Nvidias Ergebnisbilanz zeigt ein Muster, das Anleger übersehen könnten

Nvidias Ergebnisbilanz zeigt ein Muster, das Anleger übersehen könnten
Devesh Kumar
20. Mai 2026, 10:28 AM

Unterstützt von

Invezz
NVDA-Long-Position

Kaufen Sie NVDA. Der entscheidende Vorteil des Artikels ist, dass kurzfristige Kurseinbrüche nach Zahlen oft Rauschen sind: die Ein-Tages-Trefferquote liegt nur bei ~55 %, die Ein-Jahres-Trefferquote jedoch bei ~84 % mit einer Median-Rendite von +87,6 %. Das bedeutet, der Markt überreagiert wiederholt auf das „Beat vs. Expectations“-Narrativ und korrigiert, wenn sich die Nachfrage nach KI-Infrastruktur im Umsatz niederschlägt. Nutzen Sie den Earnings-Katalysator zum Aufstocken, nicht um die Schlagzeile zu handeln.

Kernrisiko: Die Guidance bzw. die Umsatzentwicklung im Rechenzentrumsbereich bricht ein — die Ausgaben für KI-Infrastruktur verlangsamen sich und NVDA kann kein mehrjähriges Wachstum aufrechterhalten, sodass das Ein-Jahres-Muster nicht mehr greift.

Long-Position im Halbleiterkorb (SMH)

Kaufen Sie SMH (VanEck Semiconductor ETF) als eine höher-konvictionierte Möglichkeit, dasselbe mehrjährige KI-Infrastruktur-Thema zu spielen. Wenn NVIDA über längere Sicht hinweg starke Ertragskraft behält, zieht das typischerweise den gesamten Sektor über Sentiment, Index-Zuflüsse und den „AI capex“-Ableitungs-Effekt auf Zulieferer mit nach oben.

Kernrisiko: Die AI-Capex-Stimmung dreht sich breit in Richtung Risikoaversion (Zinsen, Rezession oder Export-/Technologiebeschränkungen) und zieht das gesamte Halbleiter-Complex runter, selbst wenn NVDA die Erwartungen übertrifft.

  • Nvidia hat die Gewinnerwartungen in 21 der letzten 23 berichteten Quartale übertroffen.
  • Starke Ergebnisse haben nicht immer eine unmittelbare Rally am Aktienmarkt garantiert.
  • Analysten konzentrieren sich auf die Guidance für das Juli-Quartal und das Wachstum der Rechenzentrumsumsätze.

Nvidia NASDAQ:NVDA veröffentlicht die Quartalszahlen nach Börsenschluss am Mittwoch, und die Wall Street rechnet mit einem vertrauten Ergebnis: einem weiteren Übertreffen der Erwartungen.

Der Chiphersteller lässt das Übertreffen der Erwartungen beinahe routinemäßig erscheinen. Das hat jedoch nicht immer sofort zu einer Belohnung für Aktionäre geführt.

Mehrfach hat Nvidia starke Zahlen gemeldet und ist dennoch mit fallendem Kurs konfrontiert — und genau das ist die Spannung vor dem heutigen Bericht.

Die meisten Investoren werden auf das Ergebnisübertreffen achten, doch die Vergangenheit legt nahe, dass sie womöglich auf das Falsche schauen.

Nvidias Q1-Ergebnisse: Erwartungen zu übertreffen ist Routine

Nvidia hat eine der saubersten Ergebnisbilanzen am Markt aufgebaut.

In den letzten 23 berichteten Quartalen hat das Unternehmen die Gewinnerwartungen 21-mal übertroffen — eine Trefferquote von etwas über 91 %.

Laut Marktdaten lag das durchschnittliche Ergebnisübertreffen in diesem Zeitraum bei etwa 9 %.

Dieses Ergebnis erklärt, warum sich die Debatte um Nvidia verändert hat: Investoren fragen nicht mehr, ob das Unternehmen die Hürde nimmt.

