Lesedauer: ca. 5–6 Minuten
Nach Quartalszahlen lese ich hier regelmäßig dieselbe Verwunderung: Die Zahlen waren doch gut – warum fällt die Aktie?
Diese Frage setzt voraus, dass Kurse auf Zahlen reagieren. Das tun sie nicht. Der Markt bewertet Erwartungen im Verhältnis zum Preis, nicht Umsatz oder Gewinn in Isolation. Entscheidend ist die Abweichung zwischen dem, was geliefert wird, und dem, was der Kurs zuvor bereits unterstellt hat.
Erwartungen entstehen nicht im Earnings Call. Sie stehen im Kurs, genauer gesagt im Multiple. Ein Unternehmen, das mit dem 30- oder 40-fachen Forward Earnings gehandelt wird, trägt implizit sehr konkrete Annahmen: hohes, möglichst gleichmäßiges Wachstum, stabile oder steigende Margen, wenig operative Reibung und idealerweise zusätzliche Fantasie nach oben. Je höher dieses Bewertungsniveau, desto enger wird der Erwartungskorridor. Das ist keine Stimmungsfrage, sondern Bewertungsmechanik. Wenn dieses Korsett auch nur leicht nicht mehr passt, reicht eine Multiple-Anpassung – und der Kurs reagiert, selbst bei objektiv starken Zahlen.
Genau deshalb reichen „gute Zahlen“ bei hoch bewerteten Unternehmen oft nicht aus. Ein Quartal kann operativ überzeugen und trotzdem einen Abverkauf auslösen, weil es nur bestätigt, was ohnehin bereits eingepreist war. In solchen Situationen muss nichts fundamental kippen. Es genügt, dass Wachstumsraten minimal normalisieren, Margen nicht weiter steigen oder die Guidance vorsichtiger formuliert ist. Der Markt verhandelt dann nicht das Geschäftsmodell neu, sondern den Preis, den er dafür zu zahlen bereit ist.
Ein sehr klares Beispiel dafür ist NVIDIA Operativ liefert das Unternehmen seit Quartalen Ergebnisse auf Ausnahme-Niveau: explosive Nachfrage im Rechenzentrum, hohe Bruttomargen, massive Cashflows. Trotzdem kam es nach Zahlen immer wieder zu deutlichen Rücksetzern. Nicht, weil die Zahlen schlecht waren, sondern weil sie nicht mehr klar besser waren als das, was der Markt bereits vorausgesetzt hatte. Bei solchen Bewertungen ist „stark“ schlicht zu wenig – die Latte liegt bei „noch stärker“. Das Geschäftsmodell bleibt intakt, aber der Preis dafür wird neu justiert.
Ich gehe deshalb heute anders in Earnings als früher. Mich interessiert weniger, ob der Konsens geschlagen wird, sondern ob das Gelieferte ausreicht, um die bestehende Bewertung zu tragen. Ich versuche zu verstehen, welches Narrativ der Markt gerade spielt und welche Kennzahl im Fokus steht. Wenn Wachstum das Narrativ ist, hilft Effizienz allein wenig. Wenn Cashflow gefragt ist, verpuffen reine Umsatzbeats. Besonders vorsichtig werde ich, wenn eine Aktie sehr sauber erzählt, sehr breit geliebt und sehr hoch bewertet ist. Dann ist der Raum für positive Überraschungen oft kleiner, als viele glauben.
Diese Logik zeigt sich aktuell besonders deutlich in mehreren Hot Topics.
Im KI- und Halbleiterumfeld sind die Bewertungen vieler Unternehmen so hoch, dass selbst sehr starke Zahlen kaum noch Überraschungspotenzial haben. Wachstum wird vorausgesetzt; entscheidend sind Nachhaltigkeit, Investitionszyklen und Margenstabilität. Entsprechend nervös reagiert der Markt auf jede Andeutung von Normalisierung. Typische Beispiele aus diesem Umfeld sind
$NVDA (+0,87 %) (Nvidia), $AMD (-2,07 %) (Advanced Micro Devices), $AVGO (-0,03 %) (Broadcom), $ASML (-1,2 %) (ASML Holding) und $INOD (-1,7 %) (Innodata).
Im Software- und SaaS-Bereich verschiebt sich der Fokus spürbar weg vom reinen Umsatzwachstum hin zu Free Cashflow, Effizienz und Kapitalrenditen. Unternehmen können den Umsatz schlagen und trotzdem fallen, wenn Margen oder Cashflow nicht mithalten. Das Bewertungsraster hat sich geändert – und viele Reaktionen nach Zahlen lassen sich genau so erklären. Beispiele hierfür sind
$MSFT (+1,07 %) (Microsoft), $CRM (-0,12 %) (Salesforce), $NOW (-0,1 %) (ServiceNow), $SNOW (-0,05 %) (Snowflake) und $ADBE (+0,02 %) (Adobe).
Bei Elektromobilität und strukturellem Wachstum sieht man besonders gut, wie ein Narrativ kippen kann. Früher standen Stückzahlen und Wachstum im Vordergrund, heute schaut der Markt stärker auf Margen, Preisdruck und Kapitalintensität. Zahlen, die vor ein paar Jahren noch gefeiert worden wären, verlieren ihre Wirkung, weil sie nicht mehr das adressieren, was aktuell bewertet wird. Typische Vertreter dieses Spannungsfelds sind
$TSLA (-0,53 %) (Tesla), $RIVN (+2,93 %) (Rivian), $LCID (-4,76 %) (Lucid Group), $BYDDY (-4,16 %) (BYD Company) und $9866 (+0,4 %) (NIO).
Während im Software- und SaaS-Umfeld hohe Bewertungen und ambitionierte Cashflow-Erwartungen dafür sorgen, dass selbst ordentliche Quartale schnell enttäuschen können, zeigt sich bei Industrie- und Infrastrukturwerten oft das Gegenbild: niedrigere Erwartungen, defensivere Positionierung und damit deutlich mehr Raum für positive Überraschungen nach Zahlen. Hier reicht nicht selten Stabilität oder eine leichte Verbesserung, um eine Neubewertung auszulösen. Beispiele dafür sind
$CAT (-4,3 %) (Caterpillar), $DE (-1,64 %) (Deere & Company), $HON (-2,61 %) (Honeywell) und $VRT (-1,88 %) (Vertiv).
Für mich läuft all das auf eine nüchterne, aber entscheidende Erkenntnis hinaus: Nach Zahlen fragt der Markt nicht, ob ein Unternehmen gut ist. Er fragt, ob das Gelieferte besser, schlechter oder genau so war, wie es der Preis vorher impliziert hat. Je höher die Bewertung, desto härter fällt diese Prüfung aus. Gute Kennzahlen sind notwendig, aber kein Selbstläufer. Sie wirken nur im Zusammenspiel mit Erwartung und Preis.
Ausblick:
Im nächsten Teil geht es um die Kehrseite dieser Logik: Warum Aktien nach schlechten Zahlen steigen können – und welche Rolle Angst, Positionierung und asymmetrische Erwartungen dabei spielen.
