On-Chain-Analyse
Bei öffentlichen Blockchains sind alle Transaktionen einsehbar. Daraus lassen sich Kennzahlen bilden, deren Aussagekraft jedoch durch Zuordnungsprobleme stark begrenzt ist.
Anders als bei Aktien kannst du bei einer öffentlichen Blockchain jede Bewegung sehen. Wie viele Adressen aktiv sind, wie viel bewegt wird, wie lange Bestände liegen.
Daraus entstehen Kennzahlen: Wie viele Coins liegen auf Handelsplattformen, wie lange sind sie unbewegt, wie viel Gewinn oder Verlust hätten die aktuellen Halter beim heutigen Kurs.
Das klingt nach einem echten Vorteil, und in Teilen ist es einer. Es gibt keine Aktie, bei der du sehen könntest, wie viele Anteile gerade zu einer Börse geschickt wurden.
Die Grenze liegt in der Zuordnung. Eine Adresse ist keine Person. Eine Person kann tausende Adressen haben, und eine Adresse einer Börse kann Millionen Kunden gehören. Wer daraus Verhalten ableitet, macht Annahmen, die selten offengelegt werden.
Verbreitete Kennzahlen umfassen aktive Adressen, Transaktionsvolumen, Alter der zuletzt bewegten Bestände und Verhältnisse aus Marktkapitalisierung zu realisiertem Wert. Letzteres bewertet jede Einheit zum Kurs ihrer letzten Bewegung und erlaubt Aussagen über aggregierte unrealisierte Gewinne der Halterschaft.
Die methodische Kernschwierigkeit ist die Bündelung von Adressen zu Wirtschaftseinheiten. Verfahren dafür beruhen auf Heuristiken, etwa der gemeinsamen Verwendung von Eingängen in einer Transaktion. Diese Heuristiken sind fehleranfällig und werden durch Datenschutztechniken gezielt unterlaufen, weshalb Kennzahlen wie aktive Adressen weder Nutzerzahlen noch wirtschaftliche Aktivität zuverlässig abbilden.
Hinzu kommt ein Auswahlproblem bei der Validierung. Die verfügbaren Zeitreihen umfassen wenige Marktzyklen, sodass Schwellenwerte für Kauf- oder Verkaufssignale an einer sehr kleinen Zahl von Beobachtungen kalibriert werden. Aussagen wie das Erreichen historischer Extremwerte beruhen damit auf einer Stichprobe, die für statistische Schlüsse zu klein ist.
Drei Sätze zum Mitnehmen
- Alle Transaktionen sind sichtbar, aber Adressen sind keine Personen.
- Aktive Adressen bilden weder Nutzerzahlen noch Aktivität zuverlässig ab.
- Die Zeitreihen umfassen zu wenige Zyklen für belastbare Schwellenwerte.
Hast du es verstanden?
Was ist der methodische Kernprobleme der On-Chain-Analyse?
Die Zuordnung von Adressen zu Wirtschaftseinheiten. Sie beruht auf fehleranfälligen Heuristiken.
Warum sind aktive Adressen keine Nutzerzahl?
Eine Person kann viele Adressen halten, und eine Börsenadresse kann Millionen Kunden repräsentieren.
Warum sind On-Chain-Signale statistisch schwach belegt?
Weil die verfügbaren Zeitreihen nur wenige Marktzyklen umfassen.