Prognosen sind eine schwierige Sache. Vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen. Dieser Mark Twain zugeschriebene Aphorismus benennt treffend das generelle Problem von Vorhersagen: die Zukunft ist offen. Gleichwohl hat es sich in letzter Zeit bewährt, bei Prognosen auf Künstliche Intelligenz (KI) zu setzen, um wichtige Indikatoren und Parameter für mögliche Entwicklungen zu identifizieren. Auch die Anwendung CoinAnalyst setzt auf KI mit dem Ziel, die Kursentwicklung von Kryptowährungen vorherzusagen – und das mit Erfolg.

Datenflut beherrschbar machen

Die weltweiten Kryptomärkte zeichnen sich vor allem durch zwei Besonderheiten aus: ihre hohe Volatilität (Kursschwankungsintensität) sowie das stark ausgeprägte Informationsungleichgewicht unter der stark wachsenden Zahl von Marktakteuren. Beides eröffnet auf der einen Seite enorme Renditechancen und birgt auf der anderen Seite aber auch erhebliche Verlustrisiken. Deshalb sollten sich Anleger darüber im Klaren sein, dass kurzfristigem Investieren in Kryptowährungen ohne fundierte Informationen und Expertise fast schon der Charakter eines Glücksspiels anhaftet. Schwierig werden Krypto-Prognosen insbesondere durch die schier unendliche Menge an Daten, Nachrichten, Gerüchten und Meinungen. Aus dieser Informationsflut müssen die marktrelevanten Einflussfaktoren herausgefiltert werden. Dies kann jedoch nicht mehr manuell erfolgen, sondern verlangt den Einsatz von automatisierten Verfahren, vor allem von lernfähiger KI-Software. Auf dieses Geschäft hat sich CoinAnalyst spezialisiert.

Das von CoinAnalyst entwickelte Forecasting, gibt derzeit Prognosen für die drei Kryptowährungen Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) und Ripple (XRP) ab. Dieses Angebot soll zwar ausgebaut werden, allerdings eignen sich nur solche Kryptowährungen, bei denen ein ausreichend starkes Datenaufkommen marktrelevanter Informationen verfügbar ist. Grundsätzlich lässt sich das Generieren von Vorhersagen in vier Prozesse aufteilen.

Schritt 1: Zunächst werden fortlaufend Daten von relevanten Internetseiten, RSS-Nachrichtenkanälen, Twitter, APIs (Application Programming Interface) und Social-Media-Quellen gesammelt. Dabei wird auf ungefähr zehn Millionen identifizierte Datenpunkte zugegriffen, die aus rund 400 verschiedenen Datenquellen stammen. Mittels NLP-Verfahren (Natural Language Processing) können die Beiträge maschinell analysiert werden, um daraus Meinungen und Stimmungen abzuleiten.

Schritt 2: Danach wird analysiert, welche Nachrichten den Kurs der jeweiligen Kryptowährung in einem Zeitraum von zwölf Stunden überdurchschnittlich stark nach oben bzw. unten bewegt haben. Diese werden dann als High Impact News eingestuft und genießen innerhalb des Software-basierten Prognosemodells eine besonders hohe Priorität.

Schritt 3: In einem dritten Schritt erfolgt dann die Analyse von Datenmustern hinsichtlich der Korrelationen zwischen Kursbewegungen und der Nachrichtenlage. Dieser Prozess zeichnet sich durch den Einsatz verschiedener Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens aus, deren Ergebnisse gewichtet und kombiniert werden, um die Prognosequalität zu optimieren.

Schritt 4: Auf Basis all dieser Informationen erfolgt im stündlichen Rhythmus eine Ermittlung des aktuellen Marktsentiments inklusive einer Vorhersage, wie sich die Stimmung in den kommenden zwölf Stunden entwickeln könnte. Daraus lässt sich dann ersehen, wann sich auf Basis des Prognosemodells der Kauf bzw. der Verkauf der analysierten Kryptowährung anbieten würde. Bezüglich der Beurteilung der aktuellen Stimmungslage gibt es vier verschiedene Abstufungen: Negative, Slightly Negative, Slightly Positive und Positive. Angelehnt an Wetterprognosen kommt die Darstellung eines Negative-Forecast durch eine Regenwolken-Grafik zum Ausdruck, während Sonnenschein einen Positive-Forecast impliziert.

Hohe Trefferquote dank KI

Kunden von CoinAnalyst können den Market Forecast zum kurzfristigen Traden von Bitcoins, Ethereums und Ripples bei einer erwarteten Haltezeit von sechs bis zwölf Stunden nutzen. Für mittel- oder längerfristige Kryptoinvestments eignen sich diese Vorhersagen jedoch nicht. Grundsätzlich machen unter wirtschaftlichen Aspekten Prognosemodelle nur dann Sinn, wenn sie eine Treffergenauigkeit von über 50 Prozent erzielen. Wichtig zu wissen: Jeder Forecast von CoinAnalyst informiert unter dem Stichwort accuracy last week, welche Prognosequalität in der zurückliegenden Woche erreicht wurde. In der Vergangenheit bewegte sich diese Treffergenauigkeit meist in der Region um 60 Prozent und erfüllt somit eine wichtige Voraussetzung zum Erzielen nachhaltiger Gewinne.

By the way – auch die Trading-Experten von CoinAnalyst nutzen gern und regelmäßig die Market Forecasts zu Bitcoin, Ethereum und Ripple, so dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse auch in das Produkt Copy Trading einfließen.

Möchten Sie auf dem Laufenden gehalten werden über interessante Nebenwerte-Aktien? Dann lassen Sie sich in unseren Verteiler eintragen mit dem Stichwort: Nebenwerte. Einfach per Email an Eva Reuter: e.reuter@dr-reuter.eu

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ISIN: CA19260U1084
WKN: A3C6UA
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