Wird künstliche Intelligenz bald besser investieren als wir?

Wie Till Schwalm sein GARP-System nach Fehlern und einer Durststrecke entwickelt hat

Im Investment-Club 2009 verliert das Portfolio in den ersten drei Monaten 10 bis 15 Prozent - und danach, als Lehman Brothers fällt, massiv. Till Schwalm liegt nachts wach und zieht daraus die Konsequenz, die bis heute sein System bestimmt: ein Portfolio, bei dem er ruhig schlafen kann. In den Anfangsjahren kauft er noch klassisch billig nach Kurs-Buchwert - darunter der Holzplattenhersteller Pfleiderer, der Pleite geht, und deutsche Wohnimmobilienaktien mit 25 Prozent Dividendenrendite, bei denen er zugibt, damals sehr wenig verstanden zu haben. Ab 2016 folgt eine drei- bis vierjährige Durststrecke mit Underperformance: Was günstig aussah, hatte meist einen guten Grund dafür. Der schmerzhafteste Einzelfall liegt noch früher, in der Studienzeit: eine Anleihe des Baumarktkonzerns Praktiker, gekauft für rund 40 Prozent des Nennwerts, in der Annahme, dass selbst 70 Prozent Abschlag auf das Warenlager im Insolvenzfall reichen würden. Ein Kommentator eines anderen Investment-Blogs weist ihn öffentlich darauf hin, dass die Anleihe auf Konzernebene liegt, die Vermögenswerte aber in den Töchtern - Till Schwalm ignoriert den Einwand. Die Anleihe fällt auf null, der Verlust trifft einen Großteil seiner damaligen Liquidität. Seine Lehre: keine übergroßen Einzelpositionen mehr - und Kritik an der eigenen These ernst nehmen, statt sie wegzuwischen.

So funktioniert Till Schwalms Free-Cashflow-Strategie

Märkte/Assets: überwiegend europäische Small Caps als Generalist, dazu einzelne Großunternehmen wie Alphabet; rund 20 Positionen, 10 Kernpositionen mit je mindestens 5 Prozent, größte Position rund 15 Prozent, dazu ein Talente-Pool mit 2,5-Prozent-Positionen.

Ideen-Funnel: Von zehn Ideen übersteht im Schnitt eine den Fünf-Minuten-Check im Excel-Modell (Datenanbindung über TIKR); von zehn weiterverfolgten Ideen landet wiederum eine auf der Watchlist - also eine von 100.

Watchlist-Phase: 40 bis 60 Unternehmen, jedes im Schnitt ein bis zwei Jahre in Beobachtung, mit Quartalszahlen und - wo möglich - direkten Gesprächen mit dem Management.

Bewertungslogik: Umsatzwachstum plus operative Marge, abzüglich Steuern, Wachstumsinvestitionen und Zinsen, ergeben den nachhaltigen Free Cashflow; die Free-Cashflow-Rendite plus erwartetes Wachstum ist der Renditeanker. Kurs-Buchwert unter 1 gilt nur noch als Warnsignal.

Risikofilter: stabile Bilanz, hohe Eigenkapitalquote, am liebsten Nettokasse - Verschuldung ist für ihn ein Ausschlusskriterium, nicht nur eine Kennzahl.

Exit-Logik: Verkauft wird, wenn die Investmentthese bricht, nicht wenn der Kurs fällt. Bei großen Unternehmen zusätzlich, wenn der Kurs deutlich über seinem fairen Wert liegt - so bei Hypoport, wo er die zur Marktbewertung passende Geschichte schlicht nicht mehr erzählen konnte.

KI-Einsatz: NotebookLM mit zehn Jahren Geschäftsberichten, eigenem Investment-Tagebuch und Analysen, um gezielt nach Risikofaktoren zu fragen; ChatGPT als „Praktikant" für Recherche und Datenarbeit.

Till Schwalm als Investor: Geduld, Selbstkritik und ein Portfolio zum Ruhigschlafen

Till Schwalm ist Vater von drei Kindern, seit bald 18 Jahren mit derselben Frau zusammen - und baut seinen Investmentstil bewusst um die eigene Psyche herum. Keine binären Wetten, keine übergroßen Positionen, dafür wenige, gut verstandene Unternehmen, die er auch durch Krisen hält. Im März 2020 telefoniert er sein komplettes Portfolio einmal durch, statt auf die Kurse zu schauen. Ethische Grenzen zieht er dabei persönlich, nicht als Marketing: Er investiert in nichts, womit er nachts nicht gut schlafen kann. Auf die Frage nach dem einen Satz, den er sich an den Bildschirm kleben würde, nennt er zwei - „Rendite entsteht im Unternehmen, nicht an der Börse" und „hab Geduld". Was Geduld für ihn heißt, sagt er unmissverständlich:

„Ich werde nicht dafür bezahlt zu handeln, sondern die richtigen Entscheidungen zu treffen."

Beim Thema künstliche Intelligenz ist er nüchtern: Den Zahlen- und Analyseteil seines Jobs hält er für in wenigen Jahren durch KI ersetzbar. Ob am Ende alle mit derselben KI investieren und damit ein neuer Herdentrieb entsteht, ist für ihn offen - den psychologischen Teil, mit den eigenen Entscheidungen ruhig schlafen zu können, sieht er vorerst als seinen Vorteil gegenüber der Maschine.