Sammelbox Risiko-Indikatoren Bitcoin

[virginorange]

Was ich vor habe

Aktuell öffne ich Excel und Excel sagt mir, wie viel EUR Bitcoin ich kaufen (und zukünftig auch verkaufen) soll. Excel errechnet diesen Wert auf Basis von Liquiditäsrechnungen und der aktuell optimalen Kelly-Allokation im Vergleich zum Lebensvermögen. Zukünftig soll Excel eine Vielzahl von Risikoindikatoren für Bitcoin berechnen und mir aus der Kombination der Indikatoren sagen, wie die Zukunft aussieht. Das ermöglicht den Zyklus besser durchzuhalten und Trendbrüche früher zu sehen als andere Marktteilnehmer, damit meine Kelly-Allokation möglichst richtig berechnet wird

geplante Vorgehensweise:
❶ Einzelne-Risiko-Indikatoren [aus der Sammelbox Risiko-Indikatoren Bitcoin] ...
❷ ... werden Aggregiert, um ...
❸ ... das eingetretene Zukunfts-Szenario zu erkennen Sammelbox Zukunftsszenarien Bitcoin und damit ...
❹ richtig zu handeln optimale Handlung - je nach Zukunftsszenario

☞ Durch die regelmäßige Beobachtung dieser Indikatoren kann ich meine Bitcoin-Strategie anpassen, falls sich die Zukunftsszenarien ändern. Dies gewährleistet, dass die Kelly-Allokation stets auf einer möglichst korrekten Risikobewertung basiert.


Risiko-Indikatoren für die Bitcoin-Allokation nach dem Kelly-Kriterium

Ich berechne die optimale Bitcoin-Allokation mit dem Kelly-Kriterium, das von der erwarteten Rendite (basierend auf einem Bitcoin-Preistrend) und der Überlebenswahrscheinlichkeit (basierend auf der Lindy-Funktion) abhängt. Verschiedene Zukunftsszenarien können diese Faktoren beeinflussen. Um frühzeitig zu erkennen, ob sich die Annahmen ändern, möchte ich mehrere Risiko-Indikatoren nutzen. Diese Indikatoren helfen dabei, die Kelly-Allokation zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen. Wäre ja blöd wenn ich 70% meines bisherigen und zukünftigen Lebensvermögens auf ein Pferd setzte unter Annahmen, die gar nicht mehr stimmen. Das wäre Leichtsinnig. Nachfolgend stelle ich die wichtigsten Risiko-Indikatoren im Detail vor.

Wahrscheinlichkeit Trendbruch – abgeleitet aus MicroStrategy-Vorzugsaktien (STRF)

Ziel: Dieser Indikator überprüft die aus der Lindy-Funktion abgeleitete Bitcoin-Ausfallwahrscheinlichkeit anhand von Marktpreisen. Er dient als Ampelsystem, um die Kelly-Allokation zu plausibilisieren.

❶ Grundlage:
ⓐ Das Instrument ist die MicroStrategy-Vorzugsaktie (STRF), die eine feste Dividende von 10 USD pro Jahr zahlt.
ⓑ Die Aktie ist durch Bitcoin besichert (etwa 7,7-fach).
ⓒ Der Barwert der Dividenden wird mit der US-Zinskurve abgezinst.

❷ Methodik:
ⓐ Ohne Ausfallrisiko wäre der Barwert aller Dividenden über 200 USD.
ⓑ Unter Berücksichtigung der Lindy-Ausfallwahrscheinlichkeit (für Bitcoin) sinkt der Barwert auf etwa 97,5 USD.
ⓒ Der aktuelle Marktpreis von 115 USD liegt dazwischen, was zeigt, dass der Markt das Ausfallrisiko niedriger einschätzt als das Lindy-Modell.
ⓓ Der Vergleich von Marktpreis und Lindy-Barwert ergibt ein "Lindy-Multiple" (z.B. 72 % bedeutet, der Markt sieht das Risiko 28 % geringer).

❸ Ampelsystem:
● Lindy-Multiple 0–50 %: Stufe 1, dunkelgrün
● 50–80 %: Stufe 2, mittelgrün
● 80–90 %: Stufe 3, hellgrün
● 90–110 %: Stufe 4, gelb
● 110–120 %: Stufe 5, orange
● 120–150 %: Stufe 6, rot
● über 150 %: Stufe 7, dunkelrot
➤ Bei einem Ampelwechsel (z.B. von grün zu gelb) wird die Kelly-Allokation überprüft.

❹ Beispiel: Ein Lindy-Multiple von 72 % führt zu einer mittelgrünen Ampel – dies signalisiert, dass meine Annahmen zur Bitcoin-Überlebenswahrscheinlichkeit vorsichtiger sind als beim Markt. Die berechnete Kelly-Allokation ist also demnach nicht zu hoch.

Wahrscheinlichkeit Trendbruch – abgeleitet aus IBIT-Optionen

Ziel: Optionen auf den Bitcoin-ETF IBIT liefern implizite Wahrscheinlichkeiten für einen Trendbruch. Diese werden mit der Lindy-Wahrscheinlichkeit verglichen, um Hedging-Entscheidungen zu unterstützen.

❶ Hintergrund:
ⓐ Das Kelly-Kriterium begrenzt die Bitcoin-Allokation (z.B. rund 2/3 des Lebensvermögens rund 4 Jahren Haltedauer).
ⓑ Wenn ich denke, die Bitcoin-Preis-Trend-Funktion scheitert mit 10% Risiko und die Optionen sagen 20% Risiko, dann müsste ich meine Annahmen nochmal überdenken und meine Kelly-Allokation ggf. reduzieren.

❷ Methodik:
ⓐ Die Lindy-Funktion ergibt für eine Laufzeit von 2,33 Jahren eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 13,12 %.
ⓑ Die Prämien von IBIT-Optionen mit einer Laufzeit von 2,33 Jahren mit verschiedenen Strike-Preisen implizieren Marktwahrscheinlichkeiten:
○ Strike 52 USD: Prämie 9,24 → implizite Wahrscheinlichkeit 17,8 %
○ Strike 30 USD: Prämie 2,72 → implizite Wahrscheinlichkeit 9,1 %
○ Strike 15 USD: Prämie 0,80 → implizite Wahrscheinlichkeit 5,3 %
ⓒ Vergleich: Der Markt bewertet das Ausfallrisiko teilweise niedriger (9,1 % bzw. 5,3 %) aber auch teilweise höher als Lindy (13,12 %).

