Bank-Gewinnsaison startet stark: Goldman, JPMorgan und Wells Fargo überzeugen
Die Q3-Zahlen der US-Großbanken sorgen für einen soliden Auftakt – höhere Zinsen bleiben der zentrale Treiber.

Die Gewinnsaison für das dritte Quartal hat an der Wall Street mit einem festen Auftakt begonnen. Die größten Kreditgeber signalisierten am Morgen, dass höhere Zinssätze den Bilanzen der Banken weiterhin starken Rückenwind verleihen. Goldman Sachs führte den Anstieg im Vorhandel an, nachdem der Gewinn je Aktie (EPS) im dritten Quartal um 23 Prozent auf 17,01 US-Dollar gestiegen war.
Auch JPMorgan Chase präsentierte solide Zahlen: Ein höheres Nettozinsergebnis half dem Institut, schwächere Gebühren aus dem Investmentbanking auszugleichen. Wells Fargo wiederum hob eine verbesserte Eigenkapitalrendite hervor, obwohl der Druck auf die Gesamtumsätze bestehen blieb. Damit zeigt sich ein gemischtes, aber insgesamt robustes Bild der Mega-Cap-Banken.
Nachdem der erste Schwung der Ergebnisse vorliegt, rotieren institutionelle Anleger schnell, um Aktien neu zu bewerten, die entweder über oder unter den Erwartungen lagen. Während erhöhte Zinsen die Profitabilität durch expandierende Kreditmargen und die Neupreisung des Retail-Bankings weiter ankurbeln, bleibt die Leistung der Schwergewichte ungleichmäßig.
KI-gestützte Aktienauswahl im Fokus
Vor diesem Hintergrund rückt die KI-basierte Aktienauswahl von InvestingPro in den Mittelpunkt. Das System ProPicks AI wurde entwickelt, um Unternehmen zu identifizieren, bei denen sich das fundamentale Setup vor der Bestätigung durch die Gewinne verbessert – oder bei denen der Markt die zugrunde liegenden Finanzkennzahlen noch nicht vollständig eingepreist hat.
Während die Marktaufmerksamkeit weiterhin auf den Mega-Cap-Kreditgebern liegt, haben die Modelle taktisch in spezialisierte Finanzthemen gewechselt – darunter Börsen, Vermögensverwalter und Versicherer – und so in weniger als einem Monat zweistellige Gewinne realisiert, bevor die Bewertungen ausreizten. Nach diesen Ausstiegen wurden die ProPicks-AI-Modelle bereits in neue Positionen umgeschichtet, die eine attraktive Kombination aus Bewertung, Gewinnmomentum und Bilanzstärke bieten.
Für Oktober hat die Strategie „Financial Fortresses“ neue hochkonfidente Auswahlmöglichkeiten zur Bank-Gewinnsaison hinzugefügt. Die ML-Engine wählte die kommerzielle Property- und Casualty-Versicherungsgesellschaft CNA Financial aufgrund ihrer diskontierten Bewertung, beschleunigenden operativen Performance und stabilen Rendite aus. Nachdem im August ein Gewinn von 15,9 Prozent realisiert wurde, drehte die ML-Engine die CME Group im Oktober wieder in die FIN15-Strategie zurück – zum Kurs von 265,10 US-Dollar, als neue Momentum-Signale auftauchten.
Transparenz und Methodik der Modelle
Die KI-Modelle liefern für jede ausgewählte oder entfernte Aktie dieselbe detaillierte Begründung, sodass Mitglieder genau nachvollziehen können, was die Daten zum damaligen Zeitpunkt zeigten. Zu Beginn jedes Monats bewertet das proprietäre KI-System Tausende globaler Aktien anhand eines komplexen Mixes aus historischen Daten, Bewertungssignalen und zukunftsorientierten Wachstumsmetriken.
Durch die Verarbeitung von mehr als 15 Jahren Finanzdaten in über 150 quantitativen Modellen identifiziert die Engine bis zu 20 hochkonfidente Aktien pro Strategie basierend auf ihrem projizierten mittelfristigen Aufwärtspotenzial. Jeden Monat unterliegen diese Strategien einem strengen Rebalancing-Prozess: Neue Chancen werden hinzugefügt, starke Performer beibehalten und Aktien, die die Kriterien nicht mehr erfüllen, entfernt.
Um die Performance konsistent zu verfolgen, nutzt jede Strategie eine gleichgewichtete Verteilung auf alle ausgewählten Aktien. Während Anleger ihre eigenen Allokationen frei anpassen können, bietet diese Struktur einen transparenten Benchmark zur Bewertung der gesamten Modellperformance. Das Ziel besteht darin, Kapital systematisch dorthin zu verschieben, wo die stärksten Chancen bestehen, während sich die Marktbedingungen entwickeln.
Laut den Angaben hat die monatlich aktualisierte Liste der Tech-Auswahlen den breiteren Markt deutlich geschlagen und seit dem Start im November 2023 eine Rendite von 200,86 Prozent erzielt. Das entspricht einer Outperformance von 127,50 Prozent gegenüber dem Benchmark-Index S&P 500. Diese Zahlen wurden nach Angaben des Anbieters seit der offiziellen Einführung der KI-Modelle im November 2023 aufgezeichnet.
Für deutsche Anleger ist die Entwicklung der US-Banken besonders relevant, da sie als Frühindikator für die globale Kreditnachfrage und die Zinsentwicklung gilt. Die aktuellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Phase hoher Zinsen den Instituten weiterhin zugutekommt – auch wenn die Erträge innerhalb des Sektors unterschiedlich ausfallen. Ob sich dieser Trend über die gesamte Berichtssaison fortsetzt, dürfte maßgeblich von der weiteren Zinspolitik der US-Notenbank abhängen.
