Methodik

20 Kennzahlen. 6 Faktoren. Ein Score.
Quantitativ fundiert, statistisch normiert, vollständig transparent.

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FinanzdatenMarkt- & Fundamentaldaten
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20 Kennzahlen6 Faktor-Gruppen
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Z-ScoreRang-basierte Normierung
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0–100 ScoreNormalverteilung

Der Score in einem Satz

Der aktienscore verdichtet 20 Finanzkennzahlen auf eine Zahl zwischen 0 und 100. Je höher der Wert, desto stärker ist das quantitative Profil einer Aktie im Vergleich zu über 9.000 analysierten Titeln weltweit. Der Gesamtscore ist der gleichgewichtete Mittelwert aller 6 Faktoren.

Beispiel: Ein Score von 80 bedeutet, dass die Aktie bei den betrachteten Kennzahlen besser abschneidet als ungefähr 80 % aller analysierten Aktien.

Die 6 Faktoren im Detail

Jede Aktie wird entlang von 6 Faktoren bewertet. Pro Faktor fließen mehrere Kennzahlen ein — insgesamt 20. Damit ein Faktor berechnet wird, muss eine Mindestanzahl an Datenpunkten vorliegen. Die Auswahl der Faktoren und Kennzahlen basiert auf jahrzehntelanger akademischer Forschung.

Bewertung
4 Kennzahlen · min. 2 erforderlich

Misst, wie günstig eine Aktie relativ zu ihren fundamentalen Erträgen bewertet ist. Die akademische Grundlage reicht bis zu Benjamin Graham und David Dodd (Security Analysis, 1934) zurück. Fama & French (1992) zeigten, dass günstig bewertete Aktien (hohes Book-to-Market) systematisch höhere Renditen liefern — der sogenannte Value-Faktor. Invertierte Multiples (Earnings Yield statt KGV) stellen sicher, dass niedrigere Bewertungen höhere Scores erhalten und Aktien mit negativen Gewinnen korrekt eingeordnet werden.

Gewinnrendite (Earnings Yield)Buchwertrendite (Book Yield)Umsatzrendite (Revenue Yield)Cashflowrendite (Cashflow Yield)
Fama, E. F. & French, K. R. (1992). The Cross-Section of Expected Stock Returns. Journal of Finance.
Wachstum
4 Kennzahlen · min. 2 erforderlich

Erfasst sowohl realisiertes Wachstum (5-Jahres-Zeitraum für Umsatz und Gewinn) als auch prognostiziertes Wachstum auf Basis von Analysten-Konsensus-Schätzungen. Lakonishok, Shleifer & Vishny (1994) wiesen nach, dass Unternehmen mit starkem historischem Wachstum — insbesondere wenn es vom Markt unterschätzt wird — überdurchschnittliche Renditen erzielen. Die Kombination aus historischem und prognostiziertem Wachstum reduziert die Gefahr, rein rückwärtsgerichtete Trends zu extrapolieren.

Umsatzwachstum 5JGewinnwachstum 5JProgn. EPS-WachstumProgn. Umsatzwachstum
Lakonishok, J., Shleifer, A. & Vishny, R. W. (1994). Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk. Journal of Finance.
Profitabilität
4 Kennzahlen · min. 3 erforderlich

Bewertet die Ertragskraft und Effizienz eines Unternehmens. Novy-Marx (2013) zeigte, dass profitable Unternehmen (gemessen an der Bruttomarge) signifikant höhere risikoadjustierte Renditen erzielen — ein Effekt, der unabhängig vom Value-Faktor wirkt. Der Profitabilitäts-Faktor wurde 2015 von Fama & French in ihr Fünf-Faktoren-Modell aufgenommen. Die Kombination aus ROA, Margen und Kapitalumschlag erfasst verschiedene Dimensionen der operativen Exzellenz.

Gesamtkapitalrendite (ROA)NettomargeBruttomargeKapitalumschlag (Asset Turnover)
Novy-Marx, R. (2013). The Other Side of Value: The Gross Profitability Premium. Journal of Financial Economics.
Momentum
3 Kennzahlen · min. 2 erforderlich

Erfasst die Kursdynamik über verschiedene Zeiträume. Jegadeesh & Titman (1993) dokumentierten, dass Aktien mit starker Kursperformance der letzten 3–12 Monate dazu tendieren, diese Outperformance fortzusetzen — der Momentum-Effekt. Er gilt als einer der robustesten Anomalien der Finanzmarktforschung und wurde über Dekaden und Märkte hinweg bestätigt. Der SMA-50/200-Spread ergänzt die klassischen Rendite-Metriken um eine trendbezogene Komponente.

12-Monats-Performance3-Monats-PerformanceSMA 50/200 Spread
Jegadeesh, N. & Titman, S. (1993). Returns to Buying Winners and Selling Losers. Journal of Finance.
Stabilität
4 Kennzahlen · min. 2 erforderlich

Misst die Verlässlichkeit der Geschäftsentwicklung und Kursstabilität. Dieser Faktor ist invertiert — geringere Volatilität und stabilere Erträge werden belohnt. Baker, Bradley & Wurgler (2011) zeigten, dass Aktien mit niedriger Volatilität langfristig vergleichbare oder sogar höhere risikoadjustierte Renditen erzielen als hochvolatile Titel — die sogenannte Low-Volatility-Anomalie. Die Kombination aus fundamentaler Variabilität (Umsatz, Gewinn) und Kursvolatilität erfasst Stabilität auf mehreren Ebenen.

