05.05.2020

Bitcoin Halving erklärt: Was passiert, und wie wirkt es auf den BTC-Kurs?

Die Krypto-Experten von Coinpanion erläutern, warum es das Bitcoin-Halving gibt, was dabei passiert und wie es auf den BTC-Kurs wirken könnte.
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Bitcoin Halving - Soros, Rockefeller, NASDAQ
(c) fotolia.com - trahko

Im Mai 2020 findet wieder das “Bitcoin-Halving” statt, welches laut Krypto-Enthusiasten einen starken Einfluss auf den BTC-Kurs haben könnte – oder auch nicht. Doch warum gibt es das Bitcoin-Halving eigentlich, und was passiert dabei? Welche Instrumente werden im Kontext solcher Krypto-Events zur Analyse genutzt? Und kann man den BTC-Kurs für das Halving überhaupt vorhersagen? Die Gründer von  Coinpanion – Alexander Valtingojer (CEO), Matthias Zandanel (CTO), Aaron Penn (Lead Developer) und Saad J. Wohlgenannt (CMO) – erläutern die Umstände und Entwicklungeen für den brutkasten in einem Fachbeitrag.

Warum es das Bitcoin-Halving gibt

Bei der Entwicklung von Bitcoins (BTC) wurde festgelegt, dass das Angebot des virtuellen Assets auf 21 Millionen Stück limitiert ist. Daraus folgt, dass, sobald diese Zahl erreicht wird, keine neuen Bitcoins mehr generiert werden können. Aufgrund dieser Knappheit wird die Kryptowährung oft mit Gold verglichen, da sie ebenso ein endliches Vorkommen aufweist.

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Gegenwärtig sind mit rund 18 Millionen BTC etwa 85 Prozent des Maximalbestands im Umlauf. Obwohl dieser Anteil hoch erscheinen mag, bedeutet dies nicht, dass das Asset in absehbarer Zeit an seine Grenzen stoßen wird. Der Grund dafür ist das zugrundeliegende Design von Bitcoin: Alle 210.000 Blöcke findet das sogenannte Halving statt und die Herstellung neuer Bitcoins wird erschwert – genau wie im Goldbergbau, wo die Suche nach neuen Vorkommen mit der Zeit ebenfalls schwieriger wird.

Was das Bitcoin-Halving für Miner und den BTC-Preis bedeutet

Einfach ausgedrückt wird die Blockbelohnung bei Eintritt eines Halvings halbiert. Jedes Mal, wenn der Schwellwert von 210.000 neuen Blöcken überschritten wird, erhalten Bitcoin-Miner 50 Prozent weniger neue BTC für die Überprüfung der Transaktionen. Bekam man bis zum Jahr 2012 noch 50 BTC für das Minen eines Blocks, waren es nach November 2012 nur noch 25 BTC, und seit Juli 2016 wird man nur noch mit 12,5 BTC pro Block entlohnt.

Dieses festgelegte Muster hat bisher (so scheint es zumindest) einen starken Einfluss auf die Preisentwicklung der Kryptowährung. Historisch gesehen ist der Preis pro Bitcoin nach jedem Halving signifikant angestiegen. Viele spekulieren nun darauf, dass sich diese Entwicklung wiederholen wird und neigen dazu FOMO (Fear Of Missing Out) zu betreiben – also sich aus Angst, große Gewinne zu verpassen teils übereilt am Hype beteiligen. Letztlich hängt die zukünftige Preisentwicklung jedoch vom Verhältnis Angebot/Nachfrage ab und es bleibt abzuwarten, wie stark diese Erwartungshaltung bereits in den aktuellen Kurs eingeflossen ist. Hier hilft ein Blick auf das Stock-to-Flow-Modell.

Das Stock-to-Flow-Modell und Markteffizienz

Der Begriff Stock-to-Flow beschreibt ein Verhältnis, das den Bestand eines Assets gegenüber neuen Marktzuflüssen misst und häufig bei Rohstoffen wie Gold oder Silber Anwendung findet. Die Hypothese, die diesem Modell zu Grunde liegt, ist, dass Knappheit direkt den Wert eines Assets bestimmt.