❸ Ampelsystem:
● Strike 52 USD > Lindy: gelb (aktiv)
● Strike 30 USD < Lindy: orange (inaktiv)
● Strike 15 USD < Lindy: rot (inaktiv)
➤ Bei grüner Ampel im Bullenmarkt können Verkaufsoptionen auf den IBIT günstig erworben werden, um eine Überallokation günstig abzusichern.

Risiko-Indikator IBIT – implizite Volatilität

⓿ Ziel: Die implizite Volatilität des Bitcoin-ETFs IBIT misst die am Markt erwarteten Preisschwankungen von Bitcoin. Ein historisch hoher Wert signalisiert erhöhtes Risiko.

❶ Berechnung:
ⓐ Der Indikator ist der Z-Score der zweijährigen impliziten Volatilität von IBIT (bezogen auf 100 % Moneyness).
ⓑ Ein Z-Score gibt an, wie viele Standardabweichungen der aktuelle Wert vom historischen Mittelwert entfernt ist.

❷ Erklärung:
ⓐ Da IBIT den Bitcoin-Preis abbildet, reflektiert seine implizite Volatilität die erwarteten Bitcoin-Preisschwankungen.
ⓑ Optionen mit maximaler (zweijähriger) Laufzeit werden gewählt, um dem langfristigen Investitionshorizont gerecht zu werden.
ⓒ Ein hoher Z-Score deutet auf ungewöhnlich hohe erwartete Volatilität hin – dies kann ein Warnsignal für Unsicherheit sein.

Risiko-Indikator MSTR – implizite Volatilität

Ziel: Ähnlich wie bei IBIT misst dieser Indikator die erwarteten Schwankungen von MicroStrategy (MSTR), dessen Aktienkurs durch Bitcoin gehebelt ist.

❶ Berechnung:
ⓐ Der Z-Score der zweijährigen impliziten Volatilität von MSTR wird verwendet.

❷ Erklärung:
ⓐ MSTR fungiert durch Wandelanleihen und Vorzugsaktien als gehebeltes Bitcoin Investment.
ⓑ Eine hohe implizite Volatilität von MSTR kann indirekt auf hohe erwartete Bitcoin-Schwankungen hindeuten.
ⓒ Historische Spitzenwerte dieses Indikators könnten auf Bitcoin-spezifische Risiken hinweisen.

Risiko-Indikator IBIT – relative implizite Volatilität

Ziel: Dieser Indikator isoliert Bitcoin-spezifische Risiken, indem die Volatilität von IBIT relativ zur Volatilität von Technologieaktien (repräsentiert durch QQQ) betrachtet wird.

❶ Berechnung:
ⓐ Der Z-Score des Verhältnisses [IBIT-implizite Volatilität] geteilt durch [QQQ-implizite Volatilität] wird gebildet.

❷ Erklärung:
ⓐ QQQ steht für den Nasdaq-100-Index, der viele Technologieaktien enthält und allgemeine Marktrisiken abbildet.
ⓑ Ist die relative Volatilität von IBIT historisch hoch, deutet dies auf Probleme hin, die spezifisch für Bitcoin sind (und nicht für den gesamten Technologiesektor).
➤ Beispiel: Bei einem Z-Score über 2 könnte ein Bitcoin-spezifischer Schock bevorstehen.

Risiko-Indikator MSTR – relative implizite Volatilität

Ziel: Wie beim IBIT-Indikator wird hier die Volatilität von MSTR relativ zu QQQ betrachtet, um MSTR- oder Bitcoin-spezifische Risiken zu identifizieren.

❶ Berechnung:
ⓐ Z-Score des Verhältnisses [MSTR-implizite Volatilität] / [QQQ-implizite Volatilität].

❷ Erklärung:
ⓐ Ein hoher Wert signalisiert, dass die erwarteten Schwankungen von MSTR nicht durch allgemeine Technologierisiken erklärbar sind.
ⓑ Dies könnte auf Probleme mit MSTR (z.B. Unternehmensführung) oder auf Bitcoin-spezifische Risiken hindeuten.

Risiko-Indikator Bitcoin – Preisabweichung vom Trend (e-Faktoren)

Ziel: Dieser Indikator misst, wie stark der Bitcoin-Preis vom langfristigen Trend abweicht. Extreme Abweichungen können einen Trendbruch signalisieren.

❶ Methodik:
ⓐ Der Trendpreis wird basierend auf einer Potenzfunktion berechnet (Startdatum 2009).
ⓑ Historisch lag der Bitcoin-Preis an 57,3 % der Tage unter dem Trend.
ⓒ Hinstorisch werden folgende Schwellenwerte beobachtet:

❷ Schwellenwerte und Interpretation:
● Unter Trend × e^{-0,147}: 50 % der Tage – letztmals am 20.04.2025 (leichter Bärenmarkt).
● Unter Trend × e^{-0,514}: 25 % der Tage – letztmals am 20.10.2023 (mittlerer Bärenmarkt).
● Unter Trend × e^{-0,717}: 10 % der Tage – letztmals am 10.03.2023 (schwerer Bärenmarkt).
● Unter Trend × e^{-0,807}: 5 % der Tage – letztmals am 09.01.2023.
● Unter Trend × e^{-0,881}: 2 % der Tage – letztmals am 12.10.2015.
● Unter Trend × e^{-1,063}: 1 % der Tage – letztmals am 21.10.2010.
➤ Falls der Preis unter Trend × e^{-1} fällt, besteht ein hohes Risiko, dass der Preistrend gebrochen ist. Dies würde eine Überprüfung der Kelly-Allokation erfordern.

Risiko-Indikator Bitcoin – Preisposition innerhalb von 3 Monaten

Ziel: Dieser Indikator zeigt die aktuelle Position des Bitcoin-Preises innerhalb der Hoch-Tief-Spanne der letzten drei Monate an und hilft, Bullen- von Bären-Volatilität zu unterscheiden. Eine hohe Volatilität von Bitcoin absolut und relativ zu Aktien, kommt auch im Hochpunkt des Bullenmarktes vor, nachdem eine zyklische Abschwächung droht. Hohe Schwankungen im Tiefsten Bärenmarkt könnten eher auf einen Bruch des Trend-Preises hindeuten.

❶ Berechnung:
ⓐ BTC_3M_Pos = (aktueller Preis - 3-Monats-Tief) / (3-Monats-Hoch - 3-Monats-Tief).
ⓑ Der Wert liegt zwischen 0 (Preis am Tiefpunkt) und 1 (Preis am Hochpunkt).

