Offenlegung & Methodik

Hinweise zu Anlageempfehlungen gemäß Art. 20 der Verordnung (EU) Nr. 596/2014 (Marktmissbrauchsverordnung, MAR) und der Delegierten Verordnung (EU) 2016/958. Stand: 15. September 2026.

1. Wer erstellt die Einschätzungen?

Verantwortlich für alle in foliologic. angezeigten Scores, Bewertungen und KI-Einschätzungen ist die foliologic. UG (haftungsbeschränkt), Kolonnenstr. 8, 10827 Berlin (siehe Impressum).

Die Einschätzungen entstehen auf zwei Wegen: regelbasiert (deterministische Formeln über gemeldete Finanzdaten — kein Mensch und keine KI greift in das einzelne Ergebnis ein) oder modellbasiert (generiert durch Claude-Sprachmodelle von Anthropic auf Basis derselben Datenquellen). Jede KI-Karte in der App trägt den Erzeuger und das Erstellungsdatum („Claude · {Datum}") — auch die Portfolio-Analyse, die Depot-Prüfung im Tagebuch und jede Antwort im Portfolio-Chat. Flächen, die hunderte einzeln erzeugte Einschätzungen zugleich zeigen (Screener, Index-Karte), nennen statt eines Datums den Zeitraum, in dem die gezeigten Einschätzungen entstanden sind — ein einzelnes Datum wäre dort erfunden. Der KI-Dateiimport trägt bewusst keine solche Zeile: er liest deine eigenen Depotauszüge ein und erzeugt keine Einschätzung zu einem Instrument. Kein Analyst prüft einzelne Ergebnisse vor der Anzeige.

Eine Ausnahme ist der foliologic. Index, das öffentliche Depot (Ziffer 6): Dort treffen zwei natürliche Personen die Auswahl und führen die Käufe und Verkäufe in je einem privaten Depot aus — Timo Schindler, Gründer und Gesellschafter der foliologic. UG, und Paul Albers, Geschäftsführer der foliologic. UG. Beide sind für diese Veröffentlichungen namentlich verantwortlich; Ersteller im Sinne der MAR bleibt die Gesellschaft.

2. Health Score (Aktien)

Der Health Score bewertet sechs Dimensionen — Profitabilität, Wachstum, Wettbewerbsvorteil, Bilanz, Cash-Generierung und Bewertung — jeweils mit Grün/Gold/Rot; der Gesamtwert (0–100) ist ihr Durchschnitt. Grundlage sind die zuletzt gemeldeten Abschlüsse und Marktdaten. Die Schwellenwerte sind branchenkalibriert (u. a. auf Basis der Sektordaten von Aswath Damodaran, NYU Stern; Energie-Margen zusätzlich an den realen Kennzahlen der Branche geeicht). Aktualität: Sobald jüngere Zwölf-Monats-Daten (TTM) vorliegen als das letzte Geschäftsjahr, rechnet der Score mit den TTM-Werten — ein gutes altes Geschäftsjahr kann schwache jüngste Quartale nicht überdecken. Die Formel ist deterministisch; keine KI ist beteiligt. Die Langfassung: Der Health Score und Woher unsere Schwellenwerte kommen.

3. Fairer Wert (Aktien)

Der faire Wert schätzt den inneren Wert einer Aktie mit mehreren voneinander unabhängigen Verfahren und zeigt deren Ergebnisse nebeneinander statt als eine einzelne Zahl. Verwendet werden bis zu vier Methoden, die in der App unter genau diesen Namen erscheinen: die Ertragsmethode (Gewinn je Aktie gegen ein an Sektor-Medianen verankertes Multiple, angepasst um Wachstum und Bilanzqualität), die Cashflow-Methode (FCF) (Free Cash Flow je Aktie, in der Regel über drei Jahre geglättet), die EV/EBITDA-Methode (Unternehmenswert aus dem Sektor-Multiple abzüglich Nettoverschuldung, je Aktie) und die Dividendenmethode (Gordon-Growth-Modell, erst ab 2 % Dividendenrendite). Bei Finanzwerten tritt an die Stelle der Cashflow- und der EV/EBITDA-Methode die Buchwertmethode, weil beide Kennzahlen für Banken nicht aussagekräftig sind; dort sind es also drei Methoden. Wie stark ein Verfahren gewichtet wird, richtet sich nach dem Charakter des Unternehmens (u. a. Dividendenwert, Wachstumswert, Zykliker, Finanzwert). Sämtliche Multiples sind an Sektor-Medianen verankert, die wir aus dem eigenen Datenbestand berechnen und nicht extern beziehen.

