Handel mit Bitcoin ist profitabler als eine exakte Wissenschaft.

An einem bestimmten Tag ist Reddit voll von Theorien, die Bitcoin-Kursbewegungen erklären, die von exotischen technischen Indikatoren bis hin zu den Machenschaften von FUD (Angst, Unsicherheit und Zweifel) Hausierer reichen.

Das kann sich jedoch mit einem neuen Papier ändern, das behauptet, eine Handelsstrategie entwickelt zu haben, die eine Rendite von 89% in weniger als zwei Monaten erzielen kann.

Die Autoren, Professor Devavrat Shah vom Massachusetts Institute of Technology und der Informatikstudent Kang Zhang, sammelten von Februar bis Juli Daten von OKCoin, der weltweit größten Börse nach Handelsvolumen.

Sie fütterten die Daten in ein von ihnen entwickeltes Vorhersagestatistikmodell und nutzten die Ergebnisse, um eine Simulation von CNY / BTC-Trades durchzuführen. In der Simulation konnte der Händler in jedem Handel nur 1 BTC long oder short gehen.

Volatilität steigert Gewinn

Die Handelssimulation, die an Daten aus 50 aufeinanderfolgenden Tagen im Mai und Juni durchgeführt wurde, erbrachte hochprofitable Ergebnisse. Der simulierte Händler investierte 3.781 Yuan und machte 2.872 Trades. Der kumulierte Gesamtgewinn betrug 3 362 Yuan oder 89% des investierten Betrags.

Die Handelsstrategie erzielte bei einer hohen Volatilität Ende Mai und Anfang Juni die höchsten Gewinne und war immer noch profitabel, als der Preis am Ende des simulierten Zeitraums stetig sank.

Die Handelsstrategie ergab auch eine Sharpe Ratio von 4,1, schreiben die Autoren. Dies entspricht der Rendite eines Portfolios, bereinigt um die risikofreie Rendite. Ein hohes Verhältnis zeigt, dass ein Anleger Erträge erwirtschaftet, während er ein geringeres Risiko eingeht, wobei Werte von drei und mehr als ausgezeichnet gelten.

Die Sharpe-Ratio der Autoren ist vergleichbar mit Benchmark-Investmentfonds wie dem Vanguard Total Stock Market Index Fund, dem weltweit größten dieser Art, der 355 Mrd. USD wert ist. Dieser Fonds hat eine einjährige Sharpe-Ratio von 1.79 und ist im letzten Jahr 8.32% zurückgekehrt.

Blaue Linie = Bitcoin-Preis bei OKCoin. Schwarze Linie = Handelsgewinn. Quelle: Bayessche Regression und Bitcoin , Abb. 3

Blick in die Daten

Die Ergebnisse des Papiers können auch die Behauptungen technischer Händler auf Bitcoin-Märkten stützen. Die Autoren analysierten ihre Vorhersagedaten und fanden Hinweise auf "Dreiecksmuster" und "Kopf-und-Schultern" -Muster in den Preisdiagrammen.

"Dies deutet darauf hin, dass es tatsächlich solche Muster gibt und [... erklärt] den Erfolg unserer Handelsstrategie", schreiben sie.

Eine vorläufige Version des Papiers mit dem Titel Bayes'sche Regression und Bitcoin wurde in den Proceedings der Allerton Konferenz 2014 zu Kommunikation, Kontrolle und Computing veröffentlicht - eine der längsten Lauf und renommiertesten Konferenzen in seinem Bereich.Die dreitägige Konferenz endete am 3. Oktober.

Könnte angesichts der begrenzten Handelsgröße der Simulation von 1 BTC mehr Geld mit mehr Kapital auf dem Spiel stehen? Die Autoren schreiben, dass mehr Forschung erforderlich ist, obwohl sie spekulieren, dass der Gewinn vergrößert werden kann.

Die Autoren weisen auch darauf hin, dass weitere Gewinne erzielt werden könnten, wenn mehr Daten verarbeitet würden, obwohl dies eine "Berechnung in großem Maßstab" erfordern würde. Sie verwendeten eine 32-Kern-Maschine mit 128 GB RAM für die Studie und "repräsentative" Zeitreihendaten auf der Vorhersagemodellierungsstufe.

Ursprünge in der Twitter-Analyse

Die Vorhersagesimulation von Shah und Zhang basiert auf einem "latenten Quellenmodell", das in einem im letzten Jahr veröffentlichten Artikel beschrieben wurde und vorhersagte, was sich zu Trendthemen auf Twitter entwickeln würde.

Shah Co-Autor dieses Papiers mit zwei Forschern am MIT und Twitter. Ihr Modell war in der Lage, Trendthemen in bis zu 79% der Fälle genau zu prognostizieren, so die Autoren.

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