09.07.2020

Die vier schlimmsten Sünden der Wirecard-Anleger

Daheim ist es nicht am schönsten. Eine Aktie ist kein Fußballclub. Du hast keine Ahnung. Und ein Pferd ist viel zu wenig.
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Wirecard
(c) Georg Schober / Wirecard

Der Skandal rund um Wirecard hat die kleine deutsche Aktienszene ins Mark getroffen. Wie konnte es passieren, dass so viele Kleinanleger in diese Falle getappt sind? Auf Zeit.de hat der Journalist Dominik Drutschmann seine eigene Wirecard-Geschichte aufgeschrieben. Es ist ein sehr schöner, ehrlicher und aufschlussreicher Artikel geworden. Drutschmann gebührt Respekt dafür, so offen mit seinem Anlagefehler umzugehen. Und er beschreibt treffend, wie es zu dem Desaster kommen konnte:

Dann kam Corona. Und mit dem Virus die Langeweile. Aufträge wurden verschoben oder abgesagt. Ich hatte zu viel Zeit und ein bisschen Geld auf dem Konto. Mein Bruder – businessbegabter als ich – riet mir, das “T-Trauma” zu überwinden und mein Geld anzulegen. Wer – gerade als Freiberufler – im Alter nicht verarmen will, der sollte in Aktien investieren. Eine These, die auch Politiker wie Friedrich Merz oder Christian Lindner vertreten. Mein Bruder hatte einen Tipp: Wirecard. Aus Deutschland – dem Land der Bargeldfetischisten – kommt ein Fintech, das zum globalen Player in einem riesigen Wachstumsmarkt aufsteigt. Seit 2018 galt Wirecard als der Star im Dax. Ich tauchte ein in eine Welt aus Charts, Kursanalysen und Ad-hoc-Mitteilungen. Meine Twitter-Timeline veränderte sich, YouTube schlug mir Videos vor mit Titeln wie “10 Gründe, warum man die Wirecard-Aktie jetzt auf dem Zettel haben sollte”. Ich kaufte 66 Aktien des Fintechs zu knapp 120 Euro das Stück.

Hier sind die vier schlimmsten Sünden der Wirecard-Anleger. Herr Drutschmann möge mir verzeihen, dass ich seinen wirklich tollen Artikel als Vorlage nutze.

Home Bias: Daheim ist es nicht am schönsten!

Das „T-Trauma“ aus Drutschmanns Artikel ist natürlich die Telekom-Aktie, die Anfang des Jahrtausends als „Volksaktie“ unters deutsche Volk gebracht wurde. Ein Desaster, das nach dem Crash 2002 viele für immer vom Kapitalmarkt vertrieb. Bei beiden Titeln wurde ein typisches Verhalten ausgenutzt, das schon Millionen von Anlegern ins Unglück gestürzt hat: Home Bias.

Der Begriff beschreibt das Phänomen, dass wir gerne Aktien von Unternehmen aus unserer Region oder aus unserem Land kaufen. Weil wir uns einbilden, sie zu kennen. Weil wir ständig von ihnen hören – in den Medien, im Büro, auf Familienfesten. Diese trügerische Nähe führt dazu, dass wir unser Wissen über ein Unternehmen massiv überschätzen. Auch strategisch ist es ungut: Wir sind sowieso von der konjunkturellen Lage in der Heimat abhängig. Wenn wir unser Portfolio allzu national ausrichten, multiplizieren wir unser Risiko.

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Bei Wirecard hat sich der Home Bias besonders perfide zur Geltung gebracht. In der deutschen Heimat haben Medien und auch die Finanzaufsicht der Firma lange die Stange gehalten. In einer Art nationalem Schulterschluss sind die Behörden sogar gegen die „Financial Times“ vorgegangen, als die wiederholt auf Missstände hingewiesen hat. Selbst die Spekulation gegen die Aktie (aus heutiger Sicht eine hervorragende Idee) wurde kurzerhand verboten. Das dürfte bei vielen Kleinanlegern ein trügerisches Gefühl der Sicherheit erzeugt haben. Die Rolle der deutschen Finanzaufsicht BaFin in diesem Skandal wird uns deshalb noch lange beschäftigen.

