Wie die Aufmerksamkeit von Anlegern die Kurssprünge von Bitcoin und Ethereum verstärkt

Eine positive Schlagzeile über Kryptowährungen kann an einem ruhigen Nachmittag oder mitten im Marktgetümmel erscheinen. Ihr Wortlaut mag identisch sein, doch die Rahmenbedingungen können sich erheblich unterscheiden. Wer diesen Unterschied versteht, kann die Stimmung besser einordnen und sich auf plötzliche Kursbewegungen einstellen.

Eine neue, zur Veröffentlichung im International Review of Financial Analysis angenommene Studie untersucht, wie Stimmung und kollektive Aufmerksamkeit gemeinsam mit dem Sprungrisiko bei Bitcoin (BTC ) und Ethereum (ETH ).¹ Die Forscher Alev Atak und Philip Hans Franses kombinieren mithilfe von KI analysierte Beiträge in sozialen Medien mit Wikipedia-Aufrufen und Minutenkursen. Ihr zentrales Ergebnis: Eine positive Stimmung hängt stärker mit der Intensität von Aufwärtssprüngen zusammen, wenn die Aufmerksamkeit erhöht ist.

Die übergeordnete Erkenntnis ist nützlich: Zu wissen, was Anleger sagen, ist aussagekräftiger, wenn man zugleich berücksichtigt, wie viel Aufmerksamkeit das Thema erhält.

Wie KI die Stimmung und Aufmerksamkeit rund um Kryptowährungen misst

Die Forscher untersuchen die Kurse an der Coinbase Exchange von Januar 2022 bis Dezember 2023. Einen Aufwärts- oder Abwärtssprung definieren sie als eine Rendite innerhalb einer Minute, die in der jeweiligen Richtung das Zweifache der Standardabweichung der Renditen der vorangegangenen Stunde überschreitet.

Diese Definition erfasst ungewöhnlich große Bewegungen im Verhältnis zu den jüngsten Marktbedingungen. Sie verlangt nicht, dass jeder Sprung denselben prozentualen Schwellenwert überschreitet. Eine Bewegung, die in einer ruhigen Phase außergewöhnlich erscheint, kann in einer ohnehin turbulenten Stunde weniger ungewöhnlich sein.

Für die Stimmung verwenden die Autoren FinBERT, ein Sprachmodell zur Analyse von Finanztexten, um Beiträge auf Twitter zu Kryptowährungen zu bewerten. Die Bewertungen mitteln sie für jede Minute. Die kollektive Aufmerksamkeit ermitteln sie anhand der stündlichen Wikipedia-Seitenaufrufe zu Bitcoin, Ethereum und Kryptowährung, gemessen im Vergleich zur Vorwoche.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Die Stimmung misst den Ton, während die Aufmerksamkeit das ungewöhnlich hohe Interesse erfasst. Mehr Seitenaufrufe zeigen nicht, ob Leser kaufen oder verkaufen wollen oder lediglich ein aktuelles Ereignis verstehen möchten.

Warum Aufmerksamkeit das Sprungrisiko von Bitcoin und Ethereum verändert

Die Studie verwendet ein Hawkes-Modell, das die Neigung von Ereignissen erfasst, gehäuft aufzutreten. In dieser Anwendung trennt es eine veränderliche Grundrate von Sprüngen von der zusätzlichen Häufung, die mit vorherigen Sprüngen zusammenhängt.

Stimmung und Aufmerksamkeit fließen gemeinsam in die Grundrate ein. Durch ihre Wechselwirkung kann dieselbe Stimmungsänderung je nach Aufmerksamkeitslage unterschiedlich stark mit den modellierten Ergebnissen zusammenhängen.

Bei diesen Vergleichen bleibt die Aufmerksamkeit innerhalb jedes Szenarios konstant. Neutrale Aufmerksamkeit entspricht einem Aufmerksamkeitswert von null; erhöhte Aufmerksamkeit liegt zwei Standardabweichungen über dem jüngsten Wochenmittel. Die Stimmungsänderung wird auf einer Skala von minus eins bis plus eins gemessen.

Die Prozentangaben beschreiben Veränderungen der angepassten Grundintensität, also der modellierten Häufigkeit, mit der Aufwärtssprünge auftreten. Sie bedeuten weder eine Bitcoin-Rendite von 42 % noch eine Ethereum-Rendite von 49 %. Ebenso wenig handelt es sich um Zuwächse der Sprungwahrscheinlichkeit in Prozentpunkten.

