On-Chain-Daten

On-Chain-Daten (Bitcoin)

On-Chain-Daten umfassen alle Informationen, die direkt aus der Blockchain von Bitcoin abgeleitet werden. Diese Daten bieten einen Einblick in die Transparenz und dezentrale Struktur des Bitcoin-Netzwerks. Sie sind für Analysten, Investoren und Forscher gleichermaßen wichtig, da sie es ermöglichen, das Verhalten von Marktteilnehmern zu analysieren, Trends (→ z.B. Google Trends) vorherzusagen und Strategien zu entwickeln.

Metapher: Stell dir vor, die Blockchain ist wie eine riesige digitale Stadt. Jede Straße repräsentiert eine Transaktion, jedes Haus ein Wallet, und jedes Ereignis wird in ein Buch geschrieben, das jeder einsehen kann. Dieses Buch, das niemals gelöscht oder verändert werden kann, ist die Blockchain. So transparent und sicher wie ein Eintrag in Stein gemeißelt.

Welche Daten werden erfasst?

Auf der Blockchain werden vielfältige Daten erfasst, die als Grundlage für die On-Chain-Analyse dienen. Dazu gehören:

• Transaktionsvolumen: Zeigt die Menge an Bitcoin, die in einem bestimmten Zeitraum von einem Wallet zu einem anderen übertragen wurde.
• Anzahl der Transaktionen: Dokumentiert, wie viele Transaktionen innerhalb eines Blocks oder an einem bestimmten Tag stattgefunden haben.
• Adressenaktivität: Gibt die Anzahl der aktiven Wallets in einem festgelegten Zeitraum an.
• Miner-Daten: Enthalten Informationen über die Belohnungen für das Erstellen neuer Blöcke, die Hashrate und die Mining-Schwierigkeit.
• Whale-Bewegungen: Zeigen große Transaktionen von Wallets mit enormen Mengen Bitcoin, die als Whales bekannt sind.
• UTXO (Unspent Transaction Output): Metriken über ungenutzte Bitcoin, die für künftige Transaktionen verwendet werden können.
• Mempool-Daten: Informationen über unbestätigte Transaktionen, die auf ihre Aufnahme in einen Block warten.

Beispiel: Wenn ein großer Whale plötzlich eine erhebliche Menge Bitcoin bewegt, kann dies auf eine bevorstehende Marktveränderung hindeuten – ähnlich wie ein Seismograph, der vor einem Erdbeben ungewöhnliche Schwingungen aufzeichnet.

Wie werden On-Chain-Daten analysiert?

Die Analyse von On-Chain-Daten umfasst eine Vielzahl von Methoden und Werkzeugen, um tiefere Einblicke in das Bitcoin-Ökosystem zu gewinnen:

• NVT (Netzwerkwert zu Transaktionswert): Diese Metrik vergleicht den Marktwert von Bitcoin mit dem Transaktionsvolumen und wird oft als das Kurs-Gewinn-Verhältnis der Kryptowährungen bezeichnet.
• Realized Cap: Berechnet den Wert von Bitcoin basierend auf dem letzten Transaktionspreis jeder Bitcoin-Einheit, anstelle des aktuellen Marktpreises.
• Supply in Profit und Loss: Misst, wie viele Bitcoin-Einheiten im Gewinn oder Verlust gehalten werden.
• Coin Days Destroyed (CDD): Verfolgt die Bewegung von Bitcoin, die lange Zeit inaktiv waren.
• Whale-Wallet-Aktivität: Beobachtet Bewegungen großer Wallets, um bevorstehende Marktbewegungen vorherzusehen.

Metapher: Stell dir vor, diese Metriken sind wie die Wettervorhersage für den Finanzmarkt: Sie zeigen dir an, ob es stürmisch wird (Verkäufe), die Sonne scheint (stabile Preise) oder ein Orkan naht (Marktcrash).

Denkanstoß: Welche dieser Metriken würde dir als Investor die meisten Informationen für deine Entscheidungen bieten?

Anwendungen von On-Chain-Daten

On-Chain-Daten finden Anwendung in zahlreichen Bereichen des Bitcoin-Ökosystems:

• Preisanalyse: Analysten verwenden diese Daten, um vorherzusagen, ob der Bitcoin-Preis steigen oder fallen wird.
• Netzwerksicherheit: Miner analysieren Hashrate und Mining-Schwierigkeit, um die Sicherheit des Netzwerks zu gewährleisten.
• Transaktionsgebührenoptimierung: Nutzer können basierend auf der aktuellen Mempool-Kapazität entscheiden, wann sie Transaktionen zu geringeren Gebühren durchführen können.
• Regulierung und Compliance: Regierungen verwenden On-Chain-Daten, um illegale Aktivitäten wie Geldwäsche zu identifizieren.

Anekdote: In einer Studie wurde festgestellt, dass ein plötzlicher Anstieg der Mempool-Daten kurz vor einer großen Marktvolatilität auftreten kann – ein deutlicher Hinweis darauf, wie sensibel diese Daten auf Marktgeschehen reagieren.

Herausforderungen bei der On-Chain-Datenanalyse

Trotz ihrer Vorteile gibt es Herausforderungen bei der Nutzung von On-Chain-Daten:

• Anonymität: Die Identitäten der Wallet-Inhaber bleiben durch pseudonyme Adressen verborgen.
• OTC-Transaktionen: Diese finden außerhalb der Blockchain statt und sind nicht sofort sichtbar.
• Komplexität der Daten: Die riesige Menge an Blockchain-Daten kann schwer zu analysieren und zu interpretieren sein.

Wissenswertes

• Glassnode und CryptoQuant sind führende Plattformen für On-Chain-Datenanalysen.
• Große Whale-Wallets halten über 30 % aller existierenden Bitcoin.
• Ein Anstieg der Mempool-Kapazität kann auf bevorstehende Preisänderungen hindeuten.
• Die Realized Cap-Metrik bietet eine genauere Bewertung des Bitcoin-Marktes als der aktuelle Marktpreis.
• Die Hashrate gibt Aufschluss über die Sicherheit des Bitcoin-Netzwerks.

Wissen - kurz & kompakt

• On-Chain-Daten ermöglichen detaillierte Einblicke in das Bitcoin-Netzwerk.
• Wichtige Metriken wie NVT oder Coin Days Destroyed helfen, Markttrends zu analysieren.
• Trotz ihrer Transparenz bewahren On-Chain-Daten die Anonymität der Nutzer.

Glossar

• On-Chain-Daten: Informationen und Metriken, die direkt aus der Blockchain eines Kryptowährungsnetzwerks abgeleitet werden.
• NVT: Metrik, die den Marktwert im Verhältnis zum Transaktionsvolumen bewertet.
• UTXO: Nicht genutzte Transaktionsausgaben, die für künftige Transaktionen verwendet werden können.
• Hashrate: Die gesamte Rechenleistung, die für das Mining im Bitcoin-Netzwerk zur Verfügung steht.
• Mempool: Der Bereich eines Knotens, in dem unbestätigte Transaktionen auf die Aufnahme in einen Block warten.

Denkanstöße und weiterführende Fragen

• Wie könnten On-Chain-Daten die Transparenz in anderen Kryptowährungsnetzwerken verbessern?
• Welche neuen Metriken könnten entwickelt werden, um das Verhalten von Marktteilnehmern noch besser zu verstehen?
• Inwiefern beeinflusst die Anonymität von On-Chain-Daten die Regulierung von Kryptowährungen?
• Können Technologien wie KI die Analyse von On-Chain-Daten weiter revolutionieren?