Investoren setzen groß auf KI mit einem Anstieg von gehebelten ETFs
- Die Begeisterung der Investoren für KI führte 2025 zur Auflegung von 112 neuen gehebelten/inversen ETFs, was die Gesamtzahl von 2024 verdoppelte, mit 17,7 Milliarden Dollar an KI-fokussierten Vermögenswerten. - Nvidia dominiert diesen Trend: Sein 2x ETF hält 4,56 Milliarden Dollar, während Optionshändler potenzielle Schwankungen von 260 Milliarden Dollar vor den Gewinnberichten einpreisen. - Volatilitätsspitzen zeigen die Risiken: Ein Rückgang von Nvidia um 17 % führte zu Verlusten von 34 % beim 2x ETF, während neue KI-ETFs wie der Tradr 2x MDB nach Nachrichten zu MongoDB um 46 % stiegen. - Kritiker warnen vor überfüllten Märkten und durchschnittlichen Gebühren von 0,96 % und mahnen, dass Privatanleger die Risiken möglicherweise unterschätzen.
Die Begeisterung der Investoren für künstliche Intelligenz hat zu einem deutlichen Anstieg von gehebelten und inversen Exchange-Traded Funds (ETFs) geführt, die sich auf KI-orientierte Aktien konzentrieren, insbesondere auf solche, die mit Nvidia, dem führenden Chiphersteller im KI-Bereich, verbunden sind. Laut einer Analyse von Reuters wurden im Jahr 2025 112 in den USA gelistete gehebelte und inverse ETFs aufgelegt, verglichen mit nur 38 im gesamten Jahr 2024. Dies spiegelt die wachsende Nachfrage von Privatanlegern nach Produkten wider, die das Engagement in KI-getriebenen Unternehmen wie Nvidia und Tesla sowie in Energieunternehmen, die KI-Rechenzentren unterstützen, verstärken [1].
Gehebelte und inverse ETFs, die typischerweise Swaps oder Optionen verwenden, um Renditen zu verstärken, machen nun mehr als die Hälfte der 190 in den USA gelisteten Single-Stock-gehebelten und inversen ETFs aus. Diese Produkte verwalten zusammen Vermögenswerte in Höhe von 23.7 Milliarden US-Dollar, wobei sich 17.7 Milliarden US-Dollar auf KI-bezogene Themen konzentrieren [1]. Der GraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF hat beispielsweise seit seiner Einführung im Dezember 2022 Vermögenswerte in Höhe von 4.56 Milliarden US-Dollar angesammelt [1]. Diese wachsende Beliebtheit unterstreicht, wie entscheidend die Wahrnehmung der Investoren hinsichtlich der Zukunft von KI die Finanzmärkte prägt.
Nvidia steht dabei besonders im Fokus als zentrale Figur in der KI-Investment-Erzählung. Laut Analyst Bryan Armour von Morningstar sind Gewinnberichte von KI-Marktführern wie Nvidia inzwischen entscheidende Ereignisse, die erhebliche Marktschwankungen auslösen können. Optionshändler preisen derzeit eine potenzielle Veränderung des Marktwerts von Nvidia um 260 Milliarden US-Dollar nach der bevorstehenden Gewinnbekanntgabe ein [1]. Die Performance des Unternehmens hat bereits extreme Volatilität bei gehebelten ETFs gezeigt, wie etwa beim GraniteShares 2x ETF, der nach einem Rückgang der Nvidia-Aktie um 17% Ende Januar fast 34% verlor [1].
Die jüngste Outperformance von KI-getriebenen Unternehmen verdeutlicht das Potenzial dieser gehebelten ETFs weiter. Am Dienstag stiegen die Aktien von MongoDB nach Börsenschluss um über 23%, nachdem das Unternehmen ein starkes KI-bezogenes Kundenwachstum gemeldet hatte. Dies führte zu einem Anstieg von 46% beim Tradr 2x Long MDB Daily ETF, der erst zwei Wochen zuvor aufgelegt worden war [1]. Solche Bewegungen unterstreichen die Volatilität und den spekulativen Charakter dieser Produkte, die Gewinne verstärken, aber Anleger auch einem höheren Verlustrisiko aussetzen können.
Kritiker und Branchenexperten haben Bedenken hinsichtlich der mit gehebelten ETFs verbundenen Risiken geäußert, insbesondere in Bezug auf deren Komplexität und das Potenzial für Verluste. Dave Nadig, Präsident von ETF.com, warnte, dass der Markt für diese Produkte „überfüllt“ werde und eine „Bereinigung“ bevorstehen könnte [1]. Diese ETFs verlangen in der Regel höhere Gebühren – im Durchschnitt 0,96% – verglichen mit dem Branchendurchschnitt von 0,54%. Während einige argumentieren, dass diese Produkte eine klare Nachfrage nach KI-Engagement erfüllen, warnen andere, dass Privatanleger möglicherweise nicht vollständig verstehen, wie gehebelte ETFs im Laufe der Zeit funktionieren, insbesondere in Zeiten hoher Volatilität oder wenn Positionen länger als kurzfristig gehalten werden [1].
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