PeWi

Da streiten sich die Geister, ob tatsächlich alles immer und sofort vollständig eingepreist ist. J.C. Lotter (https://financial-hacker.com/) schreibt in einem seiner Artikel, dass diese Prämisse in dieser Vollständigkeit nicht immer erfüllt wäre. Beispielsweise reagiere der Markt bei größeren News öfters über und müsse sich dann erst auf ein neues Niveau "einigen" und einpendeln. Und "subtilere" Informationen würden durchaus langsamer eingepreist werden. Als Beispiel führt er das frühere Preiscap des Schweizer Franken an. Das hat risikofreies Gridtrading ermöglicht; es hat aber Monate gedauert, bis das genügend viele Marktteilnehmer gemerkt hatten. D.h. anfangs konnte man damit gut verdienen, und die Erträge aus diesem Gridtrading sanken über den Zeitraum mehrerer Monate mit der zunehmenden Teilnehmerzahl, bis schließlich ein unrentables, niedriges Niveau erreicht war. (Und dann wurde das Preiscap von der Schweizerische Nationalbank aufgegeben (denn die zahlte letztendlich die Gewinne der Gridtrader), der Kurs des Schweizer Franken machte in Sekunden einen großen Sprung, und einige Leute waren dann plötzlich massiv überschuldet.)

Es gibt einiges an Software, wo man seine Würfelwürfe eintragen kann, und die dann die dazugehörigen 24 Wörter ausspuckt. @fjvbithatte den Python-Source zu einem kleinen schicken Progrämmchen mit grafischer Oberfläche und Anleitung auf Github veröffentlicht. Geht völlig offline und kann von den hier versammelten Experten nochmal durchgesehen werden. (Edit: https://github.com/fjvbit/seedcreator) (Edit2: Oops - nur für 16-seitige Würfel.) (Ich habe ein spartanisches Programm in Go geschrieben (nur Kommandozeile), da kann ich auch gerne den Quelltext freigeben. Edit2: Das geht für 'ne Münze, 'nen 6er Würfel und 'nen 16er Würfel.)

Deine oben skizzierte Methode ist bei Hype-Coins IMHO die falsche Methode. Da geht es um mittelfristige massive Kurssteigerungen, aber nicht um sehr kurzfristige Pumpspitzen. Schau dir z.B. den von @Zwarm erwähnten Coin AGIX an.

Entweder über eine Limitorder zum Wunschkurs stumpf verkaufen . Oder über einen Trailing Stop, den dein Bot (ein bisschen erweitert) bei Anstiegen aktualisieren könnte, dem Kurs mit genügend Abstand hinternachziehen. Oder kombinierte Ansätze - einen Teil stumpf mit Limit verkaufen, einen Teil mit Trailing Stop laufen lassen, ...?

Bei einem Preis von $25 pro BTC würde ich sogar die Forenregel brechen, dass man nicht mehr als 0.6 BTC besitzen darf.

