Warum Bitcoin wieder steigt

Nach dem Coronaschock sucht eine neue Generation von Anlegern ausgerechnet in der jüngsten aller Assetklassen Schutz. Ist das der Beginn eines neuen Kryptobooms - oder nur ein Zwischenhoch?
/bitcoin-august-2020/

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Am 12. März 2020 starrten die Anleger weltweit in den Abgrund. Die Aktienbörsen schmierten weltweit ab. Auch die Krisenwährung Gold wurde abverkauft. Aber niemanden hat es an diesem Tag brutaler erwischt, als Bitcoin und den Kryptosektor. Minus 40 Prozent an einem Tag. Wer mit 1000 Euro in Bitcoin aufwachte, ging mit 600 Euro schlafen. Das hat selbst die Krypto-Community erschüttert, die Tumulte gewohnt ist. Ein naiver Finanz-Autor stellte sogar die Bitcoin-Frage schlechthin: War’s das für das magische Internetgeld?

In einem Wort: Nein. Was wir bei Bitcoin in den vergangenen Monaten gesehen haben, ist ein Mikrokosmos aller Märkte. Dort treffen seit Corona zwei Faktoren aufeinander. Unfassbare Mengen an billigem Geld aus den Corona-Programmen von Regierungen und Notenbanken einerseits. Und andererseits Anleger, die Angst vor den Folgen dieser Gelddruckerei haben – also vor der Entwertung dieses Geldes.

Zwei Lager stehen sich gegenüber – drei, wenn man die Bitcoin-Skeptiker zählt

Dazu kommt, dass die Einfalltore für Kleinanleger immer günstiger werden und Privatpersonen diesmal (anders als 2008) in einigen Ländern auch direkte Zahlungen erhalten haben. An den Aktienmärkten hat das zu einer raschen Erholung geführt, die so niemand erwartet hat. Und Bitcoin? Das war nur sehr kurz tot. Und ist dann wieder auferstanden. Zuletzt haben wir die 10.000-Dollar-Marke hinter uns gelassen. Und dann auch die von 10.000 Euro.

Einzig: Die Deutung fällt schwer. Im Grunde stehen sich zwei Lager gegenüber. Drei, wenn man diejenigen mitzählt, die im Bitcoin bis heute eine Spielerei sehen, die wieder verschwinden wird. Aber die werden weniger, während die Zahl der ernsthaften Finanz-Player zunimmt, die Bitcoin in ihrem Portfolio haben wollen. Die sehen, was die Notenbanken machen und wie das frische Geld Aktien und Edelmetalle in die Höhe treibt. Und sie denken sich: An der Kreuzung von Digitalisierung und Inflation sollte Bitcoin profitieren.

Die Logik ist nachvollziehbar. Sieht man sich an, wieviel Geld in den jeweiligen Assetklassen steckt, sticht der Bitcoinmarkt immer noch als sehr klein hervor. Fast 11 Billionen Dollar stecken im Gold. In Aktien steckt fast das Zehnfache. Die Marktkapitalisierung von Bitcoin lag zuletzt bei etwa 200 Milliarden Dollar. Viel Geld – aber extrem wenig im Vergleich zu anderen Assetklassen.

Kann Bitcoin wirklich ein Wertspeicher sein?

Wenn man also davon ausgeht, dass die nationalen Währungen (Dollar, Euro etc.) durch die Geldpolitik sukzessive entwertet werden, dann sucht man nach so genannten sicheren Häfen. Und wenn man zusätzlich bedenkt, dass eben diese Abwertung durch Gelddrucken den größte aller angeblich sicheren Häfen, nämlich den Markt für Staatsanleihen, jeden Tag ein wenig unsicherer macht, dann macht ein Bitcoin-Investment in den Augen vieler durchaus Sinn. Der Vermögensverwalter Fidelity hat eigens ein großes Paper über Bitcoin als „Store of Value“ produziert. Bitcoin wird von seiner automatischen Geldpolitik sehr knapp gehalten – anders als die Währungen. Der Markt ist noch dazu immer noch klein. Daher versprechen sich viele große Chancen.

Freilich: Wo es Chancen gibt, ist das Risiko nicht weit. So ist das immer in den Märkten. Die Liste der Risiken bei Bitcoin ist sehr lang. Könnte es verboten werden? Was ist mit Hackern und anderen Verbrechern? Was ist, wenn eine andere Kryptowährung Bitcoin übertrumpft? Dazu kommt die Gefahr, selbst einen Fehler zu machen und seine kostbaren Digitalmünzen an eine falsche Adresse zu schicken. Die Kryptos auf der Börse zu lassen, ist auch keine Option. Auch da lauern Hacker und sogar die Gefahr, dass der Börsebetreiber sich mit dem Geld aus dem Staub macht. Nein, für konservative Anleger ist der Bitcoin bis heute nichts. Aber eine junge Generation risikofreudiger Anleger drängt in den Markt. Und die setzen eher auf Bitcoin als auf Gold, sagt die Großbank JP Morgan.

Erleben wir ein Zwischenhoch – oder ist das schon der Bullenmarkt?

Bleibt die Frage, wer die zwei Gruppen sind, die zuvor erwähnt wurden. Die unterscheiden sich in ihren Prognosen. Manche sehen jetzt den Beginn eines neuen Bullenmarktes. Das Halving ist erledigt und das Coronageld treibt den Kryptosektor rauf. Dazu kommen einige technische Neuerungen, etwa bei der Nummer zwei Ethereum. Andere, wie dieser Analyst, erwarten nur ein Zwischenhoch – und gehen davon aus, dass die Bitcoin-Zyklen sich verlängern, weil der Markt erwachsen wird. Es gibt also auch für Bitcoin-Freunde eine gute Erklärung, falls es zwischenzeitlich wieder runter geht.

Damit die dritte Gruppe der Bitcoin-Verweigerer recht behält, müsste der Preis schon auf null stürzen und dort bleiben. Aber der Tod von Bitcoin wurde schon hunderte Male prognostiziert. Und hunderte Male war die Prognose falsch.


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren 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.

Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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