Michael Khanna: US Aktien Investor
Ich helfe deutschen Anlegern, in US Aktien zu investieren. Mit datengetriebenem Ansatz statt Bauchgefühl.
Warum ich USAktienHub gegründet habe
Vom Unternehmer zum Aktien Investor
Nach meiner Schulzeit diente ich beim Bundesheer. Dort lernte ich Disziplin und strukturiertes Denken. Mit 19 Jahren gründete ich mein erstes Geschäft. 15 Jahre führte ich 4 Einzelhandelsgeschäfte (2018 geschlossen) mit dem Schwerpunkt Schuhe und 8 bis 10 Mitarbeitern.
2018 kam der Wendepunkt: Ich musste meine Geschäfte schließen. Die Zahlen stimmten nicht mehr. Der Einzelhandel veränderte sich schneller, als ich adaptieren konnte.
Das war schmerzhaft. Aber lehrreich.
Plötzlich verstand ich, warum manche Unternehmen scheitern und andere wie Amazon dominieren. Diese Unternehmer Perspektive macht mich heute zu einem besseren Investor: Ich erkenne operative Schwächen in Geschäftsmodellen, bevor sie in Quartalsberichten auftauchen.
Parallel zu meinem Geschäft investierte ich seit 2004 in Aktien. Die Reise begann naiv: Forum Tipps kaufen, Geld verlieren. Dann technische Analyse. Funktionierte manchmal. Über Makroökonomie kam ich zum Top Down Ansatz. Seit 2021 nutze ich Python, um DCF Modelle zu automatisieren und Backtests zu fahren.
Es gibt keine Abkürzung zum Reichtum.
Im Netz wimmelt es von Versprechen. „Mit dieser einen Aktie wirst du reich.“ „Verdopple dein Geld in 6 Monaten.“ Nach über zwei Jahrzehnten an den Märkten (seit 2004) weiß ich: Das ist Unsinn.
Ich verspreche dir kein schnelles Geld. Ich zeige dir einen systematischen Weg, wie wir versuchen, Alpha zu erzielen. Also den Markt langfristig zu schlagen. Mit Arbeit, Daten und Disziplin.
Meine Qualifikationen: Praktiker, kein Theoretiker
Formale Ausbildung
- Einzelhandelslehre, abgeschlossen
- Bundesheer: Disziplin und strukturiertes Denken
Praktische Expertise
- Aktives Investment in US Aktien seit 2004
- 15 Jahre Unternehmensführung: 4 Geschäfte, 8 bis 10 Mitarbeiter
- Python für Finanzanalysen (seit 2021: Pandas, NumPy, yfinance)
Technische Skills
- Python: Pandas, NumPy, yfinance, Matplotlib
- DCF Modellierung und Comparable Companies Analysis
- Backtesting von Investment Strategien
- KI gestützte Analyse zur Effizienzsteigerung
Was mich qualifiziert
Über zwei Jahrzehnte mit echtem Geld (seit 2004). Echte Fehler. Echtes Lernen. Ich kenne beide Seiten: Unternehmer und Investor.
Was mich nicht qualifiziert
Meine Inhalte sind keine Anlageberatung.
Kein CFA, kein Steuerberater, kein lizenzierter Anlageberater.
Mein Ansatz: vom Gesamtmarkt zur einzelnen Aktie
Makroökonomische Analyse
Ich starte mit dem großen Bild:
- Wo stehen wir im Zyklus: Expansion, Peak, Rezession, Erholung
- Welche Sektoren profitieren in dieser Phase
- Welche Branchen geraten unter Druck
Dieser Blick von oben (Top Down) zeigt die großen Trends. Erst danach gehe ich tiefer.
Sektorenanalyse
Aus der Makro Sicht wähle ich Sektoren. Beispiel: Senkt die Fed die Zinsen, laufen oft Technologie und Wachstumswerte. Steigt die Inflation, rücken Energie und Rohstoffe in den Fokus.
