TL;DR: bei einer realistischen Haltedauer von 900 Tagen beträgt die Kelly-optimale Bitcoinallokation 80%


Das ist eine gute Idee. Um eine Haltedauer = f(Bitcoinpreis vs. Trendpreis) abzuschätzen, sehe ich mir an, wie lange der Bitcoinpreis braucht, bis er wieder zum Trend zurückkehrt.



Ich habe hier den Bitcoinpries vs. Trend in blau aufgetragen und in orange angezeigt, wie viele Tage wir brauchten, damit der Preis wieder den Trend kreuzt. Wir können sehen, dass der Bitcoinpreis den Trend bisher nie länger als 868 Tage verlassen hat.

Anstatt im Zeitverlauf lässt sich diese Grafik auch als Punktgrafik mit Bewertung auf der X-Achse und Tagen bis zum Trend auf der y-Achse darstellen:




Jeder Kreis ist eine Kombination aus (i) Bewertung und (ii) Tage bis zur Rückkehr zum Trend. Ein Punkt x=1,5, y=600 bedeutet, der Bitcoinpreis lag an einem Tag bei Trendpreis*e^1.5. Hier hat es 600 Tage gedauert, bis Bitcion wieder auf den Trend zurückgefallen ist.

Die orange Kurve zeigt uns an, wie lange wir durchschnittlich warten mussten, bis Bitcoin wieder zum Trend zurückkehrte. Wenn Bitcoin etwas weiter von Trend entfernt war (<-0.5 oder >+0.5) hat Bitcoin durchschnittlich 300 Tage benötigt, wieder zum Trend zurückzufinden. Wenn der Bitcoinpreis nahe am Trend war, hat die Rückkehr zum Trend durchschnittlich deutlich kürzer (100-200) Tage gedauert. Evtl. würdest du erwarten, dass die orange Kurve den Punkt 0/0 schneidet. Wenn wir knapp neben dem Trend liegen, dauert es durchschnittlich ja keine 100 Tage mehr, zum Trend zurückzukehren. Hier handelt es sich jedoch um eine Durchschnittsrechnung mit +/- 100 Datenpunkten. Man kann diesen Durchschnitt natürlich auch mit weniger Datenpunkten rechnen (+ / - 10 Datenpunkte in der roten Kurve) damit schneiden wir den Punkt 0/0, haben hier aber eine weniger glatte Kurve:



Kommen wir zurück zu unser Hauptgrafik:



Wenn wir unter Trend liegen, wie lange ist unser Anlagehorizont gem. Kelly?

Das kommt darauf an, wie vorsichtig wir sind:
❶ Da wir bisher maximal 868 Tage unter Trend verbracht haben, wäre mein Kelly-Horizont von 5 Jahren (=1825 Tagen) schon recht konservativ. Und selbst diese konservative Rechnung führt zu einer Bitcoinallokation von aktuell 65,6% des Lebensvermögens.
❷ Man könnte auch weniger Risikopuffer, wie z.B. 900 Tage fordern, damit würden wir auf 81,7% Allokation kommen.
❸ Man könnte auch argumentieren, dass wir aktuell nahe am Trend liegen und nur 90% sicher sein möchten, dass wir innerhalb der Zeit wieder zum Trend zurückkehren. Zusätzlich sind wir ja aktuell in der Nähe des Trends. Gemäß hellroter Kurve können wir damit rechnen, mit 90% Wahrscheinlichkeit innerhalb von 300-400 Tagen wieder zum Trend zurück zu kehren. Dies wäre aktuell eine Kelly-Allokation von 91,5% - 93,6%. Diese Berechnung ist zu riesikofreudig, weil wir innerhalb des Zeithorizontes nicht nur das Risiko eines Scheiterns von Bitcoin haben, sondern zusätzlich noch das unberücksichtigte Risiko, dass wir mit einer Wahrscheinlichkeit von 10% länger brauchen, um wieder zu Trend zurück zu kehren.
➤ Ich denke rein rechnerisch lässt sich eine Kelly-Allokation von 80% (anstatt 66%) rechtfertigen. Gefühlt wären 80% Bitcoinallokation schon eher zu viel. Ohne eine Bestätigung dieses Ergebnisses im Rahmen einer Optimierung meiner hedonistischen Nutzenfunktion würde ich den Wert von 80% nicht übernehmen. Und selbst, wenn alle Rechnungen sagen 80% ist besser als 66%, wäre ich evtl. trotzdem eher vorsichtig.

In der Praxis verfehle ich selbst die niedrigere 66% Bitcoinallokation und muss mir nicht akut Gedanken über eine Aufweichung dieser Bedingung auf 80% machen. Dennoch sollte ich die Bedingungen vorab festzurren, sonst werkelt man immer ad-hock an seinem Plan herum, was zu emotionalen Entscheidungen führen würde.

Für eine niedrigere Allokation würde auch eine beschränkte Möglichkeit sprechen, Bitcoin in Fiat umzuwandeln. Wer plötzlich zu großen Reichtum, der lockt evtl. die falschen Menschen an. Wenn wir unsere Bitcoinverkäufe über einen langen Zeitraum strecken müssen, dann müssen wir früher mit den Verkäufen anfangen und haben eine längere durchnittliche Haltefrist.

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Hindernisse einer höheren Bitcoinallokation

Ob jetzt das Optimum 66% oder 80% beträgt, wenigstens müsste ich mich bemühen, Richtung 66% Bitcoinallokation zu gehen.

Liquiditätsgrenze: Mein Vermögen ist teilweise illiquide (zukünftige Gehälter, unser Haus) und wird teilweise für die Liquiditätskasse benötigt. Liquidität ist aktuell keine bindende Bedingung, weil ich Gold/Aktien verkaufen könnte bzw. Kredite aufnehmen könnte. Die hohe erwartete Rendite von Bitocoin, kann die Kreditzinsen erwirtschaften.
-> Liqudität lässt sich bereit stellen

Drawdown-Grenze: Für Aktien/Gold erwarte ich einen Drawdown von 35% (historisch beobachtetes Maximum lag bei 30%). Für jeden 0,65€ Liquiditätsbedarf benötige ich 1€ in 50% Gold und 50% Aktien. Ich decke niedrig verzinste Kredite in meiner Liquiditätskasse mit höher verzinsten Aktien / Gold ab und erwirtschafte die Differenz, was sich erstmal gut anhöhrt. Allderings reduziert mein Aktien/Gold-Portfolio meine maximale Bitcoinallokation. Ich könnte nämlich 0,65€ Kredit zurückzahlen und für 0,35€ zusätzlich Bitcoin kaufen. Ich verliere dadurch eine Rendite von 6,5% auf mein Aktien/Gold-Portfolio und gewinne dadurch ca. 41%*0,35 = 14% für meine Bitcoin. Alle Aktien, die sich steuerneutral verkaufen lassen, sollte ich daher verkaufen. Da meine passiven latenten Steuern (durch unrealisierte Gewinne in den Aktien) einen kostenlosen Kredit vom Finanzamt darstellen, lohnt sich ein Verkauf von Aktien und ein Kauf von Bitcoin weniger. Ab einer Aktienrendite von 12-14% p.a. wären Aktien genauso attraktiv, wie Bitcoin mit einer Rendite von 41% p.a.
-> ein Teil meiner Aktien und ein Teil vom Gold ließen sich verkaufen

Zyklus-Grenze: Einen Teil der 66% habe ich für Zyklus trading reserviert, wenn der Bitcoinpreis zwischen Trend*e^-0,3 und e^-0.5 liegt. Entweder weiche ich mein Zyklus-Budget auf oder erhöhe die 66%-Grenze (erfordert eine hedonsitische Optimierung).
-> Da der Bitcoinpreis aktuell auf Trend liegt, kann ich jetzt schon bis zum Limit kaufen und muss nicht unbedingt warten. Im Erwartungswert ist es besser jetzt zu kaufen. Mit dem Zyklustrading kann ich dann bei der nächsten möglichen Überbewertung von Bitcoin anfangen.

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Zusammenhang zwischen Zyklus-Trading und Kelly-Allokation


Die 750 Tage waren optimiert bezüglich der Outperformance zu buy and hold.

Tatsächlich sind wir in der Vergangenheit schon bei einer Überbewertung von Trend+500 Tagen und mehr immer vor den 500 Tagen wieder auf Trend zurückgefallen. Ab Trend + 300 Tagen lag die Wahrscheinlichkeit innerhalb dieser 300 Tage wieder auf Trend zurückzufallen bei ca. 90%.



Der Grund für den Cut-off-Punkt von 750 Tagen ist, dass man eine Blase noch profitabel etwas weiter reiten kann auch wenn sie ultimativ platzt.

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Diversifikation


Ⓐ In der Volkswirtschaftslehre rechnet man mit Nutzenfunktionen. Auf dieser Basis habe ich ein optimales Gewicht von 2/3 berechnet.
Ⓑ Es gibt Volatilitätsgewichtungen, da hätte Bitcoin aufgrund seiner Volatilität ein recht kleines Gewicht in der Größenordnung von 10%. Dank der guten steuerlichen Behandlung von Bitcoin in Deutschland und hohen Gewinnerwartung habe ich bis 2-3 Monaten noch mit modifizierten Volatilitätsgewichten gerechnet (Zielgewicht ca. 40%).
Ⓒ Dann gibt es noch naive Ansätze z.B. 50% Aktien, 50% Bonds, die aufgrund sinkender Zinsen und negativer Korrelation zwischen 1980-2020 gut funktioniert haben, aber jetzt nicht mehr so gut funktionieren.
Ⓓ Das effiziente Marktportfolio berechnet anhand historischer Renditen und Korrelationen würde fast nur aus Bitcoin bestehen. Ggf. sogar über 100% Bitcoin und ein short auf ein paar Aktien.

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senetimentale Brabbelei


Mir wurde als Kind mal gesagt, ich neige zu extremen. Ich denke mir: "Entweder ist es richtig, dann mache ich das so gut ich kann, oder er ist falsch, dann mache ich es nicht". Das führt schon dazu, dass ich nicht den Mittelweg wähle, zumindest bei den Dingen, die mir wichtig sind. Zudem bin ich vom Beruf auch ein bisschen geprägt, wo wir verpflichtet sind, zum besten Preis abzuschließen, während das privat lockerer ist.

Das Geld-Spiel ist eines der weniger wichtigen Spiele im Leben. Aber wenn ich das schon spiele, dann spiele ich schon optimal. Im Familien-Spiel, im Gesundheits-Spiel, im Bildungstitel-Spiel und im Job-Spiel läuft's eigentlich ganz gut. Deswegen habe ich vor ein paar Jahren mit dem Geld-Spiel angefangen, was ja auch ein interessantes Spiel ist. Wo ich wenig Interesse und auch Erfolg habe, ist das Staus-Spiel, da kann ich mich einfach nicht zu motivieren. Aber an Status habe ich erst ein paar Jahre bevor meine Kinder heiraten Bedarf und das ist noch ein paar Jahre hin. Wenn das Geld-Spiel gelöst ist, dann kann ich ja noch ein bisschen die Gesundheit optimieren.

Eine reine Optimierung auf Familienebene würde vermutlich weniger Allokation in Bitcoin rechtfertigen. Aber sich schiele noch ein bisschen auf die Möglichkeit ein bisschen Überschüsse für andere Menschen aus meinem Umfeld zu produzieren. Wohnraum für Familien ist in unserer Region etwas knapp. Mit mehr finanziellen Mitteln könnte man der ein oder anderen Familie helfen. Durch meine höhere Bitcoinallokation spiele ich nicht unbedingt mit unserem eigenen Haus aber mit den Häusern meiner Kinder. Wenn Bitcoin doch scheitert habe ich die Ersparnisse verloren und meine Kinder müssen sich ihr Haus überwiegend selbst verdienen. Wenn die Wette aufgeht, bekommt jedes Kind ein Haus und noch ein paar fremde Familien.

Am Ende liegt die optimale Allokation an der eigenen Nutzenfunktion. Hier muss ich nochmal mit dem weiter entwickelten Lindy-Kriterium nachrechnen.

Kelly-Allokation wäre 0, bei einem Preis von Trend + X und einem Zeithorizont von weniger als X Tagen.


