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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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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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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