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Der Dezember 2025 war nicht nur für die gesamte Kryptoindustrie, sondern auch für die globale Digitalbranche von Bedeutung. Nachdem die dezentrale Plattform Aster den experimentellen Wettbewerb im Futures-Handel „Human vs AI: Battle for the Futures“ abgeschlossen hatte, bei dem 70 menschliche Trader und 30 Modelle künstlicher Intelligenz unter realen Marktbedingungen handelten, stellte sich die Frage: Sind menschliche Krypto-Trader durch Maschinen bedroht?
Die Endergebnisse waren für einen Teil der Community überraschend. Das Gesamtergebnis des menschlichen Teams lag bei etwa −32,21 % ROI, während die KI-Algorithmen das Turnier mit einem Verlust von nur etwa −4,48 % beendeten. Obwohl der Einzelwettbewerb von einem Menschen mit dem Pseudonym ProMint gewonnen wurde, der etwa 13.650 Dollar verdiente, zeigten die Gesamtstatistiken eine höhere Stabilität der maschinellen Strategien.
Besondere Aufmerksamkeit der Experten erregten die Ergebnisse einzelner KI-Modelle. Insbesondere Claude Sonnet 4.5 Aggressive, das eines der besten Ergebnisse unter den Bots erzielte, weckte das Interesse der Fachleute. Analysten erklären dies durch eine Kombination aus streng vorgegebenen Risikomanagement-Algorithmen, einer hohen Entscheidungsfrequenz und dem vollständigen Fehlen emotionaler Einflüsse. Der aggressive Modus ermöglichte es dem Modell, schnell auf kurzfristige Volatilität zu reagieren, Gewinne zu sichern oder Verluste zu begrenzen, ohne zu versuchen, diese wieder auszugleichen.
Darüber hinaus wurde ein Teil der KI-Agenten speziell für Futures-Instrumente optimiert: Sie verwendeten statistische Muster der Preisbewegung, algorithmische Stop-Strategien und technische Indikatoren, während weniger angepasste Modelle schlechtere und schwächere Ergebnisse erzielten. Dies unterstrich erneut, dass selbst bei Maschinen die Effizienz nicht nur von der Architektur, sondern auch von den Einstellungen abhängt.
Es ist anzumerken, dass eine wichtige Einschränkung des Turniers „Human vs AI: Battle for the Futures“ die Regel war, dass künstliche Intelligenz keinen Zugang zu externen Netzwerken oder Echtzeit-Selbsttraining hatte. Alle Entscheidungen der künstlichen Intelligenz wurden ausschließlich auf der Grundlage von Marktdaten und technischen Indikatoren getroffen. Somit hatte die KI keinen Informationsvorsprung gegenüber den Menschen, was ihr relativ besseres Ergebnis aus Sicht der Effizienz algorithmischer Strategien noch aussagekräftiger macht.
Für menschliche Trader war die Psychologie ein entscheidender Faktor. Einige Teilnehmer agierten mit erhöhtem Risiko und versuchten, den Algorithmen schnell zuvorzukommen, was zu einer Reihe impulsiver Entscheidungen und einer Anhäufung von Verlusten führte. Die Angst vor Verlusten und der Wunsch, Positionen „aufzuholen”, wurden zu typischen Fallen für Menschen.
Experten stellen fest, dass einzelne Trader, die eine konservative Strategie und eine disziplinierte Risikokontrolle verfolgten, ein positives Finanzergebnis erzielen konnten. Dies wiederum zeigt, dass der menschliche Handel nicht an Relevanz verliert, sondern eine Neukonzeption der Ansätze in einem Umfeld erfordert, in dem künstliche Intelligenz zunehmend die Standards für die Effizienz des Handels setzt.
