Pump and Dump und Pennystocks: Wie die Masche funktioniert

Grundlagen10 Min. Lesezeit · aktualisiert am 2. September 2026 · 11 Quellen

Beim Pump and Dump kaufen Täter billig Aktien, treiben den Kurs mit Werbung und Gerüchten hoch und verkaufen an die angelockten Käufer. Danach bricht der Kurs ein. Bevorzugtes Ziel sind Pennystocks: kleine Aktien mit niedrigem Kurs, wenig Umsatz und wenig Informationen. Hier erfährst du, wie die Masche abläuft, wer gewinnt und wer verliert, was Recht und Forschung dazu sagen und an welchen Warnsignalen du sie erkennst. Der Artikel erklärt einen Betrug und ist keine Anleitung.

Was Pennystocks sind

Ein fester Rechtsbegriff ist „Pennystock“ in Deutschland nicht. Umgangssprachlich meint man Aktien mit sehr niedrigem Kurs (oft wenige Cent) und kleinem Börsenwert (Pennystock). Laut Leuz u. a. (2017) drehen sich Pump-and-Dump-Aktionen fast immer um solche Aktien. Die meisten werden außerbörslich oder in weniger regulierten Segmenten gehandelt, etwa im Freiverkehr in Deutschland, am AIM in London oder an den OTC Markets in den USA, früher Pink Sheets. In der Stichprobe deutscher Fälle lag der Börsenwert der beworbenen Firmen im Median knapp über 11 Mio. €; oft waren es Mantelgesellschaften ohne nennenswertes Geschäft.

Für Täter haben solche Werte drei Vorteile: geringe Liquidität (schon kleine Käufe bewegen den Kurs), wenig Pflichtinformationen, weil im Freiverkehr weniger Regeln gelten als im regulierten Markt, und wenig Beobachtung durch Analysten und Presse. Wer eine Fehlbewertung erkennt, kann sie mangels Liquidität kaum ausnutzen, etwa durch Leerverkäufe.

So läuft die Masche ab

1. Position aufbauen: Die Täter kaufen still große Stückzahlen zu niedrigen Kursen. Scheingeschäfte untereinander (Wash Trades) können vorab steigende Kurse und regen Handel vortäuschen.
2. Werbung (Pump): Börsenbriefe, Spam-Mails, Anrufe, Beiträge in sozialen Medien und Messenger-Gruppen versprechen eine Vervielfachung, oft mit einer großen Geschichte über Rohstoffe, Patente oder Übernahmen. In den deutschen Fällen bei Leuz u. a. (2017) nutzten 37 % der Kampagnen E-Mails, 32 % Börsenbriefe und 31 % das Telefon.
3. Kursanstieg: Neue Käufer treiben den Kurs; der steigende Kurs selbst wird zum Werbeargument.
4. Abverkauf (Dump): Noch während der Kampagne verkaufen die Täter in Tranchen an die Käufer. Wiederholter Spam an aufeinanderfolgenden Tagen hält die Nachfrage hoch und verlängert das Zeitfenster zum Verkaufen (Hanke und Hauser 2008).
5. Absturz: Endet die Werbung, fehlen die Käufer. Der Kurs fällt steil, und wenig Umsatz macht den Ausstieg schwer.

Zahlenbeispiel: Wer gewinnt, wer verliert?

Ein erfundener Fall mit runden Zahlen zeigt, wie sich Gewinn und Verlust verteilen. Er dient der Erklärung, nicht als Vorlage: Pump and Dump ist in der EU verboten und in Deutschland strafbar.

Die Käufer zahlen fast eins zu eins den Gewinn der Täter. Echte Fälle verlaufen meist weniger extrem, aber in dieselbe Richtung: In der Stichprobe von Leuz u. a. (2017) verloren Anleger, die mitmachten, im Schnitt fast 30 %. Laut Frieder und Zittrain (2006) verlor, wer am Tag der stärksten Spam-Werbung kaufte und zwei Tage nach deren Ende verkaufte, vor Gebühren im Schnitt knapp 5,5 %. Ein Spammer, der bei überdurchschnittlich stark beworbenen Aktien am Vortag kaufte und am Tag der stärksten Werbung verkaufte, verdiente im Schnitt 4,29 % vor Kosten.

