Rekordverkäufe, aber dennoch große Bestände an Technologiewerten: Hedgefonds komprimieren ihre Positionen zu „niedrig gehebelter Gewissheit“

German Finanzen APP hat erfahren, dass laut Daten der Hauptmaklerabteilung von Goldman Sachs Hedgefonds die Technologieaktien mit der schnellsten Geschwindigkeit seit mindestens zehn Jahren verlassen. In den fünf Handelstagen bis zum 15. Oktober reduzierte der Anteil der Technologieaktien an den Portfolios der Hedgefonds den größten Rekord seit Beginn der Datenaufzeichnung durch Goldman Sachs im Jahr 2016; gleichzeitig sank die gesamte Handelsaktivität fast am schnellsten in den letzten drei Monaten.

Diese Reduzierung geschah, während globale Technologieaktien verkauft wurden. Da AI-Trades weltweit abgewickelt werden, fiel der Nasdaq 100 Index vergangene Woche um 5,5%, was die schlechteste Entwicklung seit April 2025 war; innerhalb der fünf von Goldman Sachs abgedeckten Handelstage war der Technologiesektor ebenfalls der schlechteste Sektor im MSCI World Index.

Laut Goldman Sachs Daten wurden globale Aktien insgesamt netto verkauft, das Volumen erreichte zwei Standardabweichungen des Kapitalflusses der vergangenen zwölf Monate. Dabei führte der Informations-Technologiesektor deutlich, die Reduzierung der Bestände war die größte der letzten zwei Monate; der Halbleitersektor erlitt die größten Dollarverluste.

Hedgefonds halten jedoch weiterhin große Technologieaktienpositionen. Der Bericht von Goldman Sachs zeigt, dass die Nettoallokation im Technologiesektor 23,5% des globalen Hauptmaklerbuchs ausmacht und weiterhin auf dem 90-Prozent-Perzentil der letzten fünf Jahre liegt. Die Fonds sind jedoch vorsichtiger geworden: Ihr Netto-Leverage – ein Indikator für das Ausmaß, in dem Long-Positionen Short-Positionen übersteigen – fiel auf 48,6%, den tiefsten Stand seit einem Jahr.

Der eigentliche Auslöser: Kreditlücke in der Finanzierungskette von AI, nicht die Bewertung selbst

Die weltweite Abwicklung von AI-Trades wird durch grundlegende Auslöser beschleunigt, nämlich dass die Finanzierungsstruktur der AI-Infrastruktur Kreditrisiken offenbart. CoreWeave dient als Beispiel: Der Spread der Anleihen mit Laufzeit bis 2032 übersteigt 1000 Basispunkte, die fünfjährige CDS erreicht ein Allzeithoch von 1117 Basispunkten, was eine implizierte Ausfallwahrscheinlichkeit von etwa 63% innerhalb von fünf Jahren bedeutet; der Aktienkurs fällt an einem Tag um 15%, der Anleihepreis sinkt unter 80 Cent pro Dollar Nennwert. Das IPO von Nscale wurde ebenfalls gedrückt, einige Investoren forderten einen Abschlag von 37% – 47% gegenüber dem Ziel von 30 Milliarden Dollar.

Dies weist auf ein viel komplexeres Problem als “zu hohe Bewertung” hin: Es besteht eine strukturelle Fehlanpassung zwischen dem Tempo der Ausgaben für AI-Infrastruktur und den Einnahmen – hohe Kosten für GPU, Rechenzentren und Strom fallen zuerst an, während Einnahmen erst nach der Inbetriebnahme, Abnahme und tatsächlicher Nutzung durch den Kunden realisiert werden. Je höher die Finanzierungskosten, desto weniger widerstandsfähig sind Projekte gegen Verzögerungen und geringe Auslastung. Wenn die Marktbewertung vom Kriterium „Wie hoch ist die Nachfrage nach Rechenleistung?“ zu „Wer bezahlt die hohen Kapitalkosten?“ wechselt, werden zuerst jene Bereiche verkauft, die am empfindlichsten auf Finanzierungsbedingungen reagieren – Halbleiter, neue Cloud-Anbieter, hochverschuldete AI-Unternehmen – und nicht die großen Technologie-Unternehmen mit starken Cashflows.

Das Wesen der Meinungsverschiedenheit: Wie weit ist das De-Leveraging fortgeschritten?