❷ Interpretation:
ⓐ Ein Wert nahe 0 = Bitcoin ist historisch günstig
ⓑ Ein Wert nahe 1 = Bitcoin ist historisch teuer
➤ Beispiel: Bei BTC_3M_Pos = 0,2 ist der Preis nah am 3-Monats-Tief, was ein günstiges Einstiegssignal sein könnte, sofern die anderen Indikatoren grün sind.


Vermutlich habe ich mit meinem Artikel wieder jeden erschlagen - außer evtl. MaxMüller.

Wie immer bin ich für jede Idee dankbar.

[Lafu]

Was ich vor habe

Aktuell öffne ich Excel und Excel sagt mir, wie viel EUR Bitcoin ich kaufen (und zukünftig auch verkaufen) soll.

Warum solltest du das tun ?
Vertraue nur deinem Gefühl und eventuell auch deinem Wissen !
Auf Grund einer Excel Datei oder Vorhersage Bitcoin zu kaufen oder nicht ist Bullshit.
Klar kann es auch gut ausgehen , aber dies immer noch ein 50 % versuch oder weniger zu vor hersagen eines Lottogewinns !
Warum soll mir eine Software sagen wann ich kaufen soll und wann nicht !
Belib hier dir selbst treu und Kauf wenn du meinst und laß dir hier nichts von irgendwelchen Berechnungen etwas vorleben.
Das kann sehr schnell nach hinten los gehen,

[d5000]

Ich finde die Idee sehr interessant. Allerdings ist mir etwas suspekt, dass viele Indikatoren von institutionellen Investoren abhängen (dazu alle aus den USA, wenn ich nicht noch was übersehe ...). Gerade wenn man wie ich das MSTR-Modell für mittelfristig recht riskant hält, frage ich mich, ob das Szenario, dass MSTR und Co. "ausfallen", aber Bitcoin nicht, nicht hier etwas unterschätzt wird. Ich würde die Gewichtung der "institutionellen" Indikatoren auf maximal 50% der "Sammelbox" beschränken.

Selber halte ich zwar das Szenario, dass alle heutigen Institutionellen die nächsten 20 Jahre (geschätzt) überleben, wenn Bitcoin überlebt, auch am wahrscheinlichsten. Aber du hast ja selbst auch darauf hingewiesen, dass ein hoher Wert einiger Indikatoren auch auf schlechte Unternehmensführung hinweisen können.


Eine Idee für einen weiteren Bitcoin-spezifischen Indikator für die Überlebenswahrscheinlichkeit von Bitcoin ohne "Verzerrung" durch Unternehmensführung und Ähnliches wäre der reale (also kaufkraftangepasste) Wert der Blockrewards inklusive Transaktionsgebühren. Dieser weist auf die Rentabilität des Mining und damit die Sicherheit der Blockchain ("Security Budget") hin. Außerdem: Sollte dieser Wert zu niedrig werden, könnte eine Diskussion um Tail Emissions (unendliche Blockrewards) aufkommen, was auf einen möglichen "brodelnden" Konflikt in der Bitcoin-Community hinweist, der zu starken Preisverlusten (wegen der Angst vor einem Hardfork) führen kann.

Der Indikator sollte allerdings so designt sein, dass er nicht zu schnell ausschlägt, wenn es "Blockchain-Platzmangel" durch NFT-Wellen wie Ordinals gibt. Man könnte also ein "gesundes" Level definieren, indem man sich an einem langjährigen Durchschnittswert für die Fees (ebenfalls in Kaufkraft, nicht in BTC!) orientiert, und erst wenn der Wert drastisch darunter fällt, die Ampel auf Gelb springen lassen.

[virginorange]

Änderungen im Bitcoin-Trend und -Zyklus frühzeitig erkennen: Drei Methoden

In diesem Beitrag möchte ich drei Methoden vorstellen, mit denen wir Änderungen im Bitcoin-Trend und -Zyklus frühzeitig bemerken, damit wir bessere taktische und strategische Bitcoin-Entscheidungen treffen können.

Es ist nützlich, Bitcoin Preistrend und Bitcoin Zyklus zu verstehen:

taktische Einschätzung:
❶ aktuellen Position im Zyklus schätzten
❷ Preisspanne für den kommenden Zyklus-Preis-Hochpunkt schätzten
❸ Preisspanne für den folgenden Preis-Tiefpunkt schätzten
❹ erwarteten Drawdowns vom Hoch- zum Tiefpunkt schätzten

strategische Einschätzung:
❶ erwartete Rendite schätzten
❷ Ausfallrisikos schätzten
❸ optimalen Kelly-Allokation berechnen

Grundkonzept: Trend und Zyklus

⓿ Wir beobachten den tatsächlichen Bitcoin-Preis, der sich aus vier Komponenten zusammensetzt:
ⓐ Trendwachstum aus aktuellem Trend durch Zeitablauf (aktuell +0.1% zum Vortag)
ⓑ Änderung innerhalb des Zyklus (von Perzentil 60% auf Perzentil 61%)
ⓒ ggf. Änderung im Trend (z.B. durch Änderung der Trendfunktion)
ⓓ ggf. Änderung der Ausprägung des Zyklus (weniger Volatilität führt zu Tiefpunkt Trend*e^-0.5 statt Trend*e^-1)

➤ Durch die isolierte Betrachtung dieser rechnerischen Komponenten können wir präzisere Preisprognosen erstellen
➤ Die Zerlegung ermöglicht es uns, die zugrundeliegenden Treiber der Preisbewegungen zu verstehen



Methode 1: Dezil-Analyse der Zyklus-Perzentile

Grundlegendes Verständnis von Perzentilen und Dezilen:
⓿ Wir betrachten die Abweichung des Bitcoin-Preises ggü. Bitcoin-Preis-Trend

ⓐ 50. Perzentil = Median: Exakt 50% der historischen Tage hatten höhere, 50% niedrigere Bewertung relativ zum Trend
ⓑ 0-10% Perzentil: repräsentiert die günstigsten 10% aller historischen Tage
ⓒ 10-20% Perzentil: die zweitgünstigste Dekade der historischen Bewertungen
ⓓ 80-90% Perzentil: die zweitteuerste Bewertungsdekade
ⓔ 90-100% Perzentil: die teuersten 10% aller historischen Tage



Detaillierte Methodik zur Erkennung von Änderungen:
● Szenario 1: Gleichbleibender Trend bei niedrigerer Volatilität
➤ Signifikant mehr Datenpunkte in mittleren Dezilen (40-60%)
➤ Deutlich weniger Datenpunkte in extremen Dezilen (0-10% und 90-100%)
➤ Die Verteilung konzentriert sich um den Median