Jeder Wert wird für zwei Zeitpunkte ausgewiesen: heute, aus zuletzt gemeldeten Zahlen, und auf Sicht von zwölf Monaten, aus Analystenschätzungen. Der Zwölf-Monats-Wert ist eine Fortschreibung dieser Schätzungen und ausdrücklich keine Prognose und kein Kursziel.

Die Streuung der Verfahren wird mit ausgewiesen und ist Teil der Aussage: Liegen die Ergebnisse weniger als 15 % auseinander, gilt die Einschätzung als belastbar, zwischen 15 und 30 % als eingeschränkt, darüber als unsicher — und genau so steht es an der Karte. Für Unternehmen, bei denen kein Verfahren trägt — etwa dauerhaft defizitäre Gesellschaften oder solche ohne ausreichende Datenbasis —, weisen wir bewusst keinen Wert aus; die Verweigerung ist beabsichtigt und kein Fehler. Rund die Hälfte der abgedeckten Aktien erhält aus diesen Gründen keinen Wert. Die Berechnung ist vollständig deterministisch, wird täglich neu ausgeführt, und keine KI ist daran beteiligt. Die Langfassung: Der faire Wert.

4. ETF Score

Der ETF Score bewertet Fonds regelbasiert nach Kosten (TER), Fondsgröße, Replikationsmethode, Konzentration der größten Positionen und Fondsalter. Datenbasis sind die Angaben der Emittenten. Keine KI ist beteiligt.

5. KI-Einschätzungen

Folgende Inhalte werden durch Claude-Sprachmodelle (Anthropic) erzeugt, jeweils aus den unter Ziffer 8 genannten Datenquellen:

Sprachmodelle können Fehler machen. Jede dieser Karten trägt den Hinweis, dass es sich um eine KI-generierte Einschätzung und nicht um Anlageberatung handelt.

6. Der foliologic. Index — das öffentliche Depot

Unter /foliologic-index und im Blog veröffentlichen wir monatlich ein echtes Depot, den foliologic. Index: Timo Schindler und Paul Albers kaufen mit eigenem Geld, bis zu 300 € im Monat je Person, in je einem privaten Depot Aktien, die sie auf Basis der Ergebnisse dieser App auswählen, und veröffentlichen jeden Kauf, jeden Verkauf und jeden Grund mit Datum, Stückzahl und Ausführungskurs — auch die Verluste. Die beiden Depots werden in der App als ein Portfolio geführt und so gezeigt. „Index" bezeichnet die indexierte Wertentwicklung dieses Depots (100 zum Start); es ist kein Referenzwert im Sinne der Benchmark-Verordnung (EU) 2016/1011, wird nicht als solcher angeboten, und die Auswahl im Wachstumsteil ist eine Entscheidung der genannten Personen, keine Regel. Diese Veröffentlichungen sind Anlageempfehlungen im Sinne von Art. 20 MAR und tragen deshalb jeweils einen vollständigen Offenlegungsblock: Ersteller, beteiligte Personen, Zeitpunkt der Fertigstellung und der ersten Verbreitung, die genannten Kurse mit Zeitstempel, Grundlage und Methodik, Interessenkonflikte, die Zwölf-Monats-Historie zu jedem genannten Instrument.

Zwei Regeln, die nie vermischt werden: Value-Positionen folgen dem Urteil der Fair-Value-Berechnung (Ziffer 3) — gekauft wird nur, was am Monats-Checkpoint als unterbewertet gilt; verkauft wird, was an zwei Checkpoints in Folge als überbewertet gilt. Wachstums-Positionen folgen ihrer Story: ein Dossier macht sie ausdrücklich und widerlegbar, ihre Bedingungen werden monatlich an berichteten Fakten geprüft, und bricht die Story, wird verkauft. Ausgeführt wird ausschließlich im Fenster der drei Handelstage vor dem Checkpoint (erster Samstag im Monat), veröffentlicht erst danach — nichts wird veröffentlicht, was nicht schon ausgeführt ist.

