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Neueste Analysen(7)

NFA: Bitcoin erreicht neuen Tiefstand… So geht es weiter
Coin Bureau Podcast|02. Juli

NFA: Bitcoin erreicht neuen Tiefstand… So geht es weiter

NFA Live: Bitcoin-Tiefstand, Zyklus-Analyse und KI-Wandel

In dieser Folge von NFA Live diskutieren die Gastgeber Ben und Rob mit Gastgeber die aktuellen Marktentwicklungen, insbesondere den neuen Tiefstand von Bitcoin und mögliche zukünftige Szenarien. Hier sind die wichtigsten Punkte:

Bitcoin: Neuer Tiefstand und Zyklus-Prognose

  • Bitcoin erreichte ein neues Tief von etwa 57.000 $, erholte sich jedoch schnell auf etwa 61.500 $.
  • Ben vergleicht die aktuelle Entwicklung (2026) mit dem Bärenmarkt von 2018:
    • Ähnliche Tiefs in den Monaten Februar, März/April und Juni/Juli.
    • Das Tief von 57.000 $ im Jahr 2026 entspricht 5.700 $ im Jahr 2018 – ein 10x-Anstieg.
  • Prognose: Eine vorübergehende Erholung ist möglich, aber eine zweite Schwächephase im Spätsommer/Herbst (September bis Oktober) wird erwartet, getrieben von einer Aktienmarktkorrektur.
  • Der 4-Jahres-Zyklus bleibt intakt: Tiefs treten typischerweise in Midterm-Jahren auf (aktuell 2026). In etwa 100 Tagen (rund 3 Monaten) sollte der Boden erreicht sein.
  • Empfehlung: Statt auf das absolute Tief zu warten, ist ein regelmäßiger Kauf (DCA) ab der zweiten Jahreshälfte sinnvoll.

Marktkontext: Makroökonomische Faktoren

  • Dollar und Yen: Der US-Dollar steigt auf 60-Monats-Höchststände, der Yen erreicht ein 40-Jahres-Hoch. Dies könnte den Carry-Trade belasten und Risikoanlagen wie Krypto negativ beeinflussen.
  • Zinserhöhungen: Trotz fallender Ölpreise werden weitere Zinserhöhungen (z. B. im September) erwartet, was ein Gegenwind für Bitcoin sein könnte.
  • Vergleich mit früheren Zyklen: Die aktuellen Verluste von 51 % sind weniger dramatisch als 71 % im Jahr 2022 – ein Zeichen für abnehmende Volatilität.

KI: Chinesische Modelle und Privatsphäre

  • Open-Source-Modelle aus China (z. B. DeepSeek, MiniMax) holen auf, sind günstiger und können lokal ausgeführt werden, was die Datensicherheit erhöht.
  • Rob warnt vor zentralisierten LLMs wie OpenAI und Anthropic: Diese könnten Unternehmens-IP abschöpfen und in ihre Modelle einfließen lassen.
  • Zitat Alex Karp (Palantir-CEO): „Unternehmen sollten private LLMs nutzen, um Datenlecks zu vermeiden.“
  • Kostenexplosion: Große KI-Unternehmen verbrennen Milliarden – Uber gab 1 Milliarde $ in 4 Monaten aus. Sobald Subventionen enden, könnten Preise steigen.
  • Praktische Anwendung: Private LLMs sind noch komplex (erfordern CLI-Kenntnisse), aber mit einem Mac Mini (ca. 550 $) möglich. Rob empfiehlt den Umstieg für langfristige Datensicherheit.

Persönliche Einsichten der Moderatoren

  • Ben: Hat seine Meinung zu Meme-Coins geändert – sie sterben nicht aus, da die „Spielsucht“ im Krypto-Bereich bleibt.
  • Rob: Hat gelernt, dass Bärenmärkte erträglicher sind, wenn man vorher Gewinne mitgenommen hat. Zudem: Hunde sind die besten (nach Erdbeben in Venezuela) und Insider-Informationen von Polymarket deuten auf einen Auftritt von „Guy“ auf der ITC-Konferenz hin.

