Profitabler algorithmischer Handel: Alexander Gerkos XTX Markets erwirtschaftet 8-9 Millionen Dollar pro Mitarbeiter und Jahr.

Das Wall Street Journal widmete dem britischen Handelsunternehmen XTX Markets und seinem Gründer Alex Gerko, einem der erfolgreichsten, aber gleichzeitig unauffälligsten Akteure im globalen algorithmischen Handel, einen ausführlichen Artikel. Der Artikel hob die beeindruckenden Finanzergebnisse und die umfangreichen Investitionen in die KI-Infrastruktur hervor.

Zahlen, die für sich sprechen

Laut den am 2. April 2026 beim britischen Handelsregister (Companies House) eingereichten Jahresabschlüssen erzielten die drei britischen Hauptgeschäftsbereiche von XTX Markets im Geschäftsjahr 2025 einen Gesamtumsatz von 3,93 Milliarden Pfund, ein Plus von 43–44 % gegenüber 2,74 Milliarden Pfund im Vorjahr. Der Gewinn nach Steuern belief sich auf 1,71 Milliarden Pfund, ein Anstieg um 33 %. Die Aktionäre erhielten eine Rekorddividende von rund 2,2 Milliarden Pfund (ca. 3 Milliarden US-Dollar). Gerko besitzt mindestens 75 % des Unternehmens und verfügt über ein geschätztes Vermögen von 12 Milliarden US-Dollar; er zählt weiterhin zu den größten Steuerzahlern Großbritanniens.

250 Menschen und 250 Milliarden Dollar pro Tag

XTX Markets beschäftigt rund 250 Mitarbeiter und verzeichnet ein tägliches Handelsvolumen von 250 Milliarden US-Dollar mit über 50.000 Finanzinstrumenten: Währungen, Aktien, Anleihen, Rohstoffe, Kryptowährungen und – seit Kurzem – Energie. Das Geschäftsmodell basiert auf Deep-Learning-Algorithmen, die auf Nvidia-Chips laufen und Preise in Echtzeit prognostizieren. Der Umsatz pro Mitarbeiter liegt bei etwa 8–9 Millionen US-Dollar pro Jahr – einer der höchsten der Branche.

Um angesichts des weltweiten Ressourcenmangels seine Abhängigkeit von externer Rechenleistung zu verringern, errichtet das Unternehmen in Finnland einen eigenen Komplex aus fünf Rechenzentren mit Kosten von über einer Milliarde US-Dollar. Die erste Anlage wird 2026 in Betrieb gehen und ein unabhängiges und kostengünstiges Training von Modellen ermöglichen.

Ein Mathematiker aus Moskau

Alexander Gerko absolvierte die Moskauer Mathematische Schule Nr. 57 und die Fakultät für Mechanik und Mathematik der Moskauer Staatlichen Universität. XTX hat seinen Hauptsitz in der Nähe des Londoner Bahnhofs King’s Cross. Seit 2024 leitet Gerko das Family Office Cromulon Capital, benannt nach den Figuren der Zeichentrickserie Rick and Morty. Zu seinem Investmentportfolio gehören der Entwickler autonomer Fahrtechnologie Wayve und der KI-Chiphersteller Groq.

Seit 2020 hat XTX über 350 Millionen Pfund an wohltätige Zwecke gespendet, wobei der Schwerpunkt auf Mathematik und Naturwissenschaften liegt. Die 1729 Maths School wird im September 2026 in London eröffnet.

Der WSJ-Artikel dokumentierte den Übergang des Unternehmens in eine neue Phase: vom reinen Handelsmodell hin zu einem Unternehmen mit eigener, leistungsstarker IT-Infrastruktur. Der Bau von Rechenzentren in Finnland und der Einstieg in den Strommarkt zeigen, dass XTX Markets seine technologische Basis und seine Anlagenabdeckung kontinuierlich ausbaut.

Meinung der KI

Im Bereich des maschinellen Lernens ähnelt die Geschichte von XTX Markets der Entwicklung von Renaissance Technologies in den 1990er-Jahren: Mathematiker, die in die Finanzwelt einstiegen, entwickelten Maschinen, die buchstäblich aus Marktrauschen Geld druckten. Es gibt jedoch einen grundlegenden Unterschied: Renaissance hielt seine Algorithmen streng geheim, während XTX offen in physische Infrastruktur investiert – fünf Rechenzentren in Finnland im Wert von über einer Milliarde US-Dollar. Dies ist nicht nur Diversifizierung; es ist die Wette darauf, dass Rechenleistung ein ebenso strategisches Gut wird wie die Handelsalgorithmen selbst.

Die Risiken dieses Modells werden unterschätzt: Eine firmeneigene, umfangreiche Infrastruktur verwandelt ein hochliquides Handelsunternehmen in einen Akteur mit mehrjährigen Kapitalbindungen – eine völlig andere Risikostruktur. Weltweit sind Beispiele von Hochfrequenzhändlern bekannt, die innerhalb weniger Quartale bei veränderten Marktbedingungen verschwunden sind. Ob physische Infrastruktur ein Stabilitätsanker oder ein Risikofaktor sein kann, wird die nächste globale Liquiditätskrise zeigen.