Investmentanalyse mit Tiefgang statt oberflächlicher Versprechen
Seit 2019 entwickeln wir Analysestrategien für Anleger, die verstehen wollen, was hinter den Zahlen steckt. Keine schnellen Lösungen – sondern fundiertes Research, das auf realen Marktmechanismen basiert.
Unser Research-Ansatz kombiniert klassische Analyse mit aktuellen Datenmodellen
Die meisten Investmentanalysen kratzen nur an der Oberfläche. Wir graben tiefer. Unser Team verbringt durchschnittlich 40 Stunden mit der Analyse eines einzelnen Unternehmens, bevor wir überhaupt eine vorläufige Einschätzung abgeben.
- Fundamentalanalyse mit historischen Vergleichsdaten aus 15+ Jahren Marktentwicklung
- Sektorübergreifende Korrelationsanalyse, die versteckte Risikofaktoren aufdeckt
- Quantitative Modelle kombiniert mit qualitativen Managementbewertungen
- Stresstest-Szenarien basierend auf vergangenen Wirtschaftskrisen
Beispiel: Technologie-Sektor Analyse 2024
Im Herbst 2024 haben wir eine umfassende Analyse des europäischen Technologiesektors durchgeführt. Das Projekt dauerte drei Monate und umfasste 47 Unternehmen verschiedener Größenordnungen.
Methodisches Vorgehen und Erkenntnisse
Statt uns auf Quartalszahlen zu konzentrieren, haben wir die operative Cashflow-Entwicklung über fünf Jahre analysiert. Dabei fiel auf: 62% der untersuchten Unternehmen zeigten zyklische Muster, die eng mit Investitionszyklen in der Halbleiterindustrie korrelieren.
- Oberflächliche Wachstumsraten täuschen über strukturelle Schwächen hinweg
- Verschuldungsgrade müssen im Branchenkontext bewertet werden
- Management-Kontinuität ist ein unterschätzter Erfolgsfaktor
- Regulatorische Änderungen wirken oft mit 18 Monaten Verzögerung
Praktische Anwendung
Die Erkenntnisse haben wir in ein Bewertungsmodell übersetzt, das heute von 23 institutionellen Anlegern genutzt wird. Es berücksichtigt nicht nur finanzielle Kennzahlen, sondern auch qualitative Faktoren wie Innovationskraft und Marktpositionierung.
Langfristige Perspektive
Drei der damals analysierten Unternehmen haben wir weiterhin auf unserer Beobachtungsliste. Die kontinuierliche Überwachung zeigt: Unsere initialen Einschätzungen zu operativen Stärken haben sich in 89% der Fälle bestätigt.
Menschen hinter den Analysen
Investmentanalyse ist keine Formelsammlung. Es braucht Erfahrung, Intuition und die Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen, die Algorithmen übersehen. Unser kleines Team bringt diese Perspektiven zusammen.
Silke Reinhardt
Leiterin Quantitative Analyse
15 Jahre Erfahrung in der Finanzmodellierung, davon acht Jahre bei einer Schweizer Vermögensverwaltung. Silke entwickelt die statistischen Modelle, die unsere Analysen untermauern – und stellt unbequeme Fragen, wenn Zahlen zu glatt erscheinen.
Petra Vollmer
Sektoranalystin Industrie
Nach einem Maschinenbau-Studium und sechs Jahren als Unternehmensberaterin kennt Petra operative Geschäftsmodelle aus der Praxis. Sie bewertet nicht nur Bilanzen, sondern versteht, wie Produktionszyklen und Marktdynamiken zusammenspielen.
Wie wir an neue Analyseaufträge herangehen
Jedes Investment ist anders. Deshalb gibt es bei uns keine Standardcheckliste, die mechanisch abgearbeitet wird. Stattdessen folgen wir einem flexiblen Prozess, der sich an die spezifischen Gegebenheiten anpasst.
Initiales Sektorverständnis aufbauen
Bevor wir uns in Zahlen vertiefen, verstehen wir den Markt. Wer sind die Hauptakteure? Welche regulatorischen Rahmenbedingungen existieren? Wo liegen strukturelle Wachstumstreiber oder Risiken?
Historische Datenmuster identifizieren
Wir analysieren Geschäftsberichte der letzten 10 Jahre und suchen nach wiederkehrenden Mustern. Wie hat sich das Unternehmen in vergangenen Krisen verhalten? Welche strategischen Entscheidungen haben langfristige Auswirkungen gezeigt?
Vergleichsanalyse und Bewertungsmodelle
Erst jetzt erstellen wir quantitative Modelle – aber immer mit kritischem Blick. Zahlen lügen nicht, aber sie erzählen auch nicht die ganze Geschichte. Deshalb kombinieren wir mehrere Bewertungsansätze und prüfen Annahmen rigoros.
Prinzipien, die unsere Arbeit leiten
Investmentanalyse lebt von Vertrauen. Diese Grundsätze bestimmen, wie wir mit Kunden, Daten und Unsicherheiten umgehen.
Ehrlichkeit über Unsicherheit
Wir geben keine Sicherheit vor, wo keine existiert. Jede Prognose enthält Annahmen – und wir machen diese transparent. Manchmal lautet die beste Antwort: Die Datenlage ist zu dünn für eine fundierte Einschätzung.
Datenqualität vor Geschwindigkeit
Schnelle Analysen sind wertlos, wenn sie auf fehlerhaften Daten basieren. Wir nehmen uns die Zeit, Quellen zu verifizieren, Zahlen zu plausibilisieren und Widersprüche aufzuklären. Das dauert länger – aber die Ergebnisse sind belastbar.
Langfristiger Fokus
Kurzfristige Marktbewegungen sind Rauschen. Uns interessieren strukturelle Trends und fundamentale Bewertungen, die über Jahre hinweg Bestand haben. Diese Perspektive erfordert Geduld – bei uns und unseren Kunden.