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7 Fehler beim Aktien-Screening — und wie du sie vermeidest

Stock-Screening klingt nach Kontrolle, kann aber schnell zu falschen Schlüssen führen. Wir zeigen 7 typische Fehler und wie du sie umgehst.

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Trichter mit sichtbaren Rissen wird mit einem Schraubenschlüssel repariert — Screening-Fehler vermeiden.

Was du wissen solltest

Kurzfassung: Die sieben häufigsten Screening-Fehler sind: zu enge Filter, Survivorship-Bias, Vergleich über inkompatible Sektoren, statische Kennzahlen ohne Trend, Ignorieren von Bilanz-Qualität, KGV-Trap bei zyklischen Werten und ein zu kurzer Zeitraum.

Fehler 1: Zu enge Filter

Wenn dein Screen nur 3 Aktien ausspuckt, sind die Filter zu eng. Du verpasst dann interessante Kandidaten, die in einer Kennzahl knapp dran vorbei waren.

Lösung: Starte mit lockeren Filtern (50-100 Treffer), dann verfeinere mit zusätzlichen Filtern.

Fehler 2: Survivorship-Bias

Screener zeigen meist nur lebende Unternehmen. Wer einen Backtest auf einem aktuellen Screener fährt, bekommt zu schöne Ergebnisse, weil delistete Pleitenkandidaten fehlen.

Lösung: Akzeptiere, dass deine Screener-Ergebnisse einen Survivor-Bias haben. Validiere wichtige Strategien mit Backtest-Tools, die delistete Unternehmen einbeziehen.

Fehler 3: Sektoren querbeet vergleichen

Ein KGV von 12 ist für einen Stahlhersteller billig, für eine Tech-Aktie absurd günstig. Sektor-Mittelwerte unterscheiden sich stark.

Lösung: Filter immer innerhalb des Sektors vergleichen.

Fehler 4: Statische Kennzahlen ohne Trend

KGV von 10 ist nicht automatisch billig — wenn das KGV vor zwei Jahren bei 6 lag und Earnings einbrechen, ist die Bewertung womöglich angemessen.

Lösung: Schau auf den Trend der Kennzahl, nicht nur den Punktwert.

Fehler 5: Bilanz-Qualität ignorieren

Ein hoher Free Cashflow nutzt wenig, wenn das Unternehmen 5x EBITDA Schulden hat. Solvenzrisiken werden in Standard-Screens oft übersehen.

Lösung: Net-Debt/EBITDA und Interest-Coverage als Pflichtfilter aufnehmen.

Fehler 6: KGV-Trap bei zyklischen Werten

Zyklische Aktien (Auto, Steel, Chemie, Banken) zeigen ihre niedrigsten KGVs am Top des Zyklus — also genau dann, wenn sie nicht günstig sind.

Lösung: Bei Zyklikern auf Long-Term-Average-Multiples (10-Jahres-Schnitt) statt Trailing-12-Month achten.

Fehler 7: Zu kurzer Zeitraum

Eine Aktie, die seit 3 Monaten 15 % p.a. wächst, hat keine relevante Historie. Drei Quartale sind Rauschen, drei Jahre sind Daten.

Lösung: Mindestens 3-5 Jahre Historie als Pflichtfilter.

Häufige Fragen

  • Wie viele Aktien sollten in einem Screen übrig bleiben?

    20-50 Treffer sind ein guter Bereich für initial Sourcing. Weniger ist zu eng, mehr nicht handhabbar.

  • Welche Pflichtfilter würdet ihr empfehlen?

    Marktkapitalisierung > 100 Mio. €, mindestens 5 Jahre Historie, Net-Debt/EBITDA < 4, Operating-Margin > 0.

  • Was ist der Unterschied zwischen Quality- und Value-Screens?

    Value-Screens suchen niedrige Bewertungen (KGV, KBV), Quality-Screens suchen hohe Margen und Eigenkapitalrenditen. Quality-at-Reasonable-Price kombiniert beides.

  • Hat MarketBlend einen klassischen Screener?

    Nein. MarketBlend bietet stattdessen einen Catalyst-Filter — finde Aktien mit aktuellem Katalysator, statt nach KGV zu filtern. Das ist ein anderer, ergänzender Ansatz.

  • Welche Plattform eignet sich für klassische Screens?

    Finanzen.net und comdirect Informer für DACH, Finviz für US-Werte.

Fazit

Screening ist ein guter Startpunkt, kein Endpunkt. Nach dem Screen kommt die qualitative Analyse — und genau dort hilft dir MarketBlend mit täglicher Catalyst-Einordnung.

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Über den Autor

Taro Watterson
Taro Watterson

Co-Founder · Produkt & Architektur

Taro ist Mit-Gründer von MarketBlend und verantwortet Produkt, Frontend-Engineering und die Investment-Methodik der Plattform — von der DCF-Engine über die Watchlist-UX bis zur AI-Pipeline, die jeden Handelstag Marktnachrichten verdichtet und nach Relevanz sortiert.

Hauptberuflich arbeitet er als Enterprise Architect im Bankenaufsichts-Umfeld und beschäftigt sich dort mit großen System-Landschaften und IT-Governance. Diesen Blick auf Datenqualität, Risiko und saubere Methodik bringt er bei MarketBlend ein, damit eine Investment-These nicht an einer einzelnen News-Quelle hängt.

Er hat einen Bachelor in Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Central Banking abgeschlossen und vertieft aktuell den Master in IT Management an der FOM Hochschule. Privat ist er 24, lebt in Frankfurt am Main und sucht immer wieder die Schnittstelle zwischen Technik und Finanzwelt.

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