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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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✨ AI Kontextualisierung

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.

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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„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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