Der Einfluss von P2P Kredite Diversifikation auf die Rendite und warum kleine Portfolios scheitern!

Heute zeige ich dir, wie du ein P2P Kredite Portfolio richtig diversifizierst. Wie du Renditeerwartungen berechnen kannst und welche Diversifikation-Erfahrungen ich gemacht habe. Wer einfache Faustformeln im Stil von „Wie viel Diversifikation bei P2P Krediten ist genug?“ sucht, schaut sich das Fazit an. Wer sich dafür interessiert, wie man sich dem Thema optimale Diversifikation eines P2P Kredite Portfolios mathematisch nähern kann, liest einfach jetzt weiter…

 Zuletzt aktualisiert am: 27. Februar 2026

Weiterlesen: Der Einfluss von P2P Kredite Diversifikation auf die Rendite und warum kleine Portfolios scheitern!

⚠️ Werbung | Risikowarnung
Dieser Artikel enthält Affiliate-Links. Wenn du dich über diese Links registrierst und investierst, erhalte ich eine Provision.

Der Erwerb dieser Vermögensanlage ist mit erheblichen Risiken verbunden und kann zum vollständigen Verlust des eingesetzten Vermögens führen. Der in Aussicht gestellte Ertrag ist nicht gewährleistet und kann auch niedriger ausfallen.

Nach meinem stark vereinfachten Versuch, die Ausfallwahrscheinlichkeit von Krediten und die daraus abgeleitete Notwendigkeit einer P2P Kredite Diversifikation zu beschreiben, hat sich Leser Andy, der sich in der Stochastik zu Hause fühlt, zu Wort gemeldet.
Sein Kommentar hat einiges Licht ins Dunkle gebracht und aufgezeigt, mit welcher Wahrscheinlichkeit wie viele Kredite in einem Portfolio ausfallen werden. Ich habe das Thema daraufhin versucht, erneut, nun deutlich vertiefender und „kompetenter“ abzuhandeln. Relevant ist das folgende natürlich, insbesondere für alle P2P Plattformen oder Kreditgeber ohne Buyback. So wie wir das überwiegend bei Immobilien, Unternehmens oder Landwirtschaft P2P Kreditplattformen vorfinden.

Kredite mit Buyback tragen ohnehin das komplette Kreditgeber Totalverlust Risiko. Das meiner Meinung nach schwer kalkulierbar ist. Vermindern lässt sich dies durch eine qualitative Kreditgeberauswahl und teils durch Kreditgeber/Plattform übergreifendes diversifizieren. Dass Kreditgeber-Ausfälle bei Buyback-Plattformen real und schmerzhaft sind, haben die letzten Jahre eindrucksvoll gezeigt: Bei Mintos fielen gleich mehrere Kreditgeber aus, darunter Capital Service, Wowwo und diverse russische Anbieter – insgesamt standen zeitweise über 130 Mio. Euro in der Rückgewinnung. Auch bei Bondster gab es Probleme mit dem Kreditgeber Right Choice Finance und bei Income Marketplace wurde der brasilianische Kreditgeber ClickCash 2022 suspendiert, mit rund 180.000 Euro offenen Forderungen.

---

Ziel eine vernünftige P2P Kredite Diversifikation

Mein Ziel ist es, dass mein Portfolio eine bestimmte Anzahl von P2P Krediten enthält, bei denen ich mit einer hohen Wahrscheinlichkeit davon ausgehen kann, dass eine bestimmte Anzahl Kredite im Betrachtungszeitraum ausfallen werden. Auf diese Weise kann ich auch meine erwartete Zielrendite ableiten.

Wie bei allem, was in der Zukunft liegt, kann man nur mit Eintrittswahrscheinlichkeiten und Näherungen rechnen. Ich für mich habe mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% gerechnet. Damit rechnet man sich sein Portfolio nicht zu schön, lässt aber natürlich auch größere Verwerfungen außen vor.

Schauen wir es uns an, wie man die Ausfallwahrscheinlichkeiten nun berechnet.

