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23.03.2021

Bitcoin: Diese Daten zeigen, wann der Bullenmarkt enden könnte

Das Research-Unternehmen Glassnode analysiert Bewegungen direkt auf der Blockchain. Einer seiner Risikoindikatoren für Bitcoin ist nun auf den höchsten Stand seit 2018 gestiegen.

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✨ AI Kontextualisierung

Der Bitcoin-Kurs hat seit vergangenem Herbst eine beeindruckende Aufwärtsbewegung hingelegt, die ihn von rund 10.000 Dollar im Oktober bis auf über 60.000 Dollar Mitte März gehievt hat. Zuletzt ging es für die größte Kryptowährung wieder leicht nach unten – von einem Stimmungsumschwung am Krypto-Markt ist jedoch noch wenig zu spüren. Aber wie lange kann der aktuelle Bullenmarkt tatsächlich noch anhalten?

Manche diskutieren bereits, ob Bitcoin nicht in einem „Supercycle“ angekommen ist, in dem die herkömmlichen Zyklen mit Kursanstieg und Absturz obsolet geworden sind – Dan Held von der Krypto-Börse Kraken etwa prognostiziert einen Anstieg des Bitcoin-Preises bis auf 1 Million Dollar. Einen anderen Ansatz wählt das in Zug in der Schweiz beheimatete Research-Unternehmen Glassnode. Anstatt Preise vorherzusagen, analysiert es direkte Bewegungen auf Blockchain und versucht, daraus Rückschlüsse zu ziehen.

Glassnode gehört damit dem jungen Feld der „On-Chain Analytics“ an. Klingt trocken? Könnte aber fundierte Hinweise darauf geben, wohin die Reise bei Bitcoin geht. In ihrem jüngsten Report haben die Analysten von Glassnode nun versucht festzustellen, wie weit der aktuelle Marktzyklus bei Bitcoin schon fortgeschritten ist – in anderen Worten: wie lange es noch aufwärts gehen kann.

Verhalten langfristig orientierter Anleger im Mittelpunkt

Das Unternehmen hat einen Indikator entwickelt, der das Verhalten langfristig orientierter Anleger, sogenannter HODLer, misst. Wie funktioniert die Kennzahl?

Glassnode geht von folgender Annahme aus: Steigt der Preis, ist der Anreiz für Anleger größer zu verkaufen, um ihre Gewinne zu realisieren. Wenn Langfristanleger ihre Coins trotzdem weiter halten, ist das ein Signal für Stärke. Erst wenn die HODLer anfangen zu verkaufen, wird’s brenzlig.

Risikoindikator auf höchstem Stand seit 2018

Dieser „Reverse Risk“-Indikator setzt daher den aktuellen Preis in das Verhältnis zu den Tagen, die Langfristanleger ihre Coins bereits halten. Der Indikator liegt derzeit bei 0,008 – was uns so zunächst einmal nicht viel sagt.

In Relation allerdings schon: Denn Mitte 2020 lag er zwischenzeitlich bei 0,001 – der Wert des Indikators hat sich seitdem also verachtfacht. Er liegt außerdem derzeit so hoch wie zuletzt im März 2018 – als der Bitcoin-Kurs nach seinem damaligen Rekordstand von knapp unter 20.000 Dollar massiv abstürzte.

Die gute Nachricht: Es ist noch Luft nach oben. In den vergangenen Zyklen drehte der Markt erst, nachdem der Indikator bis auf 0,020 gestiegen war. Die schlechte Nachricht: 2017 brauchte er dafür nur nur wenige Monate. Im August stand er bei 0,008 – die 0,020 erreichte er Mitte Dezember, wenig später begann der Bitcoin-Preis einzubrechen.

Bullenmarkt durchläuft drei Phasen

Die Glassnode-Analysten haben sich jedoch noch weitere Daten zum Verhalten von Langfristanlegern angesehen. Ein typischer Bitcoin-Bullenmarkt durchläuft Glassnode zufolge drei Phasen: Am Anfang steht noch der Bärenmarkt mit fallenden Kursen. In diesem geht es abwärts und abwärts, bis schließlich der „Punkt der Kapitulation“ erreicht ist, wie es Glassnode nennt. Zu diesem Zeitpunkt sind nur mehr noch 40 bis 45 Prozent der Langfristanleger im Plus.

„Peak HODL“

In der zweiten Phase geht es dann wieder aufwärts – und irgendwann ist dann der „Peak HODL“-Punkt erreicht. So bezeichnet Glassnode den Zeitpunkt, an dem der höchste Anteil von Langfristanlegern im Plus ist. Üblicherweise steigt an diesem Punkt der Bitcoin-Preis über den bisherigen Rekordstand aus dem vorigen Zyklus – allerdings dreht der Markt noch nicht, es geht weiter aufwärts zu neuen Höchstständen.

Dann ändert sich jedoch etwas: Die bestehenden Langfristanleger realisieren ihre Gewinne schneller als neue Langfristanleger dazukommen.

Wie viel verkaufen Langfristanleger?

Und so geht es in die dritte Phase über: Die „euphorische Spitze“ ist erreicht, wie es die Glassnode-Analysten nennen. Immer mehr Langfristanleger verkaufen. Es geschieht ein „Bitcoin-Vermögenstransfer von Langfristanlegern zu neuen Spekulanten“. Inaktive Coins, die länger in Wallets lagen, kommt wieder vestärkt auf den Markt.

Beim Bitcoin-Marktzyklus 2011 warfen Langfristanleger insgesamt rund 12 Prozent des gesamten Bitcoin-Angebots wieder auf den Markt. 2013 waren es bei beiden Markt-Höchstständen rund 10 Prozent, 2017 war es dann ein deutlich höherer Wert von 17 Prozent.

Da stellt sich nun natürlich die Frage: Wie sieht das aktuell aus? Auch darauf hat Glassnode eine Antwort: Derzeit sind rund 9 Prozent des gesamten bestehenden Bitcoin-Angebots von Langfristanlegern reaktiviert worden, um zu verkaufen.

„Spätere Phase eines Bullenmarkts“

Alles schön und gut – doch in welcher Marktphase befinden wir uns also? Die Analysen würden auf Verhältnisse hindeuten, die „ähnlich zur zweiten Hälfte oder späteren Phasen eines Bullenmarktes“ seien, schlussfolgern die Glassnode-Analysten in ihrem Bericht.

Allerdings: Es werde weiterhin ein relativ hoher Anteil an Bitcoins von Langfristanlegern gehalten. 2017 hätten diese fast den doppelten Anteil – gemessen am gesamten Bitcoin-Angebot – verkauft, bevor die Spitze des Zyklus erreicht worden sei. Hier beziehen sich die Glassnode-Analysten auf die zwei Absätze weiter oben genannten Zahlen.

Eine klare Festlegung gibt es also nicht – und das ist auch wenig überraschend. Über die Analyse von On-Chain-Daten kann man Hinweise erhalten, die – kombiniert mit anderen Informationen – helfen können, die aktuelle Marktphase einzuschätzen. Konkrete Preisprognosen lassen sich daraus aber nicht ableiten. Ein Glaskugel steht wohl auch bei Glassnode nicht herum.

LinktippZur Website von Glassnode

Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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