🤖 50 KI-Trading-Bots mit Claude getestet – eine dominierende Strategie

In diesem Video zeigt der Ersteller, wie er 50 verschiedene Trading-Strategien aus vier Quellen gesammelt, mit Claude (Anthropics KI) automatisiert getestet und die besten identifiziert hat.

Quellen für kostenlose Strategien

• TradingView: Community-Indikatoren mit Pine Script
• Stonehill Forex: NNFX-Methode mit kostenlosem Indikatoren-Archiv
• QuantConnect: Strategien mit fertigem Code und Leaderboard
• Quantedia: Aus akademischen Papers abgeleitete Quant-Strategien

Testprozess

1. Strategien aus allen Quellen extrahiert und in einheitliches Format konvertiert
2. 325 Backtest-Durchläufe über 50 Strategien gestartet
3. Ergebnisse auf einem Dashboard visualisiert (Rendite, Drawdown, Winrate, Profitfaktor)

Ergebnisse

• Top-Strategie: +3.447 % Rendite, aber 64 % Maximalverlust – daher nicht nachhaltig
• Empfohlene Strategien (gelb markiert): Hoher Profitfaktor (1,78 und 1,54), niedriger Drawdown, stabile Equity-Kurve
• Viele Strategien verloren Geld – gute Theorie ≠ profitable Praxis

Nächste Schritte für die beste Strategie

1. Manuelle Überprüfung in TradingView (z. B. +328 % über 6 Jahre, aber nur 4 Trades)
2. Paper-Forward-Test auf aktuellen Daten live laufen lassen
3. Bei Erfolg Live-Bot mit echtem Geld (klein starten, dann skalieren)
4. Strategie verstehen und optimieren: Warum funktioniert sie? Anpassen für verschiedene Marktphasen

Fazit

Der Schlüssel liegt nicht nur im Backtest, sondern im Verständnis der Strategie und im Forward-Testing. Die erstellte Liste aller getesteten Strategien (samt Quellen) wird in der kostenlosen Schulung zur Verfügung gestellt. KI wie Claude hilft enorm bei der Automatisierung von Tests und der Analyse großer Strategiemengen.

Kernaussage

• Nick Batia argumentiert, dass die Fed trotz Zinserhöhungen früher als viele denken wieder Liquidität bereitstellen könnte – über Reserve Management Purchases / T-Bill-QE / „QE light“.
• Entscheidend sind drei Geldmarkt-Indikatoren, die zeigen, ob dem System genug Liquidität zur Verfügung steht.

1) Repo-/SOFR-Spread

• SOFR ist der besicherte Tagesgeldzins im Repo-Markt. Steigt er gegenüber dem Fed-Zinskorridor (u. a. IORB), signalisiert das Liquiditätsknappheit.
• Der Spread ist zuletzt auf 5 Basispunkte gestiegen – der höchste Stand seit dem Steuertermin. Monatsend-, Quartalsend- und Feiertagstermine dürften erneut Druck erzeugen.
• Ähnliche Spitzen hatten zuvor zu T-Bill-Käufen der Fed geführt. Dieses Instrument bleibt ein bereiter Hebel.

2) Angebot an T-Bills

• Im Markt sind über 7 Billionen USD T-Bills, rund 22 % der marktfähigen Treasuries.
• Der Anteil könnte auf ~10 Billionen USD bzw. ~1/3 steigen. Kurzfristige Staatsanleihen müssen ständig refinanziert werden und belasten den Cash-/Repo-Markt.
• In Stressphasen halten Banken eher Reserven zurück, statt zusätzliche Bills zu kaufen.

3) Bankreserven relativ zum BIP

• Reserven/BIP liegen bei etwa 9 % – niedrig gegenüber dem letzten Jahrzehnt außerhalb von COVID.
• Vor 2008 gab es kaum Excess Reserves; seitdem sind sie ein Vertrauens- und Liquiditätspuffer. Die Repo-Krise 2019 trat nahe solcher Tiefststände auf, später folgte großes QE.
• Da das BIP steigt und die Reserven flach bleiben, wächst der Liquiditätsbedarf gegenüber der Fed.

Bonus: TGA

• Die Treasury General Account wird wieder aufgebaut; die Regierung dürfte weiter Bills emittieren. Batia sieht darin eher Finanzierungsbedarf als einen großen Plan zur Zinsmanipulation, auch wenn Buybacks am Rand helfen können.

