KI-gestützte Kryptowährungsforschung: Ein Game Changer für Kryptowährungsinvestoren

Durch den Einsatz von KI-Tools für die Anlageforschung können Krypto-Investoren ihre Ergebnisse verbessern, einschließlich der Erstellung optimierter Kryptowährungsportfolios. Mithilfe von drei KI-Modellen entwickelte diese Studie ein theoretisches April-Portfolio, bei dem niedrige Kosten, ein hohes Risiko-Rendite-Potenzial und Diversifizierung im Vordergrund standen. Trotz unterschiedlicher Verteilungsprozentsätze schlugen alle Modelle Bitcoin, Ethereum und Chainlink als Kernwerte vor. Obwohl diese Empfehlungen wertvolle Erkenntnisse liefern, sollten Anleger sie als Orientierung und nicht als endgültige Lösungen betrachten, da die optimale Allokation von den individuellen Umständen und der Marktdynamik abhängt.

AI-Powered Investment Research: A Game-Changer for Crypto Investors

KI-gestützte Investmentforschung: Ein Game-Changer für Krypto-Investoren

The rise of artificial intelligence (AI) has revolutionized the world of investment research, providing crypto investors with a significant advantage in optimizing their strategies and maximizing returns. One of the most valuable applications of AI is in the creation of optimal cryptocurrency portfolios tailored to specific criteria.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Welt der Investmentforschung revolutioniert und Krypto-Investoren einen erheblichen Vorteil bei der Optimierung ihrer Strategien und der Maximierung der Rendite verschafft. Eine der wertvollsten Anwendungen von KI ist die Erstellung optimaler Kryptowährungsportfolios, die auf bestimmte Kriterien zugeschnitten sind.

To demonstrate the power of AI-driven investment research, we enlisted the assistance of three advanced AI models: ChatGPT-4 Turbo API, Claude 3 Opus, and xAI's Grok. Our objective was to develop a hypothetical cryptocurrency portfolio for April, prioritizing cost-effectiveness, risk-reward potential, and diversification.

Um die Leistungsfähigkeit der KI-gesteuerten Anlageforschung zu demonstrieren, haben wir die Unterstützung von drei fortschrittlichen KI-Modellen in Anspruch genommen: ChatGPT-4 Turbo API, Claude 3 Opus und xAIs Grok. Unser Ziel war es, für April ein hypothetisches Kryptowährungsportfolio zu entwickeln, wobei Kosteneffizienz, Risiko-Ertrags-Potenzial und Diversifizierung im Vordergrund standen.

Striking Similarities in Asset Recommendations

Auffallende Ähnlichkeiten bei Anlageempfehlungen

Despite their distinct distribution percentages, all three models exhibited remarkable convergence in their asset recommendations. For major cryptocurrencies, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), and Chainlink (LINK) consistently appeared in the top picks.

Trotz ihrer unterschiedlichen Verteilungsprozentsätze zeigten alle drei Modelle eine bemerkenswerte Konvergenz in ihren Vermögensempfehlungen. Bei den wichtigsten Kryptowährungen waren Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) und Chainlink (LINK) durchweg in der Top-Auswahl.

ChatGPT's Diversified Portfolio Recommendation

ChatGPTs Empfehlung für ein diversifiziertes Portfolio

ChatGPT-4 provided a comprehensive portfolio allocation, acknowledging its limited knowledge cutoff of April 2023. It suggested a balanced mix of established cryptocurrencies, promising altcoins, and tokens from emerging sectors such as DeFi, NFTs, and Web3. The aim was to mitigate risk and capitalize on diverse market opportunities.

ChatGPT-4 lieferte eine umfassende Portfolioaufteilung und bestätigte seinen begrenzten Wissensschluss vom April 2023. Es schlug eine ausgewogene Mischung aus etablierten Kryptowährungen, vielversprechenden Altcoins und Token aus aufstrebenden Sektoren wie DeFi, NFTs und Web3 vor. Ziel war es, Risiken zu mindern und vielfältige Marktchancen zu nutzen.

