23.10.2020

Crypto-Investments: Das Problem mit den Renditen und den Toten

Als Survivorship Bias oder auch Survivor Bias bezeichnet man das psychologische Phänomen, bei Investments nur die Gewinne, nicht aber die gescheiterten Crypto-Assets zu sehen.
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Die Kryptowelt ist bekannt dafür, dass bei einer Investition sehr hohe Renditen möglich sind. Am 17. Dezember 2017 bildete Bitcoin sein Allzeithoch mit 19.890 US-Dollar. Ein Jahr zuvor, am 17. Dezember 2016 lag der Preis bei nur 790 US-Dollar. Das entspricht einem Preisanstieg von über 2.500% innerhalb eines Jahres. Bei anderen Kryptowährungen liegen die Renditen noch höher. Das Problem bei diesen Rechnungen ist, dass man auf die Toten vergisst.

Im Allgemeinen gibt es die Tendenz, die Performance bestehender Kryptowährungen auf dem Markt als repräsentative umfassende Stichprobe zu betrachten, ohne diejenigen zu berücksichtigen, die Pleite gegangen sind. Dieser kognitive Denkfehler ist als Survivorship Bias oder auch Survivor Bias bekannt. Survivorship Bias kann zu einer Überschätzung der historischen Performance und der allgemeinen Eigenschaften des Kryptomarktes führen. Der Fehler tritt auf, wenn nur die Gewinner berücksichtigt werden, während die verschwundenen Verlierer nicht berücksichtigt werden. Der Survivorship Bias verzerrt also die durchschnittlichen Ergebnisse der Renditen der überlebenden Kryptowährungen nach oben, sodass sie anscheinend eine bessere Performance erzielen, da Underperformer übersehen werden.

Viele Tote im Portfolio

Ich selbst konnte diesen Umstand am eigenen Leib erfahren. Im Masternode und Staking Hype 2017 hatte ich in viele vielversprechende Projekte investiert. Mein Krypto-Portfolio umfasste über 70 Coins. Der Großteil davon ist heute nichts mehr Wert oder sogar komplett vom Markt verschwunden.

Ein Dash Masternode beispielsweise hatte im Hype 2017 einen Wert von ca. 1,5 Millionen USD. Im September 2020 lag der Wert nur mehr bei knapp 70.000 USD. Ein Wertverlust von über 95%. Ich hatte auch Glück: Als beispielsweise als die Kryprowährung Chainlink dieses Jahr knapp 20 US-Dollar erreichte, konnte ich mehrere 1.000% Gewinn einstreichen. Dennoch überwiegen die Verluste aus den gestorbenen Coins.

Wieviel Crypto-Rendite ist tatsächlich möglich?

Wenn es um echt erreichte Renditen geht, dann findet man nur wenige Quellen, auf deren Ergebnis man vertrauen kann. Eine Quelle für echte erreichte Renditen in den Märkten stellt der World Cup Trading Championship dar. Seit 1983 wird jährlich ein Trading Wettbewerb im Futures Aktien und Währungsmarkt ausgetragen.

Auf Platz 1 der Weltrangliste steht seit 1987 Larry Williams der mit Futures eine Jahresrendite von unglaublichen 11.376% erreichte. Dies ist ein außergewöhnliches Ergebnis und kann als Ausreißer gezählt werden. Seine Tochter, Michelle Williams, konnte zehn Jahre später eine Jahresrendite im Futures Markt von 1.000% erreichen und liegt damit auf Platz 3 der Weltrangliste. Ralph Casazzone, der Zweitplatzierte, erreichte 1985 eine Jahresrendite von 1.283%, ebenfalls mit dem Handel von Futures.

Das schlechteste Renditeergebnis, das jedoch trotzdem zu Platz Eins der Weltmeisterschaft führte, wurde von Larry Jacobs im Jahr 2001 erreicht. Mit nur 3% Jahresrendite im Aktienhandel gewann er die Weltmeisterschaft. Wir sehen also eine hohe Schwankung an real erreichten Jahresrenditen der besten Trader dieser Welt. Der Durchschnitt seit Beginn der Weltmeisterschaft liegt bei einer Jahresrendite von circa 200%.

Fazit

Wenn wir also in den Medien wieder einmal von diesem einen Coin hören, der eine unglaubliche Rendite gemacht hat, dann müssen wir aber auch an all die verstorbenen Kryptowährungen denken, die nichts mehr wert sind oder sogar vom Markt verschwunden sind.

Außerdem dürfen wir nicht außer Acht lassen, dass man genau diese eine Kryptowährung, die durch die Decke geht, auch in seinem Portfolio haben muss. Auf Coinmarketcap sind aktuell 7483 (Stand 22.10.2020, 07:45) Kryptowährungen gelistet. Die Wahrscheinlichkeit, mehr Verlierer in seinem Portfolio zu haben ist viel höher als diesen einen Gewinner. Lassen Sie sich daher nicht durch die hohen Renditen blenden und achten Sie auf den Survivorship Bias.

Über den Autor

Wolfgang Fallmann ist Autor von „Krypto Investor Mindset – Prinzipien zur Vermeidung von Denkfehlern beim Investieren in Bitcoin und andere Kryptowährungen“ und dem wöchentlich erscheinenden „Bitcoin Insider Report„.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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AI Summaries

Crypto-Investments: Das Problem mit den Renditen und den Toten

  • Die Kryptowelt ist bekannt dafür, dass bei einer Investition sehr hohe Renditen möglich sind.
  • Das Problem bei diesen Rechnungen ist, dass man auf die Toten vergisst.
  • Im Allgemeinen gibt es die Tendenz, die Performance bestehender Kryptowährungen auf dem Markt als repräsentative umfassende Stichprobe zu betrachten, ohne diejenigen zu berücksichtigen, die Pleite gegangen sind.
  • Der Survivorship Bias verzerrt die durchschnittlichen Ergebnisse der Renditen der überlebenden Kryptowährungen nach oben, sodass sie anscheinend eine bessere Performance erzielen, da Underperformer übersehen werden.

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