Fazit

• Wenn die Fed erneut T-Bills kauft, dürfte das Programm größer ausfallen als zuvor, weil das Treasury mehr kurzfristige Schulden emittiert.
• Für liquiditätssensible Assets wie Bitcoin ist das ein wichtiges Frühsignal.

Der Zustand der Märkte

Der Host analysiert einen brutalen Oktober für Krypto und Aktien und argumentiert, dass die US-Wirtschaft gefährlich von einer einzigen Wachstumsmaschine abhängig ist: KI.

❌ Die schlechten Nachrichten: Stürme überall

• Strom ist der Flaschenhals: Morgan Stanley prognostiziert eine 70-Gigawatt-Stromlücke für US-Rechenzentren bis 2028. Wer keinen Strom hat, kann nicht rechnen.
• Krypto-Angst & Gier: Der Index fiel auf 26 (extreme Angst). Blutbad auf ganzer Linie: BTC (-8,5 %), ETH (-14,8 %), SOL (-20 %).
• Blutende ETFs: 4 von 5 Wochen rot für Bitcoin-ETFs. Noch schlimmer bei Ethereum (7 von 8 Wochen negativ).
• Binance-Abflüsse: 15,4 Mrd. $ Abflüsse nach dem 6,3 Mrd. $ schweren Hack.

✅ Die Lichtblicke & historische Muster

• Bitcoin ist widerstandsfähig: Anstieg von 60.000 $ auf 77.500 $ in nur 2 Monaten. Die Unterstützung durch den Durchschnittspreis der Kurzzeit-Halter wird gehalten.
• Saisonalität: Der November ist historisch der stärkste Monat für Bitcoin (durchschnittlich +34 %). Ein roter Oktober geht oft einem grünen November voraus.
• Midterms als Tiefpunkt: Historisch gesehen erholt sich BTC direkt nach den US-Midterms oder erreicht seinen Tiefpunkt.
• Wale kaufen ein: Tether hat seinen Bestand auf 150.000 BTC aufgestockt.

⚡ Die letzte Wachstumsmaschine: KI & SpaceX

• Einzelner Fehlerpunkt: Die KI-Kapitalausgaben (CapEx) sind der EINZIGE Treiber des US-Wirtschaftswachstums. Die KI-Industrie abzuwürgen, würde eine schwere Rezession auslösen.
• SpaceX-Dominanz: Geplant ist ein 333 %iges Wachstum der Rechenleistung auf 13 Gigawatt bis 2027.
• IPO-König: SpaceX bleibt der größte erwartete Börsengang der Geschichte und übertrifft andere wie Anthropic.

🚗 Tesla & FSD

• Teslas FSD-Abonnements explodieren (+70 % im Jahresvergleich) und generieren über 2 Mrd. $ reinen Gewinn. Die Flotte legt monatlich Milliarden von Kilometern zurück (über 27 Mrd. km insgesamt).
• Die reale Adoption breitet sich aus, Europa steht als nächstes an.

Kernbotschaft: Der Markt hat Schläge einstecken müssen, aber die großen Player (SpaceX, Tether) setzen massiv auf die Zukunft (KI, BTC). Verliere nicht den Glauben an das große Ganze. „If this potato can become vodka, you can become anything.“

• Das Video analysiert, wie die US-Märkte historisch auf verschiedene Ausgänge der Zwischenwahlen reagiert haben – ohne politische Wertung.
• Aktuell gibt es einen republikanischen Durchmarsch; die Prognosemärkte favorisieren jedoch eine demokratische Mehrheit im Repräsentantenhaus und Senat.

Historische Marktrenditen nach politischem Regime

• Bestes Szenario seit 1953: Demokratischer Präsident mit republikanischem Kongress (annualisierte Medianrendite ~20 %).
• Republikanischer Durchmarsch ebenfalls positiv: Ø 13,3 %, Median 13,6 %.
• Schlechtestes Szenario: Republikanischer Präsident mit komplett demokratischem Kongress – Ø 4,9 %, Median 4,0 % (Renditen bleiben aber positiv: 12-Monats-Rendite Ø 4 %).
• Bei Einbeziehung von Daten bis 1928 verzerrt die Weltwirtschaftskrise die Ergebnisse für gespaltene Regime.
• Durchmärsche (republikanisch oder demokratisch) waren historisch ähnlich gut (Ø 9,8 % vs. 9,0 %; Median 12,4 % vs. 11,3 %).

