Unsere Analyse-Technik im Überblick
Wir nutzen fortschrittliche Technologien für unsere Marktanalysen, um präzise Einblicke und Vorhersagen treffen zu können.
Research & Tools, keine Anlageberatung. Keine Orderausführung, keine Verwahrung von Kundengeldern. Entscheidungen erfolgen ausschließlich durch die jeweiligen Kontoinhaber.
Unsere Methodik
Damit wir einen umfassenden Blick erhalten, arbeiten wir mit Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen, saisonalen Mustern und verschiedenen KI-Modellen, die auf Deep Learning beruhen.
Technische Analysen
Durch den Einsatz fortschrittlicher Chartanalyse-Techniken ermöglicht Quantum Data Analytics tiefe Einblicke in die Marktdynamik, um kritische Wendepunkte und Trendlinien präzise zu identifizieren.
Bei Quantum Data Analytics erweitern wir die klassische Chartanalyse durch den gezielten Einsatz moderner Regressions- und Zeitreihenanalysen. Diese Kombination ermöglicht ein deutlich klareres Bild der aktuellen Marktsituation und macht relevante Strukturen im Chart präzise sichtbar. So identifizieren wir Unterstützungs- und Widerstandszonen mit höherer Genauigkeit und leiten daraus aussagekräftige Preisbereiche ab. Grundlage dafür ist eine breite Auswahl an Indikatoren, die wir mithilfe künstlicher Intelligenz präzise ermitteln und nahtlos in unsere Marktanalysen integrieren.
“Preise sind nicht nur Zufallsereignisse. Durch das Studium vergangener Preisbewegungen können wir Muster und Trends erkennen, die uns helfen, zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen.”
– John Bollinger
Timeframes
Unsere charttechnischen Analysen beginnen mit dem 4-Stunden-Chart und erstrecken sich bis hin zum Wochenchart. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich auch Charts in kleineren Zeitfenstern, um ein homogenes Gesamtbild des Marktes zu erhalten. Diese kleineren Zeitfenster veröffentlichen wir jedoch nicht, da sie aufgrund ihrer Schnelllebigkeit weniger aussagekräftig sind. Dennoch müssen alle Zeitfenster übereinstimmen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Preiszonen
Preiszonen ermitteln wir mithilfe der Regressionsanalyse, welche bedeutende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus aufzeigt. Diese Preiszonen sind von großer Bedeutung, da sie die höchste Handelsbereitschaft signalisieren. Ein längerer Aufenthalt in diesen Zonen kann zudem auf einen möglichen Trendwechsel hinweisen. Durch die präzise Identifikation dieser Zonen lassen sich potenzielle Marktbewegungen besser vorhersagen und Handelsstrategien optimieren. Die Preiszonen sind farblich markiert und zeigen sich als Unterstützungszone (Grün) und Widerstandszone (Rot).
Fibonacci-Retracements
Fibonacci-Retracements werden sowohl in unseren Analysen als auch in unseren Tradingbots verwendet, da sie einen bedeutenden psychologischen Aspekt im Handel darstellen. Diese Retracements identifizieren entscheidende Unterstützungs- und Widerstandsbereiche während der Preisbildung und können helfen, potenzielle Hoch- und Tiefpunkte im Markt zu bestimmen. Die Anwendung von Fibonacci-Retracements ermöglicht eine präzisere Einschätzung von Kurskorrekturen und Trendfortsetzungen. Dadurch können wir fundierte Handelsentscheidungen treffen und das Risiko besser managen.
Fibonacci-Retracements
Für unseren Handel verwenden wir sowohl für unsere Analysen als auch für unsere Handelsroboter wichtige Indikatoren, die bereits aufgrund ihrer Zuverlässigkeit über die Jahre hinweg einen der wichtigsten Stellenwert im Börsenhandel erreicht haben. Dazu zählen eine Vielzahl an Momentums Indikatoren wie auch Oszillatoren. Damit wir die Daten in Echtzeit erhalten, haben unsere eigenen Indikatoren entwickelt, die sich zu den Indikatoren an den Handelsplätze kaum unterscheiden. Zudem verwenden wir künstliche Intelligenz um die besten Indikatoren je nach Marktlage zu identifizieren.
On Chain
Um die verschiedenen Marktsituationen in Echtzeit einschätzen zu können, verwenden wir zusätzlich On-Chain Daten die wir in unseren Analysen zum Einsatz kommen. Dazu verwenden wir zugleich die On-Chain Daten auch für unsere Regressionsanalysen, um einen verbesserten Blick auf die Märkte zu erhalten. Durch die Integration dieser On-Chain-Daten in unsere Analyse können wir Angebot und Nachfrage direkt mit den quantitativen Daten spiegeln und ein tiefgehendes Bild zeichnen als herkömmliche Chartanalysen.
