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Historischer Rückenwind, neue Risiken
Finanzmärkte erfahren regelmäßig disruptiven Wandel. Doch sind die Banker und Analysten der Wall Street dieses Mal wirklich vorbereitet? Wie ein Bericht von The Economist und Aussagen führender Banker zeigen, sieht die Wall Street den nächsten großen Crash nicht kommen – und das aus tiefgehenden strukturellen Gründen. Zwischen optimistischen Prognosen, teuren Aktienbewertungen und innovativer Quantentechnologie wächst die Unsicherheit.
Warnzeichen: Blasen, hohe Bewertungen und falscher Optimismus
Jamie Dimon, CEO von JPMorgan Chase, warnte Mitte Oktober öffentlich vor „klaren Anzeichen einer Blasenbildung“. Goldman Sachs spricht ebenso wie Citigroup von „überzogenen Bewertungen“ und die Bank of England warnt vor erhöhter Crashgefahr. Der IWF spricht gar von „bedeutenden Preisabweichungen von den Fundamentaldaten“.
Die Fakten:
- Der S&P 500 wird zum 40-fachen der zyklisch bereinigten Gewinne gehandelt – ein Niveau, das selbst den Dotcom-Boom übertrifft.
- Spreads bei Corporate Bonds sind so niedrig wie 2005, kurz vor der Finanzkrise.
- Selbst Gold, traditioneller Schutz in Krisenzeiten, erlebt extreme Volatilität.
Das alles zeigt: Die Basis für eine Korrektur oder einen neuen Crash ist gelegt.
Die Schwächen der Crashprognosen: Datenmodelle und Marktmechanik
Viele Top-Investmenthäuser verlassen sich auf autoregressive Modelle, um Volatilität und Risiko zu bewerten. Die Grundidee: Volatilität bleibt meist im aktuellen Regime, und harte Richtungswechsel sind selten. Doch genau hier scheitern die Modelle – sie bilden normale Schwankungen ab, versagen aber bei plötzlichen Schocks.
Impulse, Korrelationen und Asset-Klassen:
Oft signalisieren die Modelle zu spät, wenn riskante Assets fallen und Anleger in sichere Häfen (z.B. Gold oder Staatsanleihen) flüchten. Auch Machine-Learning-Ansätze helfen nur begrenzt, da sie selbst komplexe Makrofaktoren (Gewinnentwicklung, BIP, Arbeitsmärkte, Inflation) in der Vergangenheit bewerten – nicht aber die „blinden Flecken“ zukünftiger externer Schocks erkennen.
Quantentechnologie und Hedgefonds: Moderne Ansätze kommen an Grenzen
Hedgefonds wie Bridgewater nutzen KI und Makroanalysen, um verborgene Muster zu finden. Doch selbst die besten algorithmenbasierten Strategien können unerwartete Systemschocks (Corona, Finanzmarktpanik) nicht vorhersagen. Die Schlussfolgerung: Algorithmen erkennen, wie bestimmte Konstellationen Märkte verletzlich machen – nicht aber, wann und wie der Schock stattfindet.
Die Realitäten der „Crash-Früherkennung“
Im Praxisalltag von Banken und Fonds zeigt sich:
- Korrelationen zwischen Asset-Klassen liefern manchmal Frühwarnzeichen.
- Impulshändler verkaufen oft direkt nach ersten starken Ausfällen.
- Crashs sind bärenstark in ihrer Unvorhersehbarkeit – das „Lightning-Bolt-Risiko“ bleibt.
Selbst Top-Stratege James White von Elm Wealth sagt: „Die Nivana des Makro-Trading, also das präzise Erkennen von Wendepunkten, ist in der Realität nahezu unmöglich.“
Lektion für Anleger: Diversifikation und Vorsicht statt blinder Glaube
Wer das Risiko minimieren möchte:
- Setzt auf breite Diversifikation
- Beobachtet sowohl Volatilität als auch die Umschichtung von Assets in Krisenphasen
- Verlässt sich nicht blind auf historische Modelle oder KI-Frühwarnsysteme
Analysten können warnen – aber den Zeitpunkt des Crashs kennt keiner. Nur eine breite Palette von unabhängigen Strategien und konsequentes Risikomanagement helfen, Verluste zu begrenzen.
Marktzyklen sind unvermeidlich – aber nicht berechenbar
Die Wall Street blickt optimistisch in die Zukunft, aber Kritik an Modellen und Strategien wird lauter. Crashs entstehen oft unerwartet und sind selten vorhersagbar. Hochbewertungen und lange Phasen niedriger Volatilität sind dabei typische Vorboten.
Wer heute investiert, sollte weder Laissez-faire noch Panik schieben, sondern modernste Analyse mit gesunder Skepsis und strikter Diversifikation verbinden.