Nachdem ein Jahr vorbei ist, hier ein Update zu meinem Versuch mit der "Accelerating Dual Momentum Strategy" (nachfolgend ADM). Vorneweg, das war das schlechteste Jahr, das diese Strategie je hatte. Der bisherige maximale Drawdown von 20.6% während der Dotcom-Krise wurde mit 33.4% von Jan. '22 bis Okt. '22 locker getoppt. Gottlob habe ich nur einen Teil des Abstiegs mitgenommen. Gemäß der angegebenen Momentumformel habe ich zum Monatsbeginn 01/2022 einen S&P500-ETF gekauft. Der hat über den Monat um knapp 6% nachgegeben. Gemäß der Momentumformel sollte man den - hauchdünn - auch für den Februar halten, da hat er nochmal um 2% nachgegeben. Ab März sollte man laut Formel in lang laufende US-Treasuries, da habe ich auf Cash gewechselt, weil ich keinen passenden ETF auf Xetra gefunden hatte. Im April habe ich dann die Strategien von Dr. Wouter Keller entdeckt, die mit einem "Kanarienvogel"-Prinzip arbeiten. Der hat mit umfangreichen statistischen Untersuchungen herausgefunden, dass das Schwächeln bestimmter Indizes überdurchschnittlich oft nachfolgende Schwächeperioden anzeigt. Sprich, wenn irgendeiner der Kanarienvögel anschlägt, bleibt man besser in defensiven ETFs und meidet ETFs auf Aktienindizes. Dank der Kanarienvögel habe ich mir die restlichen 25% Minus der ADM-Strategie gespart. Da nach jedem guten Monat im S&P500 ein schlechter folgte, ist die ADM-Strategie mehrfach in den S&P500 rein und im nächsten Monat mt Verlust wieder raus. Zusätzlich hat auch der (angeblich) sichere Hafen der ADM-Strategie, die Long Term Treasuries, kräftig getankt, wodurch das katastrophale Gesamtergebnis für 2022 zusammenkam. Die Kanarienvögel haben durchgehend fürs Vermeiden der Aktien-ETFs plädiert, weswegen ich in Cash geblieben bin. War auch nicht die beste Wahl, da der Euro gegenüber dem Dollar in der ersten Jahreshälfte kräftig nachgegeben hat. Hätte ich irgendwelche US Short Term Treasuries gehalten, hätte ich vom Kursanstieg des USD profitieren können. Daraufhin habe ich die sicheren Häfen der Strategien von Dr. Wouter Keller gesichtet, der hat nämlich aufgrund der abnormalen Zinsverhältnisse mehrere Vorschlage von Ultrashort Treasuries bis hin zu Ultralong 20+ Treasuries. Davon habe ich mir ab Herbst den besten rausgesucht, womit ich den wieder fallenden Dollar voll mitgenommen habe. (Als Strategie eines Amerikaners für Amerikaner enthalten praktisch alle Vorschläge seiner Strategien nur US-zentrierte Anleihen-Indizes.) Insofern habe ich die Auswahl der Aktien-ETFs und der Anleihen-ETFs diese Tage auch um europäische Varianten (TecDax, EuroSTOXX600 und Xtrackers II Eurozone Government Bond Short Daily Swap) ergänzt, um nicht wieder ähnlich stark auf Wechselkurs-Schwankungen reinzufallen. Fazit: Mein erstes ETF-Jahr ist suboptimal gelaufen, in Summe habe ich aber auch nicht mehr Geld verloren als beim sturen Halten einen z.B. S&P500 - insofern bin ich durchaus zufrieden. Hätte ich das Geld in Kryptos angelegt und gehodlt, hätte es deutlich schlechter ausgesehen. 😜

Auf Kraken kann man mit Euro einzahlen, und kann einige Coins mit kleinem Hebel (zwischen 2x und 5x) handeln. https://support.kraken.com/hc/en-us/articles/227876608-Margin-trading-pairs-and-their-maximum-leverage

Muss das sein? Wenn das Gegenüber lernresistent scheint, heißt das oft, dass man seinen Punkt eben nicht so gut rübergebracht hat, dass der andere den Vorteil auch wirklich sehen konnte.

Hat noch keiner was zu gesagt. Ein "dünner" Hinweis dazu: Die Maske hat nicht nur den Effekt der Filterung (das ist der erwünschte Idealfall), sondern auch den Nebeneffekt der Abschwächung deiner (ansonsten biologisch bedingten) gerichteten Atemluft deinerseits, die du beim Atmen, Reden, Singen, ... ausstößt. Wenn du mit jemandem redest (oder sogar nur in dessen Richtung schaust), geht ein Teil deiner Atemluft in seine Richtung. Das setzt ihn einer höheren Belastung aus. Hast du eine Maske auf - auch wenn sie schlecht sitzt, jemand bärtig ist o.ä. - dann wird dieser gerichtete Anteil stark abgeschwächt. Das sieht man auch gut in deinem Video. Mit Maske "quillt" es nur diffus um dich herum.

Das wurde oben schon aufgeklärt - gemeint war, dass pro Stunde Arbeitszeit lediglich 5€ nach Abzug aller Kosten übrigbleiben.

Mit den klassischen Märkten kenne ich mich nicht aus, ich bin gleich mit Krypto gestartet. Ich würde aber vermuten, dass aufgrund der langen Existenz der klassischen Märkte und der höheren Liquidität dort noch wesentlich mehr Profis unterwegs sind. Nicht umsonst gibt es unzählige wissenschaftliche Untersuchungen und Forschungen zu ihnen.

