Monatliche Dividendenaktien: vollständige Liste

Monatliche Dividendenaktien zahlen jeden Monat Barmittel aus und nicht nur einmal pro Quartal. Die tatsächliche Liste ist deutlich kürzer, als es viele Listenartikel nahelegen. Bei einer Prüfung der Zahlungshistorie selbst statt eines Anbieterlabels leisteten 1569 in den USA gelistete Ticker in den zurückliegenden zwölf Monaten zwischen zehn und vierzehn regelmäßige Barzahlungen. Nur 32 davon verfügen über eine Historie zu den Fundamentaldaten des Unternehmens. Alle Angaben auf dieser Seite basieren auf den Schlusskursen der Sep 4-Handelssitzung.

Die Liste der monatlich ausschüttenden Aktien

Jeder unten aufgeführte Titel stammt von einem US-notierten Unternehmen, das in den vergangenen zwölf Monaten zehn bis vierzehn regelmäßige Barausschüttungen geleistet hat. Zudem wurden Aktien im Wert von mindestens einer Million Dollar pro Handelstag umgesetzt. Die Rangfolge richtet sich nach dem täglich gehandelten Wert.

SELECT m.ticker AS ticker,
       round(m.latest_payment, 4) AS monthly_payment_usd,
       round(100 * m.latest_payment * 12 / l.last_close, 2) AS annual_yield_pct,
       round(dateDiff('day', s.streak_start, s.last_ex) / 365.25, 1) AS years_paying_monthly,
       round(l.adv_usd / 1e6, 1) AS avg_daily_traded_musd,
       formatDateTime(l.last_session, '%b %e') AS priced_through
FROM (
    SELECT ticker, argMax(cash_amount, ex_dividend_date) AS latest_payment
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date > today() - 365
      AND ex_dividend_date <= today()
      AND cash_amount > 0
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN today() - 400 AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING count() BETWEEN 10 AND 14
       AND argMax(frequency, ex_dividend_date) = 12
) AS m
INNER JOIN (
    SELECT ticker,
           maxIf(ed, gap_days > 70) AS streak_start,
           max(ed) AS last_ex
    FROM (
        SELECT ticker, ex_dividend_date AS ed,
               dateDiff('day',
                        lagInFrame(ex_dividend_date) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY ex_dividend_date),
                        ex_dividend_date) AS gap_days
        FROM (
            SELECT ticker, ex_dividend_date
            FROM global_markets.stocks_dividends
            WHERE distribution_type = 'recurring' AND cash_amount > 0 AND ex_dividend_date <= today()
            GROUP BY ticker, ex_dividend_date
        )
    )
    GROUP BY ticker
) AS s ON s.ticker = m.ticker
INNER JOIN (
    SELECT ticker,
           avg(dollar_vol) AS adv_usd,
           argMax(close_px, d) AS last_close,
           max(d) AS last_session,
           count() AS sessions
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
               sum(toFloat64(close) * volume) AS dollar_vol,
               argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE window_start >= toDateTime(today() - 32)
          AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < today()
          AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
              + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
          AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
              + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
        GROUP BY ticker, d
    )
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15 AND adv_usd >= 1000000 AND last_close > 0
) AS l ON l.ticker = m.ticker
INNER JOIN (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.stocks_ratios
    GROUP BY ticker
    HAVING argMax(market_cap, date) > 0
) AS f ON f.ticker = m.ticker
ORDER BY l.adv_usd DESC
LIMIT 60

O ist hier der meistgehandelte Titel mit monatlicher Ausschüttung: eine monatliche Zahlung von 0.271 Dollar, 14.2 Jahre lückenloser monatlicher Ausschüttungen und eine annualisierte Rendite von 5.3% auf Basis des Schlusskurses von Sep 4. Im Durchschnitt wurden pro Handelstag Aktien im Wert von 220.3 Millionen Dollar umgesetzt. Der Filter liefert 28 Titel. Für die Renditespalte wird die letzte Einzelzahlung auf zwölf Zahlungen pro Jahr hochgerechnet und durch diesen Schlusskurs geteilt. Deshalb verändert sie sich mit jeder Kursbewegung. Sie ist keine Prognose der Barausschüttungen für die kommenden zwölf Monate.

