Die Investitionsausgaben für KI geraten in ein Dilemma: Eine Beschleunigung belastet den Cashflow, eine Verlangsamung gefährdet die Wachstumsgeschichte.

Die KI-Investment-Narrative steht vor einer inneren Logikwidersprüchlichkeit. Die Einschätzung des Marktes hinsichtlich des Kapitalausgabepfads der Ultra-Groß-Cloud-Computing-Anbieter hat sich vom früheren „egal wie, es gewinnt immer“ zu einem aktuellen „Dilemma zwischen zwei Übeln“ gewandelt – wird beschleunigt, leidet der freie Cashflow; wird verlangsamt, werden die Aussichten für die Nachfrage in Frage gestellt. Beide Wege führen dazu, dass KI-bezogene Assets abgestoßen werden.

Laut den Nachrichten von Chasing-Wind Trading Desk und laut dem Bericht von Charlie McElligott, Cross-Asset-Strategist bei Nomura Securities, vom 23. Oktober, traten in der vergangenen Woche negative Impulse im KI-Ökosystem nacheinander auf. Gepaart mit den im September während des „Agenten-Hypes“ aufgebauten Long-Positionen, erlebte der Markt eine groß angelegte, erzwungene Liquidation.

Allein am stärksten Verkaufstag zeigten 47 der 124 von Nomura überwachten US-Aktien Long-Short-Paarungen eine Tagesvolatilität von über 3 Standardabweichungen, und bei 6 Paarungen wurde eine extreme Abweichung von über 5 Standardabweichungen erreicht.

Diese Turbulenzen haben nicht nur die Aktien der Kern-KI-Konzepte getroffen, sondern auch durch Kettenreaktionen von Liquidationen auf andere Märkte wie US-Staatsanleihen, Wechselkurs und Rohstoffe übergegriffen und systemische Deleveraging über verschiedene Assetklassen ausgelöst.

Nächste Woche steht ein Fenster für die Veröffentlichung von Geschäftszahlen der Ultra-Groß-Anbieter an, darunter Google, Amazon und Microsoft. Hinzu kommt die Sitzung der US-Notenbank. Die Marktausrichtung wird kurzfristig einer entscheidenden Prüfung unterzogen.

Die zentrale Narrative des KI-Tradings hat sich dramatisch von der bisherigen „einseitigen Logik, bei der das Ergebnis immer positiv ist“ zu einer „beidseitigen Negativ-Logik“ gewandelt.

McElligott beschreibt diese Situation im Bericht als „egal welche Option, sie ist Gift“:

Erstens: Wenn Ultra-Groß-Anbieter ihre Kapitalausgaben weiter beschleunigen. Wie der neueste Finanzbericht von Meta zeigt,konzentriert der Markt sich stark auf den fortlaufenden Verbrauch des freien Cashflows und stellt die Nachhaltigkeit der Gesamtfinanzierung weiter in Frage.

Dieser Weg birgt nichtlineare Risiken, bedeutet die Notwendigkeit, Schulden mit größerem Volumen und höheren Spreads zu emittieren, und KI-Trading gerät durch die „nicht nachhaltige“ Narrative unter Druck.

Zweitens: Wenn die Kapitalausgaben der Ultra-Groß-Anbieter real verlangsamt werden, bedeutet dies, dass das zuvor vom Markt eingepreiste „Best-Case-Szenario“ – dazu gehören KI-Nachfrage, Technologieadoption, Rentabilität und Produktivitätssteigerung bei Endnutzern – in seinen Kernthemen verliert. Das KI-Trading wird dadurch einen noch stärkeren Schlag erfahren.

Die Entstehung dieses Dilemmas ist stark mit dem schnellen Wiederaufbau von Long-Positionen während des „Agenten-Konzepts“ der September-Rallye verknüpft. Damals floss viel Kapital in Kern-KI-Titel, begleitet von beträchtlichen spekulativen Long-Option-Positionen, was den Weg für nachfolgende panikartige Abverkäufe ebnete.

Die hohe Konzentration der Positionen ist der Kerngrund für die diesmal besonders starke Volatilität.

Laut Daten vom Nomura Trading Desk wurden am stärksten Verkaufstag insgesamt bei 124 US-Aktien Long-Short-Paarungen Stop-Loss ausgelöst, bei 47 Paarungen betrug die Schwankung mehr als ±3 Standardabweichungen, bei 26 Paarungen mehr als ±4 Standardabweichungen und bei 6 Paarungen mehr als ±5 Standardabweichungen.

(Performance verschiedener Paar-Trades im letzten Zeitraum)

McElligott ist der Ansicht, dass die Wurzeln der aktuellen Stop-Loss-Welle darin liegen, dass in 2026 „High Sharpe Ratio Trades“ sehr konzentriert wurden, Carry-Strategien und Trendfolge-Strategien langanhaltend gemeinsam schwingen und so einen seltenen, breit angelegten Gewinner-Effekt erzeugten.

Der aktuelle Zeitpunkt liegt zudem am Quartalsende, Fondsmanager stehen unter Jahresend-Druck. In einem ohnehin belasteten Rückschlagszenario ist die Motivation, auf eine Erholung zu spekulieren, weit geringer als der instinctive Drang, „Kapital zu sichern und sicher ins nächste Jahr zu gehen“ – Risikoabbau und Positionsschließung dominieren das Marktverhalten.