Kleine Einführung in die Ausfallwahrscheinlichkeit mit der Binomialverteilung

Wenn du dich mit Kreditrisiken beschäftigst, stößt du schnell auf den Begriff der Ausfallwahrscheinlichkeit. Sie gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kreditnehmer seinen Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommt. Besonders spannend wird es, wenn du ein ganzes Portfolio von Krediten betrachtest und wissen möchtest, wie wahrscheinlich es ist, dass eine bestimmte Anzahl an Krediten ausfällt. Genau hier zeigt die Binomialverteilung ihre Stärken.

Die Binomialverteilung ist ein praktisches statistisches Werkzeug, das dir hilft zu berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Ereignis – in unserem Fall ein Kreditausfall – in einer Reihe unabhängiger Versuche mehrfach eintritt. Jeder Versuch hat zwei mögliche Ergebnisse: Entweder der Kredit wird zurückgezahlt oder er fällt aus.

Stell dir vor, du hast ein Portfolio mit vielen einzelnen Krediten, und jeder dieser Kredite hat eine eigene, spezifische Wahrscheinlichkeit auszufallen. Mit der Binomialverteilung kannst du nun berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass genau eine bestimmte Anzahl von Krediten ausfällt.

Diese Information ist für dein P2P-Kredite-Portfolio äußerst wertvoll, denn sie hilft dir, das Risiko besser einzuschätzen und entsprechende Vorsorge zu treffen. So kannst du deine Strategien anpassen und bist besser darauf vorbereitet, potenzielle Verluste zu minimieren.

Herleitung der Ausfallwahrscheinlichkeit mit der Binominalverteilung

Zurück zur Ausfallwahrscheinlichkeit.

Bei unterstellter Unabhängigkeit der Ausfallereignisse lässt sich diese Ausfallwahrscheinlichkeit durch besagte Binomialverteilung beschreiben [Quelle]. Wer es gerne noch komplizierter mag, kann sich mal mit der Monte Carlo Simulation beschäftigen, mit der man noch realistischere Modelle erzeugen kann.

Die Eintrittswahrscheinlichkeit für einen Erfolg wird in der Binomialverteilung angegeben (in unserem Fall die Ausfallrate), ebenso wie die Anzahl der Durchführungen (in unserem Fall die Größe des Portfolios / Anzahl der Kredite). Mithilfe der Binomialverteilung können wir nun berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine bestimmte Anzahl von Erfolgen (Kreditausfälle!) eintritt.

Hier ist ein Beispiel: Du bist ein P2P-Kreditanbieter mit einer durchschnittlichen Ausfallrate von 1,5%. Dein Portfolio besteht aus 50 Krediten. Du möchtest wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass genau einer dieser 50 Kredite ausfällt.

Ziel ist es, damit bestimmen zu können, wie meine erwartete Rendite sein wird.

Wir benötigen also folgende Zahlen:

• die historische/ erwartete Ausfallrate eines P2P Anbieters
• die Anzahl meiner Anteile an verschiedenen Krediten
• der durchschnittliche Zinssatz

Ich hatte bereits von einer Wahrscheinlichkeit von 90% gesprochen, dass dieses Szenario eintritt. Einige mögen das als zu optimistisch empfinden, während es für andere zu pessimistisch sein könnte. Deshalb habe ich auch einen optimistischeren Wert von 80% und einen pessimistischeren Wert von 99% hinzugefügt – so kann sich jeder selbst einordnen. Ich bleibe jedoch bei meiner Einschätzung als Realist mit einer Wahrscheinlichkeit von 90%.

Hier ist beispielhaft eine Ausfallrate von 1,5% (was meiner Meinung nach für EstateGuru damals realistisch erschien – leider war selbst dieser Ansatz viel zu optimistisch, wie das Deutschland-Debakel eindrucksvoll gezeigt hat) und die Anzahl der zu erwartenden Ausfälle für vier verschiedene Portfoliogrößen.

