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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit erheblicher finanzieller Verluste beim aktiven Privatanlegerhandel?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Aktivität

~1 zu 13

US adults who try active retail trading experience significant financial loss over their trading career

8,0% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

Bezugsrahmen variieren — als typische Lebenszeit-Chance eines Erwachsenen dargestellt. Methode ansehen.

Sonstiges · geprüft 2026-05-16
Evidenzqualität 4.5/5

Bewertungsergebnis nach acht Dimensionen gemäß der Qualitätsrubrik . Jede Dimension wird mit 1–5 bewertet.

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
4/5
D4 Unsicherheit
4/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
3/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.5/5
Direkte Evidenz
Source Government statistic · U.S. Securities and Exchange Commission (SEC)
Lebenszeit, aktivitätsbezogen jedes Band = 10× seltener → an Ihre Faktoren angepasst Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
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  1. Deine Faktoren
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Wahrgenommen

Aktiver Privatanlegerhandel wird weithin als kompetenzbasierte Tätigkeit wahrgenommen, bei der disziplinierte, gut recherchierte Personen passives Investieren übertreffen können. Finanzmedien, Handelsplattformen und soziale Gemeinschaften verstärken die sichtbaren Gewinner, während Verluste privat bleiben, und schaffen so ein Umfeld des Survivorship-Bias, in dem es erreichbarer erscheint, den Markt zu schlagen, als die Evidenz rechtfertigt. Die Demokratisierung des provisionsfreien Handels seit 2019 und der Aufstieg von Optionen mit null Tagen bis zum Verfall haben die Einstiegshürde gesenkt und zugleich die Einsätze erhöht, was eine neue Generation von Privatanlegern anzieht, die möglicherweise unterschätzen, wie gründlich institutionelle Algorithmen und Market-Maker die Gegenseite ihrer Trades abschöpfen.

Grobe Schätzung: ~50 % verlieren Geld

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

97 % der beständigen Day-Trader (aktiv >300 Tage) verlieren über einen 5-Jahres-Zeitraum Geld (Brasilien-CVM-Kohorte, Chague et al. 2020)

alle Personen, die in Brasilien Mini-Ibovespa-Futures im Day-Trading handelten, Kohorte 2013–2015, verfolgt bis 2017

Berechnung anzeigen

Zwei-Faktoren-Schätzung: (A) P(US-Erwachsener wird aktiv genug, um einem bedeutsamen Day-Trader-Risiko ausgesetzt zu sein) und (B) P(erheblicher finanzieller Verlust | aktiv). Faktor A: Etwa 10 % der US-Erwachsenen versuchen irgendwann in ihrem Leben eine Form des aktiven Privatanlegerhandels, basierend auf FINRA- und Broker-Daten zur Kontoaktivität; die Privatanleger-Handelswelle 2019–2021 brachte die aktive Privatanlegerbeteiligung auf rund 20 % der Broker-Kontoinhaber, doch ein grosser Anteil handelt nur gelegentlich statt systematisch. Wir verwenden 10 % als konservative Lebenszeitschätzung für Erwachsene, die aktiv genug handeln, um den in den Kohortenstudien dokumentierten Verlusten zu begegnen. Faktor B: Die Brasilien-CVM-Kohorte von Chague, De-Losso und Giovannetti (2020) fand, dass 97 % der beständigen Day-Trader (>300 Tage aktiv) über fünf Jahre Geld verloren. Für die breitere Population aktiver, aber nicht notwendigerweise beständiger Händler fanden Barber, Lee, Liu und Odean (Taiwan, 2004; RFS 2009), dass mehr als 80 % der einzelnen Day-Trader in einem beliebigen Jahr Geld verloren. Wir verwenden 80 % als Verlustrate über alle aktiven Händler hinweg (beständige und nicht beständige zusammen). Kombiniert: 0,10 × 0,80 = 0,080. Unsicherheitsbereich: 0,04 (5 % Aktivität × 80 %) bis 0,15 (15 % Aktivität × 97 % Verlustrate beständiger Händler). »Erheblicher finanzieller Verlust« ist definiert als Nettoverluste, die das Haushaltseinkommen eines Monats über die Handelslaufbahn übersteigen – eine Schwelle, die mit den brasilianischen und taiwanesischen Kohortendaten übereinstimmt.