UmsatzvariabilitätGewinnvariabilitätKursvolatilität 3MKursvolatilität 12M
Baker, M., Bradley, B. & Wurgler, J. (2011). Benchmarks as Limits to Arbitrage: Understanding the Low-Volatility Anomaly. Financial Analysts Journal.
Größe
1 Kennzahl · min. 1 erforderlich

Logarithmierte Marktkapitalisierung in USD. Im aktienscore-Modell wird Größe positiv bewertet: Größere Unternehmen erhalten höhere Scores. Die Begründung: Large- und Mega-Caps verfügen über höhere Liquidität, breitere Diversifikation, besseren Kapitalmarktzugang und geringeres Insolvenzrisiko — Eigenschaften, die für ein qualitativ robustes Gesamtprofil sprechen. Während Banz (1981) einen historischen Renditeaufschlag für kleinere Unternehmen dokumentierte, hat sich dieser Small-Cap-Premium in den letzten Jahrzehnten deutlich abgeschwächt (Alquist, Israel & Moskowitz, 2018). Die logarithmische Transformation glättet die extreme Schiefe der Größenverteilung und ermöglicht eine sinnvollere relative Einordnung.

Log-Marktkapitalisierung (USD)
Alquist, R., Israel, R. & Moskowitz, T. (2018). Fact, Fiction, and the Size Effect. Journal of Portfolio Management. · Banz, R. W. (1981). The Relationship Between Return and Market Value of Common Stocks. Journal of Financial Economics.

Statistische Normierung

Rohe Finanzkennzahlen sind nicht direkt vergleichbar — ein KGV von 15 und eine Bruttomarge von 40 % leben in völlig unterschiedlichen Welten. Deshalb wird jede Kennzahl in einen Z-Score transformiert.

Rang-basierte Z-Score Transformation
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Alle Aktien werden nach dem Wert einer Kennzahl sortiert und erhalten einen Rang.
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Aus dem Rang wird ein Perzentil berechnet — die relative Position im Gesamtuniversum.
3
Das Perzentil wird über die inverse Normalverteilung in einen Z-Score konvertiert.
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Invertierte Faktoren (Stabilität) werden gespiegelt — mehr Volatilität = niedrigerer Score.
Warum rang-basiert? Im Gegensatz zu klassischen Z-Scores, die von Ausreißern dominiert werden, ist das Rang-Verfahren robust gegenüber extremen Werten und erzeugt eine gleichmäßige, vergleichbare Verteilung.

Vergleichswerte: Marktmedian und Branchenmedian

Für jede der 20 Kennzahlen werden zwei Referenzwerte berechnet — beide als statistischer Median (nicht als gewichteter Durchschnitt):

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Marktmedian: Der Median aller Aktien im Gesamtuniversum für diese Kennzahl. Jede Aktie wird gleich gewichtet — unabhängig von Marktkapitalisierung oder Handelsvolumen.
2
Branchenmedian: Der Median aller Aktien derselben Branche (Industrie-Gruppe) für diese Kennzahl. So werden branchenspezifische Besonderheiten sichtbar — z. B. typischerweise höhere Margen in der Softwarebranche vs. niedrigere im Einzelhandel.
Warum Median statt Durchschnitt? Der Median ist robust gegenüber Ausreißern. Einzelne Extremwerte (z. B. ein KGV von 500 oder negative Margen) verzerren den Median nicht — im Gegensatz zum arithmetischen Mittel. Da alle Aktien gleich gewichtet werden, dominieren Mega-Caps nicht die Referenzwerte.

Vom Z-Score zum Faktor-Score

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Aggregation: Die Z-Scores aller Kennzahlen eines Faktors werden gemittelt — sofern die Mindestanzahl an Datenpunkten erreicht ist.
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Standardisierung: Der Faktor-Rohwert wird erneut standardisiert (Mittelwert und Standardabweichung über alle Aktien), um Faktoren vergleichbar zu machen.
3
Skalierung: Über die kumulative Normalverteilungsfunktion Φ wird der Z-Score in einen intuitiven 0–100 Score überführt.
Z-Score→ ScoreBedeutung
+2.097.7Exzellent — Top 2 %
+0.569.1Überdurchschnittlich
0.050.0Exakt im Median
−0.530.9Unterdurchschnittlich
−2.02.3Schwach — Untere 2 %

Composite Score

Der Gesamtscore ist der gleichgewichtete Mittelwert der 6 Faktor-Scores:

BewertungWachstumProfitabilitätMomentumStabilitätGröße

Jeder Faktor trägt exakt ⅙ zum Gesamtscore bei. Diese Gleichgewichtung verhindert, dass ein einzelner Faktor das Ergebnis dominiert, und bildet ein breit diversifiziertes quantitatives Profil ab.

Abschließend wird ein Perzentil-Ranking über alle Aktien gebildet: Der Composite Score gibt direkt an, wie viel Prozent der Aktien ein schwächeres Gesamtprofil aufweisen.

Bewertungsstufen

Der numerische Score wird in eine qualitative Einschätzung übersetzt:

A+ / A
Sehr stark / Stark — Quantitativ exzellentes Profil, Top-Quartil.
B+ / B
Überdurchschnittlich / Durchschnittlich — Solides bis gemischtes Profil.
C
Unterdurchschnittlich — Schwächen in mehreren Dimensionen.
D
Schwach — Unteres Quintil, deutliche quantitative Defizite.

Wichtiger Hinweis

Der aktienscore ist ein quantitatives Screening-Tool, keine Anlageberatung. Er basiert ausschließlich auf historischen und prognostizierten Finanzdaten und berücksichtigt keine qualitativen Aspekte wie Management, Wettbewerbsposition oder Marktumfeld. Der Score sollte stets mit einer eigenen fundamentalen Analyse kombiniert werden.