Ich war mit meinen 4-6 Jahren schon recht konservativ. Mich würde es nicht überraschen, wenn wir bei einen Backtest auf 2-4 Jahre kommen würden. Mit einem kürzeren Zeithorizont wäre unsere optimale Bitcoinallokation über 2/3. In meiner hedonistischen Schätzung war ich tendenziell auch über 2/3 aber unter 85%.

Das Fazit für mich wäre, dass die optimale Bitcoinallokation schon sehr hoch ist.

"Vernünftige" Leute würden eher 1% - 5% Bitcoin Allokation empfehlen, wenn überhaupt. Ich fahre deutlich mehr (wenn auch nicht 2/3). Wenn ich abweiche von den meisten anderen Menschen, dann ist man mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,1% schlauer als die meisten aber mit einer Wahrscheinlichkeit von 99.9% einfach verrückt geworden. Meine Rechnungen hier dienen auch der Selbstprüfung.

Meine Rechnungen hier haben noch einen psychologischen Zweck zur Selbstdisziplinierung. Im Bären ist die Gefahr, dass ich lieber mal abwarte. Dann rede ich mir schön, 2/3 Allokation is viel zu viel, eigentlich wäre weniger Allokation vernünftig, 50% wären ja auch noch eher viel. Im Boom komme ich dann irgendwann auf 70% Allokation, möchte aber nicht verkaufen. Hier sage ich mir dann ggf. läuft doch, die Blase kann ich noch weiter reiten, 85% Allokation lassen sich doch auch rechtfertigen. 2/3 sind 2/3. Wenn das Excel sagt kaufen, dann wird exekutiert.


Bei e^-0.5 haben wir allein schon eine höhere Allokation wegen der höheren erwarteten Rendite (Trend Performance + zyklische Performance). Wir kommen wahrscheinlich innerhalb von 2-3 Jahren zum Trend, da gebe ich dir recht. Aber die Wahrscheinlichkeit, dass Bitcoin scheitert ist vermutlich auch eher überdurchschnittlich vs. einem Kauf zum Trendpreis.

optimale Bitcoinallokation gem. Kelly per 31.05.2024
Zeithorizont = 1 Jahr: 81%
Zeithorizont = 2 Jahre: 77%
Zeithorizont = 3 Jahre: 73%
Zeithorizont = 4 Jahre: 70%
Zeithorizont = 5 Jahre: 66%

Rein logisch könnten wir auch einen Zeithorizont von 2-3 Jahren wählen und eine optimale Bitcoinallokation von 75%.

optimale Bitcoinallokation gem. Kelly per 31.12.2022
Zeithorizont = 1 Jahr: 90,4%
Zeithorizont = 2 Jahre: 83,5%
Zeithorizont = 3 Jahre: 77,7%
Zeithorizont = 4 Jahre: 72,5%
Zeithorizont = 5 Jahre: 67,7%

Im Bären können wir bis 80% unseres Vermögens auf Bitcoin setzten.

Welchen Teil seines Lebensvermögens (oder auch aktuellen Vermögens) sollte man deiner Meinung nach in Bitcoin stecken? Die Frage zielt mehr auf eine Diversifikationsgrenze ab, denn für die Haltung von Liquidität würde ich Bitcoin nicht benutzten.

Ich bin ein großer Fan von Bisq.

Wenn du X Bitcoin kaufst, dann bekommst du X Bitcoin. Betrug lohnt sich aufgrund der Sicherheitsleistung nicht. Nur die Gegenpartei sieht nur deine Bankdaten.

Ich würde hier Leute mit einer langen Konto-Historie bevorzugen auch bei etwas höheren Preisen.


Adresse ist für mich das schlimmste. Die Kontonummer gebe ich  da viel lieber raus.

Das größte Risiko ist die "5$ wrench attack" an dir oder deinen Kindern. Ich finde es sehr bedauerlich, dass der Staat Verbrechern so stark bei der Priorisierung der Opfer hilft. https://github.com/jlopp/physical-bitcoin-attacks


Das wäre TOP!

"Es gibt keine direkte Möglichkeit, das Guthaben auf einer Paysafecard direkt auszahlen zu lassen."

Da verkaufst du im Bullen 1 Bitcoin für 200.000€. Und das Guthaben hockt dann auf deiner Paysafecard.


Beim Auscashen könnte ich Bisq benutzten, die Zahlungsströme auch mehrere Girokonten verteilen und früher (Trend+300 statt Trend+750) mit dem Verkaufen anfangen. Früher anfangen zu verkaufen ist allerdings teuer, weil man billiger verkauft als später in der Euphorie. Zusätzlich könnte mein ein paar Bitcion auch in Bargeld tauschen und dafür halbe Unzen Gold (langfristig) oder Essen (kurzfristig) kaufen.

Wer plant Bitcoin in der Euphorie zu verkaufen und im Bären zurückzukaufen, der könnte ggf. auch Stable Coins verwenden. Evtl. geht das über WBTC oder über STX. Stable Coins verzinsen sich aber schlecht, das würde mich in 2 Jahren 12% kosten. Alternativ könnte man seien Bitcion auch in Monero tauschen mit einer Hoffnung vergleichsweise stabiler und un-korrelierter Preise.

Antizyklisches verhalten ist ideal.

Man sollte seine Gefühle im Griff haben.
Man sollte sich nicht in Situationen bringen, die dich zu Prozyklik zwingen
- einen unstabilen Kredithebel einsetzten (10x Bitcoin long gehen und bei Rücksetztern verkaufen müssen)
- seiner Frau von seinen Bitcoin erzählen, die dann im Bären mit Scheidungsdrohung zwingt deine Bitcoin wieder zu verkaufen

Es ist zudem manchmal schwierig Zyklik und Trendbruch zu unterscheiden.
- schnell noch 1917 russische Aktien gekauft, später dann von den Kommunisten als Kulak im Gulag ermordet

Bei meinem Bitcion Zyklusmodell, ist ein Kauf im Bären und ein Verkauf in der Euphorie ideal. Hier haben wir aber auch survivor Bias. Wäre Bitcoin gescheitert, dann im Bären. Eine Strategie bei Trend zu kaufen und in der Euphorie zu verkaufen wäre weniger profitabel aber sicherer.

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Also es gibt ältere Kollegen, die haben ihr passives Einkommen im Beruf realisiert. Schön 4x Tag in die Kantine einen Kaffee holen. Sich bei Arbeitsaufträgen dumm stellen. Oder im Studium gab es Mädels, die haben sich von Jungs die Studienarbeiten schreiben lassen, mit Hoffnung auf eine potentielle Beziehung. Nach Abgabe wurde diese Hoffnung dann zurückgezogen. Kurzfristige Faulheit ist schon weit verbreitet.

Das klassische passive Einkommen ist, mehr arbeiten, mehr verdienen, weniger ausgeben und dann später weniger arbeiten. Die Gefahr ist hier oft, dass die Ausgaben  zur Statussicherung proportional zu den Einnahmen wachsen.

Bis dahin stimmen unsere Rechnungen überein.

03.07.2021
Close_Preis = 29.274€
BTC_Alter=12.504
Trend_Preis=19025€
e^0.431 über Trend
Gewinnwahrscheinlichkeit = 92,3%


Trend_Preis in einem Jahr = 29.815€
Gewinnmultiple = 29.815 / 29.274 - 1 = 0.018
Die Allokation ist 0, wie auch in der Grafik abgebildet (in der Grafik kann man dies nicht so gut erkennen, weil die Allokation ab dem 15.07.2021 bei 30% liegt und am 20.07. sogar bei 50%)

Der Gewinn am Ende des Zeithorizontes von einem Jahr ist nicht der Trend per heute sondern der höhere Trend von in einem Jahr.

Im weiteren hatte ich die Formel korrekt berechnet aber falsch im Text ausgewiesen. Der Gewinn im Kelly Artikel auf Wikipedia is netto nach Kapitaleinsatz gerechnet.

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Die Kelly-Wette unterstellt eine Verkaufsmöglichkeit zum Bitcoinpreis = Trend. Kurzfristig auf Sicht von Tagen und Monaten besteht diese Möglichkeit nicht. Mittel- bis langfristig ist dies allerdings eine realistische Annahme, sofern das Modell hält. Ein zu langer Zeithorizont unterstellt fehlende Rebalancing-Möglichkeiten zwischendurch. Die Modelle mit einem mittleren Zeithorizont sind die "echten" Modelle. Kurzfristige Modelle haben unrealistisch optimistische Annahmen. Langfristige Modelle haben unrealistisch pessimistische Annahmen.

Auf kurze Sicht dominiert nicht das Risiko des Scheiterns, sondern eher Zyklus oder Volatilität. Auf Sicht von mehreren Jahren ist es realistisch anzunehmen, dass der Bitcoinpreis wieder beim Trend ankommt, sofern das Modell nicht scheitert. Bei einem tägliches Rebalancing wäre es falsch Kelly mit Trendpreis und Scheiter-Wahrscheinlichkeit zu bestücken sondern eher mit einer impliziten Volatiät. Auf Sicht von 0.5 bis 2 Jahren müsste man eher Trend+500 Tage und Trend*e^-0.5 als mögliche Preise annehmen.

Zwischen 4 Jahren (hohe Allokation) und 15 Jahren (niedrige Allokation) kommt Kelly zu unterschiedlichen Ergebnissen. Während der 15 Jahre wird der Preis jedoch häufiger bei >= Trend liegen und ermöglicht Risiko vom Tisch zu nehmen.

Als Zeithorizont halte ich daher 4-6 Jahre für angemessen.

Ich plane zwar einen Großteil meiner Bitcoin über >10 Jahre zu halten, aber sofern der Bitcoinpreis seinen Trend fortsetzt, werde ich in ein paar Jahren Risiko vom Tisch nehmen und rebalancieren. Ohne diese Möglichkeit würde ich tatsächlich weniger Bitcoin allokieren auch unter meiner hedonistischen Optimierung.

Ich finde die mittleren Modelle korrekt, die kurzen und langen Modelle falsch. Wenn aber Bitcoin täglich Verkaufsmöglichkeiten zum Trend offerieren würde, dann würde ich tatsächlich noch mehr Geld in Bitcoin allokieren. Wenn ich tatsächlich Bitcoin für 20 Jahre nicht mehr verkaufen könnte, dann würde ich tatsächlich weniger Geld in Bitcoin stecken.

Wie viel Bitcoin sollen wir kaufen?

In diesem Beitrag berechne ich die optimale Diversifikation zwischen Bitcoin und dem Restvermögen mit Hilfe des Kelly-Kriteriums und des Lindy-Effekts.

Maximierung der Bitcoin-Investitionen unter Berücksichtigung von Liquidität und Diversifikation
❶ Bitcoin hat die beste Rendite aller Anlageklassen, deshalb wollen wir viel Bitcoin kaufen.
❷ Bitcoin hat aber auch ein höheres Risiko für einen temporären Drawdown. Wir möchten daher nicht gezwungen sein, Bitcoin in einem Bärenmarkt zu verkaufen, um Liquidität zu schaffen. Wir halten daher ausreichend Liquidität in Form von EUR Sichtguthaben / Sondertilgungen / Gold und Aktien, um erwartete Liquiditätsabflüsse und bis zu einem gewissen Grad auch unerwartete Liquiditätsabflüsse abzudecken.
❸ Ein Totalverlust ist bei Bitcoin wahrscheinlicher als bei Gold / Aktienindizes / Immobilien ohne Kredithebel. Deshalb investiere ich nur maximal X% meines Lebenseinkommens in Bitcoin und kaufe für den Rest Gold und Aktien.
➤ Qualitatives Urteil: Wir kaufen viel Bitcoin, investieren aber nicht alles in Bitcoin.
 
Meine optimale Diversifikation (2/3 Bitcoin, 1/3 Rest) habe ich bereits mit einer hedonischen Schätzung Bitcoinallokation berechnet. Dabei habe ich den abnehmenden Grenznutzen von Geld mit einer hohen erwarteten Rendite und einer jährlich abnehmenden Wahrscheinlichkeit eines Totalverlustes kombiniert. Mit Hilfe des Kelly-Kriteriums, des Lindy-Effekts und der Bitcoin-Trendkurve möchte ich eine alternative Berechnungsmethode verwenden, um meine hedonische Schätzung zu bestätigen.