Sicher? 😉

Noch zum zweiten Teil deiner Frage 5: Es ist auf jeden Fall einfacher und sicherer, "Schaufelverkäufer" zu sein, anstelle selber nach Gold zu suchen. Es ist ja nicht damit getan, einmal eine gute Strategie zu finden. Strategien "altern", weil sich die Märkte ändern, und weil die Konkurrenten ständig besser werden. Man muss also ständig seine bestehenden Strategien anpassen, soweit möglich, und ständig neue Strategieideen finden und testen. Insofern ist es der deutlich sicherere Weg, den anderen die Infrastruktur oder die Tools zur Verfügung zu stellen. Es gibt vermutlich immer genug Neulinge und Anfänger, die an das große Botglück glauben und an die "geniale" Strategie, die sie einfach nur finden müssen. Man steht dann natürlich im Wettbewerb mit den anderen Infrastruktur-Anbietern im Kampf um die "beste" Plattform und das "beste" Tool. Geschenkt ist das auch nicht.

Erstmal danke für dein Lob! Das muss man zweigeteilt beantworten - einmal, was der Backtest behauptet, und zum anderen, was die Realität sagt. Laut Backtest sind verschiedene Strategien mittelfristig durchaus erfolgreich. Allerdings muss man sich auch in der hehren Backtest-Theorie davon verabschieden, den Markt permanent outperformen zu wollen. Meiner Erfahrung nach ist das ein Geben und ein Nehmen. Wenn Strategien gut im Bärenmarkt sind, schwächeln sie im Bullenmarkt und umgekehrt. Ich habe zumindest noch nie eine Strategie hinbekommen, die im Backtest sowohl in Bären-, wie auch in Bullenzeiten richtig gut performt. In der Realität habe ich erst eine meiner Strategien länger ausprobiert, weil es mir schwer fällt, eine alte weiterlaufen zu lassen, wenn ich eine neue fertig habe. 🙄 Diese länger laufende war jedenfalls nicht erfolgreich, sie hat auf Dauer Geld verbrannt. Das ist mir lange Zeit nicht so aufgefallen, weil auf diesem Account auch Coins lagen, weswegen ich den merklichen Schwund lange mehr auf die Coins als auf die Strategie geschoben habe. Im Nachhinein - mit meinem heutigen Wissensstand - war diese Strategie sicherlich zu kompliziert (diverse adaptive Elemente für unterschiedliche Marktbedingungen) und damit extrem im Overfitting trotz aller Gegenmaßnahmen. Ich habe jahrelang versucht, einen überall brauchbaren Algorithmus zu finden oder zu entwickeln. Ich habe versucht, über diverse adaptive Zusätze einen Trendalgorithmus an die verschiedenen Marktbedingungen (Volatilität, Schnelligkeit und Größe der Kursveränderungen) anzupassen. Letztendlich war das alles nicht erfolgreich. Laut Literatur ist es erfolgreicher, mehrere, auf einzelne Marktphasen spezialisierte Algos laufen zu haben und "irgendwie" zwischen ihnen umzuschalten. Eine Möglichkeit wäre, über Indikatoren das herrschende Regime festzulegen. Eine andere ist, bei jedem Algo den finanziellen Erfolg zu beobachten, und wenn der nach unten abbiegt, den Algo vonechtem Geld auf Papertrading umzusetzen; wenn das Papertrading wieder erfolgreich wird, schaltet man den Algo wieder auf echtes Geld um. Die dritte Möglichkeit ist, mehrere Algos (oder Bots) verschiedener Strategien parallel laufen zu lassen und sie von Zeit zu Zeit zu rebalanzieren. Damit das einen Sinn hat, sollten die Algos möglichst wenig miteinander korrelieren. Dann liegt das Gesamtergebnis dank Rebalanzieren über der Summe der Einzelergebnisse. Tunen kann man das ganze, indem man die Algos nicht gleichgewichtet und rebalanziert, sondern gemäß Portfoliotheorie (Markowitz bzw Kelly-Kriterium) die Algos ensprechend ihrer Ergebnisse unterschiedlich gewichtet und diese Gewichtung regelmäßig überprüft und an die aktuellen Ergebnisse anpasst. Daten wie Schnappschüsse vom Orderbuch gibt es IMHO nicht kostenlos zu bekommen. Entweder kauft man sie für gutes Geld oder man schreibt sie selber über viele Monate mit. DIesen Aufwand habe ich bisher gescheut, und er ist bei meinem eher langsamen Strategien IMHO auch weniger wichtig. Wer knackige, schnelle Strategien hat, die viele Trades mit kleinen und kleinsten Gains aufsummieren, der muss vermutlich mehr drauf achten. Schwierig ist, dass neben der erhöhten Komplexität der Backtest-Software die Genauigkeit mau sein wird, weil die "Gegner" fehlen. Man weiß ja nicht, ob man in realiter die Orderbuchspitzen bekommen hätte, oder ob ein anderer schneller gewesen wäre. Deshalb meint @Jokinzu recht, dass man z.B. Arbitragestrategien einfach nicht backtesten kann. Ich habe im Internet auch eher wenig Literatur zu Strategien gefunden, die das Orderbuch nutzen. Entweder war's Arbitrage, oder Market Making oder irgendwelche Machine Learning-Geschichten. Mit kleinen ML-Libraries habe ich schon herumgespielt (kleine neuronale Netze, Random Forests), mit den großen (z.B. Keras/Tensorflow, PyTorch, ...) habe ich noch keine Erfahrungen - nur Bücher dazu. 😉 Nach dem, was ich im Internet dazu gefunden habe, sind ML-Algos nicht per se besser. Deep Reinforment Learning scheint relativ gut zu sein, das steht noch auf meiner ToDo-Liste. Die grundsätzlichen Schwierigkeiten bei Kryptos (viel Rauschen, hohe Volatilität, starke plötzliche Bewegungen, wenig Liquidität bei vielen Coins etc) machen auch ML-Algos ziemlich zu schaffen. Es gibt die Ansicht, dass ständig die nicht so guten aufgeben, so dass der Schnitt der verbleibenden Mitspieler immer höher wird. Als Privatmann mit begrenzten Resourcen (Zeit, Kenntnisse, Hardware, ...) ist es auf jeden Fall sehr schwer. Leute hier im Forum, die in früheren Jahren mit Bots recht erfolgreich waren, klagen auch darüber, dass es mit jedem Jahr schwieriger und weniger profitabel würde. Meiner Erfahrung nach funktionieren klassische Strategien wie z.B. kreuzende MAs oder RSI/Bollinger-Kombinationen schon lange kaum mehr. Laut Literatur: Entweder man findet exotische Methoden, die Edges abschöpfen, die kaum einer kennt, oder man tummelt sich in schwach liquiden Märkten, die zu klein für die Profis sind.