Ein Beispiel dafür ist die Analyse der Transferaktivitäten von Assets. Wenn Assets verstärkt von privaten Adressen an Handelsplätze transferiert werden, deutet dies darauf hin, dass die Verkäuferseite zunimmt und ein baldiger Verkaufsdruck zu erwarten ist. Umgekehrt, wenn Assets von den Börsen abgezogen werden, verringern sich die Reserven an den Handelsplätzen, was bei entsprechender Kauflaune zu einem erhöhten Kaufdruck führen könnte.
KI - Analysen
Was KI kann, und was nicht!
Dank künstlicher Intelligenz können riesige Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden, die für menschliche Analysten schwer zugänglich sind, was zu genaueren Marktprognosen führt.
KI ist gegenwärtig ein zentrales Thema und wird es voraussichtlich auch auf absehbare Zeit bleiben. In unserer Tätigkeit konzentrieren wir uns intensiv auf die Anwendung von KI sowohl in der Datenanalyse als auch im Handel. Dadurch verfügen wir über fundierte Kenntnisse darüber, welche Potenziale die KI bietet und welche Grenzen sie aufweist.
Künstliche Intelligenz (KI) kann definitiv nicht die exakten Preise für morgen, nächste Woche oder die kommenden Jahre vorhersagen. Die Märkte sind dafür zu komplex und oft zu impulsiv. Die dafür erforderliche Rechenleistung ist enorm und das Handling der notwendigen Daten noch zu schwerfällig. Allerdings kann die KI mit hoher Wahrscheinlichkeit mögliche Preisspannen unter Verwendung von Trendkanälen, Trendstärke und gleitenden Durchschnitten ermitteln. Basierend auf bisherigen Erfahrungen kann sie aufzeigen, in welche Richtung sich der Markt in naher Zukunft technisch entwickeln könnte. Zudem verbessert sich die KI kontinuierlich in ihren Fähigkeiten. Alle von uns verwendeten KIs wurden eigenständig von uns entwickelt.
“KI forciert die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Marktdaten in Echtzeit, was uns ermöglicht, schneller auf Marktveränderungen reagieren zu können.”
– Erik Wimmer
Trendkanal
Trendstärke
Durch maschinelles Lernen ist die Künstliche Intelligenz in der Lage, nicht nur Trendkanäle zu generieren, sondern auch die Trendstärke vorherzusagen. Dies erfolgt durch die Analyse der Verbindung zwischen Handelsvolumen und Preisentwicklung. Diese Trends sind häufig saisonal bedingt und wiederholen sich in bestimmten Zyklen. Dadurch kann die KI potenzielle Stärken innerhalb der Kanäle projizieren, was hilfreich ist, um mögliche Trendumkehrungen zu erkennen.
Trendlinie
Trendlinien sind ein wesentlicher Aspekt im Börsenhandel. Es heißt nicht umsonst, dass sich Preise letztendlich zu ihrem Durchschnitt zurückbewegen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) können wir Prognosen erstellen, die wir mit traditionellen gleitenden Durchschnitten korrelieren, um Bullen- und Bärenmärkte präziser zu identifizieren. Dies bietet uns einen erheblichen Vorteil, da wir frühzeitig erkennen können, wann sich die Märkte in ihren Zyklen zu verändern beginnen.
Regressionsanalyse
Dem Markt einen Punkt voraus!
Regressionsanalytik identifiziert und quantifiziert Markttrends und Anomalien, die sonst möglicherweise übersehen würden.
Damit wir ein einheitliches Bild über die aktuellen Entwicklungen auf dem Markt für digitale Assets erhalten, sind zyklische Saisonalitäten von Bedeutung.
Der wesentliche Unterschied zwischen der traditionellen Chartanalyse und unserer Regressionsanalyse liegt in der grafischen Darstellung. Während klassische Charts die Preisbewegungen mit sogenannten Candlesticks visualisieren, präsentieren wir Tagesschlusskurse als Punkte, die zusätzlich durch verschiedene Farben differenziert werden. Die Farbänderungen signalisieren, dass sich der Markt auf Basis der Indikatoren zu verändern beginnt
“Fortschrittliche Regressionsmethoden können robuste Ergebnisse liefern, selbst wenn die Daten durch Rauschen oder unvorhergesehene Ereignisse beeinflusst werden.”
– Erik Wimmer
Marktindikatoren
Für unsere Modelle nutzen wir gängige Handelsindikatoren sowie makroökonomische Daten wie Inflation, Geldmengen und Stimmungsanalysen aus sozialen Netzwerken. Die farbliche Markierung illustriert das Verhältnis zwischen bullischen und bearischen Faktoren. Eine ausgewogene Marktstimmung herrscht, wenn die Markierung in der Mitte der farblichen Skala liegt. Erreichen die farblichen Indikatoren extreme Werte, deutet dies auf einen möglichen Trendwechsel hin.
