Eine KI, die frei über Aktien schreibt, klingt überzeugend – und liegt bei Zahlen erschreckend oft daneben. Deshalb arbeitet aktienanalyse.ai anders: Erst rechnen wir, dann schreibt die KI. Alles, was sich aus Daten berechnen lässt, berechnen wir selbst – nachvollziehbar und für jede Aktie nach denselben Regeln. Die KI bekommt diese Ergebnisse vorgelegt und übernimmt das, was sie wirklich gut kann: Zusammenhänge erkennen, gewichten und verständlich erklären.
1. Die Datenbasis
Für über 1.900 Aktien aus Deutschland, Europa und den USA werden Kurse und Fundamentaldaten täglich aktualisiert – darunter Bewertungskennzahlen (KGV, erwartetes KGV, KUV, KBV, EV/EBITDA, PEG), Wachstum (Umsatz, Gewinn), Profitabilität (Brutto-, operative und Nettomarge, Eigenkapitalrendite), Bilanz und Cashflow (Verschuldungsgrad, Liquidität, Free Cashflow), Dividende, Kursverlauf (50- und 200-Tage-Linie, 52-Wochen-Spanne) sowie die Kursziele der Analysten. Jeder Report nennt den Datenstand, auf dem er beruht.
2. Branchenvergleich: Jede Zahl braucht einen Maßstab
Ein KGV von 25 ist für einen Softwarekonzern normal und für einen Versorger teuer. Deshalb vergleichen wir jede Aktie bei 18 Kennzahlen mit ihrer Vergleichsgruppe – der eigenen Branche, wenn sie mindestens acht Unternehmen umfasst, sonst dem Sektor. Für jede Kennzahl siehst du den Median der Gruppe und welchen Anteil der Gruppe die Aktie übertrifft. Bei Multiplikatoren wie dem KGV fließen nur positive Werte in den Median ein, damit Verlustunternehmen das Bild nicht verzerren.
3. Das Score-Profil: fünf Dimensionen
Aus dem Branchenvergleich entsteht ein Profil mit fünf Werten zwischen 0 und 10:
- Qualität – Eigenkapitalrendite sowie Brutto-, operative und Nettomarge.
- Bewertung – erwartetes KGV, EV/EBITDA, KUV und PEG (bei Banken und Versicherern KGV und Kurs-Buchwert-Verhältnis). Günstiger heißt hier höherer Wert.
- Wachstum – Umsatz- und Gewinnwachstum.
- Finanzkraft – Verschuldungsgrad, Liquidität und Free-Cashflow-Rendite; bei Finanzwerten Ertragskraft statt Industrie-Bilanzkennzahlen.
- Momentum – Abstand zur 50- und 200-Tage-Linie und Lage in der 52-Wochen-Spanne.
Die ersten vier Werte sind Perzentile innerhalb der Vergleichsgruppe: 10 bedeutet Spitze der Gruppe, 5 Mittelfeld. Gewichtet ergibt sich daraus ein Daten-Score. Er ist der Ankerpunkt für den Gesamtscore der KI, die nur mit Begründung um mehr als 1,5 Punkte davon abweichen darf.
4. Bewertungsmodelle: Was ist die Aktie wert?
Den fairen Wert schätzen wir mit mehreren unabhängigen Ansätzen:
- Discounted-Cashflow-Modell (DCF): Der Free Cashflow je Aktie wächst fünf Jahre mit einer Rate, die aus dem bisherigen Wachstum abgeleitet und bewusst gedämpft wird, und flacht in den Jahren sechs bis zehn auf 2,5 % ab; danach folgt eine ewige Rente. Der Diskontsatz hängt vom Risiko der Aktie (Beta) ab und liegt zwischen 7 und 12 %. Weil kleine Annahmeänderungen große Wirkung haben, zeigt der Pro-Report eine Matrix mit neun Kombinationen aus Wachstum und Diskontsatz.
- Reverse-DCF: Wir drehen die Frage um: Welches jährliche Cashflow-Wachstum muss ein Unternehmen liefern, damit der heutige Kurs gerechtfertigt ist? Das zeigt, wie viel Optimismus bereits eingepreist ist.
- Multiplikatoren: Was wäre die Aktie wert, wenn sie mit dem Median ihrer Branche bewertet würde – gemessen am erwarteten KGV, am EV/EBITDA (unter Berücksichtigung der Nettoverschuldung) bzw. bei Finanzwerten am Kurs-Buchwert-Verhältnis?
Für Banken, Versicherer und Immobilienwerte rechnen wir bewusst kein DCF, weil der Free Cashflow dort kein sinnvoller Maßstab ist. Modellwerte, die extrem weit vom Kurs entfernt liegen (unter 40 % oder über 250 % des Kurses), zeigen wir zwar an, nehmen sie aber nicht in die Fair-Value-Spanne auf – meist steckt dann ein Sondereffekt in den Daten. Die Kursziele der Analysten zeigen wir als Vergleich, sie fließen aber nicht in die Spanne ein: Sie sind Meinungen, keine Modelle.
5. Was die KI tut – und was nicht
Die KI erhält alle Kennzahlen, den Branchenvergleich, das Score-Profil, die Modellergebnisse und – in der Pro-Analyse – die Daten von fünf ähnlich großen Unternehmen derselben Branche. Daraus schreibt sie die Analyse nach festen Regeln:
- Zahlen dürfen ausschließlich aus den vorgelegten Daten stammen. Aktuelle Nachrichten, Termine oder Kursziele darf sie nicht erfinden; allgemeines Wissen über Geschäftsmodell und Wettbewerb darf sie nutzen.
- Die Fair-Value-Spanne wird aus den Modellen abgeleitet und begründet. Werte, die unplausibel weit vom Kurs abweichen, verwirft unsere Prüfung automatisch.
- Es gibt keine Handlungsanweisungen wie Kauflimits oder Stop-Loss-Marken, sondern eine Einschätzung (positiv, neutral oder negativ) mit nachvollziehbarer Begründung.
- Jede Antwort wird vor der Auslieferung auf Vollständigkeit geprüft; unvollständige Analysen werden automatisch neu erstellt.
6. Kompakt oder Pro?
Beide Versionen beruhen auf denselben Daten und Berechnungen. Die Kompakt-Analyse (2 €) verdichtet sie auf das Wesentliche: Score, Einschätzung, sechs Kennzahlen im Branchenvergleich, Stärken und Schwächen, Fair-Value-Spanne, Risiken und worauf du achten solltest. Die Pro-Analyse (10 €) zeigt alles: Investment-These, Geschäftsmodell und Burggraben, eine Finanzanalyse in vier Bereichen, den vollständigen Branchen- und Peer-Vergleich, DCF-Matrix und Reverse-DCF, Katalysatoren, eine Risiko-Matrix, drei Kursszenarien mit wahrscheinlichkeitsgewichtetem Erwartungswert und eine Beobachtungs-Checkliste. Wie beides konkret aussieht, zeigt die Beispiel-Analyse.
7. Grenzen
Keine Methode sieht die Zukunft voraus. Kennzahlen bilden die Vergangenheit ab, Modelle beruhen auf Annahmen, und Sondereffekte – etwa ein einmaliger Gewinn oder eine Übernahme – können Zahlen verzerren. Die Analyse kennt weder deine persönliche Situation noch deine Ziele. Sie ist deshalb eine strukturierte Grundlage für deine eigene Entscheidung, keine Anlageberatung. Wenn du tiefer verstehen willst, wie man Aktien selbst bewertet, findest du alles Nötige in unseren Ratgebern.