Jüngste Forschungen von Kaiko, Binance Research und akademischen Gruppen zeigen, dass KI-Modelle, einschließlich neuronaler Netzwerke, nur eine begrenzte Vorhersagegenauigkeit auf den Kryptowährungsmärkten bieten. Klassische Machine-Learning-Modelle erreichen nur eine Genauigkeit von 2 bis 6 Prozent über dem Zufallsniveau, während fortgeschrittene Modelle wie LSTM und GRU etwa 8 Prozent erreichen, jedoch nur in kurzen Testzeiträumen. Diese Modelle haben Schwierigkeiten mit neuen Daten aufgrund von Marktregimewechseln, erhöhter Rauschentwicklung und makroökonomischen Ereignissen, was zu erheblichen Genauigkeitsverlusten in Phasen hoher Volatilität führt. Order-Book-Algorithmen können 15 bis 25 Prozent der Mikrobewegungen erklären, sind jedoch nur auf kurzen Zeithorizonten mit hoher Liquidität effektiv. On-Chain-Signale, wie große Zuflüsse von Stablecoins oder bedeutende Bitcoin-Abflüsse, liefern nützliche Korrelationen, aber keine garantierten Vorhersagen. Experten empfehlen den Einsatz von Ensemble-Modellen, das Verfolgen von Datenverschiebungen und die Einbeziehung von Regimefiltern, um die Effektivität der KI zu verbessern. Dennoch sollte KI Teil einer umfassenderen Strategie sein, die On-Chain-Daten, Order-Book-Analysen und Risikomodelle umfasst, um die Entscheidungsfindung im Kryptohandel zu optimieren.