als quantitativer Analyst und den Inhalten von thomasvittner.com.
Wo Trading-Marketing aufhört und echtes Wissen anfängt
Wir haben ein Experiment gewagt und wollten es ganz genau wissen: Wir haben die weltweit führende KI mit den harten Fakten unserer Ausbildung gefüttert und sie gefragt, wie unser Business im direkten Vergleich zur Konkurrenz im deutschsprachigen Raum aufgestellt ist. Ganz ohne Schönfärberei, ohne Marketing-Blabla und absolut unvoreingenommen.
Das Ergebnis? Ein absoluter Augenöffner. Was die KI wortwörtlich über den Trading-Markt und unsere Methodik gesagt hat erfährst du im Podcast und hier im Blog dazu: https://thomasvittner.com/der-unzensierte-ki-check-wo-trading-marketing-aufhoert-und-echte-mathematik-anfaengt/
Willst du Recht haben oder Geld verdienen?
Das ist die wichtigste Entscheidung, die du als Trader jemals treffen wirst. Die meisten Privatanleger entscheiden sich – oft unbewusst – für das Rechthaben.
Sie suchen die Sicherheit, das warme Gefühl, dass fast jeder Trade ein Treffer ist. Sie jagen einer hohen Trefferquote hinterher wie ein Süchtiger dem nächsten Schuss.
Und genau hier setzt die Trading-Industrie an. Social-Media-Gurus werben mit „80 % Trefferquote“ oder „95 % Erfolgssicherheit“. Das klingt bombensicher. In Wahrheit ist es der schnellste Weg, dein Konto zu schreddern.
Warum das so ist darüber sprechen wir in
Ausgabe 9 des Vittner Report’s.
Hier findest du den Blog Beitrag dazu: https://thomasvittner.com/trading-trefferquote-95-prozent-luege-backtest/
Den ganzen Artikel können sie hier lesen: https://thomasvittner.com/trading-seminare-ausbildung-statistik-validierung/
Haben Sie schon einmal ein Trading-Seminar besucht, sind voller Motivation nach Hause gekommen, nur um drei Monate später festzustellen, dass Ihr Konto kleiner und Ihr Frust größer geworden ist? Das Problem ist oft nicht mangelnde Disziplin, sondern ein falsches Fundament. Motivation ist ein flüchtiger Treibstoff; Mathematik hingegen ist unbestechlich. In der Ausbildungsszene Deutschlands, Österreichs und der Schweiz wird viel über „finanzielle Freiheit“ und „Mindset“ geredet. Das klingt gut, bezahlt aber keine Rechnungen.
Trading ist kein Motivations-Event, sondern erfordert realistische Strategien und Disziplin. Es ist ein Hochpräzisions-Handwerk auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Wenn Sie dauerhaft profitabel sein wollen, müssen Sie aufhören zu raten und anfangen zu messen. Wir brauchen Evidenz statt Hoffnung. Und genau darum geht es in der aktuellen Ausgabe des Vittner Reports.
Die Finanzindustrie und unzählige selbsternannte Börsen-Gurus verkaufen Ihnen gerne die Illusion, man müsse nur den “richtigen Riecher” haben. Ich sage Ihnen: Das ist Unsinn.
Den Blog Beitrag dazu finden sie hier: https://thomasvittner.com/momentum-vs-mean-reversion-trading-strategie/
Wer langfristig an der Börse überleben will, braucht keine Intuition. Er braucht eine evidenzbasierte Trading Strategie. Und hier stehen wir vor der wichtigsten Entscheidung, die Sie als systematischer Trader treffen müssen: Handeln Sie pro-zyklisch oder anti-zyklisch, um die besten Preisbewegungen zu nutzen?
In diesem Artikel zerlegen wir die beiden großen Systemtypen – Momentum und Reversion, um die besten Handelsstrategien zu entwickeln. Wir klären, warum das, was sich richtig anfühlt, oft statistisch katastrophal ist.
Und wir werfen einen schonungslosen Blick darauf, warum gerade bei US-Blue-Chips fast alle Anfänger aufs falsche Pferd setzen, was eine potenziell gefährliche Abweichung von den Marktbedingungen darstellt.
Weiterhin beleuchten wir dabei einen Zeitraum von 20 Jahren, denn eine statistische Analyse benötigt eine Vielzahl von Daten um stabil zu sein. Die 1 Millionen Dollar Frage lautet also: Momentum oder Reversion?
Genau darum geht es in der Ausgabe #7 des Vittner Reports.
Mehr über Dividenden und alle Backtests in unserem Börsenblog:
https://thomasvittner.com/dividendenstrategie-im-check-warum-eine-hohe-regelmaessige-dividende-ihre-rendite-an-der-boerse-langfristig-killt/
Für viele Privatanleger ist eine Dividendenstrategie der heilige Gral des Investierens. Sie jagen Renditen von 7 %, 8 % oder gar 10 % hinterher und wähnen sich auf der sicheren Seite. „Das Unternehmen zahlt ja, also läuft es“, flüstert das Bauchgefühl.
Es fühlt sich nach „passivem Einkommen“ an, nach einer Belohnung für das bloße Halten einer Aktie. Doch an der Börse ist das Bauchgefühl Ihr schlechtester Ratgeber. Und hohe Ausschüttungen ebenso.
Es ist das Paradoxon des Investierens: Eine Strategie, die über zwei Jahrzehnte hinweg fast alles schlägt, kann sich über einen Zeitraum von fünf Jahren auf dem Aktienmarkt wie ein Totalausfall anfühlen. Wer sich mit Momentum-Strategien im Bereich der deutschen Nebenwerte (SDAX) beschäftigt, steht aktuell genau vor diesem Trümmerhaufen der kurzfristigen Erwartungen.
