Neues KI-Modell optimiert Krypto-Portfolio: Ranking-Ansatz erzielt 64% Rendite
Ein neues Forschungsdokument aus dem arXiv präsentiert einen innovativen Ansatz zur Verwaltung von Kryptowährungsportfolios. Im Gegensatz zu bisherigen Studien, die sich auf die Vorhersage einzelner Coins wie Bitcoin konzentrieren, analysiert dieses Modell die relativen Beziehungen zwischen einer Gruppe von Kryptowährungen.
Der Kern des Ansatzes ist ein neuronales Netzwerk, das die zukünftigen Renditen der einzelnen Assets rankt. Auf Basis dieser Rangfolge werden die Portfolioanteile dynamisch angepasst, sodass die stärksten Performer stärker gewichtet werden. Durch die Einbeziehung von Querschnittsinformationen soll das Risiko reduziert und die Performance gesteigert werden.
Die Backtesting-Ergebnisse, die auf realen täglichen Daten von Mai 2020 bis November 2023 basieren, zeigen beeindruckende Resultate. In einem Zeitraum, der komplette Marktzyklen – von Bullen- bis zu Bärenphasen – abdeckt, übertrifft das Modell bestehende Methoden. Es erzielt einen Sharpe‑Ratio von 1,01 und eine jährliche Rendite von 64,26 %. Zudem bleibt die Performance auch bei steigenden Transaktionsgebühren stabil.