Sonstiges

  • Fußball-Diskussion: Die USA wurden im WM-Spiel gegen Belgien umstritten des Feldes verwiesen. Ben kritisiert die inkonsistente Regelauslegung.
  • ITC-Konferenz: 20.–22. November 2026 in Miami, Fokus auf Investitionen, nicht nur auf Bitcoin-Treasuries.
Wann man META-Aktien kaufen sollte!
Value Investing with Sven Carlin, Ph.D.|07. Juli

Wann man META-Aktien kaufen sollte!

Meta (Facebook) Aktienanalyse: Kaufgelegenheit oder Risiko?

In diesem Video wird eine aktualisierte Fundamentalanalyse von Meta (ehemals Facebook) durchgeführt. Der Aktienkurs ist trotz guter Geschäftszahlen um etwa 18-19% gefallen, was die Frage nach einem guten Einstiegszeitpunkt aufwirft.

Geschäftsentwicklung

  • Starkes Werbegeschäft: Facebook und Instagram generieren weiterhin hohe Gewinne durch Anzeigen. Fast jeder zweite oder dritte Beitrag ist eine Werbung.
  • Verlustbringer Reality Labs: Die Sparte für Virtual Reality und das Metaverse ist weiterhin defizitär, im Gegensatz zu den profitablen Kernbereichen.
  • Nutzerbasis: 3,5 Milliarden Menschen (40% der Weltbevölkerung) nutzen die Dienste – ein beeindruckender Netzwerkeffekt.

Finanzkennzahlen & Bewertung

  • KGV: Das Kurs-Gewinn-Verhältnis liegt bei 17, basierend auf einem Gewinn pro Aktie von 43 USD (um einmalige Steuereffekte bereinigt). Das ist günstig im Vergleich zu vielen Tech-Werten.
  • Kapitalausgaben: Die Investitionen in KI-Infrastruktur (bis zu 145 Milliarden US-Dollar bis 2026) drücken den freien Cashflow auf etwa 40 Milliarden US-Dollar. Das Kurs-Cashflow-Verhältnis steigt dadurch auf 40-50.
  • Risiko der Überinvestition: Sollte die KI-Strategie scheitern (ähnlich wie beim Metaverse), drohen Abschreibungen und Verluste. Mark Zuckerberg könnte die Ausgaben jedoch jederzeit stoppen.

Intrinsischer Wert & Szenarien

  • Basis-Szenario: Bei einem jährlichen Gewinnwachstum von 8% und einem Abzinsungssatz von 10% liegt der faire Wert bei 542 USD – nahe am aktuellen Kurs. Das entspricht einer erwarteten Rendite von etwa 9%.
  • Optimistisches Szenario: Bei 10-12% Wachstum und einem höheren KGV (z.B. 25) könnte der Wert 50% über dem aktuellen Kurs liegen.
  • Pessimistisches Szenario: Wie 2022 könnte Meta bei anhaltend hohen Investitionen und schwachem Wachstum auf ein KGV von 10 fallen, was einen deutlichen Kursrückgang bedeuten würde.

Einschätzung & Fazit

  • Stärken: Starker Netzwerkeffekt, hohe Werbeeinnahmen, günstige Bewertung (KGV 17). Die Aktie ist im Vergleich zu anderen Hyperscalern (KGV 30) preiswert.
  • Schwächen: Hohe Unsicherheit durch KI-Investitionen, potenzielle Disruption durch KI-Konkurrenz, Volatilität.
  • Empfehlung: Für langfristige, diversifizierte Anleger bietet Meta eine attraktive Einstiegschance. Wer einen Sicherheitspuffer bevorzugt, sollte jedoch auf einen noch günstigeren Kurs warten (z.B. KGV 10). Die mittlere Kursziel von Analysten liegt 50% über dem aktuellen Niveau.

Fazit: Meta ist fair bewertet für eine 9% Rendite – solide, aber nicht herausragend. Das Risiko liegt in den hohen Investitionen, die Chance in der KI-Entwicklung.