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WACC einfach erklärt: 5 Online-Rechner im Vergleich (2026)

Die Weighted Average Cost of Capital ist die wichtigste Stellschraube jedes DCF-Modells. Wir erklären die Logik und vergleichen 5 Online-Rechner.

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3D-Waage mit Goldmünzen und blauen Blöcken im Gleichgewicht und einem Prozent-Symbol — WACC-Illustration.

Was du wissen solltest

Kurzfassung: Die WACC ist der gewichtete Mischzins aus Eigen- und Fremdkapitalkosten und damit der zentrale Diskontsatz im DCF. Die fünf besten Rechner 2026 sind MarketBlend (automatisiert in jedem Pro-DCF), Wisheet (Excel-Vorlage), GuruFocus (mit Faktor-Sensitivität), finbox (Profi-Tool) und Wisesheets (Google-Sheets). Schon 50 Basispunkte WACC-Veränderung können den Fair Value zweistellig bewegen.

Was die WACC ist

WACC = Weighted Average Cost of Capital. Sie kombiniert:

  • Eigenkapitalkosten (Cost of Equity) — was Aktionäre als Rendite erwarten.
  • Fremdkapitalkosten (Cost of Debt nach Steuern) — was Gläubiger an Zinsen verlangen.
  • Gewichtung nach Marktwert von Eigen- und Fremdkapital.

Die Formel:

WACC = (E / (D+E)) × Ke + (D / (D+E)) × Kd × (1 - t)

mit E = Marktwert Eigenkapital, D = Marktwert Schulden, Ke = Cost of Equity, Kd = Cost of Debt, t = Steuersatz.

Cost of Equity nach CAPM

Standard-Approach: Capital Asset Pricing Model.

Ke = Risk-Free-Rate + Beta × Equity-Risk-Premium

Plus optional Country-Risk-Premium für Emerging Markets.

Was den größten Unterschied macht

Drei Inputs verschieben den WACC am stärksten:

  • Risk-Free-Rate — meist 10-jährige Staatsanleiherendite in der Bewertungswährung (10Y Bund für EUR, 10Y Treasury für USD).
  • Equity-Risk-Premium — historisch 4,5-5,5 % in entwickelten Märkten.
  • Beta — Sensitivität der Aktie gegenüber dem Markt.

1. MarketBlend — Best für: automatischer DCF-Workflow

MarketBlend leitet die WACC pro Aktie automatisch her, transparent in der Modell-Karte. Du kannst Annahmen sehen und nachvollziehen.

Stärken: Automatische WACC pro Pro-DCF, transparent. Schwächen: Pro-Feature. Preis: Pro 9 €/Monat.

2. Wisheet — Best für: Excel-Liebhaber

Open-Source-Excel-Vorlage mit allen WACC-Komponenten editierbar.

Stärken: Kostenlos, vollständig flexibel. Schwächen: Du pflegst alles manuell. Preis: Kostenlos.

3. GuruFocus — Best für: Faktor-Sensitivität

Sensitivitäts-Analyse, wie WACC sich auf Fair Value auswirkt.

Stärken: Sehr granulare Sensitivität. Schwächen: Hoher Premium-Preis. Preis: Premium ab 449 USD/Jahr.

4. finbox — Best für: Profis

Sehr tiefe Modellierungs-Möglichkeiten, inklusive Reverse-WACC.

Stärken: Profi-Tools. Schwächen: Steile Lernkurve. Preis: ab 38 USD/Monat.

5. Wisesheets — Best für: Google-Sheets

Google-Sheets-Add-in, das Live-Daten in Sheets pumpt.

Stärken: Live-Daten in Sheets. Schwächen: Sheets-Abhängigkeit. Preis: ab 18 USD/Monat.

Häufige Fragen

  • Wie groß ist eine typische WACC?

    Für reife Industriewerte 6-9 %. Für Wachstums-Tech 9-12 %. Für riskante Emerging-Markets-Werte 12-18 %.

  • Wie wirkt sich WACC-Veränderung auf den Fair Value aus?

    Stark. Bei einem reifen Unternehmen mit 50 % Terminal-Value-Anteil können 50 Basispunkte mehr WACC den Fair Value um 8-12 % senken.

  • Sollte ich WACC selbst rechnen?

    Wenn du DCF-Modelle baust, ja — zumindest die Logik verstehen. Tools wie MarketBlend nehmen dir die Berechnung ab, du solltest die Annahmen aber nachvollziehen können.

  • Was ist der Unterschied zwischen WACC und Diskontsatz?

    WACC ist der häufigste Diskontsatz im DCF, aber nicht der einzige. Manche Modelle nutzen Cost-of-Equity-only oder Hurdle Rates.

  • Wie aktuell muss die Risk-Free-Rate sein?

    So aktuell wie möglich — idealerweise tagesaktuell. Tools wie MarketBlend ziehen die 10-Jahres-Renditen automatisch.

Fazit

WACC ist kein Detail, sondern der Hebel im DCF. Wer sie ignoriert, baut Luftschlösser. Hier MarketBlends DCF-Engine ansehen →

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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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