Das Veröffentlichte ist unveränderlich: Nichts wird nachträglich bearbeitet oder gelöscht; Korrekturen sind neue, sichtbare Einträge, die auf den alten verweisen. Die Zahlen sind selbst erfasst, nicht geprüft: Sie werden von denselben Personen eingetragen, die entscheiden; kein Broker-Beleg wird maschinell abgeglichen. Die Beträge sind klein und werden veröffentlicht — Stückzahlen, Kurse, Gebühren und Gewichte —, damit jede Entscheidung nachvollziehbar ist. Auch dieses Depot ist keine Anlageberatung und keine persönliche Empfehlung (Ziffer 9); der Anlagehorizont ist zwei bis fünf Jahre, aktualisiert wird monatlich zum Checkpoint.

7. Zeitpunkt und Aktualisierung

Regelbasierte Scores werden auf der Einzelaktien-Seite bei jedem Abruf aus dem aktuellen Datenbestand berechnet. Auf den Übersichts-Flächen — Screener, Möglichkeiten-Liste und fairer Wert — ist der Score dagegen vorberechnet: er entsteht nächtlich im Batch und wird bis zum nächsten Lauf unverändert ausgeliefert, damit eine Liste über tausende Titel überhaupt in vertretbarer Zeit lädt. Der Datenbestand selbst wird laufend aktualisiert: Kursdaten börsentäglich, Kennzahlen nächtlich, Abschlüsse ereignisgesteuert nach Earnings-Terminen. KI-Einschätzungen tragen ihr Erstellungsdatum sichtbar auf der jeweiligen Karte; bis zur nächsten Generierung bleibt die datierte Fassung stehen.

8. Datenquellen

Marktdaten, Abschlüsse und Kennzahlen: Twelve Data. Nachrichten: Marketaux. ETF-Daten: Angaben der Emittenten. Risikofreie Zinssätze für die Dividendenmethode des fairen Werts: US-Notenbank (FRED, 10-jährige Treasury) und Europäische Zentralbank (10-jährige AAA-Kurve). Branchen-Kalibrierung der Health-Score-Schwellen: Sektordaten von Aswath Damodaran, NYU Stern. Für die Ertragsnote und die SWOT-Analyse führt das Sprachmodell zusätzlich eine Websuche durch; die dabei herangezogene Quelle wird in der jeweiligen Aussage benannt. Fehler in den Quelldaten können durchschlagen; wir bauen laufend Prüfungen ein, übernehmen aber keine Gewähr für die Richtigkeit der Quelldaten.

9. Keine Anlageberatung, keine Empfehlung im Einzelfall

Alle Scores und Einschätzungen sind allgemeine Informationen. Sie berücksichtigen weder deine finanzielle Situation noch deine Ziele oder Risikotragfähigkeit und sind keine Anlageberatung im Sinne des WpHG und keine persönliche Empfehlung. Die foliologic. UG ist kein zugelassenes Wertpapierdienstleistungsunternehmen. Anlageentscheidungen triffst du in eigener Verantwortung; Wertentwicklungen der Vergangenheit sind kein Indikator für zukünftige Ergebnisse.

10. Interessenkonflikte

Die foliologic. UG erhält keine Vergütung von Emittenten bewerteter Instrumente und betreibt keinen Eigenhandel: Die Gesellschaft selbst hält und handelt keine Wertpapiere. Provisionen oder Zuwendungen Dritter für die Darstellung einzelner Instrumente existieren nicht.

Die handelnden Personen können bewertete Instrumente privat halten. Für alle regel- und modellbasierten Einschätzungen (Ziffern 2 bis 5) haben persönliche Positionen keinen Einfluss auf einzelne Ergebnisse, weil diese ausschließlich aus den genannten Datenquellen entstehen. Der foliologic. Index (Ziffer 6) ist die Ausnahme: Dort sind die privaten Positionen von Timo Schindler und Paul Albers die Auswahl selbst — ein Umstand, der die Objektivität beeinträchtigen kann und deshalb hier und in jedem Update genannt wird. Sie halten jedes Instrument, das ein Update als Kauf oder Nachkauf nennt, zum Zeitpunkt der Veröffentlichung und haben es im genannten Fenster vor der Veröffentlichung erworben; jedes Update weist den Bestand je genanntem Instrument und je Person, die Ausführungen und die Zwölf-Monats-Historie aus. Ihre Positionen übersteigen bei keinem Emittenten 0,5 % des Grundkapitals, einzeln wie zusammen; es bestehen keine Vereinbarungen mit Emittenten, keine Vergütung durch Emittenten und keine Vorabmitteilung an sie. Die Gesellschaft vertreibt das Werkzeug, mit dem die Auswahl getroffen wird — ein eigenes Interesse, das jedes Update ausdrücklich nennt.