Die Forscher stellen außerdem fest, dass Abwärtssprünge stärker gehäuft auftreten als Aufwärtssprünge. Das legt nahe, dass die Risikobeobachtung sowohl das Informationsumfeld als auch die Frage berücksichtigen sollte, ob abrupte Bewegungen bereits in schneller Folge auftreten.

Die Stimmung am Kryptomarkt muss im Marktkontext betrachtet werden

Eine hilfreiche Deutung ist, dass die Aufmerksamkeit anzeigen kann, wie viele Menschen eine Erzählung aufnehmen. Eine positive Botschaft bei geringem Interesse erreicht möglicherweise nur ein kleines Publikum. Dieselbe Stimmung bei großem Interesse kann mit einer breiteren Beteiligung und einer schnelleren Neubewertung einhergehen. Die Studie belegt einen Zusammenhang, weist diesen Übertragungsmechanismus jedoch nicht nach.

Zum Kontext gehört auch das Thema der Diskussion. In der jüngsten Berichterstattung von Securities.io zu Bitcoin und geldpolitischen Erwartungen wird untersucht, wie mithilfe von KI analysierte Gespräche unter Anlegern Informationen über nachfolgende Renditen enthalten können. Zusammengenommen legen diese Forschungsansätze nahe, dass Stimmungs-Dashboards davon profitieren könnten, neben Ton und Ausmaß des Interesses auch zu erfassen, worüber die Menschen sprechen.

So können positive Diskussionen über ein Upgrade und Erleichterung angesichts erwarteter Zinssenkungen ähnliche Stimmungswerte ergeben, obwohl sie auf unterschiedlichen wirtschaftlichen Faktoren beruhen. Ein Überwachungssystem, das beides zusammenfasst, könnte diese Unterschiede übersehen.

Die vorgeschlagene Chance liegt in einem umfassenderen Kontext, der Narrative, Aufmerksamkeit und Handelsbedingungen getrennt erfasst. Das ist eine von den Ergebnissen angeregte Erweiterung, aber kein System, das in dieser Studie validiert wurde.

Bessere Prognosen garantieren keine profitablen Trades

Die Forschenden trainieren ihre zentralen Prognosemodelle mit Daten aus dem Jahr 2022 und testen sie mit Daten aus dem Jahr 2023. Für ihre Prognosespezifikationen verwenden sie das Sentiment der vorangegangenen Minute und die Aufmerksamkeit der vorangegangenen Stunde. So vermeiden sie, sich auf Informationen zu stützen, die zum Zeitpunkt der Prognose noch nicht verfügbar wären.

Modelle, die um Textdaten ergänzt werden, verbessern die prädiktiven Log-Scores außerhalb der Stichprobe gegenüber Standardspezifikationen um etwa 16 % bis 20 %. Damit wird bewertet, wie gut das Modell beobachteten Ereignissen Wahrscheinlichkeiten zuordnet. Dies bedeutet keine entsprechende Steigerung der Handelsgenauigkeit, der Portfoliorenditen oder des Anteils profitabler Transaktionen.

Auch die Kalibrierungstests liefern für die textbasierten Prognosen in der Teststichprobe von 2023 keine Hinweise auf eine Fehlkalibrierung. Das stützt ihre historischen Wahrscheinlichkeitsschätzungen, belegt aber nicht, dass diese Leistung unbegrenzt anhält.

Die Ausführung von Trades bringt eine weitere Herausforderung mit sich. Selbst eine hilfreiche Warnung könnte erst eintreffen, nachdem sich die Spreads ausgeweitet haben oder Absicherungen teurer geworden sind. Gebühren, Slippage und Finanzierungskosten können einen statistischen Vorteil zunichtemachen. Die Studie weist keine profitable Strategie nach, die diese Kosten berücksichtigt.

Aufmerksamkeitssignale für die Risikoüberwachung nutzen

Am nützlichsten könnten die Ergebnisse sein, wenn es darum geht, zu entscheiden, wann Positionen genauer überprüft werden sollten. Ein Händler, eine Börse oder ein Portfoliomanager könnte untersuchen, ob eine steigende Aufmerksamkeit und gehäufte Kurssprünge eine intensivere Überwachung rechtfertigen, bevor diese Signale als automatische Auslöser für Trades eingesetzt werden.