● Szenario 2: Niedrigerer Trend bei gleichbleibender Volatilität
➤ Überproportional viele Datenpunkte in unteren Dezilen (0-30%)
➤ Deutlich reduzierte Datenpunkte in oberen Dezilen (80-100%)
➤ Die gesamte Verteilung verschiebt sich nach links



● Szenario 3: Niedrigerer Trend bei niedrigerer Volatilität
➤ Vermehrte Datenpunkte streuen weniger (0-60%)
➤ Mitte befindet sich nun (20-40%)
➤ Die Verteilung enger und verschiebt sich nach rechts



Historische und aktuelle Beobachtungen im Detail:
❶ Zeitraum 2011-2013:
➤ Trend zeigt sich als etwas zu optimistisch
➤ Volatilität signifikant höher als historischer Durchschnitt
➤ Viele Datenpunkte in extrem niedrigen Dezilen



❷ Zeitraum 2013-2017:
➤ Niedrige (0-40%) und hohe Dezile (60-100%) etwa gleich gewichtet
➤ Trend passt exzellent zu historischer Entwicklung
➤ Mittlere Dezile (40-60%) selten beobachtet
➤ Volatilität überdurchschnittlich hoch



❸ Zeitraum 2017-2020:
➤ Nur wenige niedrige Beobachtungen (0-20%)
➤ Bärenmarktphase historisch kurz und wenig ausgeprägt
➤ Viele hohe Beobachtungen (70-100%)
➤ Trend leicht höher als historisches Mittel



❹ Zeitraum 2020-2024 (jüngster vollständiger Zyklus):
➤ Lange Perioden mit hohen Bewertungen (80-100%)
➤ Wenig Datenpunkte in mittleren Dezilen (40-80%)



❺ Aktueller Zyklus (seit 2022):
➤ reduzierte niedrige Bewertungen (0-20%)
➤ Konzentration der Datenpunkte in Mitte (20-60%)
➤ weniger Volatilität
➤ keine teuren Beobachtungen (80-100%)
➤ Ich schätzte wir werden im Verlauf des Bullenmarktes noch teure Beobachtungen sehen, aber die Dezile nicht ganz auffüllen (d.h. wir werden eine weniger starke und weniger lange Überbewertung sehen)



☞ Gesamtfazit: Trend bleibt intakt, Volatilität signifikant niedriger als historisches Mittel


Methode 2: Erweiterter Median- und Volatilitäts-Indikator

Berechnungsmethodik:
⓿ Mehrperioden-Betrachtung über verschiedene Zeitfenster (4, 5, 6, 8 Jahre)
ⓐ Median-Perzentil (grüne Linie): Bestimmung wo der Median der letzten X Jahre relativ zur Gesamthistorie liegt
ⓑ Quadratische Abweichung (orange Linie): Quantifizierung wie extrem die Abweichungen vom Median innerhalb des Zeitfensters waren
ⓒ Rollierende Berechnung für zeitliche Stabilitätsanalyse

Aktuelle Werte und ihre Interpretation:
● 4-Jahres Median-Perzentil: Exakt 50% - perfekte Übereinstimmung mit Historie
● Quadratische Abweichung: 29% - absolut unterer historischer Randbereich
● Stabilitätsindikator: Hohe Konsistenz über verschiedene Zeitfenster



Robustheitstest über multiple Zeitfenster:
❶ 4-Jahres Betrachtung:
➤ Volatilität: 0% in historischer Spanne (Minimum)
➤ Median: Exakt 50% - perfekte Mitte
➤ Signifikanz: Sehr aussagekräftig

❷ 5-Jahres Betrachtung:
➤ Volatilität: 8% in historischer Spanne (sehr niedrig)
➤ Median: 55% - leicht über Mitte
➤ Signifikanz: Hoch

❸ 6-Jahres Betrachtung:
➤ Volatilität: 0% in historischer Spanne (Minimum)
➤ Median: 51% - nahe perfekter Mitte
➤ Signifikanz: Sehr hoch

❹ 8-Jahres Betrachtung:
➤ Volatilität: 0% in historischer Spanne (Minimum)
➤ Median: 56% - moderat über Mitte, aber am oberen Rand der historischen min-max-Spanne
➤ Signifikanz: Hoch





➤ Volatilität niedriger und konsistent auf historischen Tiefstwerten über alle Betrachtungszeiträume
➤ Median stabil nahe bei 50% in Mehrheit der Zeitfenster, weicht nicht wesentlich von der Historie ab


Methode 3: Wartezeiten-Analyse auf (Extrem-)Perzentile

Konzept:
⓿ Analyse der Wartezeiten bis zum Erreichen bestimmter Perzentil-Schwellen
ⓐ Teuerste X% der historischen Tage (z.B. 90-100%, 95-100%, 98-100%)
ⓑ Günstigste X% der historischen Tage (z.B. 0-10%, 0-5%, 0-2%)
ⓒ Symmetrie-Analyse zwischen oberen und unteren Extrembereichen



Detaillierte Erkenntnisse aus verschiedenen Perzentil-Bereichen:
● Analyse der 98%/2% Perzentil-Schwellen:
➤ Teuerste 2% werden regelmäßig in jedem Zyklus erreicht
➤ Günstigste 2% seit 2015 nicht mehr erreicht - struktureller Wandel
➤ weniger Volatilität nach unten



● Analyse der 75%/25% Perzentil-Schwellen:
➤ Wartezeiten zeigen symmetrisches Verhalten
➤ Keine Auffälligkeiten
➤ Aktuell keine übermäßig langen Wartezeiten auf beiden Seiten



● Analyse der 66%/34% Perzentil-Schwellen:
➤ Aktuell kürzere Wartezeit auf teure Bewertung als auf günstige Bewertung
➤ Aktuell keine übermäßig langen Wartezeiten auf beiden Seiten



● Analyse der 50% Perzentil-Schwelle:
➤ Häufiges Durchschreiten in aktuellen Marktphase (2024-25), ähnelt der Marktphase (2019-2020)
➤ Deutlich geringere Wartezeiten als in früheren Zyklen
➤ Indikation für reduzierte Volatilität



Zusätzliche asymmetrie-Analyse:
❶ Oberes vs. unteres Extremverhalten:
➤ Keine signifikante Asymmetrie in mittleren Bereichen
➤ Leichte Asymmetrie in extremen Bereichen
➤ Konsistent mit reduzierter Volatilität

Zusammenfassung der drei analytischen Methoden

❶ Dezil-Analyse:
➤ alle Datenpunkte (über 16 Jahre) werden in 10 historische Dezile einsortiert
➤ jüngste Datenpunkte (über die letzten ein paar Jahre) werden mit den historischen Dezilen vergleichen
➤ aus Abweichungen der Verteilung der jüngsten Datenpunkte im Vergleich zu allen Datenpunkten sehen wir Trend- und Volatilitätsänderungen
➤ visuelle Auswertung