Wer die Aktie vor ihrem Ex-Dividendendatum hält, erhält die nächste Ausschüttung. Der Kalender mit den bevorstehenden Ex-Dividendenterminen zeigt, welche Titel als Nächstes ex Dividende gehandelt werden. Das Ex-Dividendendatum erklärt die Frist, die darüber entscheidet, ob ein Käufer die Ausschüttung erhält.

Wie ein monatlich ausschüttender Titel identifiziert wird

Der Dividendenfeed enthält ein Frequenzlabel. Wer sich allein darauf verlässt, erhält in beide Richtungen ein falsches Ergebnis. Der Test zählt zunächst die tatsächlich erfolgten Zahlungen eines Tickers. Anschließend wird diese Zahl nach oben und unten begrenzt.

WITH payers AS (
    SELECT ticker,
           count() AS payments_12m,
           argMax(frequency, ex_dividend_date) AS freq_flag
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date > today() - 365
      AND ex_dividend_date <= today()
      AND cash_amount > 0
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
),
filers AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.stocks_ratios
    GROUP BY ticker
    HAVING argMax(market_cap, date) > 0
)
SELECT multiIf(payments_12m = 1, 'One a year',
               payments_12m = 2, 'Two a year',
               payments_12m BETWEEN 3 AND 6, 'Three to six a year',
               payments_12m BETWEEN 7 AND 9, 'Seven to nine a year',
               payments_12m BETWEEN 10 AND 14, 'Ten to fourteen a year',
               payments_12m BETWEEN 15 AND 39, 'Fifteen to thirty-nine a year',
               'Forty or more a year') AS bucket,
       count() AS tickers,
       countIf(freq_flag = 12) AS labelled_monthly,
       countIf(ticker IN (SELECT ticker FROM filers)) AS company_filings
FROM payers
GROUP BY bucket
ORDER BY min(payments_12m)

118 Ticker leisteten im zurückliegenden Jahr mindestens vierzig wiederkehrende Barausschüttungen. Weitere 71 Ticker leisteten zwischen fünfzehn und neununddreißig Zahlungen. Dabei handelt es sich um wöchentlich und täglich ausschüttende Titel, ein schnell wachsendes Segment des Fondsmarkts. Ein Filter, der lediglich nach „zehn oder mehr Zahlungen“ fragt, nimmt alle diese Titel in die Monatsliste auf. Eine Obergrenze von vierzehn Zahlungen entfernt sie.

Das Label allein ist ebenfalls nicht zuverlässig. 55 Ticker mit einem Label für monatliche Ausschüttungen zahlten im Jahresverlauf genau einmal. Bei 182 von ihnen gab es zwischen drei und sechs Zahlungen. Innerhalb der Bandbreite von zehn bis vierzehn Zahlungen stimmen Label und Zahlungsbilanz in 1565 von 1569 Fällen überein. Deshalb verlangt diese Seite beide Kriterien.

Die meisten monatlichen Zahler sind Fonds, keine operativen Unternehmen

Das ist der Teil, den Listenartikel auslassen. Die Datenbank enthält kein Kennzeichen für Fonds, ETFs oder REITs. Daher lässt sich eine Liste monatlicher Zahler nicht anhand einer solchen Bezeichnung auf operative Unternehmen filtern. Sie enthält jedoch einen Datenfeed zu Unternehmenskennzahlen, der für die erfassten operativen Unternehmen eine Marktkapitalisierung ausweist. Börsengehandelte Fonds und geschlossene Fonds fallen nicht unter diese Abdeckung. Daher dient das Vorhandensein einer Marktkapitalisierung auf dieser Seite als praktikabler Näherungswert für ein operatives Unternehmen. Von den 1569 Tickers im Monatssegment weisen 32 eine solche Angabe auf. Für die übrigen liegt kein entsprechender Datensatz vor. Bei den meisten handelt es sich um börsengehandelte Fonds, geschlossene Fonds und Intervallfonds. Hinzu kommen einige Units, Trusts und kleinere Emittenten, die der Datenfeed nicht erfasst.

Die wenigen Emittenten mit einer solchen Angabe werden von Real Estate Investment Trusts, Mortgage-REITs, Business Development Companies und Royalty Trusts dominiert. Das ist die tatsächliche Struktur monatlicher Erträge: Die Gesellschaftsformen, die jeden Monat ausschütten, sind darauf ausgelegt, den Cashflow direkt weiterzureichen. Ein monatliches Pendant zu einem Dividendenwachstums-Champion mit zwei Jahrzehnten Historie gibt es unter gewöhnlichen operativen Unternehmen, die vierteljährlich ausschütten, kaum. Warum sich die vierteljährliche Ausschüttung in den USA überhaupt als Standard etabliert hat und welche Strukturen davon abweichen, wird in monatliche Dividendenaktien erklärt erläutert.