Einschränkungen: Die Lebenszeitschätzung von 8 % kombiniert eine brasilianische Futures-Markt-Koh…

Die Lebenszeitschätzung von 8 % kombiniert eine brasilianische Futures-Markt-Kohorte mit einer taiwanesischen Aktienmarkt-Kohorte und extrapoliert über geschätzte Beteiligungsraten auf US-Erwachsene – keine dieser drei Populationen ist identisch. Die Erkenntnisse aus Brasilien und Taiwan decken regulierte börsengehandelte Instrumente ab; Privatanlegeroptionen und Krypto-Day-Trading in den USA können angesichts struktureller Unterschiede bei den Vorteilen der Market-Maker andere (wahrscheinlich schlechtere) Ergebnisse hervorbringen. »Erheblicher finanzieller Verlust« ist ein Schwellenkonzept, keine klinische Diagnose; die Schätzung erfasst Nettoverluste, die das Einkommen eines Monats übersteigen, nicht den völligen finanziellen Ruin. Der Eintrag unterscheidet sich vom Krypto-Totalverlust (der spekulatives Halten abdeckt) und vom Börsencrash (der systemische Ereignisse abdeckt, die passive Anleger betreffen). Das Privatanleger-Day-Trading hat sich seit dem Beginn der provisionsfreien Ära 2019 erheblich verändert; das neuere Umfeld weist engere Spannen auf, aber auch komplexere Produkte (0DTE-Optionen, gehebelte ETFs), die die Verlustverteilung verschieben können. Dieser Eintrag deckt aktive Handelsstrategien ab, nicht passives langfristiges Investieren.

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Roughly 97% of individual day-traders who persist for more than 300 days lose money, according to a 2020 cohort study by Chague, De-Losso, and Giovannetti tracking every person who attempted to day-trade Brazilian equity index futures between 2013 and 2015. Of those persistent traders, only 0.5% earned more than a bank teller. The Taiwan Stock Exchange data — covering a complete market universe rather than a selected cohort — tells a similar story: Barber, Lee, Liu, and Odean found that fewer than 1% of retail day-traders reliably earned positive returns net of fees. The US Securities and Exchange Commission, in its investor publication “Day Trading: Your Dollars at Risk,” puts it in notably direct language: “Day traders typically suffer severe financial losses in their first months of trading, and many never graduate to profit-making status.” Extrapolating to the US adult lifetime, roughly 8% of adults who attempt active retail trading will experience significant financial loss over their trading career — about 1 in 13.

The perception gap is architectural. Trading platforms surface gains prominently; losses are private. Reddit and Discord communities are populated by traders who survived long enough to post — not by the majority who quit after their first account drawdown. The structural opponent in retail day-trading is not other retail traders but market-makers with millisecond-level speed advantages and proprietary flow data. The 2019–2021 retail-trading surge, accelerated by commission-free apps and pandemic-era stimulus checks, brought a new cohort into active trading at a moment of unusually high volatility, a combination that is punishing even to professionals. Research by Bryzgalova, Pavlova, and Sikorskaya (2023, Journal of Finance) found that retail options traders systematically overpay for volatility and lose roughly $2.1 billion in aggregate in just 19 months — losses that accrue disproportionately to the most active participants.

The 8% estimate applies to adults who trade actively enough to face the losses documented in the cohort data — approximately 10% of US adults by lifetime participation. Passive investors in diversified index funds sit outside this risk category almost entirely; the structural disadvantages of day-trading (transaction costs, bid-ask spreads, informational asymmetry) do not apply when you buy and hold. The Brazil and Taiwan cohorts cover exchange-listed futures and equities; retail options, leveraged ETFs, and cryptocurrency day-trading carry additional structural hazards not captured here. Margin use multiplies the loss rate substantially, as forced liquidations can eliminate accounts before losses can be managed.