Der Kern der aktuellen Differenzen an der Wall Street liegt nicht in der Frage, ob die langfristige AI-Nachfrage besteht, sondern darin, ob das De-Leveraging schon weitgehend abgeschlossen ist.

Die vorsichtige Seite (einige Teams von Goldman Sachs): Aus Sicht von einem Jahr scheint die AI-Position relativ bereinigt; aber über drei Jahre betrachtet ist die Nettoallokation globaler AI-Aktien immer noch auf dem 83. Perzentil, das Long-Short-Verhältnis des AI-Portfolios liegt mit 3,27 auf dem 64. Perzentil. Der TPM-Positionsindikator von J.P. Morgan liegt im neutralen Bereich um das 46. Perzentil, deutlich über den Tiefpunkt Ende Juli am 19. Perzentil, was bedeutet, dass noch Spielraum für weiteres De-Leveraging besteht. Das Trading-Feedback des Goldman Sachs Asia Teams zeigt, dass das Ausmaß des Verkaufs in Taiwan dieses Mal weniger als im Juli ausgeprägt ist und weiteres Abverkaufspotenzial andeutet.

Die positivere Seite (Morgan Stanley, Bank of America): Morgan Stanley meint, dass die monatelange Bewertungsanpassung der meisten Aktien sich dem Ende nähert. Nach deutlicher Korrektur sind die Bewertungen der Tech-Giganten nahe am zyklischen Tief, während die fundamentalen Indikatoren wie Preis, Aufträge und Gewinntrends der KI-Kernchips noch keine entsprechende Verschlechterung zeigen. Die Bay-Opportunity nach dem Rückgang bildet sich. Die bullische Logik von Bank of America ist ähnlich – der Markt hat den zukünftigen Finanzierungsdruck vorweggenommen, aber die Spot-Preise und die Nachfrage nach Inferenz können die Gewinnexpansion noch längere Zeit tragen.

Die Differenz beider Standpunkte kann auf ein Urteil zurückgeführt werden: Ist der Kreditrückgang auf der Finanzierungsseite eine substanzielle Beeinträchtigung der langfristigen AI-Erzählung oder lediglich eine Zwangsbereinigung übermäßiger Verschuldung, während die Nachfrageseite selbst unverändert bleibt. Auch Goldman Sachs intern äußert eine ähnliche Bilanz: Ihr Analyst Mark Wilson räumt ein, dass die „zweite Ableitung“ der Investitionsausgaben und des Gewinnwachstums von dem aktuellen Niveau abflauen wird, unterstreicht jedoch, dass die Preise dies bereits weitgehend widerspiegeln und verweist auf die Aussage des CFO von OpenAI, wonach die Nachfrage nach Rechenleistung bislang keine Bremsspuren zeigt.

Alles in allem bedeutet die derzeitige Flucht nicht, dass das „clevere Geld“ systematisch Technologieaktien aufgibt, sondern dass unter verschärften Finanzierungsbedingungen die Positionen von „hochverschuldeten AI-Exposures“ auf „geringverschuldete, sichere Bestände“ gezwungen verschoben werden. Die Intensität der Verkäufe reflektiert die Zerbrechlichkeit des Leverages und keine endgültige Verurteilung des AI-Narrativs.

Daher sollte die Erholung der AI-Aktien auf Signale des Bodenfindens bei Junk-AI-Assets und eventuelle Stabilisierung oder Wiederanstieg der Netto-Leverage-Ratio achten. Sollte der Jahrestiefststand von 48,6% weiter fallen, geht das De-Leveraging weiter; bei kontinuierlicher Stabilisierung in den Folgedaten signalisiert das abnehmenden Verkaufsdruck.

Außerdem ist zu beobachten, ob die Diskrepanz zwischen Anleihemarkt und Aktienmarkt sich schließt. Während der aktuellen Korrektur fiel die Rendite der zehnjährigen US-Staatsanleihen trotz höher als erwarteter Inflation auf das niedrigste Niveau seit Wochen; die Anleihen übernehmen die Aufgabe der Geldpolitikstraffung und preisen gleichzeitig Wachstumsrisiken ein. Wenn sich die Kreditspreads im Anleihemarkt nicht weiter ausweiten und Junk-AI-Anleiherenditen ihren Höchststand erreichen und zurückgehen, wäre das ein verlässlicher Wendepunkt, sogar noch mehr als eine Aktienkurs-Erholung.