Sie gehen davon aus, dass es das schafft, und die eigentliche Frage ist, ob die Messlatte hoch genug gesetzt wurde, um von Bedeutung zu sein.

Wedbush-Analyst Matt Bryson bekräftigte zuletzt eine Outperform-Einschätzung für Nvidia und ein Kursziel von 300 US-Dollar, mit Erwartungen von mehr als 80 Milliarden USD (ca. 69,8 Milliarden €) an Quartalsumsatz und etwa 90 Milliarden USD (ca. 78,5 Milliarden €) für das nächste Quartal, über den Konsensschätzungen.

Doch die Nvidia-Aktie folgt nicht immer dem Skript

Der unbequeme Teil für Investoren ist, dass der Aktienkurs von Nvidia nicht immer der erwarteten Reaktion folgte.

Ein Unternehmen kann Schätzungen übertreffen, die Prognose anheben und dennoch fallen, wenn die Erwartungen zuvor noch höher waren.

Das geschah nach Nvidias Ergebnissen für das vierte Quartal des Geschäftsjahres 2026.

Das Unternehmen meldete einen Umsatz von 68,1 Milliarden USD (ca. 59,4 Milliarden €), ein Plus von 73 % gegenüber dem Vorjahr, und einen Non-GAAP-Nettogewinn von 39,6 Milliarden USD (ca. 34,5 Milliarden €), ein Anstieg von 79 %.

Dennoch fiel die Aktie am nächsten Tag um 5,5 %, da Sorgen um das breitere KI-Thema die Stimmung belasteten.

Joseph Moore von Morgan Stanley hat die Angelegenheit deutlicher formuliert.

In einer Vorschau-Notiz vom 18. Mai hob Moore das Kursziel für Nvidia auf 285 US-Dollar an und machte die Aktie zur Top-Empfehlung des Hauses im Halbleitersektor.

Sein Fokus lag jedoch nicht nur darauf, ob Nvidia die Schätzungen für das April-Quartal übertrifft.

Er argumentierte, dass vor allem die Aussicht für das Juli-Quartal und die Umsatzentwicklung im Rechenzentrumsbereich bis 2027 von Bedeutung sind.

Das Muster, das sich auszahlt

Das nützlichere Muster in Nvidias Ergebnisgeschichte ist nicht die Kursbewegung am Folgetag, sondern das, was passiert, wenn der Zeithorizont erweitert wird.

Seit 2016 schloss die Nvidia-Aktie nur in 55 % der Fälle einen Tag nach den Quartalszahlen höher, laut historischen Daten, die von Yahoo Finance und Rolling Out zitiert werden.

Über ein ganzes Jahr steigt die Trefferquote jedoch auf 84 %, mit einer medianen Ein-Jahres-Rendite nach den Quartalszahlen von 87,6 %.

Das bedeutet nicht, dass die Aktie risikofrei ist, sondern dass der Markt wiederholt Schwierigkeiten hatte, Nvidia in Echtzeit korrekt einzupreisen.

Kurzfristige Reaktionen spiegeln oft Positionierungen, Bewertungsbedenken und schwankende KI-Stimmungen wider.

Längerfristige Renditen hingegen spiegeln die Fähigkeit des Unternehmens wider, Nachfrage in Umsatz umzusetzen.

Der Bull-Case von Morgan Stanley erklärt das: Das Institut schätzt, dass Nvidia etwa 1,1 Billionen USD (ca. 933,4 Milliarden €) an kumulativem Umsatz im Rechenzentrumsbereich von 2025 bis 2027 erzielen könnte.

Allein für 2026 und 2027 schätzt Morgan Stanley 884 Milliarden USD (ca. 771,1 Milliarden €), fast 100 Milliarden USD (ca. 87,2 Milliarden €) über dem Street-Konsens von 785 Milliarden USD (ca. 684,8 Milliarden €).

Das ist der eigentliche Bull-Case für Nvidia: nicht ein einzelnes Ergebnisübertreffen, sondern ob die Ausgaben für KI-Infrastruktur über Jahre hinweg weiter wachsen können.