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14.04.2023

Crypto Weekly #98: Jahreshochs für Bitcoin und Ethereum – das sind die Hintergründe

Diese Woche: Bitcoin stieg bis auf 31.000 US-Dollar, Ethereum bis auf 2.100 Dollar. Beide erreichten damit neue Höchststände für 2023. Dabei hatte es diese Woche zwei größere Risikofaktoren für die Kursentwicklung gegeben.

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Die Kurstafel:

📈 Bitcoin über 30.000 US-Dollar, Ethereum über 2.000 Dollar

Los geht’s wie immer mit der Marktentwicklung – und die kann sich durchaus sehen lassen. Diese Woche wurden Marken erreicht, die wir schon länger nicht mehr gesehen haben. Zunächst einmal bei Bitcoin. In der Nacht auf Dienstag ging es erstmals seit Juni 2022 wieder über die 30.000-Dollar-Schwelle. Und später in der Woche dann bei Ethereum: In der Nacht auf Freitag knackte der Kurs die 2.000-Dollar-Marke – erstmals seit August 2022.

Marken wie diese werden in Finanzmedien häufig mit dem Zusatz “psychologisch wichtig” versehen. Wie wichtig sie psychologisch tatsächlich sind, darüber lässt sich streiten. Jedenfalls aber impliziert die Formulierung auch etwas anderes: Wichtig sind sie nur psychologisch – fundamental gesehen spielen sie keine Rolle. Es sind willkürliche Marken ohne ökonomische Bedeutung.

Aber völlig rational geht es an den Finanzmärkten nicht immer zu. Weshalb die runden Zahlen dann eben doch immer wieder für Aufmerksamkeit sorgen. Unabhängig von den konkreten Schwellen waren es jedenfalls Höchststände für das Jahr 2023, die erreicht wurden. Für Ethereum ging es nach dem Überschreiten der runden Marke bis auf 2.100 Dollar nach oben. Bitcoin stieg am Freitag mit 31.000 Dollar ebenfalls auf einen Höchststand für das laufende Jahr. Und damit war vor dieser Woche nicht unbedingt zu rechnen.

🇺🇸 Warum US-Inflationsdaten am Kryptomarkt mit Spannung erwartet worden sind

Konkret gab es sogar zwei Risikofaktoren, die diese Woche das Potenzial gehabt hätten, den Marktteilnehmer:innen die Stimmung zu vermiesen. Der erste Risikofaktor war ein makroökonomischer. Diese gesamtwirtschaftliche Entwicklung spielt spätestens seit 2020 auch für den Kryptomarkt eine große Rolle. Die Zinserhöhungen der US-Notenbank Federal Reserve im Kampf gegen die hohe Inflation gelten als Hauptgrund für die schwache Kursentwicklung seit Ende 2021.

Und da sind wir auch schon beim Thema: Denn am Mittwoch standen US-Inflationsdaten zur Veröffentlichung an. Diese wurden mit besonderer Spannung erwartet – und waren der eine große Risikofaktor für den Kryptomarkt in dieser Woche.

Hintergrund: Im März hatten mehrere Bankpleiten in den USA für hohe Unsicherheit gesorgt – sowohl an den traditionellen Finanzmärkten als auch am Kryptomarkt. Erst als die US-Behörden angekündigt hatten, dass die Bankeinlagen der Silicon Valley Bank auch über den versicherten Betrag von 250.000 Dollar pro Konto hinaus geschützt würden, beruhigte sich die Lage einigermaßen. Zudem hatte die Fed ein neues Programm vorgestellt, mit dem Banken im Notfall Liquidität zur Verfügung gestellt bekommen sollten.

Dazu kam: Die Turbulenzen im Bankensektor machten es auch unwahrscheinlicher, dass die Fed weitere starke Zinserhöhungen vornehmen würde. Schwächelt die Wirtschaft ohnehin schon, könnten zusätzliche Zinserhöhungen die Situation noch verschlimmern. Würde die Fed aber deswegen ihre Zinserhöhungen beenden oder die Zinsen sogar senken, wäre das positiv für die Kursentwicklung.