97% der hartnäckigen Daytrader, also der an mehr als 300 Tagen Aktiven, verloren über einen Zeitraum von 5 Jahren in der brasilianischen CVM-Kohorte Geld. Aktiver Privathandel wird weithin als kompetenzbasierte Tätigkeit verkauft; die Daten lesen sich eher wie eine Münze, die 97 von 100 Mal auf Zahl fällt.

Quellenregister

Jede Zahl unten ist das, was die jeweilige Quelle berichtet hat — mit dem wörtlichen Zitat, auf das wir uns stützen, und wie wir zu unserer Zahl gelangt sind. Klicke auf einen Link, um direkt zu prüfen.

  1. [1] SSRN / Fundação Getulio Vargas (FGV) — Day Trading for a Living?
    Day Trading for a Living?
    Statistik
    97% of persistent day-traders (active >300 days) lost money over the 5-year Brazilian CVM cohort; only 1.1% earned more than the Brazilian minimum wage
    Auszug
    “"We show that it is virtually impossible for individuals to day trade for a living, contrary to what brokerage specialists and course providers often claim. We observe all individuals who began to day trade between 2013 and 2015 in the equity futures market in Brazil and persisted for at least 300 days. 97% of all individuals who persisted for more than 300 days lost money. Only 1.1% earned more than the Brazilian minimum wage and only 0.5% earned more than a bank teller." ”
    Quelldaten von
    2020-06-11
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    This study provides the native numerator directly: 97 out of 100 persistent day-traders lost money. "Persistent" means active >300 days — a selection criterion that filters out casual dabblers and captures those who seriously attempt day-trading as a strategy. Because this cohort is more committed than the average retail trader, the 97% figure represents an upper bound on loss rates; the 80% figure from the broader Taiwan cohort (Barber et al.) is used for the combined lifetime estimate. The Brazilian data covers equity index futures (mini-Ibovespa), a market structurally similar to US retail futures trading.
  2. [2] Yale University / NBER (Barber, Lee, Liu, Odean) — Do Individual Day Traders Make Money? Evidence from Taiwan
    Do Individual Day Traders Make Money? Evidence from Taiwan
    Statistik
    Less than 1% of the day-trader population predictably and reliably earned positive abnormal returns net of fees; more than 8 in 10 day traders lost money
    Auszug
    “"Using the complete transaction records of all traders in the Taiwan stock market, we show that day trading is extremely hazardous to your wealth. The vast majority of day traders lose money. Less than 1% of the day trader population, those with the very best performance, are able to predictably and reliably earn positive abnormal returns net of fees." ”
    Quelldaten von
    2004-04-10
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The Taiwan cohort provides a broader-population complement to the Brazil CVM data: the Taiwan study covers all retail day traders, not just persistent ones, so it captures the full distribution including short-lived participants. The >80% loss rate across this full sample is used as Factor B in the normalized estimate for US adults who trade actively but not necessarily persistently.
    Unabhängigkeit
