Die Volatilität des Kryptowährungsmarktes stellt Investoren vor erhebliche Herausforderungen. Insbesondere Bitcoin, mit einer aktuellen Marktdominanz von etwa 50 %, fungiert als Leitindikator für den gesamten Markt. Traditionell werden bullische und bärische Phasen durch die Analyse der 50-Tage- und 200-Tage-Durchschnittskurse (Moving Averages, MA) identifiziert. Ein Überschreiten des kurzfristigen 50-Tage-MA über den langfristigen 200-Tage-MA signalisiert einen „Golden Cross“ und somit eine bullische Phase, während das Unterschreiten als „Death Cross“ eine bärische Phase indiziert. Diese Indikatoren sind jedoch nachlaufend und erfassen Marktveränderungen oft erst verzögert.
In dem Paper Advance Detection Of Bull And Bear Phases In Cryptocurrency Markets von Arulkumaran et al. (2024) wird ein prädiktiver Ansatz vorgestellt, der diese Limitierung adressiert. Durch den Einsatz von Vorhersagealgorithmen, insbesondere der Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, zielt die Studie darauf ab, zukünftige Bitcoin-Preise vorherzusagen. Diese prognostizierten Daten werden verwendet, um die 50-Tage- und 200-Tage-MA zu berechnen und somit potenzielle bullische oder bärische Phasen frühzeitig zu identifizieren.
Wie funktioniert der Ansatz?
Die Methodik umfasst mehrere Schritte:
- Datenerhebung: Tägliche Open-, High-, Low-, Close- und Volumendaten (OHLCV) von Bitcoin seit dem 1. Januar 2012 wurden gesammelt. Quellen wie CoinMarketCap oder Yahoo Finance können ähnliche Daten liefern.
- Generierung technischer Indikatoren: Basierend auf den OHLCV-Daten wurden Indikatoren wie Relative Strength Index (RSI), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Momentum, Bollinger Bänder und Rate of Change (ROC) berechnet. Eine Einführung in diese Indikatoren findet sich beispielsweise auf Investopedia.
- Datenvorverarbeitung und explorative Datenanalyse: Unvollständige Datenpunkte wurden entfernt, und die verbleibenden Daten wurden normalisiert und in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt.
- Modellentwicklung: Sowohl Multiple Lineare Regression als auch LSTM-Modelle wurden implementiert, um die zukünftigen Bitcoin-Preise vorherzusagen.
Ergebnisse und Vorteile des Modells
Die Ergebnisse zeigen, dass das LSTM-Modell eine höhere Vorhersagegenauigkeit aufweist und somit eine zuverlässigere Grundlage für die Berechnung zukünftiger Moving Averages bietet. Durch die frühzeitige Erkennung von „Golden Cross“ und „Death Cross“ können Investoren fundiertere Entscheidungen treffen und Marktphasen antizipieren.
Dieser innovative Ansatz kombiniert technische Analyse mit modernen prädiktiven Algorithmen und bietet somit einen vielversprechenden Weg, die inhärente Volatilität des Kryptowährungsmarktes besser zu navigieren. Die Integration von Machine-Learning-Techniken in die Finanzmarktanalyse könnte die Entwicklung weiterer fortschrittlicher Instrumente zur Marktprognose fördern.
Fazit: KI als Schlüssel zur besseren Marktanalyse
Mit Ansätzen wie dem von Arulkumaran et al. vorgestellten LSTM-Modell eröffnen sich neue Möglichkeiten, den Bitcoin-Markt zu analysieren und frühzeitig auf Trends zu reagieren. Wer tiefer in die Details einsteigen möchte, findet die vollständige Studie hier: Advance Detection Of Bull And Bear Phases In Cryptocurrency Markets.
Weitere spannende Beiträge zur Krypto-Analyse und technischen Indikatoren finden sich auf CoinDesk oder CryptoSlate.