❷ Median-Volatilitäts-Modell:
➤ Mehrperioden-Betrachtung (letzte 4, 5, 6 und 8 Jahre) liefert robustere Signale
➤ Vergleich Median-Perzentil letzte X Jahre und durchschnittliche quadratische Abweichung vom Median mit Historie
➤ rechnerische Auswertung

❸ Wartezeiten-Analyse:
➤ Symmetrie-Bewertung zwischen Bullen- und Bärenphasen
➤ Erkennung struktureller Brüche in Marktdynamik
➤ Zeitbasierte statt preisbasierte Analyse

➤ Alle drei Methoden zeigen konsistent: Bitcoin-Preis-Trend unverändert, Volatilität wesentlich niedriger
➤ Geringere Volatilität impliziert weniger hohe Hochpunkte und weniger tiefe Tiefpunkte
➤ Bitcoin-Markt wird reifer

☞ Gesamtfazit: Keine signifikante Asymmetrie, konsistente Bestätigung reduzierter Volatilität


Praktische Anwendung für Preisprognosen

Detaillierte Prognose des Zyklus-Hochpunktes:
● Erwartetes Perzentil-Band: 85%-90%
● Perzentil-Band entspricht Überbewertung in Tagen: 372-478 Tage

● 3 Varianten für zeitlichen Rahmen bis zum Erreichen des Zyklus-Hochpunktes: 90, 180 und 270 Tage



● Preisspanne: 157.000 € - 201.000 €
● Optimistisches Szenario bei 95% Perzentil: Bis zu 234.000 €


Prognose des subsequenten Zyklus-Tiefpunktes:
● Zeitlicher Abstand: Ca. 1 Jahr nach Hochpunkt
● Erwartetes Perzentil-Band: 5%-20%
● Preisspanne: 76.000 € - 97.000 €



Detaillierte Drawdown-Analyse:
● Vom Zyklus-Hochpunkt: 47% - 56% Korrektur
● Vom aktuellen Preisniveau: Ca. 25% Drawdown
● Historischer Vergleich: Moderater als frühere Zyklen




Ist die Analyse nachvollziehbar? Was sind eure Preis-Erwartungen für den nächsten Bitcoin Hochpunkt sowie den nächsten Tiefpunkt?

[virginorange]

Bitcoin-Preis bleibt gesund

Wir liegen bei Bitcoin 27% unter Allzeithoch und die Euphorie ist diesen Zyklus ausgefallen.

Ich hätte erwartet, dass wir spätestens bis zum Sommer beim Bitcoinpreis eine Übertreibung nach oben sehen. Aber diese Übertreibung fällt voraussichtlich aus. Ich denke viel spekulatives Kapital floss in AI und in Gold/Silber. Nur wenig floss (indirekt über Bitcoin Treasury Unternehmen) in Bitcoin.




Da kann man sich natürlich fragen:
hat sich was geändert bei Bitcoin?
ist das Modell kaputt?



Wir liegen im Vergleich zu den vergangenen beiden Bärenmärkten nicht besonders tief unter Trend und auch die Volatilität von Bitcoin ggü. dem S&P ist historisch nicht hoch. Wir haben anscheinend einen ganz gewöhnlichen Bärenmarkt.



An den roten Säulen rechts können wir sehen, dass der Bullenmarkt diesen Zyklus dünn besetzt war. Überwiegend waren wir zwischen 30. und 60. Perzentlil unterwegs. Die Volatilität des Bitcoinpreises um den Trend bleibt niedrig (hohe Säulen in der Mitte, niedrige Säulen am Rand). Wir sind aber durchschnittlich etwas zu niedrig im Preis gewesen.





Die gelbe Kurve sinkt, d.h. wir haben historisch wenig Volatilität. Die grüne Kurve ist in der Mitte, d.h. wir schwankten in den letzten Jahren etwa symmetrisch um das 50. Perzentil.

Fazit: Der Bitcoin-Preistrend bleibt intakt, die Volatilität ist historisch niedrig.


Wahrscheinlichkeit Trendbruch – abgeleitet aus MicroStrategy-Vorzugsaktien (STRF)

Lindy-Multiple = 85% = hellgrüne Ampel

❸ Ampelsystem:
● Lindy-Multiple 0–50 %: Stufe 1, dunkelgrün
● 50–80 %: Stufe 2, mittelgrün
● 80–90 %: Stufe 3, hellgrün
● 90–110 %: Stufe 4, gelb
● 110–120 %: Stufe 5, orange
● 120–150 %: Stufe 6, rot
● über 150 %: Stufe 7, dunkelrot
➤ Bei einem Ampelwechsel (z.B. von grün zu gelb) wird die Kelly-Allokation überprüft.

Risiko-Indikator IBIT – implizite Volatilität
leicht unterdurchschnittlich

Risiko-Indikator MSTR – implizite Volatilität
leicht unterdurchschnittlich

Risiko-Indikator IBIT – relative implizite Volatilität
leicht unterdurchschnittlich

Risiko-Indikator MSTR – relative implizite Volatilität
leicht unterdurchschnittlich

Risiko-Indikator Bitcoinpreis ggü. Trend
leichter Bärenmarkt

❷ Schwellenwerte und Interpretation:
● Unter Trend × e^{-0,147}: 50 % der Tage
● Unter Trend × e^{-0,514}: 25 % der Tage
● Unter Trend × e^{-0,717}: 10 % der Tage
● Unter Trend × e^{-0,807}: 5 % der Tage
● Unter Trend × e^{-0,881}: 2 % der Tage
● Unter Trend × e^{-1,063}: 1 % der Tage

[MaxMueller]

Bitcoin-Preis bleibt gesund

Wir liegen bei Bitcoin 27% unter Allzeithoch und die Euphorie ist diesen Zyklus ausgefallen.

Ich hätte erwartet, dass wir spätestens bis zum Sommer beim Bitcoinpreis eine Übertreibung nach oben sehen. Aber diese Übertreibung fällt voraussichtlich aus. Ich denke viel spekulatives Kapital floss in AI und in Gold/Silber. Nur wenig floss (indirekt über Bitcoin Treasury Unternehmen) in Bitcoin.

Von wann ist die Trendfunktion? Ist das immernoch die vom vorletzten Jahr oder lässt du jedes mal wenn du deine Auswertung fährst die aktuellen Kursdaten auch wieder in die Trendfunktion einfließen?!
War ja bisher bei BTC immer so, dass sich Trendfunktionen mittels log regression als zu optimistisch herausgestellt haben und daher der stetigen Anpassung bedürfen....