Welche monatliche Dividendenrenditen bieten Aktien?

Die Renditen der monatlich ausschüttenden Aktien streuen deutlich stärker als im Gesamtmarkt. Die Übersicht gruppiert alle monatlichen Zahler, die die Liquiditätsschwelle erfüllen und über eine vollständige zwölfmonatige Kurshistorie verfügen. Zusätzlich enthält sie eine Spalte, die ein reiner Rendite-Screen nicht zeigt: die Kursentwicklung der Aktie über diese zwölf Monate.

WITH monthly AS (
    SELECT ticker, argMax(cash_amount, ex_dividend_date) AS latest_payment
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date > today() - 365
      AND ex_dividend_date <= today()
      AND cash_amount > 0
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN today() - 400 AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING count() BETWEEN 10 AND 14
       AND argMax(frequency, ex_dividend_date) = 12
),
filers AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.stocks_ratios
    GROUP BY ticker
    HAVING argMax(market_cap, date) > 0
),
tape AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(close) * volume) AS dollar_vol,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM monthly)
      AND (window_start >= toDateTime(today() - 32)
           OR (window_start >= toDateTime(today() - 378) AND window_start < toDateTime(today() - 358)))
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < today()
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker, d
),
px AS (
    SELECT ticker,
           avgIf(dollar_vol, d > today() - 32) AS adv_usd,
           argMaxIf(close_px, d, d > today() - 32) AS last_close,
           argMaxIf(close_px, d, d <= today() - 358) AS close_year_ago,
           countIf(d > today() - 32) AS recent_sessions,
           countIf(d <= today() - 358) AS old_sessions
    FROM tape
    GROUP BY ticker
    HAVING recent_sessions >= 15
       AND old_sessions > 0
       AND adv_usd >= 1000000
       AND last_close > 0
       AND close_year_ago > 0
),
named AS (
    SELECT m.ticker AS ticker,
           100 * m.latest_payment * 12 / p.last_close AS yld,
           100 * (p.last_close - p.close_year_ago) / p.close_year_ago AS price_change,
           m.ticker IN (SELECT ticker FROM filers) AS is_filer
    FROM monthly m
    INNER JOIN px p ON p.ticker = m.ticker
)
SELECT multiIf(yld < 3, 'Under 3%',
               yld < 5, 'From 3% to 5%',
               yld < 8, 'From 5% to 8%',
               yld < 12, 'From 8% to 12%',
               'Above 12%') AS bucket,
       count() AS payers,
       round(quantileDeterministic(0.5)(yld, cityHash64(ticker)), 2) AS median_yield_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(price_change, cityHash64(ticker)), 1) AS median_price_change_12m_pct,
       countIf(is_filer) AS company_filings
FROM named
GROUP BY bucket
ORDER BY median_yield_pct

Das größte Segment ist From 3% to 5%. Es umfasst 289 Titel, gegenüber 221 Titeln im Segment From 5% to 8% und 67 Titeln im Segment Under 3%. Die Medianrenditen steigen gleichmäßig an, von 2.28% im niedrigsten Segment bis 14.51% im höchsten.

Betrachten Sie nun die danebenstehende Kursspalte. Die mediane Kursveränderung über zwölf Monate beträgt -0.4% im Segment mit der niedrigsten Rendite und -2.3% im Segment From 3% to 5%. Im Segment Above 12% sind es anschließend -8.9%. Bei der Rendite steht der Aktienkurs im Nenner. Deshalb kann ein Titel ohne Veränderung der Ausschüttung in das oberste Segment aufsteigen. Eine extreme Rendite ist meist das rechnerische Ergebnis eines fallenden Aktienkurses und kein Beleg für einen besonders großzügigen Zahler. Dividendenrendite im Vergleich zu Treasury-Renditen zeigt, welche Anforderungen eine hohe Ertragskennzahl erfüllen muss.

Die Namen über 12 %

Jeder monatliche Zahler mit einer Rendite von mehr als etwa 12 % verdient eine genauere Prüfung. Dies sind die berichtspflichtigen Unternehmen, die diese Schwelle überschreiten, sowie die Entwicklung ihres Aktienkurses und ihrer monatlichen Ausschüttung im vergangenen Jahr.