Das sieht dann wie folgt aus:

D.h. bei einem Portfolio mit 50 Krediten muss ich als Realist mit 2 Ausfällen rechnen.

Hier noch ein ganzer Schwung an Szenarien von 2-20%:

Wie berechne ich die Anzahl von vermutlich ausfallenden P2P Krediten?

Dazu nutzen wir die Bernoulli Experimente in Kombination mit der Binomialverteilung. Um sich die ganzen Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnen zu können, existiert ein schönes Tool, mit dem jeder selbst sich diverse Szenarien zusammenstellen kann:
Die Binomialverteilung online berechnen.

Alternativ kann man natürlich auch direkt in Excel oder Google Sheets mit der Funktion =BINOM.VERT(k; n; p; WAHR) arbeiten. Dabei ist k die Anzahl der Ausfälle, n die Portfoliogröße und p die Ausfallwahrscheinlichkeit. Der Parameter WAHR liefert die kumulierte Verteilung – also die Wahrscheinlichkeit, dass höchstens k Kredite ausfallen.

Hier mal Andys Erklärung, wie man dieses bedient:

Das Tool erstellt dir eine Gaußglocke über die Ausfallrate unter Betrachtung der Ausfälle als Bernoulli Experiment. Es visualisiert also die Wahrscheinlichkeiten dass eine Menge an Krediten ausfällt.

„n“ ist hier die Anzahl der Kredite im Portfolio. Die lassen sich über ein Dropdownmenu (Max n) einstellen. Für eine feinere Einstellung gibt es unten einen Schieberegler.
„k“ steht für die Anzahl der Erfolge. Die Konvention zwingt mich dazu, einen Ausfall als Erfolg zu modellieren. Also berechnest du hier die Wahrscheinlichkeit für k Ausfälle.
„p“ ist die Eintrittswahrscheinlichkeit für einen Erfolg. Zur Einstellung dazu gibt es unter den Dropdown Menüs einen Schieberegler. Wichtig: 0,05 entsprechen 5%.

Jetzt sind 2 Zeilen wichtig:
– P(X=k) ist die Wahrscheinlichkeit, dass genau k Ausfälle eintreten.
– P(X<=k) ist die Wahrscheinlichkeit, dass höchstens k Ausfälle eintreten.
Hier habe ich so lange am Schiebregler unten gespielt, bis ich bei ungefähr 0,9 also 90% war.

Wie berechne ich die mögliche Rendite nach Ausfällen?

Nachdem nun die Anzahl der Ausfälle klar ist, ist es ein leichtes sich dann in Excel die erwartete Rendite zu berechnen. Natürlich auch hier vereinfacht – ein Ausfall heißt überhaupt keine Zahlung – also Totalausfall.
In der Realität ist das natürlich noch komplexer – die Regel ist, dass die Kredite nicht schon bei der ersten Zahlung ausfallen, sondern meist später – was die Rendite Berücksichtigung nicht betrachtet und das Ergebnis dann letztlich besser machen wird. Trotzdem zeigt dies schon einmal die Tendenz auf, auf die man sich einstellen sollte.

---

Recovery Rate – nicht jeder Ausfall ist ein Totalverlust

Die obige Berechnung geht vom Worst Case aus: jeder Ausfall ist ein Totalverlust. In der Praxis kommt aber bei vielen Ausfällen über die Zeit noch Geld zurück – die sogenannte Recovery Rate. Gerade bei besicherten Krediten (Immobilien, Fahrzeuge, Landwirtschaft) kann ein signifikanter Teil des Kapitals über Inkasso oder Verwertung zurückgeholt werden.

Im Good Case kann man bei ordentlich besicherten Krediten mit einer Recovery Rate von rund 80% rechnen – das heißt, von einem ausgefallenen 1.000 Euro Kredit kommen langfristig 800 Euro zurück. Der effektive Verlust pro Ausfall reduziert sich dadurch massiv und die Renditeberechnung sieht deutlich freundlicher aus.

