Erfahrener Wall Street Stratege James E: Thorne sagt S&P 500 könnte in fünf Jahren 14,000 erreichen: "Sie sind derzeit nicht bullisch genug"
Am 12. Juli (US-Ostküstenzeit) prognostizierte James E. Thorne, Chef-Marktstratege bei Wellington-Altus, ein S&P 500-Ziel von 14.000 Punkten bis 2031. Er begründet dies mit einem „Heißlaufen“ der US-Wirtschaft, getrieben durch KI-Investitionen und eine industrielle Umrüstung. Mit einer erwarteten jährlichen Gewinnwachstumsrate von über 10 % prognostiziert er einen EPS von 600 US-Dollar. Thorne kritisiert den aktuellen Konsens als zu pessimistisch und betont, dass Analysten die Produktivitätsschübe durch KI weiterhin unterschätzen. Sein Modell stellt ein strukturell höheres nominales BIP-Wachstum in Aussicht, das an die dynamischen Märkte der 1990er-Jahre erinnert und die aktuellen Bewertungsbedenken entkräftet.

TradingKey – Am 12. Juli (US-Ostküstenzeit), gerade als führende Investmentbanken ihre S&P 500-Ziele für 2026 auf eine Spanne von 7.500 bis 8.100 Punkten anhoben, legte James E. Thorne, Chef-Marktstratege bei Wellington-Altus Private Wealth, eine weitaus mutigere langfristige Prognose vor: Der S&P 500 schicke sich an, innerhalb der nächsten fünf Jahre (bis 2031) die Marke von 14.000 Punkten zu erreichen, was fast einer Verdoppelung gegenüber dem aktuellen Stand von rund 7.500 Punkten entspricht.

[Quelle: X]
Thorne erklärte auf der Social-Media-Plattform X: „Ja, Sie sind nicht bullish genug.“ Er glaubt, dass der Markt erst allmählich beginnt, das Gewinnpotenzial zu begreifen, das eine KI-gesteuerte Wirtschaft freisetzen könnte. Dieses Argument basiert auf seiner Einschätzung des makroökonomischen Umfelds der USA: Die USA steuern auf ein neues Paradigma des „Heißlaufens“ (running hot) zu, das sich grundlegend von der Ära nach der Finanzkrise von 2008 unterscheidet.
Thorne beschrieb dies als ein „von der Trump-Ära und KI geprägtes Regime des Heißlaufens“, das durch ein nominales BIP-Wachstum von rund 7 % pro Jahr gekennzeichnet ist – deutlich mehr als die rund 5 % Ende 2025. Er sieht darin keine Wiederholung der säkularen Stagnation der 2010er-Jahre, sondern vielmehr etwas, das „einer modernisierten Version der späten 1980er- und 1990er-Jahre nahekommt, als Wachstum, Produktivität und Bewertungen im Gleichschritt stiegen“.
Was konkrete Prognosen betrifft, stellte Thorne mehrere Szenarien vor. Sein Basisszenario geht davon aus, dass der Gewinn je Aktie (EPS) des S&P 500 bis 2031 auf etwa 600 US-Dollar steigen wird, was den Index bei einem KGV von rund 22 im unteren bis mittleren 13.000er-Bereich ansiedeln würde. In einem optimistischeren Szenario, falls Anleger den KI-gesteuerten Produktivitätsschub als dauerhaften strukturellen Wandel betrachten, könnte ein KGV von 25 den Index in den Bereich von 15.000 bis 16.000 Punkten treiben.
Der Eckpfeiler dieser Prognose ist ein explosives Wachstum der Unternehmensgewinne. Thorne erwartet, dass der Gewinn je Aktie (EPS) des S&P 500 im Jahr 2027 rund 400 US-Dollar erreichen und bis 2031 weiter auf 600 bis 650 US-Dollar steigen wird, was einer beachtlichen jährlichen Wachstumsrate von 10,5 % bis 14 % entspricht. Er ist fest davon überzeugt, dass dieses Wachstum durch eine Kombination aus „einem KI-Capex-Superzyklus, vollständiger Sofortabschreibung und dem bewussten Wiederaufbau von Produktionskapazitäten“ angetrieben wird.
Thornes Ansicht ist kein Einzelfall, doch ihr Zeithorizont und ihr Optimismus übertreffen die aktuellen Konsensprognosen der Wall Street für 2026 bei Weitem. So haben beispielsweise Institute wie die Deutsche Bank, Morgan Stanley ( MS) und Goldman Sachs ( GS) vor Kurzem ihre S&P 500-Ziele für Ende 2026 auf rund 8.000 Punkte festgelegt.
Thornes Argumentation geht auch auf die anhaltenden Sorgen des Marktes über Bewertungen und Blasen ein. Er beschreibt die aktuelle Welle des Ausbaus der KI-Infrastruktur als „industrielle Umrüstung“ und nicht als bloßen „Software-Hype“. Unterdessen übertrafen die Unternehmen im S&P 500 im ersten Quartal die Gewinnerwartungen um rund 27 %, was weit über der Erwartung der Wall Street von 12 % lag. Er glaubt, dass diese Diskrepanz beweist, dass Analysten den Durchdringungseffekt von KI auf die Gewinnmargen in verschiedenen Branchen nach wie vor unterschätzen.
Dieser Inhalt wurde KI-übersetzt und von Menschen überprüft. Er dient nur zu Referenz- und Informationszwecken und stellt keine Anlageberatung dar.
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