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Viele meiner letzten Beiträge haben sich mit Bewertungskennzahlen, Liquidität und der Frage beschäftigt, warum Märkte häufig vor den Zahlen laufen. In diesem Teil gehe ich bewusst einen Schritt weiter – und vertiefe ein Phänomen, das ich selbst immer wieder beobachte und das in der Praxis für viel Frustration sorgt: Unternehmen liefern objektiv starke Quartalszahlen, schlagen die Erwartungen, bestätigen ihre Story – und die Aktie fällt trotzdem. Für mich ist das kein irrationales Marktverhalten, sondern die logische Konsequenz aus Erwartungen, Bewertung und Positionierung.
Der entscheidende Ausgangspunkt ist dabei simpel: Der Markt reagiert nicht auf Zahlen, sondern auf Abweichungen von Erwartungen. Gute Zahlen sind nur dann ein Kurstreiber, wenn sie besser sind als das, was bereits im Kurs eingepreist wurde. Alles andere ist neutral – oder wird sogar negativ interpretiert, wenn die Erwartungshaltung zuvor zu hoch war.
Ein Beispiel, das ich hier sehr passend finde, ist $ADBE (-1,7 %) (Adobe). Adobe liefert seit Jahren verlässlich hohe Margen, starke Cashflows und planbares Wachstum. In mehreren Quartalen wurden Umsatz und Gewinn über Konsens gemeldet, dennoch kam es anschließend zu deutlichen Kursrückgängen. Wenn ich mir diese Reaktionen anschaue, lag das selten an den Ist-Zahlen. Ausschlaggebend war fast immer der Ausblick oder das implizite Wachstumstempo. Bei einer hohen Bewertung erwartet der Markt nicht Stabilität, sondern Beschleunigung. Bleibt diese aus, werden selbst gute Zahlen als Enttäuschung gelesen.
Hier zeigt sich die Rolle der Bewertung besonders klar. Hohe Multiples sind nichts anderes als verdichtete Zukunft. Je ambitionierter diese Zukunft im Kurs steckt, desto geringer wird der Spielraum für positive Überraschungen. Ich sehe das regelmäßig: Gute Zahlen bestätigen lediglich das bekannte Narrativ – sie erweitern es nicht. Und Bestätigung allein rechtfertigt selten neue Käufer.
Dieses Muster lässt sich auch bei Plattform- und Wachstumswerten beobachten. $SHOP (-2,1 %) (Shopify) ist ein gutes Beispiel. In Phasen, in denen der Markt starkes GMV-Wachstum und operative Skaleneffekte fest einplant, reicht ein solides Quartal schlicht nicht aus. Selbst steigende Umsätze und Margen können zu Kursverlusten führen, wenn das Wachstum „nur“ linear bleibt. Für mich ist das ein klassischer Fall davon, dass der Markt nicht die Gegenwart handelt, sondern die Veränderung der Zukunftserwartung.
Ein weiterer Faktor, den ich für zentral halte, ist die Positionierung. Wenn eine Aktie vor den Zahlen stark gelaufen ist, sind viele Investoren bereits investiert. Wer kaufen wollte, ist drin. Nach der Veröffentlichung fehlen neue Käufer, während erste Marktteilnehmer Gewinne sichern. In dieser Konstellation reicht oft ein vorsichtiger Nebensatz im Earnings Call, um Verkaufsdruck auszulösen. Der Kurs fällt dann nicht, weil die Zahlen schlecht wären, sondern weil das Kräfteverhältnis kippt.
Das habe ich mehrfach bei $LULU (-3,91 %) (Lululemon) beobachtet. Operativ überzeugt das Unternehmen seit Jahren mit starken Margen und hoher Markenbindung. Trotzdem kam es nach guten Zahlen immer wieder zu Abgaben. Rückblickend lag der Grund aus meiner Sicht fast nie im operativen Geschäft, sondern im Zusammenspiel aus Bewertung und Sentiment. War das Szenario im Kurs bereits sehr optimistisch, wurde jede kleine Unsicherheit – etwa beim Konsumumfeld oder bei Lagerbeständen – überproportional gewichtet.