Risiken und Volatilität

• Auch unter demokratischen Durchmärschen gab es heftige Bärenmärkte (z. B. 1937: −39 %, 2008: −38,5 %).
• Republikanische Regime weisen mehr Extremwerte und höhere Volatilität auf (z. B. 1987, 2020).
• Die Renditeverteilung zeigt, dass schlechtere Durchschnittswerte nicht nur auf einzelne Ausreißer zurückgehen.

Aktuelle Amtszeit im Vergleich

• Trumps zweite Amtszeit ähnelt bisher stark seiner ersten (S&P 500 ~26 % vs. ~20 % nach Normalisierung).
• Sie übertrifft aktuell Bidens Amtszeit, die zu diesem Zeitpunkt in einem Bärenmarkt steckte.
• Bitcoin: Renditen unter Trump II und Biden liegen deutlich unter denen von Trump I und Obama II – vermutlich wegen makroökonomischer Probleme (Inflation, Arbeitsmarkt).

Weitere Statistiken

• Höchste Sharpe-Ratio: Lyndon B. Johnson (1,96), gefolgt von Roosevelt (1945) und Clinton.
• Schlechteste Sharpe-Ratio: Nixons zweite Amtszeit (−1,6).
• Heatmaps und Z-Score-Karten visualisieren Renditen und Risiko je nach Kongresszusammensetzung.

Fazit

• Die historischen Daten liefern eine Orientierung, aber keine Garantie. Ungewissheit über den Wahlausgang belastet die Märkte – Umfragen können sich als falsch erweisen (Beispiel Brasilien).

Am 29. Oktober 2025 wurde Binance – die größte Krypto-Börse der Welt – Opfer des größten Hacks in der Geschichte (Krypto und traditionell). Nordkorea erbeutete etwa 6,3–6,4 Milliarden US-Dollar aus Binance-Hot-Wallets über mehrere Blockchains hinweg. Das entspricht fast einem Viertel des nordkoreanischen BIP.

Wie der Hack ablief

• Einstiegsvektor: Ein kompromittierter Laptop eines DevOps-Ingenieurs (laut Binance). Später räumte Binance ein, dass es weitere Angriffspunkte gab.
• Kein privater Schlüssel: Die Angreifer erlangten keine privaten Schlüssel, sondern manipulierten die Signatur-Infrastruktur von Binance – wie ein Stift in einer Bank, mit dem Schecks unterschrieben werden, ohne den Tresor zu öffnen.
• EIP-7702: Auf Ethereum nutzten sie ein neuartiges Verfahren: Sie signierten vorab 50 Transaktionen mit verschiedenen Nonces. Eine davon wandelte die Hot Wallet in einen Smart Account um, der von einem Angreifer-Smart-Contract kontrolliert wurde. Dadurch konnten alle Vermögenswerte abgezogen werden.
• Automatisierung: Neue Einzahlungen wurden sofort mit abgesaugt.
• Mehrere Chains betroffen: Ethereum, Bitcoin, Tron, Solana, XRP u. v. m. – das deutet auf kompromittierte Infrastruktur, nicht auf einzelne Keys hin.
• Tests im Vorfeld: Bereits 3 Wochen vorher testeten die Angreifer offenbar die EIP-7702-Methode mit Tornado-Cash-finanzierten Wallets.

Reaktion und Freezes

• Schnelle Freezes: Tether, Circle, Arbitrum Security Council und andere froren fast die Hälfte der Gelder ein (ca. 3 Milliarden $). Das ist beispiellos – beim Bybit-Hack wurden anfangs weniger als 3 % eingefroren.
• Kritik: Die schnelle Reaktion von Circle und Tether hing vermutlich auch mit ihren Geschäftsbeziehungen zu Binance zusammen.
• Wäsche und DeFi: Die Täter nutzten DeFi, darunter ThorChain, und erlitten dabei Verluste durch Liquiditätsengpässe (bis zu 10 % pro Swap). MEV-Searcher verdienten ca. 50 Mio. $.
• Aave-Freeze: Aave fror Märkte ein, um eine Nutzung der gestohlenen Stablecoins zu verhindern.

