Klare Vorgaben!
Unser übergeordnetes Ziel besteht darin, 3% Rendite im Monat zu erwirtschaften. In einem volatilen Markt benötigt es eine klare Strategie und Ziele.
Es beginnt mit einem Ziel!
Langfristiger Erfolg im Handel mit digitalen Assets fußt auf nachhaltigen Strategien und deren effektive Implementierung.
Unsere Strategie zielt nicht auf kurzfristige Gewinne mit hohem Risiko ab, sondern auf die Erzielung dauerhafter, realisierbarer Renditen. Deshalb setzen wir auf Vollautomation im Handel.
Unsere intelligenten Handelsroboter sind darauf programmiert, starke Marktverkäufe frühzeitig zu erkennen. In solchen Situationen agieren sie proaktiv, indem sie sämtliche offene Positionen sicher und effizient schließen. Anschließend behalten sie den Markt im Auge und warten geduldig auf den optimalen Zeitpunkt zum Wiedereinstieg, bis sich der Verkaufsdruck beruhigt hat.
Diese Strategie gewährleistet, dass unsere Handelsroboter stets in der bestmöglichen Position für nachhaltige Gewinne sind – und das rund um die Uhr, solange die Handelsroboter aktiv sind. Mit dieser ausgeklügelten Herangehensweise bringen wir die Stabilität und den langfristigen Erfolg in Ihr digitales Asset-Portfolio, den Sie sich wünschen.
Entsprechend der Marktbedingungen passen wir die Konfiguration unserer Handelsroboter an, die fähig sind, sowohl in Aufwärts- als auch in Abwärtstrends zu navigieren. Befinden wir uns in einer Bullenmarkt-Phase, optimieren wir die Strategie, um Gewinnmitnahmen zu maximieren und legen die Stop-Loss-Orders breiter an, um dem Aufwärtstrend ausreichend Spielraum zu geben. Im Gegensatz dazu, während einer Bärenmarkt-Phase, werden Gewinnziele konservativer gestaltet und die Stop-Loss-Orders werden enger gesetzt, um potenzielle Verluste zu minimieren. Mit einer Vielzahl von Handelsrobotern in unserem Portfolio sind wir in der Lage, effizient auf alle möglichen Marktbedingungen zu reagieren.
Unsere Erfahrung hat uns gelehrt, dass es von entscheidender Bedeutung ist, eine transparente und gut durchdachte Strategie zu verfolgen. Hierbei steht stets ein ausgewogenes Chancen-Risiko-Verhältnis im Vordergrund. Dieses Prinzip ermöglicht es uns, attraktive Renditechancen zu nutzen, während wir gleichzeitig geeignete Maßnahmen ergreifen, um das Risiko zu begrenzen und zu steuern. Unsere Strategie ist nicht nur auf unsere umfangreichen Erfahrungen und Kenntnisse gestützt, sondern auch auf unsere Fähigkeit, die Märkte kontinuierlich zu beobachten und zu analysieren, um auf Veränderungen schnell und effektiv reagieren zu können.
Unser Fokus liegt primär auf makroökonomischen Indikatoren, insbesondere auf der Geldpolitik der Zentralbanken. Hierbei führen wir eine Korrelationsanalyse verschiedener Faktoren durch, einschließlich der Geldmenge, Inflationsraten und Finanzierungsbedingungen.
Ein weiterer entscheidender Aspekt unserer Einschätzungen ist die Stimmungsanalyse in den sozialen Medien. Mit Hilfe von speziell entwickelten Filtern, die auf maschinellem Lernen basieren, generieren wir ein umfassendes Bild der aktuellen Stimmungslage. Dies ermöglicht uns, sowohl die öffentliche Meinung als auch Trends frühzeitig zu erkennen und in unsere Analysen einfließen zu lassen.
Zur Validierung und Ergänzung unserer Erkenntnisse ziehen wir weitere Analysen heran, welche bedeutende Faktoren wie On-Chain-Daten und quantitativen Analysen einbeziehen. Durch die Kombination dieser verschiedenen Datenquellen streben wir eine umfassende und präzise Markteinschätzung an, die uns bei der Formulierung unserer Handelsstrategien leitet.
Die Technik der Regression ermöglicht es uns, tiefergehende und dreidimensionale Analysen des Vermögenswerts durchzuführen und liefert uns dabei aussagekräftige Indikatoren, die in verschiedenen Marktbedingungen Anwendung finden. Moving Averages, also gleitende Durchschnitte, liefern uns fundierte Anhaltspunkte für den Ein- und Ausstieg in den Handel. Diese Punkte werden durch Methoden des maschinellen Lernens kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert.
