Methodologie für Krypto Kurs Erwartungen

Kryptomärkte bewegen sich schnell und können schwer zu interpretieren sein. Um Nutzer besser dabei zu unterstützen zu verstehen, wie sich Preise entwickeln können, bietet Finst monatliche Krypto-Preisprognosen an, die auf einer transparenten und konsistenten Methodologie basieren.

Diese Prognosen sind keine Finanzberatung, aber sie liefern nützlichen Kontext, indem sie eine Vorhersage zeigen, die darauf basiert, wie sich eine Kryptowährung historisch verhalten hat, wie Marktzyklen die Performance beeinflussen und wie unterschiedliche Szenarien zukünftige Preise beeinflussen können.

Diese Methodologie erklärt, wie diese Prognosen bestimmt werden, damit Nutzer sie klar interpretieren und neben ihren eigenen Erkenntnissen und ihrer Investmentstrategie verwenden können.

Bitte beachte, dass die Prognosen täglich auf Grundlage der Methodologie aktualisiert werden. Die Methodologie selbst wurde zuletzt im November 2025 aktualisiert.

Haftungsausschluss: Das Investieren in Krypto-Assets birgt das Risiko von Verlusten. Die Vorhersagedaten basieren auf historischen Daten und werden nur zu Informations- und Bildungszwecken bereitgestellt. Die Vorhersagedaten sind möglicherweise nicht vollständig oder genau und stellen keine Zusicherung, Garantie oder finanzielle, Investitions- oder sonstige Beratung durch Finst dar. Zukünftige Preise können stark von der dargestellten Prognose abweichen. Bevor du mit Krypto-Assets handelst, solltest du deine eigene Recherche machen und dein Risikoprofil prüfen. Finst haftet nicht für Verluste, die du beim Handel mit Krypto-Assets erleiden könntest.

Wie funktioniert die Methodologie?

Das Modell kombiniert historische monatliche Durchschnitte, drei Szenarien (neutral, bullish und bearish) und Marktzyklen rund um das Bitcoin-Halving. Das Ergebnis ist eine Preisprognose, die sowohl saisonale Einflüsse als auch breitere Marktdynamiken berücksichtigt.

Basierend auf dem aktuellen Kurs

Das Modell verwendet den Schlusskurs der Kryptowährung (den letzten Preis des Vortags) als Input für alle Berechnungen. Das bedeutet, dass die Prognosen täglich aktualisiert werden.

Wenn Bitcoin zum Beispiel den Tag am 16. November 2025 bei 80.000 € beendet hat, wird dieser Preis als Ausgangspunkt für die Berechnungen am 17. November 2025 (dem nächsten Tag) verwendet.

Analyse historischer Daten

Das Modell berechnet die durchschnittliche monatliche Rendite für jeden der 12 Monate auf Grundlage der durchschnittlichen monatlichen Schlusskurse der Kryptowährung der letzten fünf Jahre. Wenn eine Kryptowährung relativ neu ist und weniger als ein Jahr historische Daten hat, wird die historische Performance von Bitcoin verwendet. Sobald genügend Daten verfügbar sind, verwendet das Modell maximal fünf Jahre der eigenen Historie des Assets.

Um sicherzustellen, dass jüngere Marktbedingungen stärker gewichtet werden, nutzt das Modell einen Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Diese Technik, ursprünglich von J.P. Morgan eingeführt und häufig in finanziellen Risikomodellen verwendet, weist älteren Beobachtungen exponentiell abnehmende Gewichtungen zu. Dadurch tragen jüngere Kursbewegungen stärker zur endgültigen Schätzung bei, während ältere Daten weiterhin eine Rolle spielen, aber mit weniger Einfluss.

Das Ausmaß, in dem neuere Daten priorisiert werden, wird durch einen Parameter namens Lambda (λ) bestimmt. Allgemein gilt: Ein höheres λ verleiht älteren Daten mehr Gewicht, was zu einem gleichmäßigeren Trend führt. Ein niedrigeres λ macht das Modell sensibler für jüngere Marktveränderungen. Da der Kryptomarkt für seine Volatilität und schnell wechselnden Bedingungen bekannt ist, ermöglicht EWMA dem Modell, sich gut anzupassen, ohne sich ausschließlich auf kurzfristige Schwankungen zu verlassen.