11. Fragen

Fragen zu dieser Offenlegung beantworten wir über die im Impressum genannten Kontaktwege.

Disclosures & Methodology

Investment-recommendation disclosures under Art. 20 of Regulation (EU) No 596/2014 (Market Abuse Regulation, MAR) and Delegated Regulation (EU) 2016/958. Last updated: 15 September 2026.

1. Who produces the assessments?

All scores, ratings and AI assessments shown in foliologic. are produced under the responsibility of foliologic. UG (haftungsbeschränkt), Kolonnenstr. 8, 10827 Berlin, Germany (see Legal Notice).

Assessments are produced in one of two ways: rule-based (deterministic formulas over reported financial data — no human and no AI intervenes in any individual result) or model-based (generated by Anthropic's Claude language models from the same data sources). Every AI card in the app carries its producer and generation date ("Claude · {date}") — including the portfolio analysis, the diary review and every answer in the portfolio chat. Surfaces that show hundreds of separately generated assessments at once (the screener, the index card) name the period those assessments were generated in rather than a single date, because a single date would be fabricated there. The AI file import deliberately carries no such line: it reads your own broker statements and produces no assessment of an instrument. No analyst reviews individual outputs before display.

The exception is the foliologic. Index, the public portfolio (section 6): there two natural persons make the selection and execute the buys and sells in a private brokerage account each — Timo Schindler, founder and shareholder of foliologic. UG, and Paul Albers, managing director of foliologic. UG. Both are responsible for those publications by name; the producer within the meaning of MAR remains the company.

2. Health Score (stocks)

The Health Score rates six dimensions — profitability, growth, competitive advantage, balance sheet, cash generation and valuation — each green/gold/red; the overall value (0–100) is their average. Inputs are the most recently reported financial statements and market data. Thresholds are sector-calibrated (based among others on Aswath Damodaran's sector data, NYU Stern; energy margins additionally calibrated against the industry's real figures). Freshness: as soon as trailing-twelve-month (TTM) data is more recent than the last fiscal year, the score computes on the TTM figures — a good old fiscal year cannot mask weak recent quarters. The formula is deterministic; no AI is involved. The long form (in German): Der Health Score and Woher unsere Schwellenwerte kommen.

3. Fair value (stocks)

Fair value estimates the intrinsic value of a share using several independent methods and shows their results side by side rather than as a single number. Up to four methods are used, and they appear in the app under exactly these names: the earnings method (earnings per share against a multiple anchored to sector medians, adjusted for growth and balance-sheet quality), the free-cash-flow method (free cash flow per share, normally smoothed over three years), the EV/EBITDA method (enterprise value from the sector multiple less net debt, per share) and the dividend method (Gordon growth model, applied only from a 2% dividend yield upwards). For financials, the book value method replaces both the free-cash-flow and the EV/EBITDA method, because neither measure is meaningful for a bank; there, three methods are used. How heavily each method is weighted depends on the character of the company (dividend payer, growth stock, cyclical, financial, among others). All multiples are anchored to sector medians that we compute from our own data rather than sourcing externally.

Each value is published for two points in time: today, from the most recently reported figures, and twelve months ahead, from analyst estimates. The twelve-month value is a projection of those estimates and is expressly not a forecast and not a price target.

The spread between the methods is published alongside the value and is part of the statement: where the results lie less than 15% apart the estimate is treated as robust, between 15% and 30% as qualified, and above that as unreliable — and it is labelled that way on the card. For companies where no method holds — persistently loss-making businesses, or those without a sufficient data basis — we deliberately publish no value; the refusal is intended and is not a failure. Around half of the covered stocks receive no value for these reasons. The calculation is fully deterministic, is re-run daily, and no AI is involved. The long form (in German): Der faire Wert.

4. ETF Score

The ETF Score rates funds rule-based on cost (TER), fund size, replication method, top-holdings concentration and fund age, using issuer-published data. No AI is involved.