Die Qualität des Vermögenswerts ist dabei von grundlegender Bedeutung für unseren Ansatz. Unser Fokus liegt auf Vermögenswerten, die nicht nur über eine große Community verfügen, sondern vor allem durch ihre Technologie Lösungen für bestehende Herausforderungen bieten. Phänomene wie „Meme Coins“ oder „NFTs“ (Non-Fungible Tokens) entsprechen nicht unserem Handelsprofil und werden von uns daher nicht in den Handel einbezogen.
Marktanalysen
In unseren Marktanalysen versuchen wir einen Gesamteindruck zu vermitteln.
Dem Markt voraus!
Unsere Marktanalysen sind tiefgreifend und bauen auf fundierten branchenspezifischen Instrumenten sowie exklusiven fundamentalanalytischen Techniken auf.
Sie decken eine breite Palette von Bereichen ab. Neben der Anwendung klassischer Charttechniken, wenden wir uns auch der regressiven Tiefenanalyse zu. Mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen generieren wir präzise Preisvorhersagen und erfassen mit Hilfe von Zeitreihenmodellen die saisonalen Schwankungen im Markt.
Die Marktanalyse umfasst verschiedene Aspekte wie technische Indikatoren, regressionsbasierte gleitende Durchschnitte und Daten, die auf die Liquidität eines Assets hindeuten, wie beispielsweise das offene Interesse (Open Interest). Bei der Datenerhebung ziehen wir nicht nur Informationen heran, die direkt von den Assets selbst stammen, sondern berücksichtigen auch externe Quellen. Dazu gehören renommierte Analysezentren wie CryptoQuant und Glassnode, deren Daten in unsere umfassende Marktanalyse einfließen.
Zur Sicherstellung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit unserer exklusiven Handelsstrategien, veröffentlichen wir diese in regelmäßigen Abständen und archivieren sie in ihrem Originaltext. Unsere umfassenden Analysen sowohl für den Gesamtmarkt als auch speziell für Bitcoin stehen uneingeschränkt zur öffentlichen Einsicht zur Verfügung. Umfassende Analysen zu weiteren Themen und Märkten sind exklusiv für unsere registrierten Mitglieder:innen und Kunden:innen zugänglich.
Wir entwickeln den Aufbau und die Inhalte unserer Fundamentalanalysen kontinuierlich und systematisch weiter. Dabei integrieren wir regelmäßig innovative Techniken und Methoden. Unser Ziel ist es, die vielschichtige Komplexität des Marktes umfassend und zugleich verständlich darzustellen. Dies erreichen wir durch eine stetige Erweiterung unserer Perspektiven und durch die fortlaufende Anpassung unseres Analyseansatzes an die dynamischen Marktbedingungen.
Technische Indikatoren
Technische Indikatoren zeigen das aktuelle Stimmungsbild, die im Handel eine starke Rolle spielen!
Den Signalen folgen!
Für unsere technischen Indikatoren setzen wir auf regressionbasierte Modelle und umfassende statistische Analysen.
Durch diese Methoden erstellen wir einen dreidimensionalen logarithmischen Preisverlauf, der die vorhersagbare Marktdynamik innerhalb eines vorab festgelegten Bewertungszeitraums abbildet. Dies ermöglicht uns, detaillierte Einblicke in die Marktbedingungen des jeweiligen Handelszyklus zu gewinnen. Um unsere Datenvisualisierungen zu ergänzen und zu unterstützen, verwenden wir gleitende Durchschnittswerte. Diese beruhen auf dem Prinzip des überwachten Lernens (Supervised Learning), wodurch sie stetig verbessert und an aktuelle Markttrends angepasst werden können.
Unsere Regressionsmodelle nutzen Farben in einer entscheidenden Weise, da sie Stimmungen auf dem Markt repräsentieren. Die Farbintensität korreliert dabei mit der Bestätigung des Trends: Eine stärkere Farbe signalisiert einen ausgeprägten Trend. Darüber hinaus können die Farben potenzielle Trendumkehrpunkte abbilden, die oft als wertvolle Indikatoren für Kauf- oder Verkaufsgelegenheiten dienen. Diese Methode findet in unseren Handelsrobotern mit großem Erfolg Anwendung.