Mit Hilfe des Kelly-Kriteriums bestimmen wir die optimale Wettgröße.


Wir kaufen heute Bitcoin zum aktuellen EUR-Preis [BTC_EUR_jetz], Warten X Jahre [X_Jahre_Zeithorizont] ab und verkaufen Bitcoin zum zukünftigen EUR-Preis. Wenn wir Glück haben [Gewinnwahrscheinlichkeit], setzt sich der Bitcoinpreis seinen aktuellen Trend fort. Wenn wir Pech haben [1-Gewinnwahrscheinlichkeit] scheitert Bitcoin und wir bekommen 0 EUR.

Wie hoch ist nun konkret die Gewinnwahrscheinlichkeit?
Dazu bedienen wir uns der Lindy-Regel. Dinge, die es schon lange gibt, wird es wahrscheinlich auch in Zukunft geben. Das Schachspiel, das Buch Bibel und den Vermögenswert Gold wird es wahrscheinlich noch länger geben als das Spiel Tamagotchi, das Buch eines Gewinners von Deutschland sucht den Superstar oder die Aktie Nikola. Auch die Zukunft von Bitcoin war 2010 ungewisser als 2024.

Am 03.01.2010 wurde Bitcoin ein Jahr alt. Die Lindy-Regel würde zu diesem Zeitpunkt eine Restlebenserwartung von einem weiteren Jahr schätzen. Am 03.01.2019 ist Bitcoin zehn Jahre alt. Die Lindy-Regel würde eine Restlebenserwartung von weiteren 10 Jahren schätzen.

Ich finde Schöne an der Lindy-Regel ist, dass die Restlebenserwartung proportional vom Alter abhängt. Für eine sinnvollere Modellierung wandle ich die Lindy-Regel in eine sukzessiv abnehmende Überlebenswahrscheinlichkeit mit einer mittleren Restlebenserwartung von X Jahren um.

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Als Anlagehorizont für das Lindy bzw. Kelly-Kriterium wähle ich mindestens 1 Zyklus (= 4 Jahre)

Bei einem kurzen Anlagehorizont dominiert nicht das Risiko, dass BTC scheitern könnte, sondern der Zyklus um den Trend, was nicht unserer Anlagestrategie bzw. unserer Parametrisierung des Kelly-Kriterum entsprechen würde. Als Folge des fehlenden zyklischen Risikos würde das Kelly-Kriterium zu hohe Allokationen anzeigen.



Bei einem mittelfristigen Anlagehorizont von 4-6 Jahren liegt die optimale Allokation derzeit bei 60% - 70%. Dies bestätigt meine hedonistische Berechnung einer optimalen Bitcoin Allokation von 66% des Lebensvermögens. Da wir mit verschiedenen Berechnungsmethoden zum gleichen Ergebnis kommen, können wir "sicherer" sein, dass unser Ergebnis von 66% optimal ist. (Vergleichbar mit Immobiliengutachtern, die den Immobilienwert nach Ertragswert, Sachwert und Vergleichswert berechnen, um robustere Ergebnisse zu erhalten).




Bei einem Anlagehorizont von 10 bis 15 Jahren ergeben sich deutlich niedrigere optimale Bitcoin-Allokationen. Der lange Zeithorizont für das Halten von Bitcoins ist zwar auf den ersten Blick richtig, aber die Rechnung geht davon aus, dass wir in den nächsten 15 Jahren nicht einmal einen Teil unserer Bitcoins verkaufen. Diese Annahme ist falsch. Wir können zwischenzeitlich umschichten. Wenn unsere Bitcoin-Allokation aufgrund von Wertsteigerungen auf über 66% steigt, können wir nach und nach Bitcoins verkaufen.

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Fazit: Solange die Rendite von Bitcoin relativ zu anderen Vermögensgegenständen noch so hoch bleibt, sollten wir gem. Kelly ca. 2/3 in Bitcoin investieren. Wenn Bitcoin ggü. Trend teuer ist, dann investieren wir natürlich weniger in Bitcoin und kaufen erst wieder zurück, wenn Bitcoin nicht mehr teuer ist. Im wesentlichen wurden meine Ergebnisse zur hedonistischen Allokation und zum Zyklus-Timing bestätigt.

These 2 von Ray Dalio "Principles for Navigating Big Debt Crises": Wohlstandsillusion von Ersparnissen

Es ist ein angenehmer Traum, seine Zeit frei einteilen zu können, in der Sonne zu sitzen, ohne Geldsorgen nur an interessanten Projekten zu arbeiten. Dies ist nicht nur  aufgrund mangelnder Investitionsmöglichkeiten mit einer positiven Nachsteuerrendite nach Inflation schwer zu erreichen, sondern auch weil ein großer Teil unseres Vermögens eine Illusion ist, die in schlechten Zeiten platzt.   

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Unser Wohlstand gleicht einem Spiel "Reise nach Jerusalem" mit 10 Spielern, aber nur 2 Stühlen. Jeder Spieler kann sich setzen, aber wenn sich zu viele Spieler gleichzeitig setzen wollen, reichen die Stühle nicht aus. Es gibt mehr Geld als Güter. Ein Gleichgewicht kann entweder durch Inflation (weniger Güter pro Geldeinheit) oder durch Bankrott (einige Geldvermögen verschwinden) erreicht werden. Beides ist unangenehm.

Person: Arbeitnehmer, der 100 verdient, 90 konsumiert und 10 spart.
Illusion: "Ich könnte 1/9 mehr konsumieren, wenn ich nicht sparen würde". (gilt für den Einzelnen, nicht für alle Arbeitnehmer)
Realität: Wenn alle Arbeitnehmer 1/9 mehr Geld ausgeben, steigt ihr Konsum nicht um 1/9, sondern die Güter werden knapper und die Preise steigen. Die Arbeitnehmer geben mehr Geld aus, ohne wesentlich mehr zu konsumieren.

Person: Sparer mit 1000 Ersparnis
Illusion: "Für 1000 kann ich mir viel kaufen" (gilt für die einzelne Person, nicht aber für die Gesamtheit der Sparer)
Realität: Wenn viele Sparer ihr Erspartes gegen Güter eintauschen, werden Güter knapp und die Preise für Güter steigen. Die Ersparnisse verlieren an Kaufkraft. Um den Kaufkraftverlust auszugleichen, fordern die Arbeitnehmer höhere Löhne. Dies treibt die Inflation weiter an und entwertet die Ersparnisse weiter.

Doppelte Verteilung der gleichen Einheit Wirtschaftsleistung: Wir teilen einen Kuchen so, dass jeder glaubt, 2/3 des Kuchens erhalten zu haben, indem wir das gleiche Stück Kuchen an 2 Personen verteilen. Der Arbeitnehmer verzichtet auf Konsum und investiert sein Geld in ein Riester-Produkt. Das Riester-Produkt enthält Staatsanleihen. Die Staatsanleihen finanzieren das Bürgergeld. Der Arbeitnehmer tritt seinen Konsum an den Bürgergeldler ab und erhält dafür vom Staat das Versprechen, in einigen Jahrzehnten mehr konsumieren zu können. Die doppelte Einkommensverteilung entschärft kurzfristig auch den Konflikt zwischen Arbeit und Kapital bzw. zwischen Arbeitnehmern und Sozialhilfeempfängern.

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Was lernen wir:
❶ Vorsicht: Es gibt mehr Geld als Waren, deshalb müssen wir schnell reagieren, wenn die Musik aufhört zu spielen.
❷ Wir überschätzen unsere Reserven: In persönlichen Krisen (Krankheit, Unfall) gilt Reserven = (liquides) Nettovermögen / Konsum. In gesellschaftlichen Krisen (Krieg, Staatsbankrott) steigen die Preise für Konsumgüter (Knappheit und erhöhte Nachfrage), während die Preise für Wertpapiere sinken (hohe Verkäufe). Die Reserven sind dann viel geringer als erwartet. Beispiele für mögliche systemische Krisen in der Zukunft sind die Destabilisierung der US-Staatsverschuldung in Verbindung mit einer Schwächung des Weltreservenstatus oder die Pensionierung der Babyboomer.
❸ Wir sollten unsere Shortposition im Konsumbereich abbauen (z.B. Eigentum statt Miete, Werkzeuge & handwerkliches Wissen statt Handwerker kaufen, einfache Systeme Holzkamin statt Wärmepumpe).
❹ Nützlich bleiben: Wer ein wichtiges Produkt herstellt (Landwirt, Handwerksbetrieb, Sicherheitsfirma) oder als Arbeiter mit Preissetzungsmacht arbeitet (lieber Vorarbeiter im Schlachthof als Professor für römische Geschichte), kann höhere Preise durch höhere Löhne ausgleichen. Man sollte nicht aufhören zu arbeiten und sich zur Ruhe setzen. In der Arbeit sollte man ein wichtiger Mitarbeiter für ein wichtiges Produkt sein.
❺ Geldvermögen ist durch Inflation stärker gefährdet als Sachvermögen. Fremdverwahrtes Vermögen wird leichter enteignet als selbstverwahrtes. Und dem Staat bekanntes Vermögen ist leichter zu enteignen als verstecktes.

➤ In einer Krise können wir uns für unsere Ersparnisse viel weniger Güter leisten. Wer also plant, von seinem Vermögen zu leben (Dividenden eines Aktienportfolios, Mieten vermieteter Immobilien, einer großen Menge Bitcoin, o.ä.), der sollte sehr viel Sicherheitspuffer einplanen und im Zweifel mal lieber noch länger arbeiten.

Durch Sparen versuchen wir, unseren Konsum in die Zukunft zu verlagern (= heute verzichten, um morgen mehr konsumieren zu können). Vermögensblasen, Fiat-Blasen, wirtschaftliche Schwierigkeiten und staatliche Interventionen können unsere Ersparnisse vernichten. Ray Dalio beschreibt in seinem Buch "Principles for Navigating Big Debt Crises", wie Kreditblasen, Wirtschaftsleistung und staatliche Reaktionen zusammenhängen. Dies hilft uns nicht nur, Blasen besser zu verstehen, sondern auch, Gesetzesänderungen zu antizipieren, die unsere Ersparnisse bedrohen.

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These 1: Die Kreditausweitung erhöht die Einkommen und verstärkt den Boom. Nach dem Platzen der Kreditblase gerät die Volkswirtschaft in eine sich selbst verstärkende Abwärtsspirale.

Kreditausweitung erhöht Einkommen und verstärkt den Boom

Die Kreditvergabe erhöht das Einkommen, was wiederum die Kreditvergabe erhöht. Mit der Kreditausweitung werden Investitionen (z.B. Hausbau) finanziert, die beim Produzenten Einkommen (z.B. Handwerkerlohn) erzeugen. Dieses höhere Einkommen ermöglicht einen höheren Konsum (z.B. Mietzahlungen) und erhöht damit die Rendite der Investition. Dadurch kann der Kreditgeber Zins und Tilgung leisten, was eine weitere Kreditvergabe ermöglicht. Die Kreditausweitung finanziert auch den Kauf von Vermögenswerten (z.B. eines gebrauchten Hauses). Diese zusätzliche Nachfrage führt zu höheren Preisen (z.B. für Immobilien) zu werthaltigeren Sicherheiten (z.B. Grundschuld, niedrigerer Beleihungsauslauf) und damit zu einer bereitwilligeren Kreditvergabe (Kredit wird eher genehmigt, Kreditzins ist niedriger).

ⓐ Kreditvergabe = funktion von (Einkommen, Sicherheiten und Finanzierungsstärke der Bank)
ⓑ Einkommen = f(Kreditvergabe)
ⓒ Sicherheiten = f(Kreditvergabe)
ⓓ Finanzierungsstärke der Bank = f(Kreditausfällen), Kreditausfälle = f(Einkommen, Sicherheiten)

➤ Kreditvergabe und Realwirtschaft unterliegt selbst-verstärkenden Feedback-Mechanismen (Teufelskreislauf).


