Entwicklung des wertbasierten Investierens – Wie Mathematik und Maschinen dem schwer fassbaren Alpha im Kryptomarkt nachjagen

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Das Kryptowährungs-Ökosystem zieht immer mehr Finanzfachleute an, die von seiner Volatilität und dem Potenzial für überdurchschnittliche Renditen angezogen werden.

Laut der EY 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey steigt die institutionelle Begeisterung für digitale Vermögenswerte weiterhin – über 70% der professionellen Investoren allokieren nun in diesen Sektor.

Durch den Einsatz maßgeschneiderter Algorithmen, Datenmodelle und maschinellen Lernens suchen Finanzexperten – bekannt als „Quants“ – immer häufiger nach Alpha im Kryptobereich.

Die Entwicklung der Branche in den letzten Jahren hat zu datengetriebenen Investitionen geführt.

Obwohl die für Krypto übernommenen quantitativen Modelle nicht neu sind, handelt es sich dabei um dieselben statistischen Werkzeuge, die Quants schon lange nutzen, um Ineffizienzen in traditionellen Märkten auszunutzen.

Als Erweiterung ihres Einflusses setzen diese Fachleute nun eine ähnliche Alpha-Jagd-Strategie im jüngeren, schnelleren und lebendigeren Krypto-Ökosystem ein.

Der Aufstieg des quantitativen Investierens im Kryptobereich

Um das Thema zu verstehen, ist es wichtig, zunächst „Alpha“ zu verstehen.

Im Finanzwesen beschreibt Alpha am besten eine Leistungskennzahl, die die Überrendite einer Investition/eines Vermögenswerts im Vergleich zu einem etablierten Benchmark-Index darstellt.

Eines der auffälligsten Merkmale des Kryptomarktes ist seine Volatilität.

Diese massiven Schwankungen erzeugen jedoch viele Daten, die – wenn sie richtig analysiert werden – Quants auf den nächsten großen Trend hinweisen können, auf den sie setzen sollten.

Angesichts der Natur der Branche ist die Idee quantitativer Strategien nun sehr verbreitet in volatilen Märkten wie FX und Krypto.

Die Jagd nach Alpha erstreckt sich nun über verschiedene Märkte, einschließlich des DeFi-Ökosystems (dezentralisierte Finanzen).

Abgesehen von einer massiven Diversifikation bietet der DeFi-Bereich potenzielle Alpha-Möglichkeiten, obwohl diese kurzlebig sein können.

Trotz dieses Potenzials für hohe Renditen befindet sich das DeFi-Ökosystem jedoch weiterhin in einer Übergangsphase, die durch einen wachsenden Zustrom von institutionellen Investoren gekennzeichnet ist.

Der 2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index zeigt einen zunehmenden Anteil institutioneller und unternehmerischer Aktivitäten, was darauf hindeutet, dass DeFi über seine frühe Dominanz durch Privatanleger hinauswächst.

Diese Dynamik zeigt, dass Alpha-Möglichkeiten, egal wie gut sie sind, kurzlebig sein und schnell negativ werden können.

Das Verständnis dieses Risikos ist für neue Quants, die in den Markt eintreten, entscheidend – insbesondere angesichts des Mangels an klaren Regulierungen für das Ökosystem.

Um potenzielle Chancen in Krypto und DeFi zu nutzen, streben viele Quants einen First-Mover-Vorteil an.

Hier ist der Grund, warum Quants im Kryptobereich stark auf quantitatives Investieren setzen.

• Evidenzbasierte Strategien – Alpha-orientierte Modelle können die Konsistenz bei der Auswahl von Trades im Laufe der Zeit verbessern. Dies ist entscheidend, um Fortschritte über die Zeit zu messen.
• Systematische Allokation – Mit der richtigen Alpha- oder quantitativen Strategie können Portfoliomanager einen systematischeren Ansatz für Krypto-Investitionen verfolgen.
• Die Entwicklung des algorithmischen Handels hängt ebenfalls von zugänglichen, sicheren Bereitstellungs-Frameworks ab.