WITH monthly AS (
    SELECT ticker,
           argMax(cash_amount, ex_dividend_date) AS latest_payment,
           argMin(cash_amount, ex_dividend_date) AS oldest_payment
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date > today() - 400
      AND ex_dividend_date <= today()
      AND cash_amount > 0
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN today() - 400 AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING countIf(ex_dividend_date > today() - 365) BETWEEN 10 AND 14
       AND argMax(frequency, ex_dividend_date) = 12
       AND oldest_payment > 0
),
filers AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.stocks_ratios
    GROUP BY ticker
    HAVING argMax(market_cap, date) > 0
),
tape AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(close) * volume) AS dollar_vol,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM monthly)
      AND (window_start >= toDateTime(today() - 32)
           OR (window_start >= toDateTime(today() - 378) AND window_start < toDateTime(today() - 358)))
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < today()
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker, d
),
px AS (
    SELECT ticker,
           avgIf(dollar_vol, d > today() - 32) AS adv_usd,
           argMaxIf(close_px, d, d > today() - 32) AS last_close,
           argMaxIf(close_px, d, d <= today() - 358) AS close_year_ago,
           countIf(d > today() - 32) AS recent_sessions,
           countIf(d <= today() - 358) AS old_sessions
    FROM tape
    GROUP BY ticker
    HAVING recent_sessions >= 15
       AND old_sessions > 0
       AND adv_usd >= 1000000
       AND last_close > 0
       AND close_year_ago > 0
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       round(100 * m.latest_payment * 12 / p.last_close, 2) AS annual_yield_pct,
       round(100 * (p.last_close - p.close_year_ago) / p.close_year_ago, 1) AS price_change_12m_pct,
       round(100 * (m.latest_payment - m.oldest_payment) / m.oldest_payment, 1) AS payment_change_12m_pct,
       round(p.adv_usd / 1e6, 1) AS avg_daily_traded_musd
FROM monthly m
INNER JOIN px p ON p.ticker = m.ticker
INNER JOIN filers f ON f.ticker = m.ticker
WHERE 100 * m.latest_payment * 12 / p.last_close >= 12
ORDER BY annual_yield_pct DESC
LIMIT 25

10 Namen überschreiten die Schwelle. EARN weist mit 21.99% die höchste annualisierte Rendite auf. Der Aktienkurs veränderte sich über zwölf Monate um -22.7%, die monatliche Ausschüttung um 0%. IVR folgt mit 19.94%; der Aktienkurs veränderte sich um -5.4% und die Ausschüttung um -64.7%. Eine Kürzung der Ausschüttung und ein fallender Aktienkurs treten bei demselben Namen häufig gemeinsam auf. Dadurch steigt die Rendite aus beiden Gründen.

Eine Rendite ist für sich genommen keine vollständige Kennzahl. Genau das erläutert was ist die Dividendenrendite ausführlich.

Realty Incomes monatliche Dividende, Jahr für Jahr

Realty Income ist der Referenzwert für diese Kategorie und der übliche Ausgangspunkt für alle, die sich mit monatlichen Dividenden befassen. Neben dem erklärten monatlichen Satz steht die höchste in jedem Kalenderjahr erklärte Zahlung. Außerdem sind die Erhöhung gegenüber dem Vorjahr und die Zahl der Anhebungen innerhalb des jeweiligen Jahres aufgeführt:

WITH steps AS (
    SELECT ed, amt,
           lagInFrame(amt) OVER (ORDER BY ed ASC) AS prior_amt
    FROM (
        SELECT ex_dividend_date AS ed, max(cash_amount) AS amt
        FROM global_markets.stocks_dividends
        WHERE ticker = 'O'
          AND distribution_type = 'recurring'
          AND cash_amount > 0
          AND ex_dividend_date >= '2013-01-01'
          AND ex_dividend_date < toStartOfYear(today())
        GROUP BY ed
    )
),
yearly AS (
    SELECT toYear(ed) AS year,
           max(amt) AS monthly_rate,
           countIf(prior_amt > 0 AND amt > prior_amt) AS raise_count
    FROM steps
    GROUP BY year
),
seq AS (
    SELECT year, monthly_rate, raise_count,
           lagInFrame(monthly_rate) OVER (ORDER BY year ASC) AS prior_rate
    FROM yearly
),
panel AS (
    SELECT year, monthly_rate, raise_count,
           100 * (monthly_rate - prior_rate) / prior_rate AS raise_pct
    FROM seq
    WHERE prior_rate > 0 AND year >= 2014
)
SELECT year,
       round(monthly_rate, 4) AS monthly_payment_usd,
       round(raise_pct, 2) AS annual_raise_pct,
       raise_count,
       round(min(raise_pct) OVER (), 2) AS smallest_annual_raise_pct
FROM panel
ORDER BY year

