?Prognosen sind eine schwierige Sache. Vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen.? Dieser Mark Twain zugeschriebene Aphorismus benennt treffend das generelle Problem von Vorhersagen: die Zukunft ist offen. Gleichwohl hat es sich in letzter Zeit bew?hrt, bei Prognosen auf K?nstliche Intelligenz (KI) zu setzen, um wichtige Indikatoren und Parameter f?r m?gliche Entwicklungen zu identifizieren. Auch die Anwendung CoinAnalyst setzt auf KI mit dem Ziel, die Kursentwicklung von Kryptow?hrungen vorherzusagen – und das mit Erfolg.
Datenflut beherrschbar machen
Die weltweiten Kryptom?rkte zeichnen sich vor allem durch zwei Besonderheiten aus: ihre hohe Volatilit?t (Kursschwankungsintensit?t) sowie das stark ausgepr?gte Informationsungleichgewicht unter der stark wachsenden Zahl von Marktakteuren. Beides er?ffnet auf der einen Seite enorme Renditechancen und birgt auf der anderen Seite aber auch erhebliche Verlustrisiken. Deshalb sollten sich Anleger dar?ber im Klaren sein, dass kurzfristigem Investieren in Kryptow?hrungen ohne fundierte Informationen und Expertise fast schon der Charakter eines Gl?cksspiels anhaftet. Schwierig werden Krypto-Prognosen insbesondere durch die schier unendliche Menge an Daten, Nachrichten, Ger?chten und Meinungen. Aus dieser Informationsflut m?ssen die marktrelevanten Einflussfaktoren herausgefiltert werden. Dies kann jedoch nicht mehr manuell erfolgen, sondern verlangt den Einsatz von automatisierten Verfahren, vor allem von lernf?higer KI-Software. Auf dieses Gesch?ft hat sich CoinAnalyst spezialisiert.
Das von CoinAnalyst entwickelte ?Forecasting?, gibt derzeit Prognosen f?r die drei Kryptow?hrungen Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) und Ripple (XRP) ab. Dieses Angebot soll zwar ausgebaut werden, allerdings eignen sich nur solche Kryptow?hrungen, bei denen ein ausreichend starkes Datenaufkommen marktrelevanter Informationen verf?gbar ist. Grunds?tzlich l?sst sich das Generieren von Vorhersagen in vier Prozesse aufteilen.
Schritt 1: Zun?chst werden fortlaufend Daten von relevanten Internetseiten, RSS-Nachrichtenkan?len, Twitter, APIs (Application Programming Interface) und Social-Media-Quellen gesammelt. Dabei wird auf ungef?hr zehn Millionen identifizierte Datenpunkte zugegriffen, die aus rund 400 verschiedenen Datenquellen stammen. Mittels NLP-Verfahren (Natural Language Processing) k?nnen die Beitr?ge maschinell analysiert werden, um daraus Meinungen und Stimmungen abzuleiten.
Schritt 2: Danach wird analysiert, welche Nachrichten den Kurs der jeweiligen Kryptow?hrung in einem Zeitraum von zw?lf Stunden ?berdurchschnittlich stark nach oben bzw. unten bewegt haben. Diese werden dann als ?High Impact News? eingestuft und genie?en innerhalb des Software-basierten Prognosemodells eine besonders hohe Priorit?t.
Schritt 3: In einem dritten Schritt erfolgt dann die Analyse von Datenmustern hinsichtlich der Korrelationen zwischen Kursbewegungen und der Nachrichtenlage. Dieser Prozess zeichnet sich durch den Einsatz verschiedener Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens aus, deren Ergebnisse gewichtet und kombiniert werden, um die Prognosequalit?t zu optimieren.
Schritt 4: Auf Basis all dieser Informationen erfolgt im st?ndlichen Rhythmus eine Ermittlung des aktuellen Marktsentiments inklusive einer Vorhersage, wie sich die Stimmung in den kommenden zw?lf Stunden entwickeln k?nnte. Daraus l?sst sich dann ersehen, wann sich auf Basis des Prognosemodells der Kauf bzw. der Verkauf der analysierten Kryptow?hrung anbieten w?rde. Bez?glich der Beurteilung der aktuellen Stimmungslage gibt es vier verschiedene Abstufungen: ?Negative?, ?Slightly Negative?, ?Slightly Positive? und ?Positive?. Angelehnt an Wetterprognosen kommt die Darstellung eines ?Negative?-Forecast durch eine ?Regenwolken?-Grafik zum Ausdruck, w?hrend ?Sonnenschein? einen ?Positive?-Forecast impliziert.
Hohe Trefferquote dank KI
Kunden von CoinAnalyst k?nnen den Market Forecast zum kurzfristigen Traden von Bitcoins, Ethereums und Ripples bei einer erwarteten Haltezeit von sechs bis zw?lf Stunden nutzen. F?r mittel- oder l?ngerfristige Kryptoinvestments eignen sich diese Vorhersagen jedoch nicht. Grunds?tzlich machen unter wirtschaftlichen Aspekten Prognosemodelle nur dann Sinn, wenn sie eine Treffergenauigkeit von ?ber 50 Prozent erzielen. Wichtig zu wissen: Jeder Forecast von CoinAnalyst informiert unter dem Stichwort ?accuracy last week?, welche Prognosequalit?t in der zur?ckliegenden Woche erreicht wurde. In der Vergangenheit bewegte sich diese ?Treffergenauigkeit? meist in der Region um 60 Prozent und erf?llt somit eine wichtige Voraussetzung zum Erzielen nachhaltiger Gewinne.
By the way – auch die Trading-Experten von CoinAnalyst nutzen gern und regelm??ig die Market Forecasts zu Bitcoin, Ethereum und Ripple, so dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse auch in das Produkt ?Copy Trading? einflie?en.
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CoinAnalyst
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