    The Taiwan study uses complete exchange-level transaction records from the Taiwan Stock Exchange Surveillance System, entirely independent of the Brazilian CVM data used by Chague et al. Both datasets converge on high loss rates, strengthening the cross-market inference.
  3. [3] U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) — Day Trading: Your Dollars at Risk
    Day Trading: Your Dollars at Risk
    Statistik
    Day traders typically suffer severe financial losses in their first months of trading, and many never graduate to profit-making status
    Auszug
    “"Most individual investors do not have the wealth, the time, or the temperament to make money and to sustain the devastating losses that day trading can bring." … "Day traders typically suffer severe financial losses in their first months of trading, and many never graduate to profit-making status. Given these outcomes, it's clear: day traders should only risk money they can afford to lose." ”
    Quelldaten von
    2005-04-19
    Abgerufen
    2026-06-30 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The SEC investor publication "Day Trading: Your Dollars at Risk" corroborates the academic cohort studies with US-market context. The SEC is the federal regulator of US securities markets. This source does not provide a quantitative loss rate but confirms the directional finding from Barber et al. and Chague et al. is recognized by the principal US securities regulator.
  4. [4] The Journal of Finance (Bryzgalova, Pavlova & Sikorskaya, 2023) — Retail Trading in Options and the Rise of the Big Three Wholesalers
    Retail Trading in Options and the Rise of the Big Three Wholesalers
    Statistik
    Assuming a 10-day holding horizon, the aggregate portfolio of US retail options traders lost approximately $2.1 billion between November 2019 and June 2021 (19 months), concentrated in cheap, short-dated weekly options with an average 12.6% bid-ask spread
    Auszug
    “[Paraphrase from abstract — full text paywalled]: the study estimates that, assuming a 10-day holding horizon, the aggregate portfolio of US retail options traders lost approximately $2.1 billion between November 2019 and June 2021, concentrated among traders who favor cheap, short-dated weekly options with wide bid-ask spreads (averaging 12.6%), executed largely through payment-for-order-flow wholesalers. ”
    Quelldaten von
    2023-12-01
    Abgerufen
    2026-07-03 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Grounds the body prose's "$2.1 billion in aggregate in just 19 months" figure and the "trading 0DTE or weekly options" personal_factor_multipliers entry below, both of which previously named this study's authors without citing the underlying loss figure. Full text sits behind the Journal of Finance paywall; the $2.1B/19-month figure is corroborated by the publicly available SSRN/CEPR working-paper abstracts (papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4065019) and secondary reporting on the study. Not used in this entry's headline loss-rate arithmetic, which relies on the Brazil CVM and Taiwan cohort studies above.
    Unabhängigkeit
    Independent US options-market microstructure dataset, unrelated to the Brazilian futures cohort (Chague et al.) or the Taiwan equities cohort (Barber et al.) used for the entry's headline loss-rate figures.