Er hatte auch recht. Es GAB ein neues ATH dass das alte in den Schatten stellte, es war mehr als das dreifache. Im Sommer '21 hatten wir bereits das April-ATH mit ca. $65K hinter uns, und das wurde zum Jahresende nur ein bisschen überboten.

Bitte den Kontext beachten - es ging nicht um die "normalen" Hacks kleinerer oder größerer Kriminelle, sondern um das Hacken durch staatliche Akteure.

Ich bin kein IT-Fachmann und kann das selber nicht beurteilen. Er hat das wiederholt im Kontext der "Hack back"-Diskussionen im Bezug auf staatliche Akteure geschrieben. (https://blog.fefe.de/?q=Attribuierung)

Du scheinst absolut keine Ahnung von Netzwerken und Logfiles zu haben, Verbindungsnachweise nennt man das. Das sind keine Logfiles von Deiner Fritzbox zuhause. Der Blogger fefe ist IT-Sicherheitsspezialist und betont immer wieder, dass diese Vorstellung, man könnte bei Hacks halbwegs zuordnen, wer das war, naiv ist und in der Realität nicht funktioniert.

Ich habe ähnliche Probleme mit der Kombi Binance/GMX. Allerdings kommen bei mir die Mails durchaus an, nur meistens Stunden später. Meine Abhilfe ist, mich morgens einzuloggen, da treffen die Mails praktisch immer zeitnah ein. Abends dagegen kann ich mich darauf verlassen, dass die Mails erst ewig später eintrudeln.