Varianten: Short and Distort, Krypto-Pumps, Scalping

• Short and Distort: die Umkehrung. Täter verkaufen eine Aktie leer und verbreiten dann negative Falschmeldungen, um billiger zurückzukaufen. Die BaFin beschreibt solche Short-Attacken in eigenen Veröffentlichungen (BaFin 2018).
• Krypto-Pumps: Bei Kryptowährungen hat sich das Muster laut Kamps und Kleinberg (2018) auf kürzere Zeiträume und mehr Märkte ausgeweitet. Li u. a. (2025) dokumentieren zahlreiche Pumps mit drastischen Ausschlägen von Kurs, Umsatz und Schwankung und schneller Umkehr; dass die Kurse schon vor dem Start steigen, deutet auf Vermögensübertragungen von Außenstehenden zu Eingeweihten.
• Scalping durch Influencer: Wer Zugang zu Medien hat, kauft eine Aktie, empfiehlt sie dann öffentlich und verkauft in den Kursanstieg, ohne den Interessenkonflikt offenzulegen. Genau das nennt Art. 12 Abs. 2 Buchst. d der MAR als Marktmanipulation.
• Abgrenzung: Bei einer Meme-Aktie treibt breite Begeisterung in Foren den Kurs, nicht zwingend ein Täter mit Verkaufsabsicht. Riskant ist sie trotzdem.

Rechtlicher Rahmen: MAR und WpHG

Ein Überblick, keine Rechtsberatung. In der EU gilt die Marktmissbrauchsverordnung (MAR 2014). Ihr Art. 12 bestimmt, was Marktmanipulation ist, unter anderem: Geschäfte und Aufträge, die falsche oder irreführende Signale über Angebot, Nachfrage oder Kurs geben oder ein künstliches Kursniveau herbeiführen (Abs. 1 Buchst. a); die Verbreitung falscher oder irreführender Informationen und Gerüchte über die Medien einschließlich des Internets, wenn der Verbreiter wusste oder hätte wissen müssen, dass sie falsch sind (Abs. 1 Buchst. c); und Stellungnahmen in den Medien zu einem Finanzinstrument nach eigenem Positionsaufbau ohne Offenlegung des Interessenkonflikts (Abs. 2 Buchst. d). Art. 15 verbietet Marktmanipulation und den Versuch dazu.

In Deutschland ist vorsätzliche Marktmanipulation, die tatsächlich auf den Börsen- oder Marktpreis einwirkt, nach WpHG § 119 (1998) mit Freiheitsstrafe bis zu fünf Jahren oder Geldstrafe bedroht, gewerbsmäßig oder als Bande begangen mit einem bis zu zehn Jahren; der Versuch ist strafbar. Darunter ist Marktmanipulation, auch leichtfertig begangen, eine Ordnungswidrigkeit mit Bußgeld (BaFin 2018). Die BaFin warnt öffentlich vor laufenden Kampagnen, etwa vor Aktienempfehlungen in WhatsApp-Gruppen. Das wirkt: In den Daten von Leuz u. a. (2017) kauften nach einer öffentlichen Warnung rund 25 % weniger Anleger die beworbene Aktie (21 Fälle), vor allem gewöhnliche Anleger, kaum dagegen sehr aktive Händler.

Was die Forschung zeigt

• Wer manipuliert: Aggarwal und Wu (2006) werteten Verfahren der US-Börsenaufsicht SEC aus. Manipulatoren sind meist gut informierte Beteiligte wie Insider oder Broker. Während der Manipulation steigen Kurse, Liquidität und Schwankung, danach fallen die Kurse.
• Spam wirkt: Böhme und Holz (2006) fanden deutliche kurzfristige Reaktionen von Umsatz und Kurs auf Spam-Kampagnen. Bei Frieder und Zittrain (2006) stieg die Wahrscheinlichkeit, dass eine beworbene Aktie die meistgehandelte der Stichprobe war, von 4 % an Tagen ohne Werbung auf 70 % an Tagen mit Werbung. Laut Hanke und Hauser (2008) erhöht Spam Überrendite, Umsatz und Tagesschwankung ohne dauerhaften Kurseffekt; die Liquidität ist ein wichtiger Faktor für den Erfolg.
• Soziale Medien: Laut Renault (2017) gehen ungewöhnlich viele Twitter-Nachrichten über kleine Aktien mit einem starken Kursanstieg am selben Tag und einer scharfen Umkehr in der Woche danach einher; Netzwerkanalysen zeigen Gruppen verdächtiger Konten wie Promoter, falsche Profile und automatische Beiträge.
• Wer hereinfällt: Leuz u. a. (2017) untersuchten 470 Aktionen und die Depots von mehr als 110.000 Kunden einer großen deutschen Bank. Fast 8 % der aktiven Privatanleger machten bei mindestens einer Aktion mit und verloren im Schnitt fast 30 %. Nicht alle waren Opfer im engeren Sinn: Manche Daytrader spekulieren bewusst mit. Depotzusammensetzung und früheres Handelsverhalten erklärten die Teilnahme besser als demografische Merkmale.
• Krypto: Laut Li u. a. (2025) senken Pumps die Liquidität von Kryptowährungen und drücken ihre Preise; Spiellust, Selbstüberschätzung und naives Lernen aus früheren Erfolgen erklären die Teilnahme.