Der monatliche Satz stieg von $0.1834 im Jahr 2014 auf $0.27 im Jahr 2025. Die kleinste jährliche Anhebung im dargestellten Zeitraum beträgt 0.69%. Damit stieg der Satz in jedem gezeigten Jahr. Im letzten vollständigen Jahr lag die Erhöhung bei 2.47% und bei 0.69% im Jahr 2014. Die daneben angegebene Zahl der Anhebungen zeigt, wie dieser Satz erreicht wurde: allein im Jahr 2025 gab es 6 separate Erhöhungen. Unternehmen mit monatlichen Ausschüttungen passen den Satz mehrmals pro Jahr in kleinen Schritten an, statt ihn einmalig deutlich zu erhöhen. Das vollständige Profil finden Sie auf der Seite Realty-Income-Dividende.

Wie weit die monatliche Zahlungshistorie zurückreicht

Jede Serie auf dieser Seite wird anhand der Dividendenhistorie gemessen, nicht anhand des Jahres, in dem ein Unternehmen erstmals monatlich zahlte. Die Historie ist jünger als die ältesten monatlich zahlenden Unternehmen. Gezählt werden die Ticker mit zehn bis vierzehn wiederkehrenden Ex-Dates in jedem abgeschlossenen Kalenderjahr:

WITH per_year AS (
    SELECT ticker,
           toYear(ex_dividend_date) AS year,
           count(DISTINCT ex_dividend_date) AS payments
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE distribution_type = 'recurring'
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date >= '2005-01-01'
      AND ex_dividend_date < toStartOfYear(today())
    GROUP BY ticker, year
)
SELECT year,
       countIf(payments BETWEEN 10 AND 14) AS monthly_payers,
       round(100 * countIf(payments BETWEEN 10 AND 14) / count(), 2) AS monthly_share_pct
FROM per_year
GROUP BY year
ORDER BY year

Die Historie umfasst 60 monatlich zahlende Unternehmen in 2011 und 135 in 2012, danach 730 in 2013 und 1481 in 2025. Die Anteilsspalte grenzt diesen Schritt vom reinen Wachstum im Datenbestand ab: Der Anteil der monatlich zahlenden Unternehmen an allen Unternehmen mit wiederkehrenden Zahlungen stieg von 1.44% auf 10.2%. Ein Unternehmen, das schon lange vor diesem Schritt monatlich zahlte, kann hier nicht mehr Jahre in seiner Serie ausweisen, als die Historie selbst umfasst.

So wird diese Liste gemessen

Jede Schwelle und jeder Ausschluss, klar erläutert.