Arroganz sieht von unten auch wie Arroganz aus. Abgesehen davon, Niveau und Kompentenz sind sach- und lösungsorientiert. Wer eine Antwort zu einer sehr ungewöhnlichen Problemstellung auf dem Silbertablett erwartet und anderen, die dieses ungewöhnliche Problem noch nicht vollständig durchdrungen haben und trotzdem zu helfen versuchen, nicht zur vollständigen Durchdringung verhilft, sondern sie abkanzelt, der hat auf dem Weg zum Niveau noch den einen oder anderen Schritt zu tun. Schließlich muss einem klar sein, dass die Chancen gering sind, dass jemand eine hinreichend ähnliche Konstellation hat und überdies die erwähnten Probleme bereits gelöst hat. Insofern sind die Chancen auf eine befriedigende Antwort höher, wenn man sich einer sachlichen Diskussion stellt und zusätzliche Erklärungen oder Informationen zur Verfügung stellt, damit das Schwarmwissen - hoffentlich - nach einigem Hin und Her eine Möglichkeit erarbeiten kann.

Noch ein letzter Kommentar - aus https://www.heise.de/forum/heise-online/Kommentare/c-t-3003-Warum-ChatGPT-die-Welt-veraendern-wird/Re-Mein-persoenlicher-Eindruck-ist-dass-ChatGpt-hauptsaechlich/posting-42004513/show/ “GPT-3 often performs like a clever student who hasn’t done their reading trying to bullshit their way through an exam. Some well-known facts, some half-truths, and some straight lies, strung together in what first looks like a smooth narrative.” https://twitter.com/togelius/status/1284131360857358337 Herr Togelius ist übrigens Professor an der New York University.

Laut c't-Artikel wird nicht Google, sondern Bing (von Microsoft) genutzt. Wodurch sich zwanglos Googles Abneigung erklären ließe ...?

Vorneweg: Dieser Golem-Artikel hat einiges eindrucksvolle zu Chat-GPT verlinkt: https://www.golem.de/news/chatgpt-der-geniale-boesewicht-chatbot-mit-stackoverflow-bann-2212-170248.html Auch heise hat einen Artikel dazu, der auch ein bisschen von den Fehlern erzählt: https://www.heise.de/news/c-t-3003-Warum-ChatGPT-die-Welt-veraendern-wird-7372261.html Vor ein paar Monaten habe ich jedoch (IMHO in der c't 09-2022?) einen Artikel - auch über die Grenzen von GPT - gelesen. Fazit: Das so beeindruckende Verständnis gibt es nicht tatsächlich, sondern es entsteht sozusagen dadurch, dass GPT aus seiner "Erinnerung" an das Trainingsmaterial statistisch ermittelt, was zur Frage am besten als Antwort passt. Das funktioniert inzwischen fast immer extrem gut - man schaue sich die Beispiele aus dem Golem-Artikel an - aber mangels echtem fachlichem Verständnis rutschen immer wieder (teils deftige) Fehler durch, da im Hintergrund eben "nur" so etwas ähnliches wie "statistisches Assoziieren" passiert. Die aktuellen Versionen von GPT und Co senken ihre Fehlerquote, indem sie im Hintergrund Suchmaschinen befragen und deren Ergebnisse in ihre Antwort mitaufnehmen. (Daher kommt auch das quasi unendliche Wissen mit extremer Detailtiefe über praktisch jedes beliebige Gebiet.) Nichtsdestotrotz bleibt das sowas wie eine statistische Korrektur und keine fachliche - falls die im Hintergrund befragten Webseiten Stuss liefern, ist auch die GPT-Antwort Stuss.

OT: Sei mir nicht böse, aber deine Zusatzbemerkungen in ganz kleiner Schrift sind immer nur ganz mühsam zu lesen, obwohl ich das Forum schon an einem 22-Zoll-Bildschirm lese und nicht auf so 'nem Mini-Smartphone-Guckkästchen.

Ein Blick ins Wörterbuch bei Nutzung von Fremdwörtern ist jeweils empfehlenswert 🙃 Oops - mea culpa. Danke für den berechtigten Hinweis.