Statt traditioneller Candlestick-Charts verwenden wir Punkt- oder Scatter-Diagramme, welche den jeweiligen Schlusskurs darstellen. Die Vorteile dieser Darstellungsform manifestieren sich insbesondere in den sogenannten Preisclustern. Diese Cluster sind Bereiche, die einen hohen Handelsaustausch über einen verlängerten Zeitraum aufzeigen. In der technischen Chartanalyse bilden diese Preiscluster besonders relevante Ein- und Ausstiegspunkte für Handelsentscheidungen.
Unsere technischen Indikatoren beinhalten unter anderem die Verwendung von gleitenden Durchschnitten, die durch Anwendung maschinellen Lernens generiert werden. Hierbei spielt künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle, insbesondere bei der Identifizierung wiederkehrender Muster.
In unseren Analysen setzen wir zunächst den klassischen 200-Tage-Durchschnitt als Basisindikator ein. Dieser wird ergänzt durch unseren eigens entwickelten gleitenden Durchschnitt, der auf KI-basierten Algorithmen fußt. Beide Linien weisen spezifische Eigenschaften auf: Sie stellen nicht nur bedeutende Preisstützungs- und Widerstandspunkte dar, sondern markieren auch Bullen- und Bärenzyklen.
Ein weiteres wichtiges Merkmal ist, dass ein Kreuzungspunkt dieser beiden Linien eine potenzielle mittelfristige Trendumkehr signalisieren kann. Dies bietet einen wertvollen Hinweis auf mögliche Marktveränderungen und kann als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen. Die Verknüpfung von traditionellen und KI-basierten Indikatoren in unserer Analyse ermöglicht eine umfassende und präzise Markteinschätzung, die die Grundlage für optimale Handelsentscheidungen bildet.
Beispiel
Zeitreihen
Die Modelle geben uns einen Einblick über mögliche Entwicklungen in der Zukunft!
Der Zeit vorausgedacht!
Die Anwendung von Zeitreihenmodellen ist ein zentraler Aspekt unserer Analysemethodik. Sie ermöglichen eine Einschränkung der wahrscheinlichen Bandbreite zukünftiger Preisentwicklungen und stellen diese innerhalb eines Trendkanals dar.
Unter Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens sind wir in der Lage, gleitende Durchschnitte zu erstellen, die einen Mittelwert sowie obere und untere Grenzwerte repräsentieren.
Bei der Berechnung dieser Durchschnitte berücksichtigen wir übergeordnete Einflussfaktoren, etwa aktuelle geldpolitische Maßnahmen der Zentralbanken. Des Weiteren integrieren wir die saisonalen Durchschnittswerte in unsere Modelle, um eventuelle saisonale Einflüsse auf die Preisentwicklung zu berücksichtigen. Durch die Kombination dieser verschiedenen Methoden und Datensätze streben wir eine präzise und umfassende Vorhersage der Preisentwicklung an.
Unsere Modelle zur Zeitreihenanalyse werden täglich erstellt und in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Sie berücksichtigen den gesamten verfügbaren Zeitraum eines Assets seit Beginn seiner Börsenaufzeichnung, um ein umfassendes und genaues Bild der Preisentwicklung zu gewährleisten.
Zur besseren Übersichtlichkeit und Handhabung visualisieren wir jedoch stets die letzten zwei Jahre der Preisentwicklung. Dadurch bleiben relevante, aktuelle Trends und Muster im Vordergrund, die für die kurz- bis mittelfristige Investitionsentscheidung besonders wichtig sind.
Wir legen außerdem großen Wert darauf, besondere Merkmale in der Preisentwicklung zu erkennen und zu berücksichtigen. Dazu gehören zum Beispiel signifikante Preisspitzen, ungewöhnliche Volatilität oder andere anomale Preisbewegungen. Soweit es die Daten erlauben, werden diese Merkmale in unsere Modelle integriert, um ein möglichst realistisches und aussagekräftiges Modell der Preisentwicklung zu erstellen.
Die Saisonalitätsanalyse, die wir in unseren Untersuchungen anwenden, ermöglicht es uns, ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie sich der Markt im Durchschnitt zu bestimmten Zeitpunkten verhält. Unser Zeithorizont umfasst dabei wöchentliche, monatliche und jährliche Zyklen. Bei der Betrachtung der Saisonalität ziehen wir den gesamten verfügbaren Zeitverlauf des betreffenden Assets in Betracht. Dies liefert wertvolle Einblicke in wiederkehrende Muster und Trends, die uns dabei unterstützen, fundierte Prognosen und Entscheidungen zu treffen.
Beispiel