Den Höhepunkt der Blase erkennen:

ⓐ hohe Vermögenspreise
ⓑ Erwartung steigender Preise
ⓒ positive Stimmung
ⓓ hoher Verschuldungsgrad
ⓔ hohe Lagerbestände / hohe Terminkäufe
ⓕ neue Käufer treten in den Markt ein
ⓖ expansive Geldpolitik droht Blase weiter aufzublähen, restriktive Politik droht Blase zum Platzen zu bringen

➤  Nach dem Platzen der Kreditblase gerät die Wirtschaft in eine sich selbst verstärkende Abwärtsspirale.

Die Kreditmenge einer Volkswirtschaft kann vorübergehend schneller wachsen als die Einkommen. Irgendwann endet dieser Verschuldungszyklus mit zwei Problemen:
❶ Weil der Schuldner seinen Kredit nicht wie versprochen bedienen kann, erleidet der Gläubiger einen Ausfall. D.h. er erhält weniger Zinsen bzw. weniger Rückzahlung als vereinbart bzw. erwartet.
❷ Wenn der Schuldner seinen Kredit nicht zurückzahlt, verglibt der Gläubiger weniger Kreidte und verlangt höhere Zinsen. Es gibt weniger Kredite, weniger gesamtwirtschaftliche Nachfrage und damit weniger Einkommen. Aber weniger Einkommen erschwert die Kreditrückzahlung zusätzlich. Ein Teufelskreislauf beginnt.

Am Beispiel der Immobilienbranche: Im Boom hat die Bank 100% der Immobilie finanziert und anschließend zu viele Kreditausfälle erlitten. Jetzt finanziert die Bank nur noch maximal bis 60% des Verkehrswerts der Immobilie. Weniger Kredite führen zu weniger Bau und weniger Lohn für die Handwerker. Die Handwerker mieten kleinere Wohnungen. Die Mieten sinken und der Vermieter können ihre Kredite nicht mehr bedienen. Die strengere Kreditvergabe senkt die Nachfrage nach gebrauchten Immobilien, was deren Verkehrswerte senkt und die Kreditvergabe weiter einschränkt (die Bank finanziert statt 100% von 500.000€ nur noch 60% von 300.000€).
Der Investor erwartete 5% Ertrag auf seine Investition und finanzierte diese mit einem 3% Kredit. Wenn die Investition dann nur 1% statt 5% Ertrag erwirtschaftet, hat der Investor einen Verlust. Er kann den Kredit dann ggf. nicht mehr bedienen und der Kreditgeber erleidet ebenfalls einen Verlust. Wenn Kredite nicht verlängert werden, müssen Vermögensgegestände verkauft werden, damit sinken Marktpreise und Beleihungsquoten steigen.

problematisch: nominales Wachstum < Schuldenstand * Nominalzins ▶ d.h. Einkommen steigen weniger als Zinslast, langfristig geht dies schief
Am Ende des Kreditzykluses: Wachstum sinkt, Nominalzins steigt ▶ volkswirtschaftliche Abwärtsspirale wird ausgelöst

Lösung gem. Dalio: Der Staat verteilt das Leid um. Von einer Person auf eine andere Person oder von kurzfristig nach langfristig.

Gefühle (Im Boom herrscht Optimismus. Im Abschwung Pessimismus.) verstärken den Zyklus sind aber nicht die Ursache des Zyklusses. Durch blinden Optimismus lässt sich kein unendlich langer Boom auslösen, weil es nur eine Frage der Zeit ist, bis eine schneller als die Einkommen steigende Kreditmenge zu Kreditausfällen führt.

Der Staat soll sowohl im Boom als auch im Abschwung frühzeitig intervenieren, um den Teufelskreislauf zu unterbrechen, denn der Eingriff wird umso teurer je später er erfolgt.

Staatliche Hebel auf das Platzen einer Kreditblase zu reagieren:
❶ weniger ausgeben
  ⚠ verschlechtert innenpolitische Stabilität
  ⚠ reduzierte Staatsausgaben senken BIP & Steuereinnahmen -> Schulden / BIP verbessert sich nicht
❷ Schulden restrukturieren (d.h. weniger und später zurückzahlen)
  ☑ Funktioniert bei schwachen Gläubigern
  ☑ Funktioniert bei starken Gläubigern, die ihre Cashflow maximieren möchten
     "Besser der Kredit wird zum Teil zurückgezahlt als der Schuldner geht hoffnungslos unter und zahlt gar nichts mehr."
  ⚠ bei starken, böswilligen Gläubigern nicht möglich
     "Je schlechter es meinem Feind geht, desto besser" z.B. bei Reparationszahlungen
  ● Tendenziell geschützte Gläubiger
     ⓐ kleine Sparer > große Sparer
     ⓑ Aktionäre und Nachrangkapital verlieren
     ⓒ IMF & BIZ > Inländer > andere Ausländer
     ⓓ Sparer in FX werden unter Wechselkurs zwangskonvertiert
❸ Geldentwertung
  ☑ Funktioniert bei Krediten in inländischer Währung
  ⚠ bei Krediten in Fremdwährung oder in Gold nicht möglich, Geldentwertung erhöht die Schuldenlast, Kreditnehmer kaufen Fremdwährung gegen Lokalwährung zur vorzeitigen Schuldentilgung, ein Teufelskreislauf entsteht
❹ Umverteilung (Sondersteuern auf wirtschaftlich starke und politisch schwache Wirtschaftssubjekte)
  ☑ Vermögensgegenstand oder Person muss im Inland sein
  ⚠ Kapitalflucht und Auswanderung verschlimmert die Situation

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Was lerne ich von Dalio:
❶ Es gibt Kredit- und Konjunkturzyklen
❷ Für Märkte, in denen wir aktiv sind, sollten wir messen: teuer vs. billig und Boom vs. Panik
Ziel: nicht über seinen Kredithebel stolpern, weil man im Boom zu viel Kredite aufgenommen hat und deswegen in der Pank Assets abstoßen muss

Bitcoin-Blase erkennen:
ⓐ hoher Bitcoinpreis ggü. Trendlinie
ⓑ Erwartung steigender Preise
ⓒ positive Stimmung (Twitter)
   - Wie fühle ich mich?
   - Ist die Stimmung auf den sozialen Medien?
   - fear and greed Index
ⓓ hoher Fremdkapitalanteil (Future Funding Rate)
ⓔ hohe Lagerbestände / hohe Terminkäufe (Future-Netto-Longposition)
ⓕ neue Käufer treten in den Markt ein (Google Suchbegriffe)
➤ Urteil: Bitcoin ist neutral bewertet & aktuell im Aufwärtstrend

Immbilien-Blase erkennen:
ⓐ hohe Vermögenspreise (z.B. Liegenschaftszins plus erwartete Inflation minus langfristigner Kreditzins im Vergleich zur Historie)
ⓑ Erwartung steigender Preise
ⓒ positive Stimmung (Branchenberichte, Baugenehmigungen, Neubautätigkeit)
ⓓ hoher Fremdkapitalanteil (Kreditvergabestandards der Banken)
ⓔ hohe Lagerbestände / hohe Terminkäufe
ⓕ neue Käufer treten in den Markt ein (Google Suchbegriffe, Werbung auf YT)
➤ Urteil: Immobilien sind teuer und im Abwärtstrend

Staatschulden-Blase erkennen:
Die USA haben hohe Defizite (ca. 6% der Wirtschaftsleistung), eine hohe Verschuldung (ca. 125% der Wirtschaftsleistung plus) und hohe Versprechungen an zukünftige Rentner. Die schlechte Finanzlage der USA ist kaum lösbar (Multiplikatoreffekt, politische Fragmentierung). Europa ist wirtschaftlich schwächer, aber fiskalisch weniger schwach als die USA.

➤ Prognose: Ich erwarte als Lösung für die USA zu 20% Sondersteuern auf wirtschaftlich starke und politisch schwache Wirtschaftssubjekte und zu 80% Geldentwertung. Es gibt bereits Bestrebungen Kapitalflucht zu verhindern (höhere KYC Anforderungen, Programmierer von Privacy Tools werden verhaftet, Delisting von Monero von zentralen Börsen. Schließung der Localmonero Seite). Kapitalertragssteuern wirken bei Inflation de facto wie Vermögenssteuern. Geldvermögen werden weginflationiert. Sachwerte werden hoch besteuert.
➤ Reaktion: Man sollte nicht primär Vermögen anhäufen, sondern Fähigkeiten und Beziehungen. Mein Vermögen sollte zum Teil diskret sein (Bitcoin ohne KYC gekauft), zum Teil in Sachwerte investiert sein (Gold/Aktien/Immobilien) und Schulden sollten massvoll eingesetzt werden. Dein Sachvermögen wird zwar entwertet (hohe Steuern), aber deine Geldschulden auch (Inflation). Die Schulden sollten aber nicht so hoch sein, dass du dein Sachvermögen verkaufen musst.

❸ Diversifikation
Zyklen sind nicht vollständig synchron (der Bitcoin-Zyklus war früher als der deutsche Immobilienmarkt).
Durch Diversifikation gibt es weniger Phasen, in denen das gesamte Portfolio am Boden liegt.

❹ Prognose erstellen, welchen Hebel der Staat im Abschwung nutzt

Szenario ⓐ: Staat druckt Geld
➤ Optimum: Assets long, Fiat-Währung sort
Szenario ⓑ: Staat reduziert Ausgaben
➤ Optimum: hohe Kasse zum Erwerb von Notverkäufen

Für Deutschland erwarte ich in einer Krise deutlich höhere Steuern, eine moderat höhere Geldentwertung, höhere Kreditausfälle, ähnlich hohe Staatsausgaben (d.h. eher Seznario ⓐ).

Priorität 1: Sonderabgaben auf wirtschaftlich starke und politisch schwache Wirtschaftssubjekte
Begründung: Wir haben in den letzten Jahren in mehreren Ländern Sondersteuern auf Übergewinne von Energieversorgern gesehen, während IT und Pharma keine Sondersteuern auf ihre Übergewinne zahlen mussten. Der Staat neigt zu selektiven ad-hoc-Maßnahmen.
Erwartung: Höhere Steuern für den Mittelstand, höhere Einkommenssteuern, stärkere Belastung von Immobilienbesitz, Aufhebung der Steuerfreiheit von Gold und Bitcoin nach 12 Monaten.
Reaktion: Sollte sich ein Wegfall der Steuerfreiheit von Gold und Bitcoin, von der Altbestände ausgenommen sind, abzeichnen (ähnlich der Einführung der Abgeltungsteuer), würde ich im Vorfeld verstärkt von Aktien in Gold/Bitcoin umschichten bzw. Käufe vorziehen. Die steuerliche Schlechterstellung von Gold würde zu einer geringeren optimalen Goldquote und einer höheren Quote an Value-Aktien führen. Bei Bitcoin hätte die schlechtere steuerliche Situation (aufgrund des aktuell hohen erwarteten Rendite) keine Auswirkungen auf die Allokation.
Ein hohes Gehalt kommt über Steuern und Inflation ohnehin nicht meiner Familie / meinen Freunden zugute, sondern Fremden. Ich werde meinen jetzigen Job behalten, aber keine zusätzliche Zeit investieren, um einen besser bezahlten Job anzunehmen oder eine Beförderung anzustreben.

Priorität 2: Geldentwertung moderat höher
Begründung: Für die USA erwarte ich eine stärkere Inflation als für die Eurozone, da die USA ein größeres Schuldenproblem haben und die FED nicht nur ein Inflationsziel, sondern auch ein Beschäftigungsziel verfolgt. Dennoch hat auch die EZB Staatsschulden aus der Peripherie aufgekauft, sogar überproportional im Vergleich zum Kapitalschlüssel. Deglobalisierung, Decarbonisierung und schlechtere Terms of Trade sprechen für eine höhere Inflation in Zukunft.

Priorität 3: Kreditausfälle werden die Banken moderat belasten. Im Zweifel wird eher ein staatliches Programm aufgelegt und die Schulden erhöht als hohe Insolvenzen zuzulassen.

Priorität 4: Der Sozialstaat in Deutschland bleibt. 