Leisten könnte sich die Notenbank das nur, wenn es die Inflationsentwicklung hergibt. In den USA sinkt die Inflationsrate zwar seit Monaten. Mit 6,0 Prozent lag sie im Februar aber weiterhin deutlich über dem Ziel von 2,0 Prozent. Und die Fed würde ihre Zinserhöhungen wohl nicht stoppen, wenn der Trend bei der Inflation nicht klar nach unten zeigen würde. Genau deshalb sind die Daten für März mit großer Spannung erwartet worden.

Letztlich ging aber alles gut: Die Daten zeigten einen weiteren Rückgang der Inflationsrate auf 5,0 Prozent. Damit fiel er sogar etwas deutlicher aus, als Analyst:innen im Vorfeld erwartet hatten. Diese waren im Schnitt von einem Rückgang auf 5,2 Prozent ausgegangen. Einer der beiden Risikofaktoren in dieser Woche wurde also nicht schlagend.

🧐 Wie sich Ethereums “Shapella”-Upgrades wirklich auf den Kurs ausgewirkt haben

Dann gab es aber noch einen zweiten – und zwar einen kryptospezifischen, der auch in der vorigen Ausgabe von Crypto Weekly bereits ausführlich behandelt wurde: Die “Shapella”-Upgrades des Ethereum-Netzwerks.

Wie berichtet, hatte der Ether-Kurs schon im Vorfeld der Upgrades den höchsten Stand seit August 2022 erreicht. Die beiden Upgrades “Shanghai” und “Capella”, meist eben zusammengefasst zu “Shapella”, blieben jedoch ein Unsicherheitsfaktor.

Alle Hintergründe zu den Upgrades wurden hier bereits in der Vorwoche behandelt. Wer sich für die Details interessiert, sei als an Crypto Weekly #97 verwiesen, diesmal nur die Kurzfassung: Mit den Upgrades wird es nun möglich, dass zum Staking hinterlegte Ether-Token wieder ausgezahlt werden.

Etwas vereinfacht gesagt: Bisher konnte man Token einzahlen, aber die dann nicht mehr auszahlen lassen. Klingt nach Scam, aber diese Funktion war technisch schlicht noch nicht implementiert. In der Nacht auf Donnerstag ging sie nun aber live.

Über die Auswirkungen des Upgrades auf den Ether-Kurs war im Vorfeld viel spekuliert worden. Ethereum-Staking ist seit Dezember 2020 möglich. Manche Staker:innen haben also schon ziemlich lange keinen Zugriff auf ihre gestakten Token – würden sie da nicht die erstbeste Möglichkeit nutzen, um Gewinne mitzunehmen? Und würden die Token, die auf den Markt geworfen werden, nicht für enormen Druck auf den Preis sorgen und einen Abverkauf auslösen?

Alles berechtigte Fragen, die in der Vorwoche an dieser Stelle auch bereits behandelt worden sind. Nun stellte sich aber heraus: Zumindest unmittelbar waren die Auswirkungen der Upgrades auf den Kurs kaum vorhanden. Er bewegte sich in der Nacht auf Donnerstag wie am Tag davor bei rund 1.900 Dollar. Von einem Abverkauf keine Spur.

Und nicht nur das: Am Freitag ging es dann sogar deutlich nach oben. Der ETH-Kurs überschritt, wie eingangs erwähnt, erstmals seit August 2022 sogar wieder über die Marke von 2.000 Dollar.

Allerdings: Das Horror-Szenario eines unmittelbaren starken Abverkaufs hatten ohnehin nur wenige seriöse Beobachter:innen für wahrscheinlich gehalten. Auch den Ethereum-Entwickler:innen waren die möglichen Auswirkungen der Upgrades bereits bei der Planung bewusst – weshalb sie vorbeugend Maßnahmen ergriffen haben. So bestehen auch weiterhin Einschränkungen, wie viele Ether abgezogen werden können.

Auch aufgrund dessen gilt: Die kurzfristige Marktreaktion auf “Shapella” kennen wir. Wie sich die Upgrades aber fundamental auf das Ethereum-Ökosystem auswirken werden, wird sich erst über die nächsten Wochen und Monate zeigen.

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© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

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