ThorChain und die Kontroverse

• ThorChain wurde zum wichtigsten Laundrying-Kanal für Nordkorea. Bei vergangenen TraderTrader-Hacks stammten teilweise über 99 % des Volumens von Geldwäsche.
• FBI-Warnung: FBI, Secret Service und IRS nannten ThorChain namentlich und forderten Node-Operatoren auf, Transaktionen mit gelaunderten Geldern zu blockieren.
• Zentralisierung: ThorChain kann bei Notfällen in Minuten stoppen; nur wenige Node-Operatoren können das System lahmlegen. Neue Node-Operatoren brauchen die Zustimmung der Gemeinschaft – laut Pablo „nicht so dezentral“.
• Kontroverse Aussagen: JP Thor wird mit einem Aston-Martin-Helikopter mit DPRK-Flagge zitiert und stellte die Behauptung auf, Nordkorea könnte das Geld für Lebensmittel für Kinder nutzen – eine Aussage, die als absurd ignorant kritisiert wird.

TraderTrader & Nordkoreas Cyber-Operationen

• TraderTrader ist eine Untergruppe der nordkoreanischen Aufklärung (RGB), die für große Krypto-Hacks verantwortlich ist – von Ronin bis Bybit und jetzt Binance.
• Namensherkunft: Trojanisierte Trading-Apps als Malware-Decoys bei Fake-Job-Interviews.
• Viele Untergruppen: „Lazarus“ ist zu einem Sammelbegriff geworden; verschiedene Einheiten haben unterschiedliche TTPs (Taktiken, Techniken, Verfahren).
• KI & Automatisierung: Die Geldwäsche läuft stark automatisiert ab; auch wenn KI nicht bestätigt ist, ist sie wahrscheinlich im Einsatz.

Lehren und Empfehlungen

• Operative Sicherheit ist die größte Schwachstelle – nicht Smart-Contract-Bugs. 90 % der Krypto-Orgs haben kaum echte OpSec-Experten.
• EDR (Endpoint Detection and Response) einführen, z. B. CrowdStrike (~150 $/Jahr). Viele Infektionen beginnen auf einem Laptop.
• Bildung: Führungskräfte, Security- und Compliance-Teams müssen die Bedrohungslage verstehen (Nordkorea, TraderTrader etc.).
• Industrie-Entscheidung: Die Branche muss klar Position beziehen und nicht zulassen, dass Gelder frei gewaschen werden. Dezentralität und Permissionless-Systeme dürfen nicht zur Rechtfertigung werden, um Diktaturen zu finanzieren.
• Aussicht: Nordkorea hält inzwischen mehr ETH als die Ethereum Foundation – ein trauriger Meilenstein.

Kernaussage: Der Hack war kein technischer Exploit einer einzelnen Schwachstelle, sondern ein Fail der betrieblichen Sicherheit. Die Branche muss OpSec priorisieren, bevor der nächste Milliardenverlust passiert.

Die Enthüllung der Financial Times

• Die Financial Times berichtete, dass der annualisierte Umsatz von OpenAI nicht bei 70 Mrd. $, sondern bei 50 Mrd. $ liegt.
• Diese Diskrepanz von 20 Mrd. $ führte zu Kursverlusten bei Nvidia, CoreWeave, SoftBank und Oracle.

Warum die 70-Milliarden-Zahl entstand

• Anthropic verwendet Bruttoumsatz (inkl. Cloud-Partner-Anteil), OpenAI dagegen Nettoumsatz. Um vergleichbar zu sein, wurde OpenAIs Zahl hochgerechnet – so entstand die 70 Mrd. $ Schätzung.
• OpenAI hat diese Zahl nie offiziell bestätigt, der Markt hat sie aber übernommen und eingepreist.

OpenAIs Ausgabenpläne

• Bis 2030 sind Ausgaben von 856 Mrd. $ für Rechenleistung und Infrastruktur geplant.
• Hauptverträge: 300 Mrd. $ mit Oracle (ab 2027), bis zu 250 Mrd. $ mit Microsoft Azure.
• Der prognostizierte Umsatz für 2026 liegt bei 36 Mrd. $ – die Verpflichtungen entsprechen fast 24 Jahresumsätzen.
• Der freie Cashflow soll 2026–2030 kumuliert bei −278 Mrd. $ liegen.

Wer finanziert den Ausbau?