• Sentiment gemeinsam mit Aufmerksamkeit und der jüngsten Häufung von Kurssprüngen beobachten.
• Liquidität und Ausführungskosten prüfen, bevor auf Grundlage einer Prognose gehandelt wird.
• Das Modell anhand neuerer Daten und zusätzlicher Börsen validieren.

Auch die Datenqualität verdient besondere Aufmerksamkeit. Die Analyse von Securities.io zu Krypto-Wash-Trading und Marktvolatilität zeigt, warum scheinbare Marktaktivität irreführend sein kann. Die Aufmerksamkeit in sozialen Medien, das ausgewiesene Handelsvolumen und die tatsächlich verfügbare Liquidität messen unterschiedliche Größen und sollten unabhängig voneinander geprüft werden.

Die Studie behandelt Kurssprünge, die einen bestimmten Schwellenwert erreichen, zudem als binäre Ereignisse. Eine Bewegung, die den Schwellenwert nur knapp überschreitet, und eine deutlich größere Bewegung zählen gleichermaßen als Ereignis. Die Schätzung der Sprunghäufigkeit lässt daher eine entscheidende Frage für das Portfolio offen: Wie stark könnte die nächste Bewegung ausfallen?

Coinbase verbindet den Kryptohandel mit der Marktinfrastruktur

Für Anleger, die sich für diese Infrastruktur interessieren, stellt Coinbase Global (COIN ) einen Bezug zu einem börsennotierten Unternehmen her. Die Börse des Unternehmens lieferte die Preisdaten für die Studie; daraus lässt sich jedoch nicht schließen, dass Coinbase den Ansatz der Forschenden nutzt.

Coinbases Stellungnahme vom Juni 2026 zum regulierten Zugang zu Krypto-Derivaten beschreibt den Ausbau des Zugangs für US-amerikanische institutionelle Anleger zu Perpetual Futures und Optionen. Solche Produkte bieten mehr Möglichkeiten, Markteinschätzungen umzusetzen und Risiken abzusichern. Dadurch wird es wichtiger, veränderte Volatilitätsbedingungen zu verstehen.

In den Ergebnissen des zweiten Quartals 2026 meldete Coinbase einen Marktanteil von 10,3 % am Handelsvolumen von Kryptowährungen und erklärte, Abonnements und Dienstleistungen hätten 48 % des Nettoumsatzes ausgemacht. Diese Zahlen geben Einblick in ein Geschäft, das über Transaktionsgebühren hinaus auf eine umfassendere Finanzinfrastruktur ausgerichtet ist.

Für Anleger stellt sich die Frage, ob diese Expansion über unterschiedliche Marktbedingungen hinweg dauerhafte Kundenbeziehungen und stabile Umsätze schafft. Eine höhere Volatilität kann die Aktivität ankurbeln, doch schwere Marktbelastungen können auch das Vertrauen schwächen. Diese Studie untersucht weder die Coinbase-Aktie noch weist sie nach, dass Aufmerksamkeitsspitzen den Gewinn steigern.

Aktuelle Nachrichten und Entwicklungen zu Coinbase Global (COIN)

Was Krypto-Anleger aus der Studie mitnehmen sollten

Die Ergebnisse sprechen dafür, Sentiment als bedingtes Signal zu betrachten. Sein Zusammenhang mit plötzlichen Kursbewegungen hängt von der Aufmerksamkeit ab, während bereits bestehende Häufungen von Kurssprüngen eine weitere Risikodimension hinzufügen.

Die Belege beschränken sich weiterhin auf historische Bitcoin- und Ethereum-Daten von einer einzigen Börse. Gespräche und Kurse können auf dieselben zugrunde liegenden Nachrichten reagieren, sodass sich kein eindeutiger Kausalzusammenhang feststellen lässt. Auch neuere Marktstrukturen und Veränderungen bei sozialen Plattformen müssen erneut validiert werden.

Dennoch weist der Ansatz in eine vielversprechende Richtung für die Krypto-Analyse: Tonalität, Aufmerksamkeit und Marktunruhe gemeinsam bewerten. Ein Verständnis dieser Bedingungen könnte Anlegern helfen, eine populäre Erzählung von einer messbaren Veränderung des kurzfristigen Risikos zu unterscheiden.

Quellen:

¹ Atak, A. und Franses, P. H. (2026). Durch Aufmerksamkeit verstärktes Sentiment und Sprungrisiko an den Bitcoin- und Ethereum-Märkten: Ein um Textdaten erweitertes Hawkes-Modell. International Review of Financial Analysis. Vorab-Onlineveröffentlichung. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2026.105431