Preiszonen
Preiszonen liefern uns wertvolle Hinweise auf bedeutende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus. Wir ermitteln diese Zonen durch die Analyse der Korrelation von Preis, Handelsvolumen und Zeit. Diese Bereiche zeichnen sich dadurch aus, dass hier die meisten Handelsaktivitäten stattfinden, was sie zu zuverlässigen Indikatoren dafür macht, wann und wo die meisten Händler Gewinne oder Verluste verzeichnen.
Preiszonen liefern uns wertvolle Hinweise auf bedeutende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus. Wir ermitteln diese Zonen durch die Analyse der Korrelation von Preis, Handelsvolumen und Zeit. Diese Bereiche zeichnen sich dadurch aus, dass hier die meisten Handelsaktivitäten stattfinden, was sie zu zuverlässigen Indikatoren dafür macht, wann und wo die meisten Händler Gewinne oder Verluste verzeichnen.
Markttiefe
Mit der Marktiefe können wir Handelsaktivitäten deutlich präziser darstellen als in herkömmlichen Charts. Sie veranschaulicht die Volumenintensität und liefert wertvolle Einblicke in die Volumen, mit denen die Preisfindung erfolgt. Niedrige und weiter abnehmende Volumen können ein Indikator für bevorstehende starke Preisbewegungen sein.
Zeitreihen Analysen
Dem Zeit voraus!
Zeitreihenanalysen ermöglichen die Entwicklung und Anwendung quantitativer Modelle, die präzise Vorhersagen und automatisierte Handelsstrategien unterstützen.
Damit wir ein einheitliches Bild über die aktuellen Entwicklungen auf dem Markt für digitale Assets erhalten, sind zyklische Saisonalitäten von Bedeutung.
Wir analysieren die Saisonalitäten und teilen diese in den allgemeinen Trend, den wöchentlichen Rhythmus und den Jahresverlauf auf. Diese Angaben basieren auf quantitativen Durchschnittswerten, die die wahrscheinlichsten Entwicklungen zusammenfassen. Abweichungen können je nach Marktumfeld auftreten und auch umgekehrt betrachtet werden. Dennoch bieten sie wertvolle Hinweise darauf, wie sich die durchschnittliche Entwicklung in einem technischen Umfeld gestalten kann.
“Wir analysieren die Saisonalitäten basierend auf quantitativen Durchschnittswerten, um wertvolle Hinweise auf die wahrscheinlichsten Entwicklungen im technischen Umfeld zu bieten.”
– Erik Wimmer
Trendkanal
Die Trendentwicklung liefert mit ihrem Prognoseinstrument wertvolle Einblicke in das potenzielle Marktinteresse. Diese Projektion basiert auf umfassenden Analysen historischer Daten und berücksichtigt deren durchschnittliche Entwicklung. Durch die Anwendung bewährter statistischer Methoden und modernster Analysetools ermöglicht unser Ansatz eine fundierte und möglichst zuverlässige Vorhersage.
Wöchentlich
Der wöchentliche Zyklus veranschaulicht den Verlauf der Handelsaktivitäten von Montag bis Sonntag und deren Auswirkungen auf die Preisentwicklung. Anhand dieser Darstellung lassen sich sowohl bullische als auch bärische Handelstage identifizieren, die jeweils durch steigende oder fallende Preise in der durchschnittlichen Entwicklung gekennzeichnet sind. Besonders hervorzuheben ist die Möglichkeit, durch die Analyse dieses Zyklus gezielte Handelsstrategien zu entwickeln und das Marktgeschehen besser zu verstehen. Diese detaillierte Betrachtung ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen und somit langfristig erfolgreich zu agieren.
Jährlich
Im Jahresrhythmus beobachten wir die durchschnittlichen Monatsbewegungen von Januar bis Dezember und ihre zyklischen Muster. Dabei identifizieren wir sowohl umsatzstarke Monate als auch Perioden, in denen der Markt tendenziell schwächer ist. Diese Schwankungen können auf eine Vielzahl von Faktoren zurückgeführt werden und lassen sich auch aus verschiedenen Perspektiven analysieren. Es ist wichtig zu verstehen, dass saisonale Effekte und externe Einflüsse eine wesentliche Rolle spielen. Durch die gezielte Untersuchung dieser Zyklen können wir wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Dies ermöglicht es uns, strategisch auf Marktentwicklungen zu reagieren und langfristige Erfolge zu sichern.Im jährlich Rythmus sehen wir die durchschnittlichen Monatsbewegungen von Jänner bis Dezember und ihre Zyklen. Dabei gibt es Umsatzsatzstarke Monate und Zeiten wo der Markt im allgemeinen schwächelt. Dies kann unterschiedliche Faktoren haben und auch invertiert betrachtet werden.