[virginorange]

Von wann ist die Trendfunktion? Ist das immernoch die vom vorletzten Jahr oder lässt du jedes mal wenn du deine Auswertung fährst die aktuellen Kursdaten auch wieder in die Trendfunktion einfließen?!
War ja bisher bei BTC immer so, dass sich Trendfunktionen mittels log regression als zu optimistisch herausgestellt haben und daher der stetigen Anpassung bedürfen....

Die Trendfunktion ist ca. 3-6 Monate alt. Aber selbst ein Alter von 2 Jahren wäre fast egal.

Neue Datenpunkte haben fast gar kein Gewicht, Gründe:
0.) Bei einem Alter von 17 Jahren kommen bei Bitcoin im kommenden nur Daten von 1 Jahr (=1/17) hinzu. Ein kaputter Trend im letzten Jahr wird bei der Schätzung der Trendfunktion kompensiert durch die 17 Jahre zuvor mit intaktem Trend.
1.) Funktionsform: selbst wenn Bitcoin in einen ewigen Abwärtstrend fallen sollte unterstellt die Fuktionsform einen ewigen Aufwärtstrend.
2.) Weil die Zeitachse nicht linear ist (=Tage) sondern Ln(Tage) ist, haben Datenpunkte aus der Anfangszeit mehr Gewicht als neue Datenpunkte.
3.) Weil der Bitcoinpreis über 7 Zehnerpotenzen (0.01 EUR bis 100.000 EUR) angestiegen ist, hätte ein Einbruch von 99% (= 2 Zehnerpotenzen) vergleichsweise wenig Einfluss.

Die Trendfunktion ist nicht geeignet Trends am aktuellen Rand zu berücksichtigen.


Meine Platzierung als Bitcoiner

Kategorie 1: Bitcoin ist eine wertlose Tulpenzwiebel.

Manchen Leuten mangelt es am Verständnis von Inflation. Sie unterschätzten den langfristigen realen Wertverlust von Geld und fühlen sich bei kurzfristigen Schwankungen besonders unwohl. Sie haben auch ein mangelndes Verständnis von Kontrahentenrisiko. Wenn man als innen- oder außenpolitischer Feind ausgeschlossen wird, dann hat man es eh verdient, das trifft für mich nicht zu und bei Insolvenzen, da wird sich der Staat schon kümmern.

Gold-Bugs verstehen Inflation und Kontrahentenrisiko. Sie sind 2 Standardabweichungen Staats-Skeptischer als Bitcoiner. 1 1/2 Standardabweichungen weniger intelligent, durchschnittlich 20 Jahre älter und wenig technisch versiert. Ihr Problem ist, sie haben selbstverwahrte Bitcoin nicht ausprobiert und nicht gesehen, wie viel besser man Bitcoin verstecken kann als Gold. Sie haben die EUR-Gold Brücke nicht mit der EUR-Bitcoin Brücke vergleichen, wie viel bequemer es ist Bitcoin zu handeln. Man muss nirgendwo hinfahren, man hat liquidere Märkte, Teilbarkeit, keine Verifizierungsprobleme. Für eine junge, 115+ IQ, Privatperson ist Bitcoin klar überlegen.

Kategorie 2: Bitcoin zum Mond

Manchmal macht Bitcoin +30% in 2 Wochen. Leute extrapolieren diese Trend (wegen Klicks auf sozialen Medien, Gier, guten Gefühlen) und kommen auf einen 10x Bitcoinpreis in 6 Monaten. Alte Hasen verkaufen einen Teil ihrer Bitcoin in den Preisanstieg hinein, daher gibt es nicht ausreichend Zuflüsse für einen 10x Bitcoinpreis auf kurze Sicht.

Kategorie 3: Bitcoin Trendpreis-Leute

Diese Personen haben die Bitcoin-Preis-Trend-Funktion gefunden mit Bändern für Unter- und Übertreibungen, ähnlich zu meiner Funktion. Die Stabilität der Funktion in der Vergangenheit führt bei diesen Funktionen zu übertriebenen Selbstbewusstsein. Sie extrapolieren die Funktion über Jahrzehnte ohne die begrenzte finale Marktkapitalisierung von Bitcoin bei vollständiger Adoption zu berücksichtigen. Dadurch kommen sie bei Prognosen für den Bitcoinpreis 2035 oder 2045 zu utopisch hohen Zahlen.

Sie sehen eine gewisse Zwangsläufigkeit, dass sich Bitcoin durchgesetzt hat und auch weiter durchsetzten wird. Preis von unter Trend * e^-1 schließen diese Personen fast aus. Ich glaube Bitcoin war nicht zwangsläufig (hätte in der Vergangenheit z.B. auch von USA + EU verboten werden können) und die Adoption muss auch nicht zwingend voranschreiten. Ich gehe davon aus, dass Bitcoin mit Lindy-Wahrscheinlichkeit auf 0 fällt.

Ich gehe davon aus, dass die Trendfunktion scheitern kann und zwangsläufig scheitern wird. Mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit fallen wir auf wesentlich unter Trend * e^-1 in den nächsten Jahren. Und mit der Restwahrscheinlichkeit schwächt sich der Preistrend ab, wenn die Adoption (zu einem viel höheren Bitcoinpreis) fast abgeschlossen ist.

Der Bitcoin-Preistrend ist die Nullhypothese. Der Trend wird in Zukunft mit Sicherheit brechen. Ich möchte frühzeitig herausfinden, wann dieser Trend bricht und welche Auswirkungen das hat.

Kategorie 4: Cyber-Punks

Dies sind eigentlich die besten Leute, weil sie Technologien entwickeln und verbreiten, um Machtzentralisation und Machtmissbrauch zu begrenzen. Einen minimalen Beitrag hierzu habe ich hier über meinen Youtube-Kanal und über meine älteren Beiträge hier im Forum geleistet, aber nicht viel. Sollte sich Bitcoin preislich gut entwickeln, würde ich einen gewissen Teil meines Vermögens für solch einen Zweck spenden. Von meiner Zeit habe ich aktuell durch Beruf und Familie nur wenig abzugeben, wobei die nächste Generation groß zuziehen auch kein ganz unwichtiges Ziel ist.

[d5000]

Ich finde die Trendfunktion auch zu optimistisch. Habe ich glaube ich ja auch schon mal in einem der älteren Threads zum Thema erwähnt, auch wenn ich das Modell ansonsten gut finde (natürlich nur als Anhaltspunkt).

