Bitcoin vorhersagen: Bulle oder Bär voraus?

Kryptowährungen, wie Bitcoin, sind in letzter Zeit ziemlich beliebt geworden. Sie sind bekannt für ihre krassen Preisänderungen, die Investoren das Gefühl geben, sie wären in einer Achterbahn. Sobald du in diese Fahrt einsteigst, scheint es, als würden immer mehr neue Investoren mitmachen und versuchen herauszufinden, ob sie kaufen, verkaufen oder einfach festhalten sollen.

Hast du schon mal versucht, das Wetter vorherzusagen? Ist ganz schön schwierig, oder? Genauso ist es mit den Preisvorhersagen auf den Kryptowährungs-Märkten. Bitcoin, die erste und bekannteste Kryptowährung, hat grossen Einfluss darauf, wie sich der Rest des Marktes verhält. Momentan ist es quasi der König der Kuppe, der etwa die Hälfte des Marktwertes aller Kryptowährungen hält.

#Bullen- und Bärenmärkte

In der Welt des Investierens reden die Leute oft von "Bullen-" und "Bärenmärkten". Ein Bullenmarkt ist wie der Lieblingssuperheld von allen; die Preise steigen, und alle fühlen sich glücklich und reich. Ein Bärenmarkt hingegen ist wie ein Bösewicht; die Preise fallen, und die Investoren sind traurig und besorgt.

Für Bitcoin können wir diese Phasen erkennen, indem wir uns sogenannte Gleitende Durchschnitte anschauen, speziell den 50-Tage- und den 200-Tage-Durchschnitt. Stell dir gleitende Durchschnitte vor wie ein Mittel, um die wilden Auf- und Abbewegungen der Bitcoin-Preise zu glätten, damit wir Trends klarer sehen können.

#Das Ziel

Was wäre, wenn wir vorhersagen könnten, ob Bitcoin in naher Zukunft ein Superheld oder ein Bösewicht sein wird? In diesem Papier geht es darum, wie wir genau das tun könnten. Mit ein paar fancy Computer-Algorithmen versuchen wir, die zukünftige Performance von Bitcoin vorherzusagen. Diese vorhergesagten Daten können uns helfen, die gleitenden Durchschnitte zu berechnen und potenzielle Bullen- und Bärenmärkte im Voraus zu erkennen.

#Die Datensuche

Bevor wir mit den Vorhersagen starten, müssen wir Daten sammeln. Dieser Teil ist entscheidend. Wir haben Informationen über Bitcoin gesammelt, wie den Eröffnungspreis, den Höchstpreis, den Tiefstpreis, den Schlusskurs und das Handelsvolumen. Stell dir vor, das Daten sammeln ist wie das Vorbereiten eines riesigen Festmahl-ohne die richtigen Zutaten kannst du kein gutes Essen zaubern.

Aus diesen Daten können wir verschiedene technische Indikatoren berechnen. Diese Indikatoren sind wie Werkzeuge in einer Werkzeugkiste, die uns helfen zu verstehen, was auf dem Markt passiert. Einige der Indikatoren, die wir uns angeschaut haben, sind der RSI, MACD, Momentum und Bollinger-Bänder. Jeder dieser Indikatoren erzählt uns etwas anderes über die Performance von Bitcoin.

#Daten vorbereiten

Als wir alle notwendigen Daten hatten, war es Zeit, sie zu verarbeiten. Manche Indikatoren benötigen eine bestimmte Menge an Vergangenheitsdaten, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Deshalb müssen wir zu Beginn unvollständige Datenpunkte aussortieren. Ist ein bisschen wie Aufräumen vor einer grossen Party-niemand will sich mit dem Chaos herumschlagen.

Nach dem Aufräumen haben wir die Daten beobachtet, um Muster oder Zusammenhänge zu erkennen. Manchmal kann zu viele Informationen ein Problem sein, da viele Merkmale eng miteinander verbunden sein könnten. Das ist aber nicht allzu besorgniserregend, denn unser Hauptziel ist es, die Trends zu sehen und Vorhersagen zu treffen, anstatt nur zu überprüfen, wie gut das Modell zu den alten Daten passt.