➤ Am besten sind unversteuerte Werte wie Familie, Freunde, Fähigkeiten und Gesundheit. Am zweitbesten sind selbstverwahrte, anonym gekaufte Sachwerte (insbesondere Bitcoin, aber auch Gold).
➤ Inflation ermöglicht eine steuerfreie Vermögensübertragung an die Kinder. Papa leiht an Sohn 500.000€, Nominalzins = 0%, Laufzeit = 30 Jahre. Sohn kauft sich Haus/Gold/Bitcoin. Nach 30 Jahren ist der Kredit faktisch nichts mehr wert. Du kannst auch Geld an Freunde übertragen, indem zu ihnen eine Immobilie kaufst und sie mit einem extrem günstigen Mietvertrag dort wohnen lässt, ggf. auch noch unter Ausschluss einer Eigenbedarfskündigung und Mieterhöhungen.

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Fazit: Generell fand ich den von Ray Dalio beschriebenen Teufelskreislauf zwischen Kredit-Blase und Realwirtschaft interessant. Ich erwarte eine Destabilisierung der Staatsfinanzen in den USA und ggf. auch in Europa mit höherer Inflation und höheren Steuern auf die Mittelschicht. Daher sollte ich meine Zeit nutzen, Dinge anzuhäufen, die man schwer besteuern kann. Beim Geld sollte ich die Inflation als Rückenwind benutzen (an der Kreditaufnahme verdienen und Schenkungssteuern legal umgehen).

Wer regelmäßig Bitcoin kauft, sollte dies weiterhin tun. Es gibt keine Anzeichen, dass Bitcoin seinen Aufwärtstrend verlassen hat. Die Volatilität von Bitcoin und Bewertung von Bitcoin liegt im Rahmen der letzten beiden Zyklen.
Wer zuwenig Bitcoin hat, kann gerne jetzt kaufen. Bitcoin ist etwas günstig ggü. Trend bei gleichzeitig guter Stimmung an den Kapitalmärkten.
Wer Bitcoin in den nächsten 1-3 Jahren verkaufen möchte, sollte lieber noch warten.
Wer mit seinem letzten Notgroschen auf die perfekte Gegenheilt wartet, sollte mit seinem Kauf noch abwarten.

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Entweder haben wir einen kurzen Rücksetzer und dann geht der Bullenmarkt weiter oder wir haben ein Zwischenhoch (gelb markiert).

Einen richtigen Bullenmarkt (rot markiert) haben wir in diesem Zyklus noch nicht gesehen, dafür haben wir aber sowieso noch etwas Zeit. Bisherige Übertreibungen nach oben waren stärker ausgeprägt und im größeren Abstand zur vorherigen Übertreibung.

Der Bitcoinpreis liegt mittig im Regenbogenchart, Bitcoin sieht aktuell fair bewertete aus:




Bewertung und Volatilität von Bitcoin ggü. dem S&P Aktienindex liegt im Rahmen der vergangenen beiden Bärenmärkte. 



Die Stimmung an den Kapitalmärkten ist weiter gut. Die Volatilität des S&P ist unterdurchschnittlich. Dies unterstützt den Bitcoinpreis.

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Fazit:

Perfekt wäre ein sehr günstiger Bitcoin (e^⁻0,5 bis e^-0,9) mit einer niedrigen Volatilität (unter S&P-Index * 2.5) während der S&P aus einer längeren Zeit überdurchschnittlicher Vola gerade in eine Phase unterdurchschnittlicher Vola eintritt. Die letzte Übertreibung bei Bitcoin ist schon länger her aber das Modell (z.B. 900-1000 Tage) und das Preismodell wurde in diesem Zeitraum nicht gebrochen.

Aktuell sind wir in einer guten Situation mit fair bewerteten Bitcoin (e⁻0,14), einer befriedigenden Vola (S&P * 5) und einer schon länger andauernden niedrig-Vola-Phase des S&Ps. Insgesamt kann man Bitcoin aktuell mit gutem Gewissen kaufen.

You are correct. I was conservative with my cut-off points, but a significant change in the Bitcoin price behavior could make me miss the top or the bottom. Therefore I won't trade 100% of my Bitcoin and I will DCA (mainly because of banking restrictions but also to reduce risk).

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Adjusting our strategy (sell at trend+750 days, buy at trend*e^-0.5) for bank account limitations.

Problem:
Peter has 1 Bitcoin. He feels comfortable trading 0.5 Bitcoin while holding the remaining 0.5 Bitcoin. The optimum strategy would be sell 0.5 Bitcoin at trend+750 days for cash and use this cash to buy back more Bitcoin at trend*e^-0.5. However selling 0.5 Bitcoin at trend+750 days would lead to an cash inflow into his bank account of 65.000 EUR far exceedingd his salary cash inflow of 2k. This will trigger anti money laundering actions from his bank. The bank might file a report to the government, block the cash inflow or require additional information from Peter about the source of the funds. Peter always remained within the law and paid his taxes in full. However he would still like to avoid the hassle of filing a lot of paper works.
He therefore doesn't want his cash inflow from selling Bitcoin to exceed 4k a month (2x his salary). As a result he can't sell his 0.5 Bitcoin for 65.000 EUR at once but would need several months to sell his Bitcoin. However the Bitcoin peak only lasts a short time. So either (i) Peter won't be able to sell his 0.5 Bitcoin in full or (ii) he will have sell his Bitcoin over several months for a lower price above trend or mixture of i and ii.

Solution:
4k a month is 1k a week, which is 3.2% of 0.5 Bitcoin at trend price of 62k. For a 3.2% weekly cash turnover bank account limit the optimal time to start selling is roughly at trend+200 days (currently 76k EUR) and the optimum time to start buying back is at trend*e^-0.3 (currently 46k EUR).

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Finding the optimal valuations for buying and selling Bitcoin

We have learned that we could outperform buy and hold by buying Bitcoin cheap in the cycle and selling Bitcoin expensive in the cycle. Best time to buy Bitcoin was at trend*e^-0.5. Best time to sell Bitcoin was trend+750 days. How do the two limits (-0.5 and 750) change as a function of how limited our bank account turn over is relative to the value of our Bitcoin we are willing to cycle-trade.

We can be sure the limits (-0.5 and 750) will move closer to trend (e.g. -0.3 and +300) especially for severely restricted bank accounts, because we can't buy or sell all Bitcoin at the optimal moment. We have to choose a less optimal moment or not trade at all.

Backtests

We can calculate our out performance for multiple scnearios. For each bank account restriction (buy/sell X% of our tradable Bitcoin per week), we ceck for different buy and sell triggers the outperformance. The goal is to find the combinations of triggers that gives us the optimal outperformance. For the optimal combination (marked in bold) a graphical output of our backtest is shown.



Even if our bank account is severly restrictive (0.1% weekly trading) the optimum limits only go to (-0.25 and +180)





For 1%-3% trading restriction our limits are around (-0.3 and +200).




For a restriction of 5% our lower limit (-0.48) is almost at the optimum level without any restrictions (-0.5), but the sell limit is still much lower (250 instead of 750). The reason for this is, that the tops are short, but the bottoms take many days longer. For our trades to complete we therefore need to ease the restriction for selling more than the restriciton for buying.



Even if our bank account is not very restrictive and allows us to trade 10% a week our sell trigger has to be eased quite a bit from 750 to 300.

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Why not use all your Bitcoin for cycle-timing?

Timing the cycle outperforms buy and hold by a wide margin, so why not use sell all our Bitcoin high and buy back low?

Safety: Do we feel comfortable owning zero Bitcoin?  Selling all your Bitcoin and leaving all that money in a bank may be risiky depending on your juristiction (Libanon, Egypt, Nigeria) and your relationship to the people in power (your are known as a critic of a powerfull corrupt politician in your contry).

Privacy: You don't want to be targeted by robbers, who may hurt you and your family members to get you to transfer all your Bitcoin to them. So you don't want to spread the information how much Bitcoin you own around too much. Buying Bitcoin once, especially without KYC, checking your balances with your own node or over TOR, leaves less traces. Buying and selling all your Bitcoin every couple of years on a centralized exchange, leaves a lot of data for hacker and robbers to use.

Non-fungibility: Maybe you think some UTXOs could have lower regulatory risk, so you might only sell UTXOs with higher regulatory risk and keep UTXOs with lower regulatory risk.

-> We have to earmark which UTXOs and how many Bitcoin are we willing to sell.

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Steps to perform for finding the optimal buy and the sell levels:

Estimating the maximum fiat turnover:
- How many and which bank accounts can you use?
- How much turn over each bank account can stomach each month?

Estimating maximum Bitcoin trading:
- Earmarking UTXOs for selling: which UTXO in which order would I like to sell?
- [Bitcoin earmarked for potential selling] * [Bitcoin trend price]

[Bank limit in %] = [maximum fiat turnover] / ( [Bitcoin earmarked for potential selling] * [Bitcoin trend price] )

Backtesting the optimal buy and sell limit for your [Bank limit in %]

S&P volatility is a useful indicator for Bitcoin, but not for trading


I agree, S&P volatility is not very helpful for trading as shown in my backtest. It outperforms buy and hold, but underperforms cycle valuation trading.

However I will add the volatility indicator to give me a rule based confirmation that the top or the bottom is in:



What I like about my bottom / top confirmation indicator:
- rule based
- no wrong signals up to now
- top confirmation is quite close to the real top
- bottom confirmation is still reasonable close to the bottom as a model maintenance trigger
- very interesting is that during the double tops 2013 and 2022 our indicator only shows us the 2nd top

What I dislike about my bottom / top confirmation indicator:
- The trigger is not useful for trading since the Bitcoin price has moved quite a bit when my indicator calls the top or bottom.



for trading I will stick to valuation



The problem is not the lack of S&P-volatility signals for Bitcoin, we had more than 10 signals since 2015, ...



... the problem might be a possible change in the relationship between S&P volatility and Bitcoin during a long term S&P bear market. One example for a change in relationship would be the gold price. During the bond bull market gold moved inverse to real interest rates, but in the bond bear market during last few years gold decoupled from real interest rates. So relationships can change.
I would guess a liquidity or a risk event pushing the S&P volatility above average would definitely be bad for Bitcoin price in the short run. Especially since Bitcoin and legacy financial markets are connected via. ETFs and Futures.




Is it better to buy @ Trend price -40% (= trend*e^-0.5) all at once. Starting the saving plan for X month from than yields you an underperformance for all X. For X = 12 you get an underperformance of e⁻0.4 = 33%

DCA costs performance, but may be necessary to keep your bank happy


Missing the dip and being partly invested in cash will yield you a significant underperformance over a whole cycle. We could reduce the underperformance by canceling the -1.0 after a certain time and placing a market order at -0.2 instead. On average you will loose with the -1.0 bet. Not only are you more likely to go from -0.5 to 0.0 than to -1.0, but additionally you have a positive trend.

Nevertheless I'm interested in this question as well to place the orders around a peak and a bottom. Not so much in order to get further outperformance, but form an operational stand point to not overburden my bank accounts with inflows triggering AML procedures in the bank. I can prove all my buys and all taxes are paid. However it is still a hassle I would like to avoid. Also some banks might dislike Bitcoin, despite buying Bitcoin is legal.

As Bitcoin prices increase, it is possible I can only sell 3% of my Bitcoin peer to peer. A centralized exchange CEX would make additional 10% sales possible. If I sell at the best possible moment, I could only sell 3% (incl. CEX 13%) of my holdings. Spreading it out over 4 months would make it possible trade 12% (incl. CEX 22%).

TL;DR: If you have a lump sum to invest into Bitcoin, buying now gives you more Bitcoin than DCA over the next couple of months. However most people should DCA, because it is mentally easier, or it fits better to your liquidity profile (monthly salary) or you enter the bitcoin space during overvaluation.

Background: I came to the conclusion that my Bitcoin allocation is too low. As a result I have to sell shares to buy Bitcoin. So my question is, do I go all in now? Or do I cost average into Bitcoin over several months?
The first and last time I invested significant money (relative to my net worth) into Bitcoin was Nov. 2021 very close to the peak. Now after several years I broke even (not inflation adjusted). This time I want to make a better decision.

I compared a lump sum investment vs. a DCA investment spread out over 2 to 12 months for every day since 16.07.2010.