Gleichzeitig beschleunigt die Neubewertung der KI-Narrative die positionale Anpassung systemischer Trendstrategien, insbesondere bei zuvor sehr überfüllten US-Staatsanleihen- und Kurzfristzins-Shorts.

Laut Nomura QIS-Daten haben CTA-Trend-Strategien in den letzten zwei Wochen etwa 68 Milliarden Dollar US-Staatsanleihen-Futures-Shorts und 38 Milliarden Dollar Kurzfristzins-Futures-Shorts geschlossen, doch die Signale sind weiterhin netto short, was bedeutet, dass falls der Anleihenmarkt weiter anzieht, das potenziell erzwungene Rückkaufvolumen immer noch beträchtlich ist.

(In den letzten zwei Wochen haben CTAs über 100 Milliarden Dollar Shorts zurückgekauft. Um eine weitere starke Kaufwelle im grünen Rahmen von etwa 50 Milliarden Dollar auszulösen, müssen Anleihenpreise das Ausbruchsniveau von +2% überschreiten.)

McElligott ist der Ansicht, dass nach Abschluss des Rückkaufs im kurzfristigen Fenster die Squeeze-Dynamik bei Anleihen-Shorts vorübergehend pausiert. Die 2-Wochen- und 1-Monats-Zyklusmodelle haben auf „long“ gedreht, aber das 3-Monats-Modell braucht für einen Wechsel von der aktuellen Position auf „long“ einen erheblichen weiteren Anstieg der Anleihenpreise.

Die Reset der KI-Narrative hat zugleich Veränderungen in der strukturellen Korrelation zwischen Anleihen- und Aktienmarkt ausgelöst, was auf der Marktebene Beachtung verdient.

Bei Anleihen: Der „Negativ-Korrelationseffekt zwischen Aktien und Anleihen“ als Schutz tritt erneut hervor. McElligott betont, dass eine große Menge Kapital am Vortag durch Aktien-Futures-Verkäufe und US-Staatsanleihen-Futures-Käufe den Asset-Allocation-Wechsel vollzogen hat und Anleihen wieder als Risikohedge dienen.

Dieses Merkmal war fast das ganze Jahr präsent, verlor aber zwischenzeitlich an Wirkung und kehrt jetzt aufgrund erhöhter Glaubwürdigkeit der „Growth Panic“-Szenarien zurück.

Im Aktienmarkt ist dagegen das Gegenteil zu beobachten. Während 2026 zeigten Nasdaq und Semiconductor-Sektor das seltene Feature „Volatilität an Up-Days höher als an Down-Days“, nun aber ist das Verhältnis auf „negative Spot-Volatilitäts-Korrelation“ umgeschlagen – das heißt, die Volatilität ist bei Kursverlusten größer.

Diese Verschiebung ist im Nasdaq und SMH (semiconductor ETF) am deutlichsten und spiegelt die Neupreisung der Nachhaltigkeit von KI-Kapitalausgaben wider.

(Das Handelsvolumen des Nasdaq- und Semiconductor-ETF-Index an "Down-Days" beträgt fast das Doppelte der "Up-Days"; dieses Phänomen zeigt sich im Oktober wieder.)

Bemerkenswert ist, dass die VIX-Volatilität auf Gesamtindex-Ebene beim S&P 500 relativ moderat ist. McElligott führt das auf einen „umgekehrten Dispersions-Effekt“ zurück – Technologie-Longs erleiden schwere Verluste, während Zins-sensitive Sektoren und andere Short-Titel stark steigen, was durch gegenseitige Absicherung eine explosionsartige Zunahme der Index-Korrelation verhindert.

Trotz der allgemeinen Belastung der Stimmung sind im Optionsmarkt einige gegenläufige Signale zu beobachten, vor allem in Call-Optionen einiger Kern-KI-Namen.

Laut McElligotts Beobachtung gab es in der vergangenen Woche folgende bemerkenswerte Call-Option-Käufe:

• CoreWeave zahlte insgesamt etwa 69 Millionen Dollar an Prämien, mit einem nominalen Options-Exposure von etwa 170 Millionen Dollar;
• Nebius Group zahlte insgesamt etwa 25,7 Millionen Dollar an Prämien, mit einem nominalen Exposure von etwa 80 Millionen Dollar;
• Micron zahlte insgesamt etwa 20 Millionen Dollar Prämie, mit einem nominalen Exposure von etwa 85 Millionen Dollar.

Diese Trades beziehen sich auf Out-of-the-Money Call-Optionen mit Verfall März bis April 2025 und zeigen, dass einige Investoren trotz der aktuellen Turbulenzen weiterhin mittelfristig auf einen KI-Sektor-Rebound setzen.

Für die potenziellen Stabilisierungskriterien sieht McElligott den Schlüssel darin, ob die Verkäufer der Volatilitätsrisikoprämie (VRP) bereit sind, der historischen Regel „bei steigender Volatilität short gehen“ zu folgen, insbesondere die Rolle der 0DTE Gamma-Short-Strategie als Stabilisator beim Kaufen von Rückgängen und Verkaufen von Anstiegen. Das ist ein wichtiges Beobachtungskriterium, um zu beurteilen, ob die Volatilität wieder konvergiert.

(0DTE Gamma-Bereich)