#Modellformulierung und Vorhersagen

Um zukünftige Preise vorherzusagen, haben wir unsere Daten in zwei wichtige Teile aufgeteilt: Training und Testing. Wenn du es mit dem Training für ein grosses Spiel vergleichst, ist der Trainingssatz der Ort, an dem wir die Spieler (Daten) vorbereiten, und der Testsatz ist der Ort, an dem wir sehen, wie gut sie abschneiden.

Wir haben zwei unterschiedliche Modelle aufgebaut: Multiple lineare Regression (MLR) und Long Short-Term Memory (LSTM). Stell dir MLR vor wie ein zuverlässiges altes Auto-es bringt uns ans Ziel, aber es ist vielleicht nicht die schnellste Fahrt. LSTM hingegen ist wie ein schickes Sportauto-es ist auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt, besonders wenn es darum geht, Muster über die Zeit zu verstehen.

#Multiple Lineare Regression (MLR)

MLR ist wie ein Detektiv, der versucht herauszufinden, wie verschiedene Indizien (oder Datenpunkte) zusammenhängen. Indem es vergangene Informationen analysiert, versucht es, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Eine Herausforderung bei MLR ist, dass es oft viel Mathe erfordert, was es kompliziert machen kann. Ausserdem verlässt es sich manchmal zu sehr auf alte Daten, was es weniger effektiv macht, um récente Trends vorherzusagen.

In unserem Fall haben wir mehrere MLR-Modelle aufgesetzt, um die Schlusskurse für die nächsten 21 Tage vorherzusagen. Das klingt ein bisschen wie der Versuch, 22 Kuchen gleichzeitig zu backen; ist ganz schön viel Arbeit!

#Long Short-Term Memory (LSTM)

Jetzt sprechen wir über LSTM, das einen anderen Ansatz verfolgt. Es ist, als würde man einem Roboter beibringen, wichtige Dinge aus der Vergangenheit zu behalten, während er schlau genug ist, unwichtige Sachen zu vergessen. Das ist entscheidend, denn beim Investieren hilft nicht jede vergangene Daten, um die Zukunft vorherzusagen.

LSTM hat eine einzigartige Struktur, die es ihm ermöglicht, zeitabhängige Daten effizient zu verarbeiten. Es hat drei Hauptteile: Forget Gate, Input Gate und Output Gate. Denk an diese Tore wie an Lehrer, die den Roboter anleiten, was er sich merken und was er ignorieren soll. Das macht LSTMS besser beim Vorhersagen als die alten verstaubten MLR-Modelle.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Nachdem wir unsere Vorhersagen gemacht hatten, haben wir sie verwendet, um die gleitenden Durchschnitte für Bitcoin zu berechnen. Die MLR-Ergebnisse stimmten nicht gut mit den tatsächlichen gleitenden Durchschnitten überein, während die LSTM-Ausgaben viel näher an der Realität waren. Das deutet darauf hin, dass LSTMs besser darin sind, die Muster und Trends zu erfassen, die wirklich zählen.

Als wir die Ergebnisse zwischen den beiden Modellen verglichen, wurde klar, dass LSTM MLR übertroffen hat, besonders in einem schnelllebigen Markt wie den Kryptowährungen. Das könnte an LSTMs Fähigkeit liegen, sich auf aktuelle Daten zu konzentrieren, was zu besseren Vorhersagen führt.

#Fazit

Wenn wir die Marktphasen für Kryptowährungen effektiv vorhersagen können, wäre das unglaublich vorteilhaft für Investoren. Mit maschinellen Lerntechniken wie LSTM können wir vergangene Daten analysieren, um zukünftige Trends zu erkennen-das hilft Investoren, informierte Entscheidungen zu treffen.

Egal, ob du ein erfahrener Investor oder einfach nur jemand bist, der neugierig auf die Welt von Bitcoin ist, das Verständnis, wie Vorhersagen funktionieren, kann die wilde Fahrt der Kryptowährung ein bisschen weniger gruselig machen. Denk dran, es geht darum, den Nervenkitzel zu geniessen und die Trends im Auge zu behalten!