Das Problem ist ja: wenn die Volatilitätsabschwächung weitergeht, hat das hauptsächlich tendenziell weniger "ergiebige" Bullenmärkte zur Folge, weil Bitcoin nach oben am meisten übertreibt (nach unten zwar auch, aber selbst die ~80%-Bärenmärkte der Vergangenheit ließen den Preis ja auf ein viel höheres Niveau fallen als im vorherigen Zyklus).

Die Überschätzung ist also "systematisch" und die Abweichung wird mit jedem Zyklus größer werden. Das heißt, selbst bei einem weiter starken Uptrend wird das Modell bald brechen. Und sollte sich jemand danach richten und verkaufen, weil "Bitcoin kaputt" ist, entgehen dieser Person möglicherweise gerade die Jahre, wenn Bitcoin sich weitgehend stabilisiert aber trotzdem die meisten Anlageklassen noch übertrifft. Also die Phase, in der eine Massenadoption am wahrscheinlichsten ist.

Ich sehe auch die Gefahr dass sich vielleicht wegen solcher zu optimistischen Prognosen (die auch die gängigen "Rainbow Charts" und "Stock to Flow"-Theorien mit einschließen) irgendwann auch allgemein mehr Leute auf die Idee kommen, dass Bitcoin in irgendeiner Form gescheitert ist - obwohl eigentlich das Gegenteil der Fall wäre - und das eine große Verkaufswelle auslöst. "Gescheitert" als "get rich quick"-Asset vielleicht. Erste Anzeichen für ein solches Verhalten sind für mich die Threads, in denen darüber gemeckert wird, dass Bitcoin weniger stieg im letzten Jahr als Gold. Die Antwort ist eigentlich ganz einfach: Gold hat einfach gerade einen historisch guten Lauf, weil die Welt gerade als "krisenhaft" erlebt wird, auch unter Mitwirkung einer gewissen Person aus den USA. Aber einige glauben dann, dass Bitcoin nicht mehr so "liefert" wie früher.

Eine solche Verkaufswelle (die Bitcoin durchaus auf z.B. unter 20-30,000$ zurückwerfen könnte) könnte allerdings den Markt auch wieder bereinigen von den "get rich quick"-Leuten. Allerdings würde die Adoption durch so einen Einbruch nicht unbedingt einfacher.

[MaxMueller]

Von wann ist die Trendfunktion? Ist das immernoch die vom vorletzten Jahr oder lässt du jedes mal wenn du deine Auswertung fährst die aktuellen Kursdaten auch wieder in die Trendfunktion einfließen?!
War ja bisher bei BTC immer so, dass sich Trendfunktionen mittels log regression als zu optimistisch herausgestellt haben und daher der stetigen Anpassung bedürfen....

Die Trendfunktion ist ca. 3-6 Monate alt. Aber selbst ein Alter von 2 Jahren wäre fast egal.

Neue Datenpunkte haben fast gar kein Gewicht, Gründe:
0.) Bei einem Alter von 17 Jahren kommen bei Bitcoin im kommenden nur Daten von 1 Jahr (=1/17) hinzu. Ein kaputter Trend im letzten Jahr wird bei der Schätzung der Trendfunktion kompensiert durch die 17 Jahre zuvor mit intaktem Trend.
1.) Funktionsform: selbst wenn Bitcoin in einen ewigen Abwärtstrend fallen sollte unterstellt die Fuktionsform einen ewigen Aufwärtstrend.
2.) Weil die Zeitachse nicht linear ist (=Tage) sondern Ln(Tage) ist, haben Datenpunkte aus der Anfangszeit mehr Gewicht als neue Datenpunkte.
3.) Weil der Bitcoinpreis über 7 Zehnerpotenzen (0.01 EUR bis 100.000 EUR) angestiegen ist, hätte ein Einbruch von 99% (= 2 Zehnerpotenzen) vergleichsweise wenig Einfluss.

Die Trendfunktion ist nicht geeignet Trends am aktuellen Rand zu berücksichtigen.

Bist du dir da sicher?
Als Datenpunkte gehen Alle Tagesschlusskurse ein, d.h. bei logaritmischer Zeitachse sind die Punkte am Ende viel dichter. Ob ich die Zeitachse logaritmisch darstelle oder nicht dürfte keinen Einfluss haben.

Außerdem wird ja der Abstand zum Quadrat optimiert, d.h. bei einem kaputten Trend dürften aktuelle Datenpunkte eher übergewichtet eingehen, da Sie eben besonders weit vom Trend weg sind... Also 2 Jahre ohne Update dürften wohl schon so 10% Abweichung (also 5-stellig) ausmachen würde ich schätzen.

Aber können wir / kannst du ja vielleicht einfach mal durchrechnen... würde mich interessieren...


Btw: wo ist eigentlich @cricktor , der wollte sich doch an deinen Beiträgen jetzt auch öfter beteiligen....

[Cricktor]

Wer ruft da nach mir? Oopsi, ich hatte diesen Gesprächsfaden schon mal gesehen, aber irgendwie vergessen, ihn auf meine Watchlist zu setzen. Und gestern war'n Scheisstag, sowieso.

Ich bin ja nicht so der Chartanalyse-Typ, werde aber dies hier bei Gelegenheit und in aller Ruhe mal durchkauen. Ob mir dann noch etwas Nützliches dazu einfällt, wird sich zeigen. Eine funktionierende Kristallkugel haben wir ja alle nicht.

Danke für die Erwähnung und daß ich es dann über bitlist.co/search (Notifications) schnell gefunden habe. Gleich auch mal ein paar Merits hier für virginorange da gelassen, weiter so!

[virginorange]

...
2.) Weil die Zeitachse nicht linear ist (=Tage) sondern Ln(Tage) ist, haben Datenpunkte aus der Anfangszeit mehr Gewicht als neue Datenpunkte.
...

Bist du dir da sicher?
Als Datenpunkte gehen Alle Tagesschlusskurse ein, d.h. bei logaritmischer Zeitachse sind die Punkte am Ende viel dichter. Ob ich die Zeitachse logaritmisch darstelle oder nicht dürfte keinen Einfluss haben.

Außerdem wird ja der Abstand zum Quadrat optimiert, d.h. bei einem kaputten Trend dürften aktuelle Datenpunkte eher übergewichtet eingehen, da Sie eben besonders weit vom Trend weg sind... Also 2 Jahre ohne Update dürften wohl schon so 10% Abweichung (also 5-stellig) ausmachen würde ich schätzen.

Aber können wir / kannst du ja vielleicht einfach mal durchrechnen... würde mich interessieren...

