16.04.2020

Bitcoin nach dem Corona-Crash: Schnellere Erholung als der Aktienmarkt

Bitcoin und der Aktienmarkt (S&P 500) verzeichneten Mitte März einen starken Wertverfall. Dies ist auf die Unsicherheit im Zusammenhang mit dem COVID-19 Virus zurückzuführen. Die Daten deuten darauf hin, dass der Hebelhandel und die deutlich höheren Hebel im Krypto-Markt die Abwärtsbewegung immens verstärkten. Im Gegensatz zum Aktienmarkt konnte sich Bitcoin (und der Kryptomarkt) aber bereits deutlich erholen.
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8 Probleme von Bitcoin
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Bitcoin und andere Krypto-Assets verzeichneten am 12. März einen Wertverlust von rund 50%. Der größte Ein-Tages-Rückgang seit 2013. Dieser Rückgang ging mit einem Abschwung der Finanzmärkte einher. S&P 500 und DOW Jones verloren fast 10% an Wert. Dies stellt den höchsten Ein-Tages-Rückgang seit dem Crash am Schwarzen Montag 1987 dar. Der Kryptomarkt konnte seitdem allerdings starkes Wachstum verzeichnen.

Hebelhandel beschleunigte Absturz

Doch wie kam es überhaupt zu diesem raschen Absturz? Asset Manager hielten Hebel Positionen, welche durch den schnellen Kursfall geschlossen wurden und den Absturz verstärken. In traditionellen Märkten ist die Höhe des Hebels auf 2-3x begrenzt. Im Gegensatz dazu gibt es im Krypto Markt Börsen, die einen Hebel von 100x+ bieten. Wir schlussfolgern, dass Hebel Positionen am 12. März die Kryptomärkte signifikant beeinflussten. Wir prognostizieren, dass sich diese Dynamik mit zunehmender Marktreife sowie Regulierung stetig verbessern wird.

Abschwung im Krypto-Markt historisch gesehen weniger relevant

Aus unserer Analyse der historische Volatilität von BTC und S&P 500 ging hervor, dass die letzten BTC Bewegungen weniger relevant waren. Wird die historische Volatilität analysiert, sind -7,6% Kursverfall des S&P 500 am 9. März, mit -41% bei BTC gleichzusetzten. Bitcoin verzeichnete jedoch lediglich -5%.

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Dies stützt die These, dass BTC nicht mit dem Aktienmarkt korreliert (weder positiv noch negativ). Die Volatilität des S&P 500 befindet sich auf einem 5-Jahres-Hoch und dennoch deutlich unter der von Bitcoin.

Korrelation weiterhin insignifikant

Wir verglichen BTC und den S&P 500 (roter Graph) und erkannten eine erhöhte Korrelation während dem Absturz im März. Diese hat sich wieder relativiert und es kann über den Gesamtzeitraum (im Graphen 1 Jahr) keine Korrelation festgestellt werden.

Eine klare positive Preiskorrelation besteht hingegen zwischen dem DAX und dem S&P 500 (grüner Graph). Zusammenfassend kann gesagt werden, dass sich der Kryptomarkt unabhängig vom Aktienmarkt entwickelt.

Krypto Plattformen verzeichnen Nutzerwachstum und erhöhte Aktivität

Krypto-Börsen vermelden indes stark erhöhte Nutzeraktivität, Registrierungen sowie Cash Inflow. Coinbase, einer der größten Retail Handelsplattformen, verzeichnete nach dem Absturz am 12. März eine Verfünffachung der Einzahlungen in Höhe von 1.3 Mrd $. Darüber hinaus eine Versechsfachung des Handelsvolumen (relativ zum Durchschnitt der letzten 12 Monaten).

+++Umsätze bei Bitpanda trotz Bitcoin-Absturz auf dem Höchststand+++

Auch andere Börsen wie Kraken, Okex, Bitfinex, Paxful, Luna sowie die österreichische Börse Bitpanda und die deutsche Börse Bison meldeten stark erhöhte Zahlen.

Bitcoin wird zum High Performer und für Investoren immer attraktiver

Bitcoin war einer der Top Performer 2019, mit einer Jahres- performance von über 87%. Im Vergleich, verzeichnete der S&P 500 lediglich eine Performance von rund 29%. Die fehlende Korrelation zum Aktienmarkt sowie die herausragende Performance zeichnen das Asset aus.

Dies spiegelt das konstant steigende Interesse an Bitcoin als Anlageinstrument wider. Grayscale, einer der bekanntesten Bitcoin Trusts, verzeichnet stetiges Wachstum mit aktuell rund 2 Mrd USD AUM. Bitcoin gehört mit Apple und Testla zu den beliebtesten Assets von Millennials, die bis 2029 über den Großteil des verfügbaren Einkommens weltweit verfügen.


Über die Autoren

Dieser Artikel wurde von den Gründern des Wiener Startups Coinpanion verfasst: Alexander Valtingojer (CEO), Matthias Zandanel (CTO), Aaron Penn (Lead Developer) und Saad J. Wohlgenannt (CMO). Coinpanion ist der erste AI-optimierte Vermögensmanager für Krypto-Assets wie Bitcoin und Ethereum und ermöglicht es ohne Vorkenntnisse durch diesen neuen Markt zu profitieren.

Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder anderen Assets dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information und geben ausschließlich die Meinung des Autors wieder. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von derbrutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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AI Summaries

Bitcoin nach dem Corona-Crash: Schnellere Erholung als der Aktienmarkt

  • Bitcoin und andere Krypto-Assets verzeichneten am 12. März einen Wertverlust von rund 50%.
  • Asset Manager hielten Hebel Positionen, welche durch den schnellen Kursfall geschlossen wurden und den Absturz verstärken.
  • Der Bitcoin-Kurs hat sich jedoch schneller erholt als die Aktienmärkte.
  • Eine Analyse zeigt, dass es keine Korrelation zwischen Aktienmärkten und Bitcoin-Kurs gibt.

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