Bitcoin and Ethereum received 20% allocations each, while five other cryptocurrencies—BNB Chain (BNB), Solana (SOL), Polkadot (DOT), Chainlink, and Avalanche (AVAX)—each received 10%. ChatGPT further advised allocating the remaining 10% budget to speculative investments in promising sectors.

Bitcoin und Ethereum erhielten jeweils 20 % Zuteilung, während fünf andere Kryptowährungen – BNB Chain (BNB), Solana (SOL), Polkadot (DOT), Chainlink und Avalanche (AVAX) – jeweils 10 % erhielten. ChatGPT empfahl außerdem, das verbleibende Budget von 10 % für spekulative Investitionen in vielversprechende Sektoren bereitzustellen.

Claude 3 Opus's Ideal Crypto Portfolio

Das ideale Krypto-Portfolio von Claude 3 Opus

Claude 3 Opus, the most comprehensive Large Language Model (LLM), proposed a focused crypto portfolio comprising seven assets. Bitcoin dominated with a 40% allocation, followed by Ethereum with 25%. Cardano (ADA) and DOT each received 10% allocations, with LINK, Uniswap (UNI), and Cosmos (ATOM) distributed at 5%.

Claude 3 Opus, das umfassendste Large Language Model (LLM), schlug ein fokussiertes Krypto-Portfolio mit sieben Assets vor. Bitcoin dominierte mit einem Anteil von 40 %, gefolgt von Ethereum mit 25 %. Cardano (ADA) und DOT erhielten jeweils 10 % Zuteilungen, während LINK, Uniswap (UNI) und Cosmos (ATOM) zu 5 % verteilt wurden.

Grok AI's Crypto Wallet Example

Beispiel für eine Krypto-Wallet von Grok AI

Grok AI recommended allocating 30%, 25%, and 15% of the total budget to BTC, ETH, and LINK, respectively. Notably, it included Dogecoin (DOGE) and Sponge V2 (SPONGE) with 10% investments, while UNI and Balancer (BAL) received 5% each.

Grok AI empfahl, 30 %, 25 % bzw. 15 % des Gesamtbudgets BTC, ETH und LINK zuzuweisen. Insbesondere umfasste es Dogecoin (DOGE) und Sponge V2 (SPONGE) mit 10 % Investitionen, während UNI und Balancer (BAL) jeweils 5 % erhielten.

Cautionary Notes

Warnhinweise

While these AI recommendations provide valuable insights, it is crucial to emphasize that they should not be considered definitive solutions for building a crypto portfolio. Optimal investment allocation depends on individual goals, risk tolerance, and current market knowledge.

Obwohl diese KI-Empfehlungen wertvolle Erkenntnisse liefern, muss unbedingt betont werden, dass sie nicht als endgültige Lösungen für den Aufbau eines Krypto-Portfolios betrachtet werden sollten. Die optimale Anlageallokation hängt von den individuellen Zielen, der Risikotoleranz und den aktuellen Marktkenntnissen ab.

Moreover, AI models are not infallible and can base their decisions on outdated information, as noted by ChatGPT. It is essential to conduct thorough research and exercise due diligence before making any investment decisions.

Darüber hinaus sind KI-Modelle nicht unfehlbar und können ihre Entscheidungen auf veralteten Informationen basieren, wie ChatGPT feststellt. Es ist wichtig, gründliche Recherchen durchzuführen und die gebotene Sorgfalt walten zu lassen, bevor Investitionsentscheidungen getroffen werden.

Conclusion

Abschluss

The advent of AI-powered investment research has transformed the landscape of crypto investing. By harnessing the capabilities of these advanced models, investors can gain a competitive edge in portfolio optimization and decision-making. However, it is important to approach AI recommendations with caution, recognizing their potential limitations and the need for independent analysis.

Das Aufkommen der KI-gestützten Anlageforschung hat die Landschaft des Krypto-Investierens verändert. Durch die Nutzung der Fähigkeiten dieser fortschrittlichen Modelle können Anleger sich einen Wettbewerbsvorteil bei der Portfoliooptimierung und Entscheidungsfindung verschaffen. Es ist jedoch wichtig, KI-Empfehlungen mit Vorsicht anzugehen und ihre potenziellen Einschränkungen sowie die Notwendigkeit einer unabhängigen Analyse zu erkennen.