Für Fortgeschrittene: Manipulation in Daten erkennen

Die meisten Studien sind Ereignisstudien: Sie messen um den Tag der Werbung die Überrendite gegenüber einem Vergleichsmaßstab und den ungewöhnlichen Umsatz. Typisch ist ein Anstieg vor oder am Werbetag und negative Renditen danach. Dabei gibt es Fallstricke:

• Auswahl: Erfasst werden nur Kampagnen, die jemand gesammelt hat (Spam-Fallen, Aufsichtsfälle, auffällige Konten). Unentdeckte Manipulation fehlt.
• Ursache und Wirkung: Werbung folgt oft auf einen Kursanstieg, den die Täter mit Vorab-Käufen selbst ausgelöst haben; Frieder und Zittrain (2006) fanden positive Renditen schon an den Tagen vor starker Werbung.
• Theorie: Laut dem Modell von Aggarwal und Wu (2006) erleichtern ausgerechnet Anleger, die nach Informationen über den wahren Wert suchen, die Manipulation: Je mehr es davon gibt, desto größer der Wettbewerb um die Aktien und desto leichter können Manipulatoren handeln.
• Erkennung: Kamps und Kleinberg (2018) suchen mit Methoden der Anomalieerkennung nach ungewöhnlichen Phasen in Kurs- und Umsatzdaten und fanden Häufungen bei bestimmten Handelsplätzen und Coins.

Warnsignale

• Unaufgeforderte Empfehlungen per E-Mail, Anruf, Messenger oder Direktnachricht.
• Versprechen schneller Kursvervielfachung, Zeitdruck, „nur noch heute“.
• Sehr kleine Firma mit niedrigem Kurs im Freiverkehr, ohne nachvollziehbaren Umsatz, aber mit großer Geschichte: Rohstofffund, Wundermittel, Durchbruchstechnik.
• Plötzlich vielfacher Börsenumsatz ohne Mitteilung des Unternehmens.
• Börsenbriefe oder Influencer, die nicht offenlegen, ob sie selbst Aktien halten oder bezahlt werden.
• Der steigende Kurs als einziges Argument.

Grenzen und typische Irrtümer

• Nicht jeder Kurssprung ist Betrug: Echte Nachrichten, Übernahmen oder breite Begeisterung treiben kleine Werte ebenfalls stark.
• Kanäle ändern sich: Viele Spam-Studien stammen aus den Jahren 2006 bis 2008; heute nutzen Kampagnen zusätzlich soziale Medien und Messenger. Die Mechanik bleibt dieselbe.
• Rechtzeitig aussteigen? Wer das plant, wettet gegen Täter, die den Zeitpunkt bestimmen. Im Zahlenbeispiel verkaufen sie schon während des Anstiegs.
• Nur entdeckte Fälle: Fallsammlungen zeigen, was aufgefallen ist; wie häufig Manipulation wirklich ist, weiß niemand genau.

Dieser Artikel ist keine Rechts- oder Anlageberatung. Verwandte Themen: Spekulationsblasen, Insiderhandel, alternative Daten und Stock Picking.

So rechnet Portfolio Lab

Portfolio Lab analysiert keine Pennystocks und erkennt keine Manipulation. Die Datenprüfung sucht nach fehlerhaften Kursreihen: Bei Aktien meldet sie Tagesbewegungen ab 50 %, bei ETFs und Fonds ab 25 %. Einen einzelnen Ausreißer-Tag mit mehr als 0,35 Log-Rendite (etwa +42 %), der sich am Folgetag bis auf 0,10 umkehrt, löscht sie schon beim Laden als vermutlichen Datenfehler.

Für das Zahlenbeispiel heißt das: Der Kurs steigt höchstens um 40,0 % und fällt höchstens um 42,9 % am Tag und löst deshalb keinen Hinweis aus. Ein echter Pump über einen einzigen Tag, der sich am nächsten Tag umkehrt, würde dagegen still entfernt. Die Prüfung schützt die Rechnung vor Datenfehlern, nicht dich vor Betrug.

Dieser Artikel erklärt eine Methode; er ist keine Anlage- oder Steuerberatung. Zahlenbeispiele sind vereinfacht und gerundet. Alle Begriffe im Glossar.