Neues Deep‑Learning‑Tool hilft Bitcoin‑Miner beim optimalen Kaufzeitpunkt
Die Entscheidung, wann neue ASIC‑Miner für Bitcoin gekauft werden sollen, ist wegen volatiler Märkte, schneller technischer Veralterung und prozessgesteuerter Einnahmezyklen besonders schwierig. Ein systematischer Leitfaden fehlt bislang, obwohl die Branche zunehmend kapitalintensiv wird.
In der neuen Studie wird dieses Problem als Zeitreihenklassifikation formuliert: Das Modell muss vorhersagen, ob der Kauf eines ASIC‑Miners innerhalb eines Jahres einen profitablen (ROI ≥ 1), marginalen (0 < ROI < 1) oder unprofitablen (ROI ≤ 0) Return liefert. Dafür wurde MineROI‑Net entwickelt – ein offenes Transformer‑Modell, das multiskalige zeitliche Muster in der Mining‑Profitabilität erfasst.
Auf Daten von 20 ASIC‑Minern, die zwischen 2015 und 2024 auf den Markt kamen, übertraf MineROI‑Net die LSTM‑ und TSLANet‑Baselines deutlich. Es erreichte 83,7 % Genauigkeit und 83,1 % macro F1‑Score. Besonders beeindruckend sind die 93,6 % Precision bei der Erkennung unprofitabler Perioden und 98,5 % Precision für profitable Szenarien, wobei profitable Fälle selten fälschlicherweise als unprofitabel klassifiziert werden.
Die Ergebnisse zeigen, dass MineROI‑Net ein praktisches, datenbasiertes Werkzeug für die zeitliche Planung von Hardware‑Investitionen in der Bitcoin‑Mining‑Industrie darstellt und damit das finanzielle Risiko in kapitalintensiven Operationen senken kann.
Das Modell ist als Open‑Source-Projekt auf GitHub verfügbar: https://github.com/AMAAI-Lab/MineROI-Net.