Meistgeshortete Aktien aktuell: zwei Ranglisten

„Am stärksten leerverkauft“ kann je nach Messgröße zwei unterschiedliche Ranglisten bedeuten. Die meisten Artikel wählen stillschweigend eine davon aus, ohne dies offenzulegen. Diese Seite zeigt beide Ranglisten. Sie basieren auf der jüngsten von der Börse gemeldeten Abrechnung der Short-Interest-Daten und sind auf liquide Titel beschränkt. Außerdem enthält sie Angaben, die in den meisten Ranglisten fehlen: ob die Positionierung zunimmt oder abnimmt, bei welchen Aktien der Leerverkaufsdruck von Meldung zu Meldung steigt und wie sich die Kurse der führenden Titel entwickelt haben. Die Seite wird aktualisiert, sobald neue Abrechnungen veröffentlicht werden. Die Spalte settled in der ersten Tabelle zeigt, auf welche Meldung Sie blicken.

Die meistgeshorteten Aktien nach Days to Cover – überfüllte Ausstiege

Days to Cover setzt die leerverkauften Aktien ins Verhältnis zum durchschnittlichen Tagesvolumen. Die Kennzahl zeigt, wie viele typische Handelstage die Leerverkäufer benötigen würden, um ihre Positionen im gesamten Handelsvolumen der Aktie zurückzukaufen. Sie ist der Maßstab für die Beobachtung möglicher Short Squeezes. Eine ausführliche Einordnung finden Sie im verlinkten Leitfaden.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10

Der aktuelle Spitzenreiter, MPT, weist zum Abrechnungstermin 2026-08-14 15.6 Days to Cover auf. Die Berechnung lässt sich anhand der eigenen Kennzahlen des Spitzenreiters nachvollziehen: 144.5 Millionen leerverkaufte Aktien geteilt durch 9.3 Millionen Aktien durchschnittliches Tagesvolumen ergeben 15.6 volle Handelstage des gesamten Handelsvolumens der Aktie. Dabei werden sämtliche Käufe und Verkäufe einbezogen, und dieses Volumen würde ausschließlich durch das Eindecken von Leerverkäufen beansprucht. Zum Vergleich: Der Median der liquiden Aktien in derselben Datei liegt bei 2 Tagen. Selbst die letzte Aktie dieser Top Ten kommt mit 9.8 Tagen auf ein Mehrfaches dieses Medians. Ein derart hoher Wert zeigt, dass der Ausstieg eng ist. Er sagt jedoch nicht voraus, dass ein Ausstieg erforderlich wird. Die Mechanik eines Short Squeeze erklärt, welche Voraussetzungen dafür erfüllt sein müssen.

Baut sich die Überfüllung auf oder geht sie zurück?

Eine einzelne Abrechnung ist nur eine Momentaufnahme. Die zugrunde liegende Datei reicht mehrere Jahre zurück. Daher lässt sich die naheliegende Frage „Wie sind die aktuellen Spitzenreiter hierher gelangt?“ anhand der Daten beantworten. Dieses Panel verfolgt die heutigen drei führenden Titel nach Tagen bis zur Deckung über die letzten acht Abrechnungen zurück, also über einen Zeitraum von etwa vier Monaten.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

Die Spalten folgen den aktuellen Spitzenreitern rückwärts. Die jüngste Zeile entspricht daher der Tabelle oben: 15.6, 15.4 und 13.4 Tage. Lesen Sie jede Spalte von oben nach unten. So wird sichtbar, was eine Momentaufnahme verbirgt: Eine Überfüllung in diesem Ausmaß baut sich über Abrechnungen, Wochen und Monate auf und wird ebenso schrittweise abgebaut, nicht über Nacht. Ein Titel kann ein ganzes Quartal lang im zweistelligen Bereich bleiben, ohne dass sich die Situation auflöst. Eine leere Zelle bedeutet, dass der Ticker bei dieser Abrechnung keinen qualifizierenden Print aufwies. Beim Beobachten von Short Squeezes ist es zur Hälfte entscheidend zu wissen, ob man einen Neuzugang oder einen langjährigen Bestandswert vor sich hat. Dieses Panel zeigt das auf einen Blick.