Die bisherige Entwicklung des Marktwerts von BTC lässt sich mit diesem Verhältnis nahezu exakt beschreiben. Vertraut man darauf, dass dem weiterhin so ist, kann man bei dem bevorstehenden Halving abermals mit einem enormen Kurswachstum rechnen.

(c) https://digitalik.net/btc/#

Stock-to-Flow-Modell vs. Markteffizienzhypothese

Das Stock-to-Flow-Modell steht jedoch im starken Kontrast zur Markteffizienzhypothese. Diese beschreibt ein Phänomen, welches besagt, dass der Preis eines Vermögenswerts alle verfügbaren Informationen wiederspiegelt. Märkte warten somit nicht auf vorab bekannte Ereignisse – sie nehmen sie vorweg. Da alle Informationen im Bitcoin-Netzwerk transparent sind und das Eintreten der Halvings klar festgelegt ist, sollte diese zukünftige Entwicklung bereits heute eingepreist sein.

Das würde bedeuten, dass die Kurse nach dem Erreichen des Schwellwertes von 210.000 neuen Bitcoins nicht wie erwartet weiter steigen. Die Frage ist nun, ob die Markteffizienzhypothese im Falle des Kryptomarkts tatsächlich zutrifft oder ob es sich, aufgrund des doch signifikanten Anteils an nicht-erfahrenen Anlegern, um einen ineffizienten Markt handelt.

Was wird beim Halving also mit dem Bitcoin-Preis passieren?

Wie bei jeder Zukunftsprognose können keine eindeutigen Aussagen getroffen werden, wie sich der BTC-Preis entwickeln wird. Märkte spiegeln nicht immer die tatsächliche aktuelle Lage wider und sind stark von Emotionen getrieben. Da es bis heute nur zwei Halvings gab, ist das Sample Size zu gering, um von der Korrelation der Halvings mit dem Marktpreisanstieg auf Kausalität schließen.

Die vorliegenden Entwicklungen könnten ebenso gut eine “Self-fulfilling Prophecy” darstellen: Wenn alle glauben, dass der Kurs steigen wird und in Vertrauen darauf handeln, wird der Preis auch entsprechend steigen. Die aktuelle Kurssteigerung in Erwartung des Halvings kann deshalb auch für viele Anleger nach dem Halving zu Enttäuschungen führen und wiederum einen fallenden Kurs hervorrufen.


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 digitale Vermögensmanager für Krypto-Assets wie Bitcoin und Ethereum und ermöglicht es, ohne Vorkenntnisse durch diesen neuen Markt zu profitieren.

Der Anlagealgorithmus von Coinpanion ist darauf ausgelegt, Markttrends frühzeitig zu erkennen. Dies konnte er bereits im März 2020 unter Beweis stellen, als er den Corona Crash frühzeitig erkannte und das gesamte Portfolio erfolgreich vor Kursverfall schützte.

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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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

No Hype KI
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AI Summaries

Bitcoin Halving erklärt: Was passiert, und wie wirkt es auf den BTC-Kurs?

  • Bei der Entwicklung von Bitcoins (BTC) wurde festgelegt, dass das Angebot des virtuellen Assets auf 21 Millionen Stück limitiert ist. Daraus folgt, dass, sobald diese Zahl erreicht wird, keine neuen Bitcoins mehr generiert werden können.
  • Alle 210.000 Blöcke findet das sogenannte Halving statt und die Herstellung neuer Bitcoins wird erschwert – genau wie im Goldbergbau, wo die Suche nach neuen Vorkommen mit der Zeit ebenfalls schwieriger wird.
  • Wie bei jeder Zukunftsprognose können keine eindeutigen Aussagen getroffen werden, wie sich der BTC-Preis entwickeln wird. Märkte spiegeln nicht immer die tatsächliche aktuelle Lage wider und sind stark von Emotionen getrieben.
  • Da es bis heute nur zwei Halvings gab, ist das Sample Size zu gering, um von der Korrelation der Halvings mit dem Marktpreisanstieg auf Kausalität schließen.

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