In diesen Phasen spielt Angst eine paradoxe Rolle. Es ist nicht die Angst vor schlechten Zahlen, sondern die Angst vor dem Peak. Nach starken Kursanstiegen frage ich mich – wie viele andere Investoren auch – nicht mehr, ob das Unternehmen gut ist, sondern wie viel positives Szenario überhaupt noch übrig bleibt. Gute Zahlen werden dann zum Anlass, Gewinne mitzunehmen, weil sie als letzter Bestätigungspunkt vor einer möglichen Normalisierung wahrgenommen werden.
Ein weiteres Beispiel aus dem Industriesegment ist $SMCI (+1,29 %) (Super Micro Computer). In Phasen extremen Wachstums wurden selbst sehr starke Quartale nicht immer mit steigenden Kursen belohnt. Für mich liegt das daran, dass der Markt bei sehr hohen Wachstumsraten schnell beginnt, Nachhaltigkeit und Zyklik einzupreisen. Der Fokus verschiebt sich weg von der Höhe der Zahlen hin zur Frage, wie lange dieses Niveau haltbar ist. Je höher die Erwartung, desto asymmetrischer wird das Risiko.
Gegenbeispiel: Wenn schlechte Zahlen steigen lassen
Genau an diesem Punkt lohnt sich der Perspektivwechsel – denn dieselbe Logik wirkt auch in die andere Richtung. Ich habe immer wieder Situationen gesehen, in denen Unternehmen schwache Zahlen melden, Erwartungen verfehlen oder vorsichtige Ausblicke geben – und die Aktie trotzdem steigt. Der Grund ist derselbe, nur gespiegelt: Die Erwartungen waren bereits extrem negativ.
Ein gutes Beispiel dafür war $META (+1,28 %) (Meta Platforms) im Jahr 2022. Operativ standen steigende Kosten, Margendruck und ein massiver Investitionszyklus im Fokus. Die Zahlen waren objektiv schwach, der Ausblick vorsichtig – dennoch kam es in mehreren Quartalen zu starken Kursanstiegen nach den Earnings. Warum? Weil der Markt zuvor ein noch schlimmeres Szenario eingepreist hatte. Die Messlatte lag so niedrig, dass selbst „weniger schlecht als befürchtet“ reichte, um eine Neubewertung auszulösen.
Ein ähnliches Muster zeigte sich zeitweise bei $PYPL (-0,67 %) (PayPal). Schwächeres Wachstum, zunehmender Wettbewerb, Margendruck – alles bekannt. Trotzdem reagierte der Markt in einzelnen Quartalen positiv auf Zahlen, die objektiv alles andere als stark waren. Aus meiner Sicht lag das daran, dass die Erwartungshaltung bereits extrem pessimistisch war. In solchen Situationen ist das Chance-Risiko-Verhältnis plötzlich asymmetrisch: Das Abwärtsrisiko ist begrenzt, das Überraschungspotenzial nach oben hingegen real.
Diese Gegenbeispiele helfen, die Logik zu vervollständigen. Kurse reagieren nicht auf gut oder schlecht, sondern auf besser oder schlechter als erwartet – relativ zum Bewertungsniveau und zur Positionierung. Gute Zahlen bei hohen Erwartungen können enttäuschen. Schlechte Zahlen bei extrem niedrigen Erwartungen können entlasten.
Für mich bedeutet das ganz konkret: Quartalszahlen lassen sich nur im Kontext richtig einordnen. Ohne ein Gefühl dafür, welches Szenario der Markt bereits bezahlt hat, bleiben Kursreaktionen scheinbar irrational. Mit diesem Kontext werden sie erstaunlich konsistent.
Ausblick auf Teil 5
Im nächsten Teil der Serie gehe ich noch einen Schritt tiefer in diese Logik hinein. In Teil 5 – Multiple-Expansion und -Kontraktion richtig einordnen schaue ich mir an, wie sich Bewertungen über Zeit verändern, wann steigende Multiples gerechtfertigt sind – und wann nicht. Es geht um die Abgrenzung zwischen struktureller Veränderung und Übertreibung und darum, wie man erkennt, ob ein Markt gerade Zukunft aufbaut oder lediglich Hoffnung stapelt.