436 Risiken mit gemessener Wahrscheinlichkeit
1 zu 10 1 zu 100 1 zu 1K 1 zu 10K 1 zu 100K 1 zu 1M 1 zu 10M 1 zu 100M 1 zu 1B sicher seltener → Kosmetik-OP Ausland Risiko — 1 zu 10 Frühkindlicher Zucker/Salz-Effekt — 1 zu 10 Endometriose — 1 zu 10 Risiko Haartransplantation Türkei — 1 zu 10 Kniegelenksersatz — 1 zu 10 Chronische Schmerzmittel — 1 zu 10 Vollständiger Zahnverlust — 1 zu 9,1 Alzheimer — 1 zu 8,3 Schlafmangel — 1 zu 8,3 Rauchfreier Tabak — 1 zu 8,3 Radfahren ohne Helm — 1 zu 8,0 Zahnschäden durch Bruxismus — 1 zu 7,7 Kondomversagen — 1 zu 7,7 Versorgung aus Angst gemieden — 1 zu 7,1 Sehverlust — 1 zu 6,7 Leistenbruch durch Heben — 1 zu 6,7 Hüftfrakturrisiko — 1 zu 6,7 Regelmässiges Trinken — 1 zu 6,7 Erster Herzinfarkt — 1 zu 5,9 Unfruchtbarkeit — 1 zu 5,7 5+ Jahre Langzeitpflege — 1 zu 5,6 CTE (Football) — 1 zu 5,0 Schwere Depression — 1 zu 4,9 Wanderverletzung — 1 zu 4,8 Infektion durch geteiltes Essen mit Kind — 1 zu 4,2 Lyme-Borreliose — 1 zu 4,0 Einsamkeit & Gesundheit — 1 zu 3,8 Vererbtes AUD-Risiko — 1 zu 3,5 Alkoholkonsumstörung — 1 zu 3,4 Angststörung — 1 zu 3,2 Menopause: Herz-Kreislauf-Risiko — 1 zu 3,0 Stiller Diabetes — 1 zu 3,0 Fliegen mit Erkältung — 1 zu 2,9 Jobverlust & Depression — 1 zu 2,9 Zeckenkrankheit (Wald) — 1 zu 2,9 Stilles hohes Cholesterin — 1 zu 2,9 Großelternverlust in der Kindheit — 1 zu 2,8 Pacifier on the floor — 1 zu 2,8 Stiller Bluthochdruck — 1 zu 2,7 Resistente Infektion — 1 zu 2,6 Kein Knochenmark-Match — 1 zu 2,4 Pflegeheimeinweisung — 1 zu 2,2 Falsch-positive Mammografie — 1 zu 2,0 Regelmässiges Rauchen — 1 zu 2,0 Reisedurchfall — 1 zu 2,0 Abenteuersportarten — 1 zu 1,8 Langzeitpflegebedarf — 1 zu 1,8 Wahrscheinlichkeit von Witwenschaft — 1 zu 1,7 Ungeschützter Sex — 1 zu 1,5 Behinderung durch unbehandelte Rückens — 1 zu 1,3 Händehygiene — 1 zu 1,0 Krebs (gesamt) — 1 zu 7,1 E-Scooter ohne Helm — 1 zu 4,5 E-Bike ohne Helm — 1 zu 4,0 Fehlbehandeltes Gepäck — 1 zu 3,7 Unfall mit Schuld — 1 zu 2,9 Wildkollision — 1 zu 2,7 Verletzung bei Autounfall — 1 zu 2,6 Flugannullierung — 1 zu 1,8 Reise durch Krieg oder Katastrophe — 1 zu 1,7 Wohnungseinbruch — 1 zu 9,1 Überfall beim Trampen — 1 zu 8,8 Postscheckbetrug — 1 zu 7,7 Sexueller Kindesmissbrauch — 1 zu 6,8 Stalking — 1 zu 6,2 Sexueller Übergriff im Studium — 1 zu 5,7 Häusliche Gewalt — 1 zu 3,7 Angriff bei Nachtspaziergang — 1 zu 3,6 Fahrraddiebstahl — 1 zu 2,9 Sexuelle Gewalt — 1 zu 2,3 Sexuelle Belästigung (lebenslang) — 1 zu 1,6 Wasserknappheit — 1 zu 2,5 Sonnensturm der Carrington-Klasse — 1 zu 1,9 Kipppunkt WAIS — 1 zu 1,1 Wohnungskatze entlaufen — 1 zu 10 Hundebiss (freilaufend) — 1 zu 9,8 Kaninchen stirbt in 4 Jahren — 1 zu 3,3 Hundebiss (nicht tödlich) — 1 zu 1,8 Hamster stirbt vor Teenagerjahren — 1 