Durch die Kombination langfristiger saisonaler Muster mit einer Methode, die neueren Daten mehr Gewicht gibt, erfasst das Modell sowohl das historische Verhalten jedes Monats als auch die aktuelle Dynamik des Marktes.

Szenarien

Bevor die drei Szenarien eingeführt werden, ist es wichtig zu verstehen, woher die Faktoren stammen. Sowohl die Szenariofaktoren in Abschnitt 3 als auch die Marktzyklen in Abschnitt 4 basieren auf derselben langfristigen Analyse der gesamten Kryptowährungs-Marktkapitalisierung von 2013 bis 2024.

Durch die Untersuchung, wie sich der gesamte Kryptomarkt während neutraler, bullisher und bearisher Jahre verhalten hat, leitet das Modell realistische Faktoren ab, die auf die monatlichen historischen Durchschnitte angewendet werden können.

Das Modell präsentiert drei Szenarien, die jeweils einen Faktor auf die historischen monatlichen Durchschnitte anwenden:

1. Neutral

Das neutrale Szenario folgt einfach den historischen Durchschnitten ohne zusätzliche Anpassungen.

2. Bullish

Historische Daten zeigen, dass der Kryptomarkt während bullisher Marktphasen deutlich höheres Wachstum erfahren kann als im Durchschnitt. Allerdings sind solche extremen Spitzen für eine monatliche Prognosemethode nicht geeignet, da sie zu unrealistischen oder instabilen Preisprognosen führen können.

Deshalb wendet das bullishe Szenario einen moderaten positiven Faktor auf den historischen Monatstrend an. Diese Anpassung verstärkt Gewinne und schwächt Verluste ab, wodurch eine optimistischere, aber dennoch realistische und nützliche Prognose entsteht. Das bullishe Szenario spiegelt also Bedingungen wider, unter denen der Markt besser abschneidet als gewöhnlich, ohne die extremen Spitzen früherer Bull-Cycles zu verwenden.

3. Bearish

Umgekehrt zeigen historische Daten ebenfalls, dass Kryptowährungen während bearisher Marktphasen erhebliche Rückgänge erleben können. Um diese Bedingungen zu erfassen, wendet das bearishe Szenario eine positive Anpassung auf den historischen Monatstrend an. Dadurch werden Gewinne reduziert und Verluste verstärkt, wodurch die Art von Performance abgebildet wird, die typisch für längere Bear Markets ist. Das bearishe Szenario stellt also einen pessimistischen Ausblick dar, in dem das Asset schlechter abschneidet als sein langfristiger Durchschnitt.

Auswirkung von Marktzyklen

Zusätzlich zu historischen Durchschnitten und Szenarien berücksichtigt das Modell auch breitere Marktzyklen. Diese Zyklen werden aus dem langfristigen Wachstumsmuster der gesamten Kryptomarktkapitalisierung abgeleitet, basierend auf Daten von 2013 bis 2024. Durch die Analyse dieser gesamten Periode und die Identifizierung des durchschnittlichen wiederkehrenden Musters wird dieser Zyklus auf zukünftige Jahre übertragen.

Das Bitcoin-Halving spielt eine zentrale Rolle bei der Gestaltung dieser Marktzyklen, da es historisch gesehen einen großen Einfluss auf die allgemeine Kryptoperformance hatte. Daher werden die Jahre rund um jedes Halving als bullish, bearish oder neutral eingestuft:

In einem bullischen Jahr werden Gewinne verstärkt und Verluste abgeschwächt, indem ein positiver Faktor angewendet wird, der stärkere Marktleistungen widerspiegelt.
In einem bearischen Jahr werden Gewinne abgeschwächt und Verluste verstärkt, indem ein negativer Faktor angewendet wird, was typisch für bearish geprägte Zeiträume ist.

Da das Bitcoin-Halving etwa alle vier Jahre stattfindet, nutzt das Modell die folgende Struktur:

Jahr	Zyklustyp
Halving-Jahr	Neutral
1 Jahr nach Halving	Bullish
2 Jahre nach Halving	Bearish
3 Jahre nach Halving	Neutral
Nächstes Halving-Jahr	Neutral

Future Decay Factor

Um langfristige Prognosen realistisch zu halten, wendet das Modell einen Future Decay Factor an, der den Einfluss sowohl des Szenariofaktors als auch des Marktzyklusfaktors allmählich reduziert, je weiter die Prognose in der Zukunft liegt. Kurzfristige Marktbedingungen können starke Auswirkungen auf Prognosen in naher Zukunft haben, aber ihre Zuverlässigkeit nimmt ab, je weiter man in die Zukunft blickt. Der Decay stellt sicher, dass diese kurzfristigen Effekte nicht die langfristigen Vorhersagen dominieren.