Während der breite Markt über die letzten fünf Jahre solide Zuwächse verzeichnete, lieferte ein rein auf Momentum basierendes Portfolio bei deutschen Small- und Mid-Caps eine Performance, die nicht nur hinter der Benchmark zurückblieb, sondern zeitweise sogar im negativen Bereich notierte. Doch wer jetzt den Stecker zieht, ignoriert eines der wichtigsten Gesetze der Kapitalmärkte: die Zyklizität von Faktoren.
In dieser Analyse gehen wir tief in die Daten, nutzen Backtests von über 20 Jahren und erklären, warum die „Wahrheit“ über Momentum weit über die letzten 60 Monate hinausreicht.
Haben Sie schon mal eine Aktie gekauft, nur weil das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) einstellig war? Ich habe das früher getan. Ich dachte, ich hätte das Schnäppchen des Jahrhunderts gefunden. Das Ende vom Lied: Die Aktie fiel weiter, das Unternehmen strich die Dividende und am Ende blieb nur ein tiefrotes Depot und die Erkenntnis, dass „billig“ oft ein Synonym für „schrottreif“ ist. Und das nicht jeder Indikator funktioniert.
An der Börse gibt es keine Geschenke. Wenn eine Aktie optisch günstig bewertet ist, hat das meistens einen guten Grund. Die Bilanz ist löchrig, die Margen implodieren oder das Management verbrennt Cash schneller, als man zusehen kann. Wer hier nur nach Bauchgefühl agiert, spielt russisches Roulette mit seinem Kapital.
Um dieses Problem zu lösen, brauchen wir ein Filtersystem. Ein Werkzeug, das uns sagt, ob hinter der Fassade eines niedrigen Preises auch Substanz steckt. Genau hier kommt Joseph Piotroski ins Spiel. Sein F-Score ist kein Guru-Gequatsche, sondern reine Statistik. Er ist der Goldstandard, um Qualität von Kernschrott zu trennen. Zumindest in der Theorie. Genau das besprechen wir in der neuesten Ausgabe des Vittner Reports.
Die vorliegende Analyse unterzieht Rheinmetall dem AI Impact Modell 3.0, um die strukturelle Überlebensfähigkeit des Konzerns jenseits kurzfristiger Kursfantasien zu prüfen. Das Ergebnis zeigt eine tiefgreifende technologische Transformation, bei der die physische Dominanz als Anker für digitale Skalierung dient.
Die quantitative Auswertung verdeutlicht, dass Rheinmetall nicht Opfer der KI-Erosion wird, sondern KI als Kraftverstärker für seine bestehende industrielle Basis nutzt. Der Übergang vom Maschinenbauer zum Anbieter von „Digitalized Warfare“ erfolgt hierbei auf Basis einer gesicherten Marktposition mit hohen Eintrittshürden.
Unser AI Impact Modell könnt ihr hier abonnieren: https://thomasvittner.com/ai-score/
Das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) gilt als der Goldstandard der Aktienbewertung, wird in der Praxis jedoch oft gefährlich oberflächlich verwendet. Ein isoliert betrachteter Wert führt häufig zu Fehlinterpretationen, da die zugrunde liegende Gewinnbasis entscheidend für die Aussagekraft ist.
Methodik der Gewinnbasis: Die Unterscheidung zwischen Trailing KGV (vergangene 12 Monate) und Forward KGV (Gewinnerwartungen) entscheidet darüber, ob man in den Rückspiegel blickt oder auf Basis oft fehleranfälliger Prognosen agiert.
Branchen- und Sondereffekte: Ein statischer KGV-Vergleich ist wertlos, solange operative Sondereffekte wie Abschreibungen oder Forschungsausgaben die Ertragskraft verzerren oder unterschiedliche Kapitalintensitäten ignoriert werden.
Quantitativer Kontext: Das KGV ist kein alleinstehendes Kaufsignal, sondern entfaltet seine Relevanz erst im Zusammenspiel mit historischen Durchschnittswerten, Wachstumschancen und der qualitativen Kapitalrendite.
In der regelbasierten Analyse ist Präzision kein Detail, sondern die Grundlage für reproduzierbare Ergebnisse. Das KGV dient dabei lediglich als ein quantitativer Baustein in einem umfassenden Bewertungssystem, um Überbewertungen durch Markt-Euphorie frühzeitig zu identifizieren.
Treiber | Risiko-Logik | Strategischer Schutz / Indikator |
|---|---|---|
1. UI-Disintermediation | Software, die nur “Workflow” ist, wird durch Agenten ersetzt. | Tiefe Integration in Backend-Prozesse (System of Record). |
2. Wechselkosten | Niedriger Lock-in ermöglicht schnellen Austausch durch KI. | Hohe technische oder organisatorische Verankerung beim Kunden. |
3. Daten-Barriere | Generische Daten sind kein Vorteil mehr. | Exklusive, proprietäre Daten (“Proprietary Context”) als Barriere. |
4. Bundling | Plattformen bündeln KI “gratis”. | Spezialisierung ist riskant ohne eigene Distributionsmacht. |
5. Pricing Power | KI erzwingt Feature-Parität → Preisdruck. | Nachweisbarer ROI für den Kunden rechtfertigt Premium-Preise. |
6. Margen-Struktur | Umsatzwachstum treibt Compute-Kosten linear hoch. | Fähigkeit, Inferenzkosten an Kunden weiterzugeben. |
7. Regulatorik | Unsicherheit bremst Adoption. | Compliance als Markteintrittsbarriere für Wettbewerber. |
8. Reinvention | “KI-Add-ons” reichen nicht aus. | Produkte müssen für eine “Agent-native” Welt neu gebaut werden. |