• Fast der gesamte Ausbau wird über Private Credit finanziert: GPU-besicherte Kredite, Projektfinanzierungen, Anleihen.
• Unternehmen wie Oracle (156 Mrd. $ Schulden), CoreWeave (52 Mrd. $ Schulden) und SoftBank (40 Mrd. $ Brückenkredit + Junk-Bonds) sind extrem exponiert.
• Die Kreditgeber wetten darauf, dass OpenAIs Umsatz schnell genug steigt, um die Rechnungen zu decken.

Fazit

• OpenAI hat in kurzer Zeit enorme Investitionen eingesammelt (122 Mrd. $ im März, weitere 30 Mrd. $ in Verhandlung). Doch die Lücke zwischen Einnahmen und Ausgaben bleibt riesig.
• Der gesamte KI-Markt steht vor einer Bewährungsprobe: Kann OpenAI die Erwartungen erfüllen oder droht eine schmerzhafte Korrektur?

Der Autor analysiert sechs S&P-500-Aktien mit ungewöhnlichen Investment-Stories: Versorger, Spin-off, KI-Infrastruktur, SpaceX-Beteiligung, Software/Finanzdienstleister und ETF-Anbieter. Tenor: Timing und Risiko-Rendite sind entscheidend; vieles ist fair bis teuer, wirklich billig erscheint wenig.

Die sechs Kernideen

• Pinnacle West (PNW) – Versorger: Dividendenrendite 3,49 %, KGV 20, Wachstum 5–6 % p. a. bis 2030; Arizona-Wachstum und Rechenzentren stützen. 10 Mrd. USD Investitionen über 4 Jahre. Attraktiv eher bei Rezessions-/Zyklustiefs, nicht bei Euphorie.
• Solventum (SOLV) – 3M-Spin-off: KGV 11, profitable Gesundheitsbereiche (Chirurgie, Dental, Gesundheits-IT). Spin-offs oft mit Schulden/Altlasten und erzwungenem Verkaufsdruck; interessant, aber derzeit zu kompliziert.
• Generac (GNRC) – KI-„Schaufeln & Spitzhacken“: Notstrom für Rechenzentren; Auftragsbestand 1,6 Mrd. USD, Industrie-Wachstum ~30 %; Amazon-Vertrag potenziell 8 Mrd. USD. EPS ~9, KGV 20; 2028er-EPS-Erwartung 16 → 50 %+ Potenzial. Risikoärmer als direkte KI-Wette.
• EchoStar (ECHO) – SpaceX mit Rabatt? Mobilfunkspektrum-Verkauf an AT&T für 23 Mrd. USD; hält 2 % an SpaceX, Einstieg split-bereinigt bei 42 USD, Aktie 90 USD. UBS-Ziel 156 USD (60 % Upside), aber ohne SpaceX wenig Wert; riskant, nur für SpaceX-Überzeugte.
• Gen Digital (GEN) – günstig, aber problematisch: KGV 14, Dividende 2 %, 8 Mrd. USD Schulden; Marken Norton/Avast. Management wirkt eher auf Überleben als auf nachhaltige Wertschöpfung ausgerichtet.
• Invesco (IVZ) – Bewertungsdiskrepanz: KGV 10 vs. Markt ~30; profitiert von steigenden Märkten und ETF-Vermögen. Fair bewertet, zeigt aber das Marktrisiko: Bei Platzen der Blase drohen 50–70 % Minus – ähnlich wie beim Gesamtmarkt.

Weitere Kurzmeinungen

• Textron: zu zyklisch/riskant.
• J.M. Smucker: billig, aber ohne erkennbaren Katalysator.
• Allegiant: fair bewerteter Compounder, kein Schnäppchen.
• GoDaddy: riskant, hohe Abwanderung und aktienbasierte Vergütung.
• Avery Dennison: solide, aber Renditeerwartung zu niedrig.
• FedEx Freight: Spin-off mit Financial Engineering.
• REIT, Tyler Technologies, Hasbro: nicht attraktiv bzw. fair bewertet.

Fazit

Keine der Ideen ist eindeutig deep value; die spannendsten Geschichten sind Generac (KI-Infrastruktur) und EchoStar (SpaceX-Exposure mit Abschlag), jeweils mit klaren Risiken. Der Autor betont: Kaufen, wenn die Stimmung schlecht ist, nicht wenn die Story offensichtlich und eingepreist ist.