Bei dichteren Datenpunkten wird die Reduzierung des Abstands-Quadrats der neuen Datenpunkte (unter 2 Jahre alt) erkauft durch einer Erhöhung des Abstands-Quadrats der alten Datenpunkte (über 2 Jahre alt). Je näher die alten Datenpunkte sind, desto stärker ist dieser Gegeneffekt.

Im Kopf sah das bei mir etwa so aus:



Bei Gleichverteilung der Datenpunkte über die X-Achse ist es egal welchen Datenpunkt wir verschieben. Die Auswirkungen sind gleich.



Werden die Datenpunkte am Ende dichter, haben alte Datenpunkte mehr Auswirkungen auf die Steigung als neue Datenpunkte.


Wie viel Fehler habe ich denn in meiner Schätzung gehabt?



Die letzte Schätzung war nur bis Oktober.



Die neue Schätzung bis gestern. Die neue Schätzung hat keine wesentliche Auswirkung auf die Steigung der Trendfunktion aber gut 1000€ Auswirkung auf den aktuellen Bitcoinpreis.

Bei 2 Jahren ohne Update (hier ohne Grafik) lägen wir bei einer Überschätzung von 3.500 EUR bezogen auf den Preis von Bitcoin und 0,1% bezogen auf die Rendite, also keine Katastrophe.


Welche Datenpunkte dominieren?

Ich habe fiktive Bitcoinpreisreihen erstellt und auf dieser Basis die Trendfunktion berechnet, um die Sensitivität der Datenpunkte zu ermitteln.

Ich habe die letzten 100 bzw. die ersten 100 Tagespreisdaten mit dem Faktor 10 bzw. 0.1 mulitpliziert.

Die ersten 100 Datenpunkte haben eine Auswirkung von ca. +0,17 / -0.18 auf die Steigung und ca. +10k / -10k auf den geschätzten Bitcoinpreis.

Die letzten 100 Datenpunkte haben eine Auswirkung von ca. +0,08 / -0.09 auf die Steigung und ca. +12k / -11k auf den geschätzten Bitcoinpreis.

Die neuen Datenpunkte sind für die Steigung halb so wichtig.

Bei dem geschätzten Bitcoinpreis per heute liegen die neuen Datenpunkte zwar dichter zusammen (weniger Auswirkung) aber näher am zu schätztenden Punkt (mehr Auswirkung). In Summe gleichen sich beide Effekte in etwa aus.

Das Problem ist ja: wenn die Volatilitätsabschwächung weitergeht, hat das hauptsächlich tendenziell weniger "ergiebige" Bullenmärkte zur Folge, weil Bitcoin nach oben am meisten übertreibt (nach unten zwar auch, aber selbst die ~80%-Bärenmärkte der Vergangenheit ließen den Preis ja auf ein viel höheres Niveau fallen als im vorherigen Zyklus).

Weniger Übertreibungen bei Bitcoinpreis nach nach unten in Verbindung mit den funktionsbedingt schwächeren Preistrend könnte uns das Modell noch ein paar Jahre erhalten.

Das heißt, selbst bei einem weiter starken Uptrend wird das Modell bald brechen. Und sollte sich jemand danach richten und verkaufen, weil "Bitcoin kaputt" ist, entgehen dieser Person möglicherweise gerade die Jahre, wenn Bitcoin sich weitgehend stabilisiert aber trotzdem die meisten Anlageklassen noch übertrifft. Also die Phase, in der eine Massenadoption am wahrscheinlichsten ist.

Wenn das Modell bricht (Preis unter Trend * e^-1) aber mit geringer Volatilität (2-3x von S&P) wäre das kein umtitelbarer Verkaufsgrund. Dennoch würde das Kelly-Kriterium dann weniger Allokation in Bitcoin fordern (z.B. 50% statt 70% vom Lebensvermögen). Das muss nicht zwingend sofort umgesetzt werden, aber auf Sicht der nächsten Jahre hätte dies schon Auswirkungen auf meine Investitionsquote.

"Gescheitert" als "get rich quick"-Asset vielleicht. Erste Anzeichen für ein solches Verhalten sind für mich die Threads, in denen darüber gemeckert wird, dass Bitcoin weniger stieg im letzten Jahr als Gold. Die Antwort ist eigentlich ganz einfach: Gold hat einfach gerade einen historisch guten Lauf, weil die Welt gerade als "krisenhaft" erlebt wird, auch unter Mitwirkung einer gewissen Person aus den USA. Aber einige glauben dann, dass Bitcoin nicht mehr so "liefert" wie früher.

Die Gold-Performance übertrifft meine Erwartungen, während der Bitcoin-Preis zwar grundsätzlich meine Erwartungen erfüllt (über Trend * e^-1) aber erwartet hätte ich schon eine stärkere Überbewertung im Letzten Zyklus (wir lagen in der Spitze bei Trend +300 Tagen).

Die Frage ist, wie viel Bitcoin hätten wir, ohne eine besonders starke Preisentwicklung?

Gefühlt würde ich sagen 20-50% von Bruttovermögen. Warum würdest du Gold (schlechter zu lagern und handeln) eine vermietet Immobilie (regulatorisches Risiko, Verwaltungsaufwand) oder einen Aktienindex (hohe Bewertung, keine Selbstverwahrung) kaufen, wenn du auch Bitcoin kaufen kannst?

[moderator's note: consecutive posts merged]

[MaxMueller]

Ich bin ja nicht so der Chartanalyse-Typ, werde aber dies hier bei Gelegenheit und in aller Ruhe mal durchkauen. Ob mir dann noch etwas Nützliches dazu einfällt, wird sich zeigen. Eine funktionierende Kristallkugel haben wir ja alle nicht.

Ich würde das nicht als klassische Chartanalyse bezeichnen @cricktor. Wenn überhaupt dann ist der Anteil so gering, dass eigentlich der statistische Anteil der auswertung überwiegt und das schon fast mehr richtung Fundamentalanalyse geht, wenn auch auf Basis der Kursdaten.

Falls du dir das dahinter stehende Modell noch nicht angeschaut hast lass ich mal nen link da:
Dollar cost averaging Bitcoin - can we do better?


Danke für die neue Auswertung, das hat mein verständnis geschärft/korrigiert.

Würde auch vermuten, dass weniger volatilität gar nicht so viel auswirkung auf den trend hat, zumal das meckern auf hohem niveau ist. Im letzten Zyklus waren wir bei ca. 3.3x (20k->67k), dieses mal immernoch bei 2x (67k->127k), das passt ja durchaus ins modell auch wenn man natürlich gerne mehr in richtung 2.5x gesehen hätte.