#StrategyMarketCapSurpassesRumble

🚨 WARUM ICH MEINE MEINUNG ZU DIGITAL CREDIT GEÄNDERT HABE

Früher stand ich dem Digital-Credit-Modell skeptisch gegenüber.

Dann änderten @Strategy und @saylor meine Sichtweise – nicht mit einer einzigen Schlagzeile, sondern durch eine Reihe messbarer Schritte.

Der zeitliche Ablauf erzählt die Geschichte 👇

🔹 Jan. 2025: Strategy weitete seine Finanzierung über Wandelanleihen hinaus auf unbefristetes Vorzugskapital aus.

🔹 März 2025: STRF wurde mit einer unbefristeten Vorzugsstruktur und einem festen Zinssatz von 10 % aufgelegt.

🔹 Juli 2025: STRC nahm $2.521B ein und machte variabel verzinstes Vorzugskapital zu einem wichtigen Bestandteil des Modells.

🔹 Dez. 2025: Strategy bildete eine USD-Reserve von $1.44B, die eigens für Vorzugsdividenden und Zinszahlungen auf Schulden vorgesehen war.

🔹 Feb. 2026: Diese Reserve wuchs auf $2.25B.

🔹 Mai 2026: Strategy kaufte Wandelanleihen im Wert von $1.5B für rund $1.38B zurück und verringerte damit die ausstehenden Schulden von $8.21B auf $6.71B.

🔹 Juni 2026: Die Reserve erreichte $2.55B und deckte damit rund 17.4 Monate der erwarteten Dividenden- und Zinszahlungen ab.

🔹 Juli–Aug. 2026: Die Reserve stieg von $3.75B auf $4.65B, während Strategy damit begann, STRC unter dem Nennwert zurückzukaufen.

Und genau das hat meine Einschätzung wirklich verändert:

STRC-Rückkäufe sind im Grunde ein Geldautomat, der rückwärts läuft.

Anstatt weitere Vorzugsaktien auszugeben, kann Strategy sie unter dem Nennwert zurückkaufen, die Zahl der ausstehenden Aktien verringern und möglicherweise künftige Dividendenverpflichtungen senken.

Gleichzeitig:

💰 Schulden: $6.714B
💵 USD-Vermögenswerte: $5.711B
📊 Nettoverschuldungsgrad: ~1%
₿ BTC-Reserve: $73.23B
📉 Jährliche BTC-Break-even-Rendite: ~2.16%

Hier geht es nicht um eine einzelne positive Kennzahl.

Es geht darum, dass die gesamte Kapitalstruktur disziplinierter wird.

Zweckgebundene Liquidität.
Weniger Schulden.
Geringe Nettoverschuldung.
Rückkäufe von Vorzugsaktien.
Eine wachsende Cash-Reserve.

Diese Kombination hat meine Meinung geändert.

Das eigene Modell anzupassen, wenn sich die Daten ändern, ist keine Niederlage.
So verbessert man sein Modell.

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