Allerdings zeigt die Realität, dass Recovery Rates extrem schwanken können. Das beste Negativbeispiel ist das Deutschland-Portfolio von EstateGuru: hier wurden 2024 zwar 14,8 Mio. Euro und 2025 rund 7,5 Mio. Euro zurückgeholt, gleichzeitig stehen aber über 130 Mio. Euro im Verzug. Die Recovery beim Deutschland-Portfolio liegt eher bei 40% oder weniger – und das bei Immobilienkrediten, die eigentlich als gut besichert gelten. Die Inkasso-Kosten (Anwälte, Gutachter, Versicherungen, Grundsteuer) fressen zusätzlich an der Rückholquote.

Exceltabelle Rendite nach n – Ausfällen bei einem Portfolio mit 50 Krediten

Da sieht man schön bei meinem fiktiven 50er EstateGuru Portfolio (ich habe mittlerweile über 100 Kredite im Portfolio), mit einer erwarteten 1.5% Ausfallrate würde ich mit einer rund 7% Rendite herauskommen. Da kann man hoffen, dass die Ausfallrate auch wirklich so gering ist, bei einem weiteren Ausfall mehr sind es dann nur noch 5% Rendite und das wohlgemerkt vor Steuern…

Aufgepasst, mit Ausfall ist ein Totalausfall gemeint, gutes Recovery ist daher Gold wert!

Auf Google Doc habe ich euch mal ein Sheet abgelegt, das die Rendite unterschiedlicher Portfoliogrößen zeigt – damit könnt ihr dann eure Portfolios entsprechend analysieren.

---

Grenzen der Binomialverteilung – Korrelation und Klumpenrisiken

So nützlich die Binomialverteilung als Modell ist – sie hat eine zentrale Schwäche: sie unterstellt, dass jeder Kreditausfall unabhängig von allen anderen ist. Das ist in der Praxis leider oft nicht der Fall, und genau hier wird es gefährlich.

Korrelationsrisiko – wenn ein ganzer Markt kippt: Das eindrücklichste Beispiel der letzten Jahre ist das EstateGuru Deutschland-Portfolio. Hier sind nicht vereinzelt Kredite ausgefallen, sondern ein ganzer Ländermärkt hat massive Probleme bekommen – bedingt durch die Immobilienkrise, steigende Zinsen und fehlerhafte interne Prozesse. Über 78 Mio. Euro allein in Deutschland stehen in der Eintreibung. Wenn ein makroökonomischer Faktor (Rezession, Zinsanstieg, Immobilienblase) viele Kreditnehmer gleichzeitig trifft, fallen Kredite nicht unabhängig voneinander aus – sie fallen korreliert. In diesem Fall unterschätzt die Binomialverteilung das Risiko massiv.

Kreditgeber-Klumpenrisiko bei Buyback-Plattformen: Bei Marktplätzen wie Mintos investierst du nicht direkt in Kredite, sondern über Kreditgeber. Fällt ein Kreditgeber aus, sind alle seine Kredite auf einen Schlag betroffen – egal wie breit du innerhalb dieses Kreditgebers gestreut hast. Bei Mintos standen zeitweise über 130 Mio. Euro in der Rückgewinnung, verteilt auf diverse ausgefallene Kreditgeber. Dein vermeintlich auf 500 Kredite diversifiziertes Portfolio kann plötzlich auf einen Schlag 20% verlieren, wenn ein großer Kreditgeber kippt.

Was heißt das für uns? Die Binomialverteilung liefert eine gute Untergrenze für das erwartete Risiko in normalen Zeiten. Für echte Krisenszenarien ist sie aber zu optimistisch. Wer es genauer haben möchte, beschäftigt sich mit der bereits erwähnten Monte Carlo Simulation, bei der man auch korrelierte Ausfälle modellieren kann. Für die Praxis heißt das vor allem: Diversifikation muss über die bloße Kreditanzahl hinausgehen – dazu gleich mehr.