Einzelaktien Auswahl
Jetzt wird es konkret. Ich prüfe jede Aktie gründlich:
Python Backtesting: Strategien prüfen
Ich teste Strategien über 10 bis 20 Jahre. Beispiel: Mein Dividenden Aristokraten Backtest von 2015 bis 2025 ergab 319,75 Prozent Return für ein gleichgewichtetes Portfolio.
Wichtig: Backtests sind kein Garant für künftige Ergebnisse. Overfitting vermeiden.
Darauf achte ich: Survivorship Bias vermeiden, realistische Transaktionskosten, verschiedene Marktphasen testen (Bullenmarkt, Bärenmarkt, Seitwärts).
Was du hier bekommst
Transparente Analysen mit echten Zahlen
Schritt für Schritt Anleitungen zu DCF, Comparable Companies und Backtesting
Meine Fehler und Learnings ohne Filter
Realistische Zeiträume: Gute Investments brauchen Jahre
Konkrete Beispiele aus meinem Portfolio mit Begründung
Was du hier nicht bekommst
Heiße Tipps für schnelle Gewinne
Rendite Garantien
Market Timing
Steuerberatung
Warum dieser Ansatz funktioniert
Ich kombiniere Top Down und Bottom Up. Die Strategie lenkt die Auswahl. Die Analyse entscheidet über den Kauf. Das ist solide und wiederholbar.
Das braucht Disziplin. Du musst lesen, vergleichen, neu denken. Du brauchst Geduld. Wenn du nach schnellen Sprüngen suchst, ist das nichts für dich. Wenn du systematisch bessere Entscheidungen treffen willst, passt es.
Mein Versprechen an dich
Ich bin seit über zwei Jahrzehnten an den Märkten. Unternehmer. Datengetrieben. Ich nutze Python und KI, aber ich verlasse mich nicht blind darauf. Am Ende zählen Logik, Zahlen und Konsequenz.
Wenn dich dieser Weg anspricht, bist du bei USAktienHub richtig.
Transparenz & Disclaimer
Keine Anlageberatung
Alle Inhalte dienen der Information. Ich bin kein lizenzierter Finanzberater. Du triffst deine Entscheidungen und trägst das Risiko.
Affiliate Partnerschaften
Einige Links sind Affiliate Links (z. B. Trade Republic, Scalable Capital). Wenn du darüber ein Depot eröffnest, erhalte ich eine Provision. Für dich entstehen keine Mehrkosten.
Empfehlungen basieren auf eigenen Tests und Nutzung.
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Ich berichte auf diesem Portal nur über Strategien, die ich mit eigenem Kapital selbst umsetze. Mein Portfolio teilt sich auf drei spezialisierte Broker und vier Kernsäulen auf:
Sture Sparpläne bei Trade Republic: 200 € S&P 500, 200 € MSCI ACWI IMI, 150 € Nasdaq-100 Tech-Satellit.
Kernposition bei DEGIRO: 80 Alphabet Inc. Class C Aktien mit W-8BEN Tax Treaty für 15 % Quellensteuer.
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Warum ich derzeit bewusst viel Bargeld halte:
Aufgrund der aktuellen Makro-Lage, historisch hoher Bewertungs-Multiples und des KI-Hypes halte ich signifikante Barreserven. Das Geld liegt jedoch nicht auf einem trägen Sparbuch, sondern voll liquide auf dem verzinsten Verrechnungskonto direkt beim Broker. Wenn eine Qualitätsaktie bei Earnings unberechtigt abverkauft wird, kann ich ohne zeitraubende Überweisungen sofort zuschlagen.
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Ich berichte nicht abstrakt, sondern investiere mein eigenes Geld: In meinem interaktiven Portfolio-Cockpit lege ich alle drei Depots (DEGIRO, Trade Republic und Interactive Brokers) inklusive meiner Original-Kontoauszüge und monatlichen ETF-Sparpläne lückenlos offen.