The longer you spread out your Bitcoin investment the less Bitcoin you get. If you split your initinal investment into 2 equal monthly investments, you get 3% less Bitcoin on average. Spreading your investments out over 12 months makes gives you 25% less Bitcoin on average. The decision to DCA into Bitcoin is around 1/3 of the time better than a lump sum investment (32% for 12 months DCA).



If we only take data from 2015, DCA makes you miss out on less Bitcoin (18% instead of 25% for 12 months), while DCA remains a better decision than lump sum investment 31% of days.

This makes sence, since Bitcoin has a positive price trend vs. cash on average. The longer we wait to buy Bitcoin the higher Bitcoin's price trend increased. Waiting to buy Bitcoin is always a very dangerous game.


So when does DCA outperform?



We can see most of the time the curves are blow zero meaning most days DCA underperforms, but we have some time frames DCA looks like a better idea.



The more wie spread out our investment into Bitcoin, the more extreme our results become (bigger wins and bigger losses). DCA outperforms lump sum investment, when we start close to a peak, but underperforms otherwise.



We can plot our DCA outperformance vs. our position in the Bitcoin cycle. For undervaluation and moderate overvaluation it  lump sum investment was better than DCA. For significant overvaluation the longer we spread out our Bitcoin buys in time the more successful we were in avoiding buying at the peak.



If we only look at data since 2015 the effect is smaller, but the decision is the same. For undervaluation and moderate overvaluation better buy Bitcoin as soon as possible (= lump sum, no DCA).

Currently we are at 0 overvaluation.



Since 2015 we can observe 12 month DCA buying 21% less bitcoin than lump sum investments. However on the time frame between 2 and 3 months DCA performed roughly as well as a lump sum investment.

Since DCA makes us buy Bitcoin later than buying at the first possibility, I would expect I'm missing out on the Bitcoin price trend with the proportion of cash not invested yet. This expectation is quantified in the column "expected DCA underperformance". We can see, the observed and the expected underperformance roughly match.

Since Bitcoin price currently is roughly equal to trend, I would expect to miss out on the Bitcoin price trend growth, if I would DCA instead of investing everything now. However the trend 2024-2025 is lower than the trend 2015-2024. Therefore the expected underperformance would between 2% (2 months) and 16% (12 months)


Conclusion: DCA can be useful, if the monthly Bitcoin buys matches your monthly liquidity surplus (salary minus food and rent). However if you already have some liquidity, which has to be invested into Bitcoin to reach optimal Bitcoin allocation, it is most cases optimal to buy Bitcoin as soon as liquidity is available. Spreading your buys out over several months is only optimal, if Bitcoin is significantly above trend. This this case, we should just wait until Bitcoin gets closer to trend again.

TL;DR: I present a second strategy to outperform buy and hold. Bitcoin has excellent performance when stocks have low volatility. Bitcoin has poor performance when stocks have high volatility. Only holding Bitcoin during low-volatility-times gives you higher returns with lower drawdowns than buy and hold. However this strategy is still inferior to timing the Bitcoin cycle (buy trend-40%, sell trend+750 days). Combining cycle and volatility information does not improve results vs. only timing the cycle, but can give you additional clarity about our position in the cycle.

How would you use our indicator (Bitcoin outperforming during periods of low volatility) to modify buy and hold or DCA?

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Above average volatility in the S&P 500 stock index is associated with poor Bitcoin returns in a stable way.

evidence #1






Chart description:
- blue line = Bitcoin price at low S&P volatility
- orange line = Bitcoin price during high S&P volatility
- green circle = expected result: high S&P volatility leads to poor bitcoin performance
- red circle = unexpected result: good bitcoin performance despite high S&P volatility
- yellow circle = no significant bitcoin price movement during high S&P volatility

Interpretation: As you can see, most of our cycles are green, so high S&P volatility almost always gives us poor Bitcion returns. There are a few periods where our bitcoin volatility indicator "does not work" and bitcoin performs well despite above average S&P volatility. I like the stability of the results. No matter how we measure short-term (30 days or 90 days) and long-term (360 days or 500 days) volatility, our volatility indicator works reliably.

evidence #2



Chart description: We can plot the relative short-term to long-term volatility of the S&P on the x-axis. We can then plot the expected daily price return on Bitcoin on the y-axis. To average out the noise, I have calculated 500 day averages of 250 data points with worse higher volatility and 250 data points with lower volatility.

Interpretation: High S&P volatility gives you negative bitcoin returns the following day. Low volatility gives you positive bitcoin returns the next day. The positive Bitcoin returns are quite stable between -0.7 (very low volatility) and -0.1 (moderately low volatility). It is also stable no matter how we measure our volatility (30d/90d/360d/500d).

Why do we like stable results? Stable results in the past are more likely to be stable in the future and are more likely to provide outperformance than a model based on unstable results.

An example of unstable results is plotting bitcoin's next-day price returns against bitcoin's own volatility.



Chart description: Same like last chart, except the x-axis representing Bitcoin's own volatility instead of the S&P's volatility.

Interpretation: The 30-day results are the opposite of the 90-day results. We also cross the x-axis (which separates positive and negative returns) several times. Both show us low stability when estimating bitcoin retrurns from bitcoin volatility. Estimating bitcoin returns from S&P volatility is much more fruitful than estimating bitcoin returns from bitcoin volatility.

Choosing the volatility measure an the cut-off: We have seen that there is little difference in the choice (30 days or 90 days and 360 days and 500 days) to measure our relative S&P volatility. I don't like to trade, so for similar out-performance I prefer the model with the least number of trading signals, which would be 90 days volatility versus 500 days volatility. Because of evidence #2, I use a cut-off point of -0.1. This means that our signal becomes bullish when the S&P 90-day volatility is slightly below the 500-day volatility:



Chart description: see evidence #1

Interpretation: We can see that most signals look decent, but we have one very harmful signal (red cycle) in recent years. At the end of 2018, we had a period of very positive bitcoin performance despite high S&P volatility.

evidence #3
How good is our volatility signal?



Chart description: I draw a line starting on the first day after the low volatility period begins. Each line is described with its first day. The line stops at the end of the low volatility period. The x-axis represents the number of days in low volatility market conditions. The y-axis show how much Bitcoin price increased sind day 0. Green lines represent very good Bitcoin performances. Yellow lines represent ok performances. The black line represents the average of all other lines.

Interpretation: For most of the low volatility periods we can see very decent returns for the bitcoin price. The worst period gives us a return of around 0, while the best period gives us a return of around 2 (=638%). Periods of high volatility generally show poor returns, with some exceptions showing positive returns. I can conclude that trading bitcoin according to the S&P volatility looks very promising. However, some risk remains. We are quite safe buying bitcoin when stocks enter a period of low volatility.



Chart description: Same like above, but we are looking at the performance for the high volatility periods.

Interpretation: Selling bitcoin when we enter a high volatility period for stocks is a bit riskier than buying at the beginning of low volatility periods. Sometimes the price of bitcoin still performs well and we have to buy back more expensive.

Now we have established 3 pieces of evidence to show that Bitcoin performs much better during periods of low S&P volatility than during periods of high S&P volatility. However our volatility signal is not perfect.

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How damaging are our few bad signals? Let's do a backtest.



Chart description:
We compare two strategies:
1. (black line): We buy 10€ of Bitcoin on 01/01/2005 and hold it until today.
2. (brown line): We start with 10€. We hold bitcoin during periods of low volatility and cash during periods of high volatility.

Interpretation: We can see that we start with some underperformance (brown line is blowing black line) which turns into outperformance later on. Perhaps Bitcoin is now trading with a higher correlation to traditional financial markets than in the past.
I would say that the observed outperformance of our strategy alone is a bit weak, as we can also observe historical periods of underperformance. Together with the significantly lower drawdown of our strategy (-53% vs. -83% for buy and hold), the strategy is still okay. If you dislike drawdowns, the significant reduction in maximum drawdown could make this strategy still interesting despite the mixed outperformance track record.


Comparison with cycle timing



Chart description:
We add one more strategy (yellow line): Buy Bitcoin at trend*e⁻0.5 and sell Bitcoin at trend+750 days.

Interpretation: When we back-test our valuation trigger for trading Bitcoin in the OP, we get even better results (yellow line). We can see significant outperformance, hardly any underperformance and only a slightly worse drawdown.



Results: Both strategies, trading by volatility (strategy 2) and trading by valuation (strategy 3), outperform buy and hold (strategy 1) before tax with higher average returns and lower drawdowns. However, strategy 3, as explained in the OP, performs much better.

Can combine two good strategies (2 and 3) to get an even better trading strategy?
We know that buying Bitcoin cheap gives us outperformance (strategy 3). We also know that Buying bitcoin during a period of low volatility gives us outperformance (strategy 2).



Buying bitcoin cheap (green box) and entering a period of low volatility (green line) could be an excellent investment, as all green lines end up much higher than they started (marked in green), while the less useful green lines (marked in red) are not included.

This idea sounds good, but waiting for (a) valuation and (b) volatility to turn favorable (strategy 4) gives us a lower return (101% p.a.) than only waiting for (a) valuation to turn favorable (121%).

We are missing out on returns by sitting in cash while waiting for volatility to come down. While waiting for volatility to come down may not be a good quantitative strategy, it could still be useful from a psychological perspective. If you didn't buy enough Bitcoin during the bear market, because you were scared, but the volatility didn't turn favorable, it could give you the confirmation to buy. At this point, we are still very early in the bear market.

The second combination possibility would be strategy 5:



Strategy 3: We are selling at an overvaluation (Bitcoin price = Bitcoin price trend + 750 days). However, the historical top was around +1000 days or even +1250 days. I still use the 750 days cut-off point in my strategy 3 because we only know the exact top in hindsight. I want to allow for some margin of error to not miss the top in case the next top is lower.
Strategy 5 modifies strategy 3:  We could wait for bitcoin to reach trend + 750 days overvaluation and only sell when the volatility trigger turns red (= entering a period of high volatility).



This strategy 5 gives us an even better return (131% p.a.) than pure cycle timing (121%) with similar drawdowns. However, despite the higher average return, I still prefer pure cycle timing (strategy 3) because we sell a bit before the peak rather than a bit after the peak. Since in real life we will need some time to sell, I would rather start too early than too late.


Valuation leads to action, volatility is confirmation
We buy when Bitcoin is 40% below trend. Entering the next period of low volatility in equities is likely to mark the end of the bottom. We sell when Bitcoin price is 750 days ahead of trend. The subsequent entry of a period of high volatility marks the end of the top.

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I also thought about how to use our position in the cycle to modify my DCA strategy.

Background: I changed my model for calculation the optimal allocation into Bitcoin from adjusted risk parity (=old model) to maximum allocation after taking into account liquidity constraints (= new model). As a result I have to sell a lot of stocks (e.g. 15.000 €) to buy more Bitcoin. However I'm already exposed to Bitcoin since end of 2021.

I create 3 baskets:
- very cheap basket (trend * e^-0.5): 5.000€
- cheap basket (below trend): 5.000€
- ok basket (trend to trend + 150 days): 5.000€

Investment decision triggers:

❶ If Bitcoin price is below trend*e^-0.5, I will invest all my remaining funds into Bitcoin. This would be 15.000€ as of today.

❷ If Bitcoin price is above trend*e^-0.5, but below trend, I will invest 1000€ from cheap basket and 1000€ from ok basket every month.

❸ If Bitcoin price is above trend, but below trend +150 days, I will invest 1000€ from ok basket every month.

❹ If Bitcoin price is above trend + 150 days, but below trend + 750 days, I will DCA surplusses into Bitcoin, but not sell any extra shares.

❺ If Bitcoin price reaches trend +750 days, I will sell Bitcoin. I will sell 3x my monthly net salary each month until we fall below trend + 750 days. All the selling will go 50% to the very cheap basket and 50% to the cheap basket.

❻ On the way down from trend + 750 days to trend I will put my DCA into my 3 baskets and only buy Bitcoin, when Basket rules allow for it.



Model maintenance triggers:

My DCA management can be easily implemented in excel and does not cause much of a headache or costs a lot of time. However I'm very dependent on my model to continue to describe the Bitcoin price behavior. Therefore I have to check, if my model is still correct.

