Weiter geht es mit der monatlichen Übersicht der beliebtesten Artikel auf finanziell- umdenken.info im November 2025. Welche Artikel und welche Themen haben die Leser dieses Blogs am meisten interessiert? Spannenderweise könnten hier auch deutlich ältere Artikel unter den Top 5 auftauchen, wenn die Themen zeitlos sind und selbst nach einigen Jahren noch ihre Gültigkeit behalten. Sie werden dann oft in Suchmaschinen wie Google weit oben gelistet oder von den KI-Tools mit aufgelistet und werden entsprechend oft gefunden. Hier noch einmal zum Vergleich die Artikel auf finanziell-umdenken, die im Oktober 2025 am häufigsten aufgerufen wurden.
1.) KI-Vermögensverwaltung – wie jetzt 100.000 Euro investieren?
Fünf der derzeit führenden KI-Modelle, Grok 4.1, Gemini 3.0, Kimi, GPT5 sowie Claude 4.5, wurden nach ihrer Einschätzung befragt, wie man derzeit 100.000 Euro auf Sicht von fünf bis zehn Jahren am besten anlegen könnte.
Die Struktur des Berichts folgt den fünf Kernfragen, die den KIs gestellt wurden: Vermögensaufteilung, geografische und sektorale Schwerpunkte, Liquiditätsreserve, Gewinnpotenzial und Risikobewertung. Die Antworten der Modelle werden thematisch gegenübergestellt und analysiert. Ein abschließendes Fazit bewertet die qualitativen Unterschiede der Ansätze und charakterisiert die „Persönlichkeit“ jedes Modells. Platz 1 bei den Top-Artikeln im November 2025.
2.) Lohnen sich Dividenden-Aristokraten in einer KI-Aktienhausse?
Dividenden-Aristokraten sind Aktien: S&P-500-Unternehmen, die ihre Dividenden seit mindestens 25 aufeinanderfolgenden Jahren erhöht haben. Diese stetige Dividendenerhöhung trotz zwischenzeitlicher wirtschaftlicher Krisen ist ein klares Qualitätsmerkmal. Auf der anderen Seite handelt es sich bei den jeweiligen Unternehmen um Geschäftsmodelle aus dem letzten Jahrhundert. Daher drängt sich die Frage auf, ob im derzeitigen KI-Zeitalter derartige Aktien insgesamt noch eine gute Performance zeigen können?
3.) KI Portfolio Monitoring 2026: Warum manuelles Depot-Tracking Geschichte ist
Der ständige Blick ins Portfolio, vor allem in Fällen eines Kursrückgangs ist nicht nur zeitraubend, sondern für die Performance der Geldanlage sogar kontraproduktiv. In diesem Artikel wird ein Weg gezeigt, wie man KI-Modelle den Markt permanent nach Frühwarnsignalen durchsuchen lassen kann und anschließend einmal wöchentlich eine Übersicht erhält, ob überhaupt Handlungsbedarf besteht, und falls ja, welche Aktien oder ETFs eine Überprüfung bedürfen. Obwohl dieser Artikel erst Ende November erschienen ist, hat er sich immerhin schon auf Platz 3 der Monats-Hitliste vorgearbeitet.
4.) Der DAX steht kurz vor einer größeren Kursbewegung!
Es gibt gerade auf höheren Zeitebenen auch Signale aus der Technischen Analyse, die auf ein bevorstehendes Ereignis hinweisen. Ein TTM Squeeze wird eine Situation genannt, bei der sich die Bollinger Bänder sehr eng zusammenziehen und auf diese Weise eine bald anstehende größere Bewegung hinweisen. Solche eine Situation besteht im Spätherbst/Frühwinter 2025 sowohl beim DAX als auch beim gleichgewichteten S&P 500, also auch jetzt Anfang Dezember.
5.) OpenAI als Black Swan: Sollte der KI-Gigant die Börse erschüttern?!
Die meisten KI-Unternehmen verdienen gutes Geld, wie vor einigen Wochen auch der US-Notenbank-Chef Powell betonte. Allerdings gab es ausgerechnet vom relativ frischen Unternehmen OpenAI (ehemals non-Profit-Organisation) merkwürdige Signale aus der Unternehmensführung. Da zahlreiche BigTech-Unternehmen dort gigantische Gelder investiert haben, würde ein Versagen von OpenAI eine Kettenreaktion auslösen.
Auf dem YouTube-Kanal KI & Kapital wende ich Prompts für verschiedene Themen zur Geldanlage und Trading regelmäßig an. Detailliertes Prompt Engineering für KI-Tools für das Selektieren von Aktien, ETF und andere Anlageklassen erlernst du in der Passiver Geldfluss Academy – Aktien und Trading. Hier erfährst du sogar Wege zur Optimierung deines bestehenden individuellen Vermögens-Portfolio.
NEU: Multi-Indikator für den universellen Börsenhandel, mit Angabe der jeweils profitablen Zeitebene (Backtesting!).
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