Warum diese Herangehensweise verwenden?

Wir nutzen diese Herangehensweise, weil historische Daten die Grundlage bilden, während Marktzyklen und Szenarien den Prognosen zusätzliche Aussagekraft verleihen.

Historisch fundiert: Jede Prognose basiert auf fünf Jahren monatlicher Renditen, verarbeitet über einen EWMA, um jüngeres Marktverhalten stärker zu gewichten.
Saisonale Einflüsse: Der Kryptomarkt folgt Zyklen mit wiederkehrenden Mustern. Einige Monate performen historisch besser als andere.
Mehrere Szenarien: Jede Preisprognose zeigt neutrale, bullishe und bearishe Ergebnisse, jeweils mit einem eigenen Faktor für das monatliche Wachstum.
Anpassungen für Marktzyklen: Die Jahre rund um das Bitcoin-Halving erhalten spezifische Zyklusfaktoren (bullish, bearish oder neutral), basierend auf dem Verhalten des gesamten Kryptomarkts über mehrere Halving-Zyklen von 2013 bis 2024.
Tägliche Updates: Das Modell aktualisiert die Prognosen täglich mit den neuesten Preisen, sodass sie sich kontinuierlich an aktuelle Marktveränderungen anpassen.

Einschränkungen

Es gibt einige Einschränkungen des Modells, die du berücksichtigen solltest:

Auf historischen Daten basierend: Das Modell ist abhängig von historischen Kursdaten. Die Vergangenheit garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Begrenzte Daten: Neuere Kryptowährungen haben möglicherweise nicht genug Daten. In diesem Fall greift das Modell auf die Historie von Bitcoin zurück, statt auf die eigene.
Keine externen Faktoren: Das Modell spiegelt Wachstum oder Verluste basierend auf Durchschnittswerten wider, berücksichtigt jedoch keine externen Faktoren wie Regulierung, Hacks oder große Ankündigungen.
Einfache Szenarien: Das Modell betrachtet nur drei Szenarien (neutral, bullish, bearish) und berücksichtigt keine Seitwärtsbewegungen oder plötzlichen Erholungen nach Crashes.
Bitcoin-orientiert: Die Klassifizierung neutraler, bullisher und bearisher Jahre basiert auf Bitcoin-Halvings und berücksichtigt keine möglichen Altcoin-Seasons, in denen Altcoins besser performen als Bitcoin.
Bullishe Szenarien garantieren keinen Anstieg: Selbst im bullischen Szenario können einige Kryptowährungen langfristig fallende Preise aufweisen. Das passiert, wenn die historische Performance des Assets in den letzten fünf Jahren überwiegend negativ war. Der bullishe Faktor verstärkt Gewinne und mildert Verluste, kann aber keinen konsequent negativen Trend umkehren.

Risiken

Keine Investmentberatung: Die Kursprognosen von Finst sind lediglich Projektionen und dürfen niemals als finanzielle Beratung zum Kauf oder Verkauf von Krypto verstanden werden.
Volatilität: Da der Kryptomarkt extrem volatil sein kann, können tatsächliche Preise stark von den Prognosen abweichen.
Eigene Verantwortung: Jeder Nutzer ist vollständig für seine eigenen Handelsentscheidungen verantwortlich. Die Krypto-Preisprognosen von Finst dienen ausschließlich illustrativen und edukativen Zwecken.
Modellunsicherheit: Alle Prognosemodelle basieren auf Annahmen und historischen Mustern, die möglicherweise nicht bestehen bleiben. Unerwartetes Marktverhalten kann zu erheblichen Abweichungen gegenüber den prognostizierten Werten führen.
Langfristige Unsicherheit: Je weiter eine Prognose in der Zukunft liegt, desto größer die Unsicherheit. Langfristige Projektionen sollten mit zusätzlicher Vorsicht interpretiert werden.
Externe Ereignisse: Plötzliche regulatorische Änderungen, Probleme bei Exchanges, Hacks, makroökonomische Ereignisse oder unerwartete Marktschocks sind im Modell nicht berücksichtigt und können erhebliche Preisbewegungen verursachen.