Mathematik revolutioniert leise den Kryptobereich

Trotz seiner Jugend zeigt die Kryptoindustrie starke Korrelationen zu traditionellen Märkten. Daher können viele traditionelle Faktormodelle erfolgreich auf Krypto angewendet werden.

Forschung aus dem MDPI’s Information Journal (2024) bestätigt dies.

Angesichts der Größe, Volatilität sowie Kapital- oder Liquiditätsfaktoren müssen die mathematischen Werkzeuge angepasst werden, um statistische Signifikanz zu erreichen.

Es gibt jedoch einen entscheidenden Haken bei diesem Trend – und das ist die Tatsache, dass die Volatilität einen nichtlinearen Preistrend bietet.

Wie in den letzten Jahren gezeigt wurde, haben ML-Modelle (maschinelles Lernen) vielversprechende Ergebnisse bei der Erfassung komplexer Muster in Kryptodaten gezeigt.

Neuere Studien, wie „A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin“, bestätigen, dass fortschrittliche ML-Algorithmen traditionellen statistischen Methoden bei der Identifizierung nichtlinearer Zusammenhänge auf Kryptomärkten überlegen sind.

Dies ist zu einem wachsenden Interessengebiet für quantitative Investoren geworden, insbesondere angesichts des höheren Umsatzes auf dem Kryptomarkt im Laufe der Zeit, gemessen an den Bitcoin-Renditen im Vergleich zum Nasdaq-100 Index.

Der durchschnittliche Privatanleger kann Gewinne allein durch Fundamentalanalyse erzielen.

Das Spiel ändert sich jedoch, wenn institutionelles Kapital in den Markt eintritt, da es unter Kundenverpflichtungen und regulatorischen Einschränkungen agiert.

In diesem Fall werden Alphas zum zentralen Bestandteil ihrer Strategie, da ihre Fehlermarge deutlich kleiner ist.

Manuelles Investieren kann einen Anleger nur begrenzt weiterbringen, aber mit mathematischen Modellen und Strategien können Investoren viel mehr erreichen.

Die Canadian Association of Alternative Strategies and Assets nennt „Skalierbarkeit und Strenge“ als Hauptgründe, warum Quant-Strategien heute beim Investieren unerlässlich sind.

Trotz ihres revolutionären Potenzials ist die Integration von Alpha-suchenden Strategien im Kryptobereich noch nicht Mainstream – obwohl sich dies in den kommenden Jahren ändern könnte.

Wichtige Quant-Strategien beim Krypto-Investieren

Basierend auf jahrelanger Entwicklung bietet das traditionelle Finanzökosystem eine Fülle quantitativer Methoden, die nun von der Kryptoindustrie übernommen werden.

Das Verständnis einiger dieser Methoden ist für Investoren, die einen disziplinierten, datengetriebenen Ansatz suchen, von großer Bedeutung.

Einige dieser Quant-Methoden werden im Folgenden erläutert.

Arbitrage

Die Volatilität im Kryptobereich schafft ausreichend Raum für Arbitragemöglichkeiten zwischen Handelsplattformen.

Diese Ineffizienzen ermöglichen es Händlern, Preisdifferenzen zwischen Plattformen auszunutzen.

Es sind mehrere Strategien entstanden, um davon zu profitieren, darunter räumliche Arbitrage, Dreiecksarbitrage und Cross-Token-Arbitrage.

• Die räumliche Arbitrage beinhaltet den Kauf eines Vermögenswerts auf einer Plattform und den Verkauf auf einer anderen, auf der der Preis höher ist. Geografische Lage und Währungsunterschiede sind einige der Faktoren, die diese Arbitragemöglichkeit begünstigen können.
• Dreiecksarbitrage nutzt den Preisunterschied zwischen drei Vermögenswerten auf derselben Handelsplattform aus. Sie gilt oft als risikoarmes Modell für volatile Währungen.
• Cross-Token-Arbitrage ist nischenspezifisch und kann gut im DeFi-Ökosystem anwendbar sein.

