08.07.2026
KRYPTO

Bitpanda führt Margin Trading für Aktien und ETFs ein

Die Wiener Investment-Plattform ermöglicht künftig einen Hebel von bis zu 20x. Das eröffnet erfahrenen Trader:innen neue Möglichkeiten, bringt aber auch entsprechend höhere Risiken mit sich.
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Bitpanda
Bitpanda Headquarter in Wien (c) Bitpanda GmbH

Das Wiener Fintech Bitpanda erweitert sein Angebot um Margin Trading für Aktien und ETFs. Nutzer:innen können damit mehr als 875 Wertpapiere mit einem Hebel von bis zu 20x handeln. Käufe sind ordergebührenfrei, beim Verkauf fällt eine pauschale Gebühr von einem Euro an. Für Kund:innen in Österreich und Deutschland übernimmt die Plattform zudem die steuerliche Abwicklung der Kapitalerträge.

Was „Hebel“ bedeutet

Beim Margin Trading leiht man sich Geld, um mit mehr Kapital zu handeln, als man besitzt. 20x heißt: Wer 500 Euro einsetzt, bewegt eine Position von 10.000 Euro. Gewinne wie Verluste vervielfachen sich entsprechend. Schon ein Kursrückgang von fünf Prozent zehrt den Einsatz komplett auf. Das Produkt richtet sich damit an kurzfristige, risikobewusste Trader:innen – nicht an langfristigen Vermögensaufbau.

Der eigentliche Clou: echte Aktien statt Derivate

Interessant ist, wie Bitpanda den 20x-Hebel möglich macht. Für gehebelte Aktienprodukte gilt in der EU eine strenge Grenze: Die Aufsicht ESMA deckelt Aktien-CFDs – Wetten auf Kursbewegungen ohne echten Aktienbesitz – für Privatkund:innen bei 5:1. Diese Obergrenze gilt jedoch nur für CFDs, und genau die bietet Bitpanda bei diesem Produkt nicht an. Auf Nachfrage von brutkasten stellt das Unternehmen klar: Kund:innen handeln echte Aktien, ETFs und ETCs. Sie setzen eigenes Kapital ein und leihen sich für den Rest den Euro-Stablecoin EURCV von Bitpanda. Weil es sich damit um klassisches Wertpapier-Margin und nicht um ein CFD handelt, gelten die CFD-Hebelgrenzen der ESMA hier nicht – und 20x wird darstellbar.

„Gebührenfrei“ heißt nicht kostenlos

Die beworbene „Zero Order Fee“ gilt nur für die Ordergebühr beim Kauf. Für das geliehene Geld fällt eine Finanzierungsgebühr an: In den ersten 60 Tagen sind es 0,18 Prozent pro Tag auf den geliehenen Betrag, danach sinkt sie schrittweise. Bei sehr kurzen Haltedauern fällt das kaum ins Gewicht – wer eine Position länger offen hält, zahlt spürbar drauf.

Das Risiko, das man kennen sollte

Der zentrale Punkt betrifft den Schutz nach unten. Anders als beim Crypto Margin Trading gibt es hier keinen garantierten Schutz vor einem negativen Kontostand. Reißt der Kurs stark aus – etwa durch eine Kurslücke oder geringe Liquidität – kann der Verkaufserlös das geliehene Geld nicht decken. Dann bleibt eine Restschuld, die Kund:innen begleichen müssen. Das steht in Spannung zur Ankündigung, die vor allem die Risikomanagement-Funktionen betont. Zugang gibt es zudem erst nach einem Angemessenheitstest zu Hebel, Margin und Liquidation, angeboten „execution only“ – also ohne Beratung.

Einordnung: ein Baustein Richtung Börsengang

„Anleger erwarten heute zunehmend dieselben professionellen Möglichkeiten, ihre Portfolios zu steuern und abzusichern, die bislang vor allem institutionellen Investoren zur Verfügung standen“, sagt CEO Lukas Enzersdorfer-Konrad. Man reagiere mit dem neuen Produkt „auf die steigende Nachfrage nach mehr Flexibilität und Möglichkeiten zur kurzfristigen Absicherung“.

Der Schritt passt zum Wandel vom Krypto-Broker zur Multi-Asset-Plattform – in einem Jahr, in dem am Markt über einen möglichen Bitpanda-Börsengang spekuliert wird. Und er reiht sich in einen breiteren europäischen Trend ein: Immer mehr Retail-Plattformen bringen gehebelte Produkte an ein breites Publikum. Die Gewinnchance ist real – das Verlustrisiko ebenso.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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