Am meisten leerverkaufte Aktien nach absoluten Stückzahlen – eine ganz andere Liste

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10

Nach der Zahl der leerverkauften Aktien verändert sich die Rangliste deutlich: PLUG führt mit 290.9 Millionen Aktien bei einem täglichen Handelsvolumen von 72 Millionen Aktien. Daraus ergeben sich 4 Tage, die zum Eindecken benötigt werden. Große Short-Positionen bedeuten nicht automatisch, dass viele Marktteilnehmer gleichzeitig aussteigen wollen. Der am wenigsten überfüllte Name unter den zehn größten Positionen nach Stückzahl könnte seine gesamte Short-Position bei normalem Handelsvolumen in etwa 2.5 Tagen schließen. Größe und Überfüllung sind zwei unterschiedliche Dimensionen. Ein Name wie NVDA kann eine der größten absoluten Short-Positionen am Markt aufweisen und sich bei seinem enormen täglichen Handelsvolumen trotzdem schnell eindecken lassen. Andere Namen auf derselben Größenliste weisen dagegen deutlich mehr Tage bis zur Eindeckung auf als der Median des liquiden Anlageuniversums. Zudem erscheinen Absicherungsgeschäfte, Bestände von Market Makern und Relative-Value-Positionen sämtlich als „Short Interest“, ohne dass damit zwingend eine Wette gegen das Unternehmen verbunden ist. Das ist die zentrale Erkenntnis: Das absolute Short Interest misst die Positionsgröße; die Tage bis zur Eindeckung messen die Überfüllung. Die beiden Listen überschneiden sich weit weniger, als die meisten erwarten. Wenn ein Name in beiden Listen weit oben erscheint, lohnt sich ein genauerer Blick.

Welche Aktien werden stärker leerverkauft?

Beide Ranglisten zeigen absolute Werte. Die andere häufige Frage lautet, welche Aktien derzeit STÄRKER leerverkauft werden. Dabei geht es um eine Veränderung, für die zwei Abrechnungsstände erforderlich sind. Dieses Panel ordnet liquide Titel nach dem Anstieg der Days to Cover vom vorherigen zum neuesten Datenstand.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8

Der stärkste Anstieg entfiel auf GOSS. Die Days to Cover stiegen innerhalb eines Abrechnungsintervalls von 1.5 auf 7.4 Tage. Das entspricht einem Anstieg um 5.9 Tage. Selbst der kleinste ausgewiesene Anstieg betrug noch 3.3 Tage. Bevor Sie aus einer Zeile Rückschlüsse auf die Marktmeinung ziehen, ist ein mechanischer Hinweis wichtig: Days to Cover ist eine Kennzahl im Verhältnisformat. Der Wert steigt, wenn die Zahl der leerverkauften Aktien zunimmt oder wenn das durchschnittliche Handelsvolumen sinkt. Eine Aktie, deren Handel nach einer ereignisreichen Phase abnimmt, kann daher in dieser Tabelle aufsteigen, ohne dass auch nur eine weitere Aktie leerverkauft wurde. Short Interest im Vergleich zum Short Volume erläutert, welche Kennzahl sich aus welchem Grund verändert.

Gewinnen die stark leerverkauften Aktien?

Ein hoher Short Interest zeigt, dass bereits eine Wette platziert wurde. Der Kurs zeigt, wie diese Wette bisher aufgegangen ist. Dieses Panel nimmt die derzeit meist überlaufenen Short-Positionen und berechnet für jede Aktie die Kursveränderung über ungefähr den letzten Monat der Handelssitzungen. Grundlage sind die Schlusskurse der regulären Handelszeiten. Werte ohne verfügbare Intraday-Daten werden ausgeschlossen.

WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker

Zum Ende der letzten Handelssitzung im Beobachtungszeitraum (2026-09-04) hat sich der aktuelle Spitzenreiter bei den Days to Cover im dargestellten Monatszeitraum um -12.1% bewegt. Vergleichen Sie die Renditespalte mit der Spalte zu den Days to Cover: Ein fallender Kurs bei hohem Short Interest bedeutet, dass sich die Short-These auszahlt. Ein steigender Kurs erhöht dagegen den Druck auf die Shortseller. Bei den meisten Prints zeigt die Tabelle beide Entwicklungen gleichzeitig. Der Markt bewertet stark leerverkaufte Aktien innerhalb desselben Monats nur selten einheitlich. Genau deshalb lässt sich aus einer hohen Zahl bei den Days to Cover allein keine eindeutige Schlussfolgerung ziehen.

Wie ein echter Short Squeeze in diesen Daten aussah

Der bekannte Fall lässt sich anhand derselben Datei nachvollziehen, auf der diese Seite basiert, und mit denselben drei Spalten. Das Short Interest von GameStop während des Squeezes im Januar 2021:

SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date

Die Entwicklung enthält die gesamte Lehre. Vor dem Ereignis verzeichnete GME 14 Tage bis zur Eindeckung (2020-11-13) und lag damit im Spitzenfeld. Zum Jahresende waren weiterhin 71.2 Millionen Aktien leerverkauft. Zwei Datenpunkte später (2021-01-29) war die Zahl der leerverkauften Aktien auf 21.4 Millionen eingebrochen, während das durchschnittliche Tagesvolumen auf 96.8 Millionen Aktien explodiert war. Die Zahl der Tage bis zur Eindeckung lag bei 1 und damit auf dem Höhepunkt der Manie unter dem üblichen Median für liquide Märkte. Das ist die Falle des Volumens als Nenner in einer einzigen Zeile: Das Verhältnis wirkte genau dann ruhig, als der Squeeze am stärksten war. Der Kursverlauf vom 28. Januar 2021 zeigt, wie der Handel innerhalb dieser zwei Wochen tatsächlich aussah – Minute für Minute.

Wie diese Liste erstellt wird und wie Sie sie sachgerecht lesen

Zuerst die Zahlen, danach die Vorbehalte, die für jede Zeile oben gelten.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc

• Die Liquiditätsschwelle greift bewusst streng. Die aktuelle Abrechnungsdatei enthält 22480 Ticker. Die Schwelle von fünf Millionen Aktien beim durchschnittlichen täglichen Handelsvolumen lässt 746 davon übrig. Ohne diese Schwelle würden beide Ranglisten mit Microcaps gefüllt, bei denen die extrem hohe Days-to-Cover-Kennzahl auf ein nahezu null tendierendes Handelsvolumen zurückgeht und nicht auf überfüllte Short-Positionen. Solche Titel sind nicht handelbar und würden eine Frage beantworten, die niemand gestellt hat.
• Die Liste ist beständig, aber nicht unverändert. 4 der aktuellen zehn führenden Titel nach Days to Cover gehörten auch in der vorherigen Abrechnung zu den Top Ten. Die Zugehörigkeit zur Spitzengruppe ist dauerhaft genug, um aussagekräftig zu sein, und wechselhaft genug, dass die Liste des letzten Prints nicht der aktuellen Liste entspricht.
• Die Daten sind konstruktionsbedingt nicht aktuell. Die Abrechnungen werden zweimal monatlich von den Börsen gemeldet und mit Verzögerung veröffentlicht. Der Print, den Sie lesen, ist bereits mehrere Tage alt, bevor er überhaupt auf einem Bildschirm erscheint. Zudem können sich die Positionen inzwischen verändert haben.
• Keine Float-Spalte, keine Float-Berechnung. Diese Datei weist die leerverkauften Aktien und das durchschnittliche tägliche Handelsvolumen aus. Die sachgerechte Kennzahl ist daher Days to Cover. Die andere verbreitete Kennzahl, das Short Interest in Prozent des Free Float, erfordert Daten zum Aktien-Float, die diese Tabelle nicht enthält. Beide Kennzahlen können voneinander abweichen: Ein Mega-Cap mit hohem Float kann bei der Zahl der leerverkauften Aktien an der Spitze liegen, bei den beiden Kennzahlen zur Überfüllung von Positionen aber kaum auffallen.
• Ein Symbol wird im SQL ausdrücklich ausgeschlossen. Ein Ticker aus der aktuellen Datei wurde kürzlich von einem Unternehmen auf ein neu gelistetes Unternehmen übertragen. Vendor-Feeds können die Datensätze beider Unternehmen unter dem gemeinsamen Symbol vermischen. Um zu verhindern, dass die Short-Position des einen Unternehmens dem anderen zugerechnet wird, schließen alle Abfragen auf dieser Seite den Ticker aus. Die Ausschlussliste richtet sich bei jeder Aktualisierung nach unseren Prüfungen zur Identität der Symbole.
• Ein hohes Short Interest ist eine Beschreibung, kein Urteil. Zu den stark leerverkauften Titeln gehören sowohl mögliche künftige Short Squeezes als auch Unternehmen, deren Probleme der Markt zutreffend erkannt hat. Die Tabelle kann nicht sagen, welcher Fall vorliegt. Das kann auch niemand, der Ihnen einen Screener verkauft.

