Bitcoin KI-Trading-Experiment: 300% mehr Rendite als durch Hodling

Die Forscher der International Hellenic University und der Democritus University of Thrace in Griechenland haben eine Studie veröffentlicht, die die Effizienzmarkt-Hypothese (EMH) für den Bitcoin-Handel unterstützt. Sie behaupten, dass ihre Modelle im Vergleich zur Hodl-Strategie fast 300 % höhere Renditen in simulierten Krypto-Portfolios erzielten. Die EMH, eine umstrittene Theorie, besagt, dass der Aktienpreis alle verfügbaren Marktinformationen und den fairen Marktwert eines Vermögenswerts widerspiegelt, was es unmöglich machen würde, den Markt konsequent zu übertreffen.

Die Forscher entwickelten vier verschiedene KI-Modelle, die mit mehreren Datensätzen trainiert wurden. Nach Training und Tests wählten sie Modelle aus, die optimiert wurden, um sowohl die Marktschlag- als auch die Hodl-Strategien zu übertreffen. Das optimale Modell übertraf die Basisrenditen um bis zu 297%, was die Nützlichkeit der EMH für Bitcoin- und Kryptowährungshändler unterstreicht. Allerdings basierte ihre Forschung auf historischen Daten und simulierter Portfolioverwaltung, was Skeptiker der EMH möglicherweise nicht überzeugen wird.

Hier findet ihr die komplette Studie

Die Kernpunkte der Studie zusammengefasst

Ziel: Die Studie zielte darauf ab, die wöchentliche Preisbewegungsrichtung von Bitcoin mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) Modellen vorherzusagen und die Effizienzmarkt-Hypothese zu testen.

Daten und Methodik: Die Studie verwendete vier Jahre wöchentlicher Daten, einschließlich Bitcoin-Preisen, Google Trends-Daten und technischen Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten und Momentum.

Verwendete Maschinenlernmodelle: Logistische Regression, Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Zufallswälder wurden eingesetzt.

Leistung: Modelle, die Stimmungsdaten aus Google Trends einbezogen, übertrafen jene, die dies nicht taten, wobei einige eine höhere Vorhersagegenauigkeit und bessere Investitionsrenditen als eine einfache Buy-and-Hold-Strategie erzielten.

Ergebnisse: Die Einbeziehung von Sentimentanalyse verbesserte die Genauigkeit der Modelle. Das SVM mit linearem Kernel war am genauesten, insbesondere mit dem Datensatz, der 119 Variablen umfasste (SVMlinear119).

Investitionsrenditen: Die Modelle lieferten eine signifikante Rendite über den Studienzeitraum, mit einer Rendite von 35,68% für SVMlinear119 und 56,05% für SVMlinear175 im Vergleich zu einer Rendite von 18,84% für die Buy-and-Hold-Strategie.

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Disclaimer auf Deutsch: Der Krypto-Sektor jenseits von Bitcoin ist ein verdammtes Casino. Einzelne Coins können zwar komplett durch die Decke gehen, das Risiko eines Totalverlustes ist jedoch auch an der Tagesordnung. Altcoins haben in den meisten Fällen nichts mit Investments zu tun, sondern sind viel mehr reine Spekulation. Wenn ihr am Casino-Tisch Platz nehmt, dann macht ihr das auf eigene Gefahr. Ich zeige hier, wie ich im Krypto-Sektor unterwegs bin und welche Strategien ich benutze, weil ich das Thema liebe und gerne darüber spreche. Ihr könnt mit den Informationen machen, was ihr wollt, ihr seid erwachsen – eine Empfehlung von meiner Seite ist es definitiv nicht. Ich empfehle gar nichts, jeder Mensch sollte eigene, auf ausführlicher Recherche, gesundem Menschenverstand und individueller Risikoabwägung basierende Entscheidungen darüber treffen, was man mit seinem eigenen Geld machen möchte.