zu 1,0 Eisenmangel (Frauen) — 1 zu 3,9 Vitamin-D-Lücke — 1 zu 2,9 Magnesiumlücke — 1 zu 1,9 Unzureichend gegartes Essen — 1 zu 1,6 Kreuzkontamination Rohfleisch — 1 zu 1,4 Offen gelagerte Lebensmittel — 1 zu 1,2 KI-Stimmenklon-Betrug — 1 zu 2,9 Online-Betrug — 1 zu 2,5 Cybermobbing bei Teenagern — 1 zu 2,0 Kinder & explizite Inhalte — 1 zu 1,9 Datenleck — 1 zu 1,1 Fehlgeburt — 1 zu 6,7 Suizidversuch Teenager — 1 zu 5,6 Postpartale Depression — 1 zu 4,8 Schmerzmittel vor Impfung — 1 zu 3,8 Übermässige Schwangerschaftszunahme — 1 zu 2,6 Ungeimpftes Kind & Masern — 1 zu 2,0 Kopfläuse bei Kindern — 1 zu 2,0 Seniorenbetrug-Verlust — 1 zu 10 Pensionsfondskrise — 1 zu 10 Immobilienabsturz — 1 zu 8,3 IRS-Steuerprüfung — 1 zu 6,7 Währungszusammenbruch — 1 zu 5,6 Abschiebung nach Visumüberzug — 1 zu 5,6 Subprime-Autokredit-Pfändung — 1 zu 5,0 Long term disability working age — 1 zu 4,0 Studienkredit-Ausfall — 1 zu 3,8 Vergeltung gegen Whistleblower — 1 zu 3,2 Erzwungener Vorruhestand — 1 zu 2,9 Vorsorgelücke — 1 zu 2,6 BNPL: verpasste Zahlung — 1 zu 2,4 Scheidung — 1 zu 2,4 Wasserschaden durch geplatzte Rohre — 1 zu 2,2 Mobbing am Arbeitsplatz — 1 zu 2,1 Längerer Netz-Blackout — 1 zu 2,0 Abschiebung (undokumentiert) — 1 zu 1,8 Beerdigungskosten-Schock — 1 zu 1,7 Identitätsdiebstahl — 1 zu 1,7 Kreditkartenbetrug — 1 zu 1,5 Schul-Mobbing — 1 zu 1,5 Frontsoldat-Verlust — 1 zu 1,3 Wirtschaftsrezession — 1 zu 1,0 Börsencrash — 1 zu 1,0 Hagelschäden am Dach — 1 zu 3,0 Problemmieter-Verlust — 1 zu 1,8 LASIK-Komplikationen — 1 zu 100 Schäden durch trockenes Toilettenpapier — 1 zu 100 Passivrauch — 1 zu 91 Spielstörung (Erwachsene) — 1 zu 83 High-Heel-Notaufnahme — 1 zu 79 Thrown/dropped object — 1 zu 67 Medikamentenreaktion — 1 zu 58 Drogenüberdosis — 1 zu 56 Asthma durch Gasherd bei Kind — 1 zu 50 Toxoplasmose aus Katzenklo — 1 zu 48 Psychische BU-Antrag — 1 zu 45 Benzodiazepinabhängigkeit — 1 zu 40 Leitungswasser Blei — 1 zu 40 Medikamentenmissbrauch — 1 zu 35 Schädel-Hirn-Trauma — 1 zu 33 Krankenhausinfektion — 1 zu 31 Luftverschmutzung — 1 zu 29 Terminale Niereninsuffizienz — 1 zu 29 Reisediarrhö (Wasser) — 1 zu 26 Skiverletzung — 1 zu 26 Bipolare Störung — 1 zu 23 Weisheitszahn-OP — 1 zu 22 Komplikation beim Zahntourismus — 1 zu 20 Altenvernachlässigung — 1 zu 20 Parkinson — 1 zu 20 Haustier-Parasiten — 1 zu 20 Undiagnostiziertes ADHS — 1 zu 20 Nahrungsmittelallergie im Erwachsensein — 1 zu 19 Nicht-Alzheimer-Demenz — 1 zu 17 Cannabiskonsumstörung — 1 zu 16 Schlaganfall — 1 zu 15 PTBS — 1 zu 15 Schwerer Hörverlust — 1 zu 14 Typ-2-Diabetes — 1 zu 13 Blinddarmentzündung — 1 zu 13 Kochrauch in Innenräumen — 1 zu 13 Unbehandelte Depression — 1 zu 13 Limonade und Diabetes — 1 zu 13 Herzkrankheit — 1 zu 12 Medizinischer