5. AI assessments

The following content is generated by Claude language models (Anthropic), in each case from the data sources named in section 8:

Language models can make mistakes. Each of these cards carries the notice that it is an AI-generated assessment and not investment advice.

6. The foliologic. Index — the public portfolio

At /foliologic-index and on the blog we publish a real portfolio every month, the foliologic. Index: Timo Schindler and Paul Albers buy, with their own money, up to €300 a month per person, in a private brokerage account each, stocks they select on the output of this app, and publish every buy, every sell and every reason with the date, the share count and the fill price — the losers included. The two accounts are run and shown in the app as one portfolio. "Index" denotes the indexed performance of this portfolio (100 at inception); it is not a benchmark within the meaning of Regulation (EU) 2016/1011, is not offered as one, and the growth selection is a decision of the named persons, not a rule. These publications are investment recommendations within the meaning of Art. 20 MAR and therefore each carry a complete disclosure block: producer, the people involved, the time of completion and of first dissemination, every price named with its timestamp, basis and methodology, conflicts of interest, and the twelve-month history for each named instrument.

Two rules that are never mixed: value positions follow the verdict of the fair-value calculation (section 3) — only what the engine calls undervalued at the monthly checkpoint is bought; what it calls overvalued at two consecutive checkpoints is sold. Growth positions follow their story: a dossier makes it explicit and falsifiable, its conditions are checked monthly against reported facts, and when the story breaks the position is sold. Trades are executed only in the window of the three trading days before the checkpoint (the first Saturday of the month) and published only afterwards — nothing is published that was not already executed.

What is published is immutable: nothing is edited or deleted afterwards; corrections are new, visible entries that reference the old one. The figures are self-recorded, not verified: they are typed in by the same persons who decide; no broker statement is reconciled by a machine. The amounts are small and are published — share counts, prices, fees and weights — so that every decision can be followed. This portfolio, too, is neither investment advice nor a personal recommendation (section 9); the investment horizon is two to five years, updated monthly at the checkpoint.

7. Timing and updates

On an individual stock page, rule-based scores are computed at request time from the current data set. On the overview surfaces — screener, possible-deals list and fair value — the score is instead precomputed: it is produced by a nightly batch and served unchanged until the next run, which is what makes a list spanning thousands of instruments load at all. The data set itself updates continuously: prices each trading day, statistics nightly, financial statements event-driven after earnings dates. AI assessments carry their generation date visibly on the card; the dated version remains until the next generation.

8. Data sources

Market data, financial statements and statistics: Twelve Data. News: Marketaux. ETF data: issuer publications. Risk-free rates for the fair-value dividend method: the US Federal Reserve (FRED, 10-year Treasury) and the European Central Bank (10-year AAA curve). Sector calibration of the Health Score thresholds: sector data from Aswath Damodaran, NYU Stern. For the income-statement grade and the SWOT analysis the language model additionally performs a web search; the source it relied on is named in the statement itself. Errors in source data can propagate; we continuously add validation, but do not guarantee the accuracy of source data.

9. No investment advice, no personal recommendation

All scores and assessments are general information. They take no account of your financial situation, objectives or risk tolerance, and constitute neither investment advice nor a personal recommendation. foliologic. UG is not a licensed investment services firm. Investment decisions are your own responsibility; past performance is no indicator of future results.

10. Conflicts of interest

foliologic. UG receives no remuneration from issuers of rated instruments and conducts no proprietary trading: the company itself holds and trades no securities. No third-party commissions or inducements exist for the presentation of any instrument.

The individuals behind foliologic. may privately hold rated instruments. For every rule- and model-based assessment (sections 2 to 5), personal holdings have no influence on any individual result, because those are produced exclusively from the named data sources. The foliologic. Index (section 6) is the exception: there the private positions of Timo Schindler and Paul Albers are the selection itself — a circumstance that may impair objectivity and is therefore stated here and in every update. They hold every instrument an update names as a buy or an add at the time of publication and acquired it in the stated window before publication; every update states the holding per named instrument and per person, the fills and the twelve-month history. Their positions exceed 0.5% of no issuer's share capital, individually or combined; there are no agreements with issuers, no compensation from issuers and no prior disclosure to them. The company sells the tool the selection is made with — an interest of its own that every update states explicitly.

11. Questions

Questions about these disclosures are answered via the contact channels in the Legal Notice.