We assume Bitcoin price is moving around a upwards trend.



Sometimes Bitcoin price is supported by the macroeconomic environment



❶ Maintenance trigger "new top found":

in theory the trigger looks like this:


    1st trigger:
        Bitcoin price = trend +750 days
    2nd trigger:
        [Bitcoin price 10% below all time high] and [S&P 90d volatility > S&P 500d volatility] or
        [Bitcoin price 50% below all time high]

I will then check, if the slope is still slightly below 6.


A significantly lower slope would require a new hedonistic optimization to get a new bitcoin allocation (e.g. 50% instead of 66%).

I will also check how far above trend the Bitcoin price went, to set a new trading trigger for the next cycle (e.g. 500 days overvaluation instead of 750 days or switiching form days overvaluation to ln overvaluation).

❷ Maintenance trigger "new top missed":



    trigger:
        no euphoria since 1621 or 1677 days





❸ Maintenance trigger "new bottom found":



    1st trigger:
        Bitcoin price = 40% below trend
    2nd trigger:
        [Bitcoin price 10% above 12 months low] and [S&P 90d volatility < 90% S&P 500d volatility] or
        [Bitcoin price 50% above 12 months low]

I will then check, if the slope is still slightly below 6. Also I will check the picture of undervaluation and volatility to re-calibrate our trading triggers and our maintenance triggers.

❹ Maintenance trigger "bottom broken":




    trigger:
        crushing with high volatility through the floor or
        gradually lower and lower bottoms

Governmental approval of Bitcoin makes banning much less likely, making longer term holding safer
It is not unusual to have savings. Many people have pension savings, some own property, a few own gold. Saving means trading [less consumption today] for [more consumption in the future] (e.g. during retirement). So selling Bitcoin to buy stocks or gold just trades one risk for another risk, but you still have risk. Even going 100% cash has risk because of inflation. If you plan to hold for more than 10 years, temporary drawdowns are not important, only permanent losses hurt you. The SEC decision, the ETF approval, MSTR, etc. have brought bitcoin more into the political power structure. The more Bitcoin is owned by the powerful people who set the regulations, the less likely we will see a ban and therefore a permanent loss of one's investment in Bitcoin.


Limited potential for volatility reduction during bear markets, plenty of potential during bull markets, via more people selling into the bull market.

If you know a bear market is temporary you can buy the dip. However buying the dip is limited by liquidity (many become unemployed or higher bank lending standards). The S&P-500 has drawdowns of 50%. European stock Indizes have drawdowns of 75%. A minimum drawdown portfolio of 55% gold and 45% S&P still has drawdowns of roughly 30%. I don't see Bitcoin drawdowns to be fully eliminated.

The Bitcoin 90 day volatility of Bitcoin during bear markets is already only 2-3x higher than the S&P Index.


While during bull markets we see 6x higher volatility in Bitcoin vs. the S&P Index.


I think Bitcoin having a 2x higher volatility than the S&P Index is still justified. Maybe one day Bitcoin's volatility drops below the S&P towards gold, but probably not within the next 10 years. This seems to suggest that catching the falling knife is working.

However I see plenty of potential for lower volatility during the bull market. We could calm this volatility by holders selling more aggressively into the bull market. As a result we will get less extreme tops and also lower drawdowns from the top.




The Bitcoin bottoms look stable, low Bitcoin valuation has very low volatility, therefore I think the DCA already works very well. I'm always happy to see more DCA, but most volatility is based in the bull markets not the bear markets.

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The competent acitve-investor fraction will shift from real estate to Bitcoin as generations cycle
People who are not interested in managing their own finances will simply stick to what the financial advisor tells them to do and are likely to invest in long-term US bonds regardless of inflation and the US fiscal situation. Only a subset of people (i) have money to invest, (ii) are competent enough to stick to a plan, and (iii) are interested enough to manage their own finances. Let's call them active investors. Many active investors are long property and short paper, a historically excellent trade. Many are also long equities. Most wealth is controlled by old people who are very competent at executing what they know, but bad at learning new things. They will just keep doing real estate. However, as the generations shift, bitcoin (IT & private key management) comes easier than real estate (maintenance and tenant management). People who would otherwise have handled bank loans, tenants and maintenance will also be competent enough to hold Bitcoin long term or buy it cheap and sell it expensive. As bitcoin becomes more integrated into the financial market infrastructure, there will be also more arbitrage.

TL;DR I guess we will have weaker and irregular cycles in the future

Cycles will remain
Everything moves in cycles: You have the business cycle, the long term and short term debt cycle, even my kid's emotions have cycles. The usage of leverage supports volatility. Leverage is not only financial (CFDs or futures) but you also have operational leverage. Multiple companies have more volatile fee revenue than salary expenses, therefore some companies in the crypto space tend to break (become insolvent) during a downturn.

Cycle duration of 4 years unlikely
The Bitcoin ecosystem supply comes not only from miners (sell block reward, buy electricity), but also exchanges (sell trading fees, pay salaries) and ETFs (Fees). Additionally the police gets their hands on Bitcoin from time to time and sells. Then we have the Bitcoin owners, who will sell for major purchases especially after accumulating high unrealized gains. Thanks to saving in Bitcoin some people may marry, buy a house and start a family. They will then sell some of their Bitcoin for their wedding, their down payment or their kids education.
I think the halving may already be overrated, but going forward I expect the halving to have almost no impact on the price. I expect the main impact will be central bank liquidity, regulation and time.
Since I still believe in a cyclical nature of markets / humans, how long can a cycle be? We still need some time to go from overvaluation to undervaluation, so I would guess a cycle will be still between 3 and 6 years or at least between 2 and 8 years.

Cycles will become weaker

We can observe:
- lower realized daily price volatility
- lower realized daily price volatility relative to stocks
- lower option implied volatility
- less extreme cycles above trend



We can't observe less extreme cycles below trend, which might be due to extraordinary events like FTX or Luna.

Lower volatility around in combination with a unchanged Bitcoin price trend would be definitely good news for most. Not only would this stabilize your assets, but also lead to more inflows into Bitcoin. Less volatility means higher allocation for most investors, which in return increases the price of Bitcoin.

Weaker cycles endangers timing the cycle.
During the last cycles we saw 1000+ days overvaluation and trend close to e^⁻0.9.





I suggested Bitcoin to be expensive at Trendprice+750 days, Bitcoin to be cheap at Trend*e^-0.5. This gives some reasonable stability for lower Bitcoin cycle volatility during the next cycle.



The yield from timing the cycle (blue arrow) is already declining:


Benefiting from cycles is difficult
Benefiting from cycles looks good on paper. However during a economic downturn you might become unemployed, or have difficulties rolling over your debt, due having lower net worth or more restrictive loan decisions. Imagine a recession with lower house prices, lowering the amount you can refinance. In this case you would be forced to liquidate other assets.

Ich erinnere mich aus dem letzten Zyklus an das Modell, dass Bitcoin auf 4 Jahre noch nie eine negative Rendite hatte, was eine ähnliche Aussage hat. Auch das Stock-to-flow-Modell hat nicht gehalten. Aus der Anfangszeit von Bitcoin hatte ich gehört, dass es hier exponentielle Modellierungen des Preises gibt.

Du hast deswegen schon recht, auch wenn mein Modell bisher immer gilt, wird dieses Modell irgendwann brechen. Dieses Modell hat evtl. nur einen Survivor-bias. Ich bemühe mich deswegen das konkrete Scheitern meines Modells frühzeitig zu bemerken:




Das ist eine sehr gute Frage.

Evtl. spült jeder Bullenmarkt neue Leute in den Bitcoinmarkt. Ein teil der Leute kauft ohne Verstand, und steigt im Bären wieder aus. Ein gewisser Prozentsatz der neuen Bitcoiner beschäftigen sich aber mit Bitcoin und kauft mit DCA. Damit gibt es einen Preis-Boden. Die Käufer investieren ja x% vom EUR-Gehalt. Die Panik-Verkäufer verkaufen 100% ihrer Bitcoin. Das führt zu einem natürlichen Boden.

Wie weit Bullenmarkt nach oben geht ist glaube ich variabler. Hier geht es darum, wie stark sich Bitcoin über die sozialen Netzwerke verbreitet, wie die Liquitätssituation ist und vieles mehr.

Der Boden von Bitcoin wird definiert durch den harten Kern, der wirklich von Bitcoin überzeugt ist. Das Top ist stärker Zufallsabhängig, wie viele Menschen von Bitcoin neu hören.

Aber ich kenne aus den Bereichen Volkswirtschaft und Medizin, es gibt viel mehr plausible Erklärungen als Wahrheiten. Das für das Gegenteil lassen sich oft genauso gute Gründe finden.


Ein Spötter würde sagen, irgendwas ist immer. Ich denke FTX ist vergleichbar zu Mt. Gox. Und Terra/Luna wäre in einer Krise sowieso gescheitert. Aber das Makro-Umfeld war zu Corona schon besonders schlecht. Auch Ende 2018 war das Makroumfeld schlecht, da war die FED restriktiv, bis der Treasury Markt Liquiditätsprobleme bekommen hat.

Ich denke, du könntest schon recht haben, dass die Volatilität nach unten abgenommen hat. Aber eindeutig ist es bisher nicht. Wir haben noch zu wenig Daten, sodass noch mehrere verschiedene Theorien plausibel klingen.

Warum ich mir Risiko-Ampeln für Bitcoin gebaut habe:
❶ Der Bitcoinpreis unterliegt bisher einem positiven Trend plus einem Zyklus um diesen Trend.
❷ Trend & Zyklus sollen zukünftig meine Entscheidungen beeinflussen:
  ⓐ Weil der Bitcoinpreis einen stark positiven Trend aufweist, investiere ich mehr in Bitcoin also ohne diesen Trend.
  ⓑ Weil der Bitcoinpreis um diesen Trend schwankt, modifizieren ich ggf. meine monatlichen Käufe. D.h. ich würde mehr im Bärenmarkt und weniger in der Spitze kaufen. Bei Verkäufen (z.B. in 10 Jahren) könnte ich meine Verkäufe bezogen auf den Zyklus timen (eher teuer im Bullenmarkt verkaufen als billig im Bärenmarkt).
❸ Eines Tages, das kann in einem Jahr oder auch erst in 30 Jahren sein, werden sich Trend oder Zyklus bei Bitcoin ändern.
❹ Weil meine Entscheidungen abhängig sind, von Trend und Zyklus beim Bitcoinpreis, sollte ich bemerken, wenn sich hier etwas ändert.
❺ Zusätzlich kann ein Bruch in den Eigenschaften einer Zeitreihe auch durch fundamentale Änderungen ausgelöst werden. Springt die Risikoampel auf rot, sollte ich also prüfen, ob sich bei Bitcoin fundamental etwas geändert hat.

Warum sich meine Ampeln auf Hoch- und Tiefpunkte konzentrieren:
Der Bitcoinpreis zu jedem Tag setzt sich zusammen aus (i) einer Trend- und (ii) einer Zykluskomponente, die wir beide allerdings nicht direkt beobachten können. Hochpunkte und Tiefpunkte im Bitcoin Chart eignen sich am besten für meine Risikoampeln. Am Hochpunkt haben wir den maximalen Zyklus nach oben. Am Tiefpunkt haben wir den maximalen Zyklus nach unten.

Ⓐ Hochpunkte werden höher: Volatilität des Zyklusses steigt oder Trendwachstum steigt.
Ⓑ Hochpunkte werden tiefer: Volatilität des Zyklusses sinkt oder Trendwachstum sinkt.
Ⓒ Tiefpunkte werden tiefer: Volatilität des Zyklusses steigt oder Trendwachstum sinkt.
Ⓓ Tiefpunkte werden höher: Volatilität des Zyklusses sinkt oder Trendwachstum steigt.
Außerhalb der hoch und Tiefpunkte erhalten wir weniger Hinweise auf eine Änderung der Eigenschaften der Zeitreihe.