Fehler — 1 zu 12 Zwanghaftes sexuelles Verhalten — 1 zu 12 Essstörung — 1 zu 11 Hüftgelenksersatz — 1 zu 11 Nierensteine — 1 zu 11 Tod/Invalidität Elternteil — 1 zu 11 Sitzender Lebensstil — 1 zu 11 Saloninfektion — 1 zu 11 Eierstockkrebs — 1 zu 91 Darmkrebs — 1 zu 77 Brustkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Leberkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Lungenkrebs (Krebs) — 1 zu 56 Prostatakrebs — 1 zu 50 Melanom (UV) — 1 zu 29 Ballaststoffmangel & Darmkrebs — 1 zu 26 Rotes Fleisch & Darmkrebs — 1 zu 21 Verkohltes Fleisch und Krebs — 1 zu 20 Wartungsunfall — 1 zu 83 Fahren auf Sedativa — 1 zu 77 Tippen + Fahren — 1 zu 56 Tod ohne Gurt — 1 zu 53 20% über Tempolimit — 1 zu 50 Motorrad ohne Helm — 1 zu 45 Raumfahrt (Astronaut) — 1 zu 42 Video am Steuer — 1 zu 32 Unfallverletzung Kind — 1 zu 27 Müdes Fahren — 1 zu 26 Norovirus auf Kreuzfahrt — 1 zu 24 E-Scooter-Verletzung — 1 zu 10 Taschendiebstahl auf Reisen — 1 zu 38 Katalysatordiebstahl — 1 zu 37 Bei Übergriff erstochen — 1 zu 37 Fahrzeugdiebstahl — 1 zu 34 Straßenraub / Überfall — 1 zu 26 Fehlurteil — 1 zu 24 Drink Spiking — 1 zu 17 Keyless-Diebstahl per Relay — 1 zu 13 Protest unter Autokratie — 1 zu 12 AMOC-Kollaps — 1 zu 20 Anaphylaxie nach Stich — 1 zu 50 Katzenhalsband-Verletzung — 1 zu 25 Lebensmittelvergiftung im Restaurant — 1 zu 58 B12-Mangel — 1 zu 28 Vegetarischer Mangel — 1 zu 14 Intimes Deepfake — 1 zu 25 Problematische Social-Media-Nutzung — 1 zu 13 Kind verschluckt Objekt (Notfall) — 1 zu 91 Lebensbedrohliche Geburt (USA) — 1 zu 61 Geburtstod 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GLP-1: Aspiration bei Narkose — 1 zu 613 Unsichere Importprodukte — 1 zu 565 Hirnaneurysma — 1 zu 400 COVID-19 — 1 zu 400 Feuerwerksverletzung — 1 zu 385 Küchenmesser: Sehnenschnitt — 1 zu 385 Zu viel Koffein — 1 zu 366 Sichelzellkrankheit — 1 zu 365 Gefälschte Medikamente — 1 zu 361 Rückenmarksverletzung — 1 zu 313 Krebsdiagnose im Kindesalter — 1 zu 285 Tod nächste Pandemie — 1 zu 208 Dengue (Reise) — 1 zu 200 Frühgeburt durch Hitze — 1 zu 200 Tägliches Duschen auslassen — 1 zu 200 Füße nicht schrubben — 1 zu 200 Knochenmarkspende-Risiko — 1 zu 167 FSME (Zeckenenzephalitis) — 1 zu 167 Schizophrenie — 1 zu 143 Sturz (tödlich) — 1 zu 135 Plötzlicher Tod beim Sport — 1 zu 123 Suizid (USA) — 1 zu 121 Opioidabhängigkeit — 1 zu 114 Tuberkulose (global) — 1 zu 109 HIV-Diagnose — 1 zu 105 Radonkrebs — 1 zu 435 Hodenkrebs — 1 zu 250 Gebärmutterhalskrebs (Krebs) — 1 zu 167 Bauchspeicheldrüsenkrebs — 1 zu 125 Fussgängertod — 1 zu 806 Motorradunfall — 1 zu 709 Ertrinken vom Freizeitboot — 1 zu 685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
Lottery jackpot 1 zu 95.238

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