FAQ zu den am stärksten leerverkauften Aktien

Welche Aktie wird derzeit am stärksten leerverkauft?

Gemessen an den Tagen bis zur Eindeckung führt unter den liquiden Titeln im jüngsten Settlement MPT mit 15.6 Tagen. Gemessen an der absoluten Zahl leerverkaufter Aktien liegt PLUG mit 290.9 Millionen Aktien vorn. Beide Tabellen oben werden aktualisiert, sobald neue Settlement-Daten veröffentlicht werden.

Bei welchen Aktien nimmt der Leerverkaufsdruck derzeit zu?

Gemessen an der Veränderung der Tage bis zur Eindeckung zwischen den beiden jüngsten Settlement-Terminen verzeichnete GOSS mit 5.9 Tagen den größten Anstieg – von 1.5 auf 7.4. Die Movers-Tabelle oben zeigt unter den liquiden Titeln die größten Anstiege gegenüber dem vorherigen Datenpunkt.

Warum stimmen die beiden Listen der „am stärksten leerverkauften“ Aktien nicht überein?

Sie messen unterschiedliche Größen: die Zahl der leerverkauften Aktien (Umfang) und die Zahl der leerverkauften Aktien im Verhältnis zum täglichen Handelsvolumen (Konzentration). Die Liste nach Umfang ordnet die Aktien nach der absoluten Zahl leerverkaufter Aktien. Sie wird daher von stark gehandelten Titeln dominiert, bei denen die Positionen zwar sehr groß sein können, sich bei manchen Titeln aber trotzdem schnell eindecken lassen. Die Liste nach Konzentration zeigt dagegen Titel, bei denen die Short-Position gemessen am Handelsvolumen dieser Aktie besonders groß ist.

Bedeutet ein hoher Short Interest, dass ein Short Squeeze bevorsteht?

Nein. Ein hoher Short Interest ist eine Voraussetzung, aber keine Prognose. Bei den am stärksten leerverkauften Aktien kommt es meist zu keinem Short Squeeze. GameStop wies vor dem Short Squeeze im Januar 2021 14 Tage bis zur Eindeckung aus. Viele andere Aktien haben ähnliche Werte erreicht, ohne dass es zu starken Kursbewegungen kam. Der Leitfaden zum Short Interest erläutert, was diese Kennzahl aussagt und was nicht.

Wie aktuell sind diese Daten?

Jede Tabelle verwendet das neueste erfasste Settlement. Das Datum steht in der settled-Spalte der ersten Tabelle. Diese Seite wird bei jeder Aktualisierung neu erzeugt. Der Short Interest wird von den Börsen zweimal monatlich gemeldet. Die Veröffentlichung erfolgt mit einer Verzögerung von einer bis mehreren Wochen.

Jede Tabelle basiert auf einer gespeicherten und versionierten Abfrage der von den Börsen gemeldeten Datei. Erweitern Sie die SQL-Abfrage oder analysieren Sie das gesamte Universum auf dem Strasmore-Terminal nach Ihren eigenen Kriterien.