• Frequenz. Ein ticker gilt als monatlich, wenn er in den vergangenen 365 Tagen zwischen zehn und vierzehn wiederkehrende Barauszahlungen verzeichnet hat und sein aktuelles Frequenzlabel „monatlich“ lautet. Beide Grenzen sind relevant: Die untere Grenze lässt den gelegentlich fehlenden Datensatz zu, die obere hält wöchentliche und tägliche Ausschütter fern.
• Zahlungsart. Gezählt werden nur Zahlungen, die der Datenfeed als wiederkehrend kennzeichnet. Sonderzahlungen, zusätzliche Ausschüttungen und unregelmäßige Einmalzahlungen fließen weder in den Frequenztest noch in die Rendite ein.
• Serie. Die Jahre ununterbrochener monatlicher Zahlungen zählen aufeinanderfolgende wiederkehrende Ex-Dividenden-Termine, zwischen denen keine Lücke von mehr als siebzig Tagen liegt. Gelegentlich fehlt im Datenfeed der Datensatz für einen Monat, in dem ein Unternehmen tatsächlich gezahlt hat. Zwölf exakt erfasste Datensätze pro Jahr würden daher jede Serie zu niedrig ausweisen. Ein Wechsel auf quartalsweise Zahlungen öffnet eine Lücke von fast drei Monaten und beendet die Serie korrekt. Der Datensatz setzt die Obergrenze, wie das obige Abdeckungsfeld zeigt.
• Liquiditätsgrenze. Im Durchschnitt müssen mindestens eine Million Dollar Aktien pro Tag gehandelt worden sein, verteilt auf mindestens fünfzehn reguläre Handelssitzungen im vergangenen Monat. Darunter machen die gestellten spreads die Rendite nur theoretisch.
• Kursfeststellung. Für die Renditen wird der letzte Schlusskurs einer ABGESCHLOSSENEN Sitzung verwendet. Die Sitzung, die beim Neuaufbau dieser Seite noch lief, wird ausgeschlossen. Deshalb kann der Datumsstempel ein oder zwei Tage hinter dem Kalender zurückliegen.
• Unternehmensfilter. In der Hauptliste bleiben nur ticker mit einem Datensatz zu Unternehmenskennzahlen. Das Panel zur Renditeverteilung enthält dagegen alle monatlichen Zahler, einschließlich Fonds.
• Ausschlüsse. Gehebelte und inverse börsengehandelte Produkte werden anhand ihrer Bezeichnung entfernt. Das gilt auch für jeden ticker mit einem Aktiensplit im vergangenen Jahr. Ein Split verfälscht die Kursbewegung und macht den Vergleich je Aktie unbrauchbar. Ein Symbol, das von zwei Emittenten verwendet wird, wird überall ausgeschlossen.
• Was hier nicht enthalten ist. Fonds-Kostenquoten und die steuerliche Einordnung einer Ausschüttung – Kapitalrückzahlung oder Ertrag – sind in diesen Daten nicht enthalten. Mehrere monatlich ausschüttende Fonds mit hoher Rendite zahlen Kapital statt Erträge zurück. Das ist in einer Rendite nicht erkennbar.

FAQ

Welche Aktien zahlen jeden Monat Dividenden?

Gemessen an den Ausschüttungen der vergangenen zwölf Monate zahlen 1569 in den USA gelistete Ticker monatlich Dividenden. Allerdings liegt nur für 32 davon ein Datensatz zu den Unternehmenskennzahlen vor. Bei fast allen übrigen handelt es sich um Fonds. Der am stärksten gehandelte Wert unter den Unternehmen ist O. Die Liste der Titel, die die Liquiditätsschwelle erfüllen, umfasst 28 Werte.

Sind monatlich ausschüttende Dividendenaktien sicher?

Ein monatlicher Ausschüttungsrhythmus bietet keine Sicherheitsgarantie. In dieser Gruppe sind Mortgage-REITs und Fonds mit Optionsincome-Strategien überrepräsentiert. Deren Ausschüttungen verändern sich mit den Kreditbedingungen und dem Zinsniveau. Bei den hier erfassten monatlich ausschüttenden Titeln lag die mediane Kursveränderung über zwölf Monate bei -8.9% für Werte mit einer Rendite von mehr als 12 %. Bei Werten mit einer Rendite von weniger als 3 % waren es -0.4%.

Welche monatlich ausschüttende Dividendenaktie weist die höchste Rendite auf?

Unter den monatlich ausschüttenden Unternehmen mit veröffentlichten Finanzberichten, die die Liquiditätsschwelle erfüllen, weist EARN mit 21.99% die höchste annualisierte Rendite auf. Maßgeblich ist der Schlusskurs vom Sep 4. Der Aktienkurs veränderte sich in den vorangegangenen zwölf Monaten um -22.7%. Das erklärt rechnerisch den größten Teil der zweistelligen Rendite.

Wie wird die monatliche Rendite auf dieser Seite berechnet?

Die zuletzt angekündigte monatliche Ausschüttung wird mit zwölf multipliziert und anschließend durch den Schlusskurs der letzten abgeschlossenen Handelssitzung geteilt. Dadurch wird der aktuelle Ausschüttungssatz annualisiert, anstatt die tatsächlich gezahlten Beträge der vergangenen zwölf Monate zu addieren. Ein Unternehmen, das seine Ausschüttung im Jahresverlauf erhöht hat, weist hier daher eine höhere Rendite aus als auf Basis der nachlaufenden Rendite.

Jede Tabelle oben basiert auf einer gespeicherten und versionierten Abfrage zu angekündigten Dividenden und tatsächlichen Intraday-Kursdaten. Sie können die SQL-Abfrage unter jedem Panel einblenden oder auf dem Strasmore-Terminal einen eigenen Screen für monatlich ausschüttende Titel erstellen.