Risikoampel für Hochpunkte

Den Bitcoinpreis gegenüber Trend habe ich als blau eingezeichnet. Ein Wert von 250 bedeutet, dass der Bitcoinpreis seinem Trend um 250 Tage voraus läuft (also 250 Tage zu teuer ist). Ab 500 Tagen zu teuer spreche ich von Euphorie, hier habe ich den Bitcoinpreis rot eingezeichnet. Schwarz eingezeichnet habe ich, wie lange wir warten müssen von Verlassen einer euphorischen Phase zur nächsten euphorischen Phase. Aktuell haben wir die jüngste euphorische Phase vor 842 Tagen verlassen, dies habe ich mit einem grünen Punkt eingezeichnet. Tag 842 seit dem Verlassen der euphorischen Phase habe ich für die vorherigen Zyklen ebenfalls eingezeichnet.



In vergangenen Zyklen haben wir zwischen 892 und 1325 Tagen benötigt, um wieder in eine Euphorie zu kommen (siehe linke Tabelle).
In der rechten Tabelle habe ich eingetragen, an welchem Datum un zu welchem Preis wir wieder in eine Euphorie kommen können, sofern sich der zeitliche Abstand zur kommenden Euphorie die Historie widerspiegeln würde.

Aktuell liegen wir 842 Tage nach der vergangenen Euphorie. Sollten wir nach 1325 Tagen immer noch nicht in eine Euphorie gekommen sein, springt die Ampel auf gelb. Die könnte ein Hinweis auf ein abnehmendes Trendwachstum oder schwächere Zyklen sein.

Die Länge vergangener Zyklen hat geschwankt. Der aktuelle Zyklus könnte daher auch länger dauern als 1325 Tage. Wie viel länger würde ich warten? Der längste Zyklus (1325 Tage) war 352 Tage länger als der zweitlängste Zyklus (973 Tage). Also wäre es nicht allzu weit hergeholt, wenn unser aktueller Zyklus 1325 + 352 Tage = 1677 Tage dauert. Wenn wir aber nach 1677 Tagen immer noch keine Euphorie gesehen haben, dann wäre dies schon ein starker Hinweis entweder (i) auf eine Abschwächung der Zyklen oder (ii) auf einen schwächeren Trend. 

Diese ganze Übung können wir nochmal durchführen mit einer Euphorie Definition von Trend+750 Tagen (anstatt Trend+500 Tagen). Die Ergebnisse sind aber im wesentlichen ähnlich:




Risikoampel für Tiefpunkte

Bei den Tiefpunkten sehe ich mir die Kombination von Bitcoinpries unter Trend und der releativen Volatilität von Bitcoin ggü. dem S&P-500 Aktienindex an.

Wir shorten einfach die Bitcoin Miner (RIOT, MARA). Das geht bei Interactive Brokers derzeit für 0,3% p.a. (wird im Bären wohl teurer aber immer noch billiger als die CFDs bei Kraken). Und Miner shorten ist betting against beta. Und im Depot haben wir kein Problem mit der Margin sowie kein Problem mit dem Kontrahentenrisiko. Wenn wir dann noch den Zyklus auf unserer Seite haben, dann wäre das eine durchaus vertretbare Wette.

Ich bin noch in der Investitionsphase. Bei der Ehefrau musste ich schmunzeln.


Ich hatte tatsächlich auch überlegt, meine Ehefrau als größte Long-Einzelwette in meinem Leben aufzuführen. Dennach kommt mein Portfolio an Kindern.

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Indikatoren ersetzten kein Denken, können einen aber helfen, wann man sich mit einer Sache tiefer beschäftigen sollte.


Du hast recht, ein Automatismus zum Verkauf von Bitcoin macht keinen Sinn.

Ich habe inzwischen einen Preis-Trigger gebaut.


Ich denke der Preis-Trigger - sofern er noch nicht gerissen ist - kann einen im Bärenmarkt beruhigen, dass sich Bitcoin erwartungsgemäß verhält, um weiter an seinen monatlichen Käufen festzuhalten. Zudem habe ich überlegt bei Trend*e⁻0.5 eine volle Position aufzubauen. Diese Entscheidung könnte ich mit von meinem Preis-Trigger abhängig machen. Sofern sich Bitcoin historisch gesehen gewöhnlich verhält, könnte ich eine große Investition tätigen. Ansonsten würde ich eher zu DCA tendieren. 


Man muss prüfen, was zu diesem Zeitpunkt legal ist. Sollten Bitcocin und Monero beide illegal sein, hat man durch eine Umschichtung nichts gewonnen. Sollte der Regulator Fiat-Käufe nur umbequem machen, dann wäre eine Umschichtung in Monero eher möglich, aber wegen zukünftiger Wertaufholung von Bitcoin ggf. gar nicht nötig. Aber es wäre dennoch interessant zu sehen, welche Coins in so einem Szenario Bitcoin outperformen.

TL;DR I develop a warning sign, to warn me about my Bitcoin price model is breaking towards the downside during a bear market

Input: Bitcoin price ( [valuation vs. trend] and [volatility multiple vs. S&P 500])

Output: Traffic light
    ● red = urgently check, if the Bitcoin price model is still valid
    ● yellow = keep attention on the traffic light,
    ● green = no problem with Bitcoin price model detected

Why do we use our traffic light? ●●● Risk management, time savings, control of emotions
A significant Bitcoin exposure as a % of net worth requires risk management tools. The tools should quickly indicate, if my Bitcoin portfolio allocation is developing according to expectations or I have to update my assumption, my model and possibly my allocation.

High volatility in Bitcoin in combination with low valuation could indicate mayor negative news. High Bitcoin volatility during times of high general market volatility (COVID 19) doesn't indicate Bitcoin specific problems. However if Bitcoin's is very volatile while other markets are calm, this could indicate problems influencing our Bitcoin price model. Therefore we calculate the multiple of Bitcoins volatility over the S&P 500 volatility (90 days).



We can see Bitcoin's excess volatility is declining as time goes on.

If we plot Bitcoin's [excess volatility vs. stocks] vs. [Bitcoin's valuation vs. trend] ...



... we notice that high Bitcoin valuations are associated with higher volatility, while low Bitcoin valuations are often associated with low volatility. This trend relationship is even clearer, if we only plot data after 2014:



The higher Bitcoin's valuation the higher the volatility. The positive relationship between valuation and volatility is uncommon for other asset classes. Usually low valuations are associated with higher volatility (bond spreads or shares).

If we look at the S&P 500 (blue line), and adjust the S&P 500 by M2-money inflation (orange line), we can separate the cyclical S&P performance (orange line minus orange dotted line) from the trend performance (orange dotted line).



Interestingly the S&P has 0 trend growth exceeding M2-inflation. The S&P was expensive 2000-2002 and cheap 2009 - 2014. If we plot S&Ps volatility ...



... we notice expensive S&P is associated with low volatility (green box) and cheap S&P is often associated with high volatility (red box). Very cheap S&P almost never comes with low volatility (purple triangle).

So lets get back to Bitcoin.



Since Bitcoin has declining volatility, we have to separate early bear markets from later bear markets. A bear market is Bitcoin price falling e^-0.5 below trend. We separate those bear market in 4 separate bear markets (bear 1, bear 2, bear 3 and bear 4) for each 4 year Bitcoin cycle.

We can now take a look at the relationship between Bitcoin valuation and volatility for our 4 bear markets.



We can observe that the first bear market was the most volatile with subsequent bear markets becoming less volatile. We can also see from the linear trend lines that lower valuation is weakly associated with lower volatility.

To get a better picture I make a chart with only the most recent 3 bear markets:



And I made a chart with only the most recent 2 bear markets as well:



We can observe below average volatility in a severe bear markets (-0,75 and lower). The combination of low valuation AND high volatiltiy was especially unlikely in the past, and I would not expect dots in the "unexpected are" in the future either.





The two red boxes "unexpected area" and "even more unexpected area" are drawn via hand. An alternative visualization would be to mark all points, which were not exceeded during previous 4 bear markets.


The yellow line marks the frontier data points in the first bear market. All the points above the yellow line, we have no observation of higher volatility given a certain level of undervaluation. So all observed data points, even the worst data points are below the curve. The 3 other lines (bear 2, bear 3, bear 4) show the worst observed combinations of drawdown and volatility during the respective bear market.



From bear1 to bear2 to bear3 we can see a clear reduction in volatility. The worst data points for bear3 and bear4 however look pretty similar, so I will lump them together in future charts. These frontiers only give us a binary indicator. If our newly observed data point is outside of the frontier (above the curve), our observation is worse than historical data points. If our newly observed data point is inside of the frontier, our observation is within historical observations. To quantify "Know how bad is it?" we have to rank our data points somehow.



We want to create a metric, which shows (i) high volatility is bad, (ii) low valuation is bad, (iii) a valuation decline from -0,5 to -0,7 much ist less bad than a valuation decline from -0,85 to 1,05 and (iv) a combination of high volatility AND low valuation is worse than any one of both.

The valuations during bear market (Bitcoin price below trend) shows many observations of average bear market and fewer observations as the bear market become more extreme. Describing the valuation data in a bear market with a normal distribution seems fitting to me.



Whereas the the volatility does not suggest a normal distribution. The higher the volatility the lower the probability, with a volatility floor slightly below 2.



With this information I create a formula for calculating risk scores, which seems fitting to me. The risk score measures the risk of a sudden break in my model to the downside. Each blue dot represents a day in the bear market bear3 or bear4. The size of the dot represents how risky a break down of the model to the downside was for each day.



The orange points are hypothetical new data points in the future to show how much risk each data point would have:
- A Bitcoin price at trend*e^-0.7 with a volatility of 2, would be low risk, since we have historical data points with am even lower Bitcoin price with higher volatility. This data point would be a green traffic light.
- A day of (-0.6, 5) or (-0.5, 7) would be slightly elevated risk. The combination of Bitcoin price and volatility seems a bit high compared to the last 2 bear markets. However Bitcoin was cheaper or more volatile in the past, so we have to pay attention. This data point would be a yellow traffic light.
- A hypothetical day of (-1, 2) or (-0.9, 3.5) or (-0.8, 7) would indicate elevated risk of a model break down, since drawdown and volatility exceeds historical data from the last two bear markets. This data point would be a orange traffic light.
- A hypothetical day of (-1, 8 ) would indicate a high risk of our model breaking, since the historically Bitcoin price didn't sink so far below trend and the high level of volatility is also very unusual.



The 10 days with the highest risk value were end of 2022 / beginning of 2023, with high drawdown, but only moderate volatility. I added a graph for the risk values since 2011 (blue line).



We couldn't have calculated the blue line in real time. However I still plottet the line to get a feeling how the risk value moved during Bitcoin's history.



The highes recent risk value was 531 at Dec. 31th of 2022. This was the highest risk value since 551 on Sep. 11th 2016, which was 6.3 years earlier. The absolute risk value has not important meaning for our interpretation. However our risk value in comparison to previous risk values is important for our interpretation.

Genrally Bitcoin's risk is declining. If on one day we exceed the risk of multiple prior years, we can for sure say is a sign of elevated risk.



Our historical data enables us to set cutoff points for acceptable risk. I think a risk value 550 does not indicate a break down of our model, since we reached this neighborhood 2016, 2022, 2023 and 2020.

A risk level of more then 1000 would indicate possible model breakdown, since we would reach the risk neighborhood of 2015 or even 2013. This would be surprising, since we would exceed the risk values of the previous decade and breaking the trend of decreasing risk in Bitcoin.

Since now we have our risk levels (<550 for ● green light, >1000 for ● red light and ● yellow light for 550-1000) we can draw them into our plotter chart.



All datapoints for bear3 and bear4 are below the green line, which means we can sleep well and trust in our model (Bitcoin trend price growth and moving around cycle). While everybody is scared, we sleep like a baby. We have no data points above the red line, therefore on no days we had to question our model.

Since we calibrated our at bear3 and bear4 this result is not surprising.



If we add bear2, we can see some dots get a yellow traffic light from us (those dots are between the green and the red line). A few dots are are even north of the red line meaning on those days we should check our model for possible break down. I think this calibration is reasonable, because getting risk values during bear market 5, which were last seen in bear3, should make us cautious.



We add bear1, now we see multiple values exceeding our red line.

Traffic light is ...
- ● red, if Risk_value > 1000
- ● green, if Risk_value < 550
- ● yellow otherwise