Pairs Trading und faktorbasierte Investitionen

Faktorbasierte Investitionen beinhalten den Einsatz von Quant-Filtern zur Auswahl von Vermögenswerten. Diese Filter sind vielfältig, bestehen jedoch meist aus Momentum, Volatilität und Liquidität.

Laut Fidelity Investments kaufen Quants beim Pairs Trading typischerweise einen unterbewerteten Vermögenswert, während sie den überbewerteten leerverkaufen.

Obwohl dies ein besseres Marktverständnis erfordert, schafft es einen strukturierten Kanal zur Identifizierung potenzieller Preisineffizienzen im Kryptobereich.

Sentiment-Analyse

Die Stimmung in der Kryptoindustrie ist so volatil wie die zugrunde liegenden Vermögenswerte selbst.

In Wirklichkeit ist sie ein primärer Markttreiber, da ein einziger Beitrag einer einflussreichen Person oder eines Regulators erhebliche positive oder negative Kursbewegungen auslösen kann, was die Sentiment-Analyse immer wichtiger macht.

Mit diesem Wissen ausgestattet, nutzen Quants nun Natural Language Processing, um den emotionalen Puls des Marktes zu entschlüsseln.

Volatilitätsprognose mit maschinellem Lernen

Alpha aus Volatilitätstrends genau zu extrahieren ist schwieriger, als nur die Muster zu erkennen.

Zu diesem Zweck werden Prognosemodelle auf historischen Daten trainiert, einschließlich Preis, Volumen und Sentiment, um zukünftige Marktbewegungen vorherzusagen.

Die fortschrittlichsten Modelle des maschinellen Lernens integrieren makroökonomische Indikatoren und Blockchain-Metriken.

Diese umfassende Abdeckung ermöglicht es Quants, entscheidende datenbasierte Signale zu erfassen, die für den Aufbau eines erfolgreichen Investmentportfolios unerlässlich sind.

Behavioral Finance

Den Markt isoliert erfolgreich zu handeln ist nahezu unmöglich, weshalb sich viele aktive Krypto-Investoren zu Gemeinschaften zusammenschließen, Ideologien teilen und manchmal sogar kultähnliche Gruppen bilden.

Innerhalb dieser Gemeinschaften gibt es wahrscheinlich erkennbare Muster, die untersucht werden können, um ansonsten irrationale Marktbewegungen vorherzusagen.

Mit der zunehmenden Raffinesse quantitativer Analysen im Kryptobereich werden Behavioral-Finance-Modelle – wie die Prospect Theory und das Herdenverhalten – nun entscheidend für das Verständnis und die Gestaltung von Krypto-Investitionen.

Der Kryptomarkt zeigt Anzeichen der Reifung, mit einer zunehmenden Präsenz institutioneller Investoren neben Privatanlegern.

Durch den Einsatz mathematischer und algorithmischer Modelle bewegen sich Investoren hin zu einem disziplinierten, analytischen Rahmen, der Daten über Hype und Emotionen stellt.

Die Ära, sich auf Intuition zu verlassen, schwindet und wird durch eine wachsende Abhängigkeit von Algorithmen, statistischen Modellen und maschinellem Lernen ersetzt, um neue Chancen zu entdecken.

Diese Werkzeuge können helfen, kognitive Verzerrungen bei Investitionsentscheidungen zu reduzieren.

Vugar ist ein preisgekrönter Senior Manager und Kommunikationsexperte mit 15 Jahren praktischer Erfahrung, die von Fortune-500-Giganten bis zu dynamischen Startups reicht. Derzeit ist er Chief Operating Officer bei Bitget . Zuvor war er Chief Marketing Officer bei Beincrypto und hatte Führungspositionen bei renommierten Marken wie Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY und weiteren inne.

 

Generiertes Bild: Midjourney