---

Die fünf Ebenen der P2P Kredite Diversifikation

Die Erfahrungen der letzten Jahre haben gezeigt: nur viele Kredite zu haben reicht nicht. Wirkliche Diversifikation bei P2P Krediten findet auf mehreren Ebenen statt. Wer nur eine Ebene bedient, hat ein Klumpenrisiko – und das kann richtig teuer werden.

Welche Ausfallraten haben P2P Kredit Plattformen?

Diese Ausfallraten habe ich zu folgenden Plattformen gefunden und aktualisiert – gerne ergänze ich die, bin für Input dankbar:

EU-Regulierung (ECSP) und Transparenz bei Ausfallraten

Seit November 2023 ist die EU-Crowdfunding-Verordnung (ECSP-VO, Verordnung EU 2020/1503) vollständig in Kraft. Für uns P2P Investoren hat das eine unmittelbar relevante Auswirkung: Plattformen, die unter diese Verordnung fallen, sind nun verpflichtet, Ausfallraten nach einer einheitlichen Methodik zu veröffentlichen. Das heißt, die Zahlen werden vergleichbarer – und damit auch unsere Berechnungen mit der Binomialverteilung praxistauglicher.

Die Verordnung gilt für kreditbasiertes und investmentbasiertes Crowdfunding für Unternehmen – also für Plattformen wie EstateGuru, Capitalia, Crowdpear oder LANDE, die mit einer ECSP-Lizenz arbeiten. Nicht betroffen sind reine Verbraucherkredite (also Plattformen wie Bondora, Mintos für Konsumentenkredite) – diese fallen weiter unter nationale Regelungen.

Was heißt das konkret für die Diversifikations-Berechnung?

Grundsätzlich ist die Regulierung ein Fortschritt für uns Investoren. Mehr Transparenz bedeutet bessere Daten, und bessere Daten bedeuten genauere Risikoabschätzungen. Wer in Plattformen ohne EU-Lizenz investiert, sollte besonders skeptisch gegenüber selbst gemeldeten Ausfallraten sein.

Mein Fazit zur P2P Kredite Diversifikation

Ausfälle können ziemlich schnell einem bzgl. der zur erwartenden Rendite ernüchtern – nur Augen verschließen hilft nicht.

Das einzige, was wirklich hilft, ist natürlich eine Plattform mit geringer Ausfallrate und hohen Zinsen sowie ein gutes Inkassoverfahren (oft heißt ein Ausfall ja nicht, dass nie wieder Geld kommt – eine gute Recovery Rate ist bares Geld wert).
Aber auch ein möglichst großes Portfolio, sodass mein damaliges Fazit – Diversifikation und damit Schutz vor schlechter Rendite sind tatsächlich nicht billig zu bekommen – immer noch stimmt – es ist nur noch teurer als ursprünglich angenommen – 20 Kredite reichen eigentlich nie.

Und nach den Erfahrungen der letzten Jahre muss ich ergänzen: Diversifikation muss über die reine Kreditanzahl hinausgehen. Wer alles auf eine Plattform, ein Land oder einen Kreditgeber setzt, hat ein Klumpenrisiko, gegen das auch 500 Kredite nicht helfen. Die fünf Ebenen der Diversifikation (Kredit, Kreditgeber, Plattform, Geographie, Kreditart) sind das Minimum für ein robustes P2P Portfolio.

Wie groß sollte ein P2P Kredit Portfolio mindestens sein?

Meine persönlichen Kernannahmen sind nun (Update 2025/2026):
Wenn die Rendite mindestens 3% (vor Steuern und das ist viel zu wenig für den Aufwand bei der aktuellen Inflation) sein soll, dann braucht es bei einer Ausfallrate von:

Sollte jetzt jemand auf die Idee kommen, ab sofort nur noch in Plattformen mit Buyback investieren zu wollen (wie Robo.Cash / Mintos oder Peeberry) dann aber nicht vergessen, dass jetzt das Ausfallrisiko nicht mehr auf dem einzelnen Kredit liegt, sondern auf dem ganzen Kreditgeber und obiges dann genau dafür gilt – und ja Kreditgeber fallen auch aus – siehe Eurocent, Aforti und Rapid Finance bei Mintos! Und mittlerweile haben wir noch deutlich mehr Beispiele: Wowwo bei Mintos, dessen gesamte Gelder in die Rückholung gingen, Capital Service mit über 18 Mio. Euro offenen Forderungen, Right Choice Finance bei Bondster und nicht zuletzt die diversen russischen und ukrainischen Kreditgeber, die durch den Krieg ausgefallen sind. Zu diesem Risiko existieren garantiert keine belastbaren Statistiken, auch wenn man nach all den Jahren so langsam anfangen kann, Erfahrungswerte zu sammeln.

Was sagen andere zu P2P Kredite Diversifikation und Ausfallraten?

Bereits 2011 hat sich jemand die Konsumenten-Kredite von Prosper in USA angeschaut und analysiert, ab welcher Anzahl die Rendite sich nicht mehr verändert, auch in Hinblick auf die Volatilität. So zeigt sich, dass die Portfolios unter 100 extrem volatil waren und eine ganze Menge deutlich schlechtere Renditen erhalten haben. Erst ab deutlich über 200 wird das besser und ab 500 spielen weitere Kredite dann faktisch keine Rolle mehr. Diese Erkenntnis hat sich über die Jahre bestätigt und ist auch heute noch die Referenz in Sachen Diversifikations-Forschung bei P2P Krediten. In meinem aktuellen Diversifikations-Artikel gehe ich nochmals vertieft darauf ein, wie sich die Empfehlungen in den letzten Jahren weiterentwickelt haben.

Daher müsste ich meinen Ansatz eigentlich deutlich nach oben schrauben. Tatsächlich versuche ich bei einigen klassischen P2P Plattformen wie Finbee auch wenigstens die Anzahl von 250 Kredite zu überschreiten in der Erwartung eben schließlich definitiv mit Gewinn aus dem Investment herauszukommen.

Bei Capitalia die keine Konsumentenkredite, sondern Geschäftskredite herausgeben, zeigt eine Investoren Portfolio Analyse, dass immerhin ab 10 Krediten wohl noch kein Investor eine negative Rendite hatte. Aber auch da sieht man schön, ab 50 Krediten ist man auf der sicheren Seite und hat faktisch keine Ausreißer mehr.

P2P Kredite Diversifikation Ziel erreicht

Bei Estateguru habe ich mein Ziel von 100 verschiedenen Krediten erreicht und die hohe Diversifikation plus der überwiegende Verzicht auf deutsche Kredite haben sich definitiv bezahlt gemacht. Trotz des massiven Deutschland-Desasters und der Ausfallrate von über 60% auf Plattformebene ist mein persönliches EstateGuru Portfolio immer noch im Plus – allerdings weit unter den ursprünglichen Erwartungen. Die Lektion: Diversifikation über Länder und Märkte kann dich vor Klumpenrisiken schützen, die reine Kreditanzahl allein nicht abfangen kann.

Zuletzt aktualisiert am: 27. Februar 2026

Haftungsausschluss & Interessenkonflikt
Dieser Artikel ist ein Werbebeitrag. Ich erhalte eine Provision, wenn du dich über die enthaltenen Affiliate-Links registrierst und investierst. Dennoch investiere ich mein eigenes Kapital und habe selbst „Skin-in-the-game".

Ich besitze keine Erlaubnis als Finanzanlagenvermittler nach § 34f GewO und bin nicht von der BaFin zugelassen. Dieser Artikel stellt keine Anlageberatung und keine Anlageempfehlung dar.

Auf fast allen Plattformen, über die ich berichte, bin ich selbst investiert. Alle Angaben erfolgen ohne Gewähr. Investitionen in P2P-Kredite und vergleichbare Vermögensanlagen sind mit Risiken bis hin zum Totalausfall verbunden. Renditen in der Vergangenheit sind keine Garantie für die zukünftige Entwicklung. Jede Anlageentscheidung triffst du eigenverantwortlich.