Die Wiresekte: Eine Aktie ist kein Fußballclub

Jahrelang gab es Journalisten und Anleger, die Zweifel an Wirecard hatten. Und jahrelang wurden sie diffamiert und mundtot gemacht. Auch von tausenden Fans, die sich in Foren und auf Social Media lauthals zu Wirecard bekannt haben. Kritiker wurden zum Teil einer großen Verschwörung, Zweifel war nicht erlaubt. Dieses sektenartige Verhalten wurde durch die Skandale und Hausdurchsuchungen nur angefeuert. Genauso durch die Auftritte des Gurus Markus Braun.

Wir haben schon geschrieben: Verliebe dich niemals in eine Aktie! Aber man muss dazu sagen: Tritt erst recht keiner Kapitalmarktsekte bei! Solches Verhalten kennen wir sonst vor allem aus den obskuren Ecken des Krypto-Marktes, aber auch der Aktienmarkt ist davor nicht gefeit, wie es aussieht.

Die Infoillusion: Du hast keine Ahnung!

Zeit-Journalist Drutschmann hatte den Wirecard-Tipp von seinem Bruder. Das ist schon ein Alarmsignal. Aber es wurde noch schlimmer. „Ich tauchte ein in eine Welt aus Charts, Kursanalysen und Ad-hoc-Mitteilungen. Meine Twitter-Timeline veränderte sich, YouTube schlug mir Wirecard-Videos vor“, schreibt er.

+++Warum die Reichen immer reicher werden+++

Das Internet und Smartphones ermöglichen Kleinanlegern einen Zugang, den sie vor 20 Jahren bei der Telekom-Aktie nie hatten. Stundenlang kann man Berichte lesen, Charts analysieren und Videos schauen. Aber das ist vor allem eines: sinnlos. Natürlich sollte man sich informieren, was man kauft. Aber wer glaubt, sich auf der Couch mit dem iPad einen Informationsvorsprung erarbeiten zu können, lebt in einer Traumwelt. Und wer seine Trades auf Basis von selbsterstellten Chartanalysen tätigt, ist überhaupt dem Größenwahn verfallen. Think about it: Würdest du dein eigenes EKG interpretieren? Oder darf das doch der Kardiologe machen? Natürlich gibt es Ausnahmen, Talente und Glückspilze. Aber wenn schon die große Mehrheit der professionellen Anleger den Markt langfristig nicht schlagen kann, dann gilt das erst recht für Kleinanleger.

Diversifikation: Ein Pferd ist viel zu wenig!

Wer nur eine Aktie hält, spielt Lotto. Es braucht dutzende, besser hunderte Titel, um innerhalb des Aktienportfolios breit genug aufgestellt zu sein. Die wissenschaftliche Evidenz ist eindeutig: Indexfonds (meist ETFs) sind für den Kleinanleger die einzige brauchbare Alternative zum Sparbuch. Auch Warren Buffet, einer der erfolgreichsten aktiven Investoren aller Zeiten, empfiehlt Kleinanlegern den Griff zum Indexfonds. Das ist es auch, wovon Politiker wie Merz und Lindner reden, wenn sie Aktien als Altersvorsorge preisen.

+++Sechs simple Tipps für den Umgang mit Geld+++

Und das ist nur der Aktien-Teil des Portfolios. Für einen ausgeglichenen Mix braucht es noch Anleihen bzw. Spareinlagen. Viele Anleger mischen außerdem Immobilien, Gold, Silber und Kryptowährungen dazu. Die Suche nach dem perfekten Portfolio läuft seit Jahrzehnten. In jedem Fall gilt: Diversifikation ist König! Der Stall muss gut bestückt sein. Wer sein Geld auf ein Pferd setzt, geht ein viel zu hohes Risiko ein.


Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Die vier schlimmsten Sünden der Wirecard-Anleger

  • Der Skandal rund um Wirecard hat die kleine deutsche Aktienszene ins Mark getroffen.
  • Auf Zeit.de hat der Journalist Dominik Drutschmann seine eigene Wirecard-Geschichte aufgeschrieben. sie dient als Vorlage für diesen Artikel.
  • Erster Tipp: Vermeide Home Bias.
  • Zweitens: Vermeide Finanz-Sekten.
  • Drittens: Gib Dich nicht dem Irrglauben hin, gut informiert zu sein.
  • Viertens: Setze nicht alles auf ein einziges Pferd.

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