Die Jungs, die mit AI handeln, haben sich echt zu Giganten gemausert.
In China hat der hundert Milliarden schwere Quantfonds, die Huansquare Quant, im Jahr 2025 mit einer durchschnittlichen Rendite von 56,6% den zweiten Platz in der Performance-Liste belegt.
Laut Branchenprognosen überstieg das potenzielle Management- und Performance-Provisionseinkommen von Huansquare im letzten Jahr 700 Millionen Dollar.
Bereits 2017 hat Huansquare komplett auf Deep Learning umgeschaltet und AI-Algorithmen vollständig im automatisierten quantitativen Handel eingesetzt.
In Huansquares Strategie gibt es keine traditionellen Fondsmanager, die Entscheidungen werden komplett automatisiert von Modellen getroffen.
Und auf der anderen Seite der Welt hat Jane Street mit hochfrequentem Handel, ETF-Marktstellung und statistischem Arbitrage, das durch die tiefe Integration von AI unterstützt wird, ordentlich Kasse gemacht.
Jane Street meldete 2025 einen Netto-Handelsumsatz von bis zu 39,6 Milliarden Dollar und überflügelte damit völlig die traditionellen Wall Street Top-Investmentbanken wie JPMorgan und Goldman Sachs, wodurch sie zur ersten Nicht-Bank wurde, die die Einnahmen der Spitzenbanken übertraf.
Pro Mitarbeiter gerechnet hat Jane Street im Jahr 2025 mehr als 11 Millionen Dollar pro Kopf erwirtschaftet.
Ich bringe diese beiden Beispiele, um einen Punkt klar zu machen:
Gut gemachtes AI-Trading ist gleichbedeutend mit einer Druckmaschine für Geld, was für Menschen, besonders für die Durchschnittsbürger, einen überwältigenden Vorteil darstellt.
Bislang gab es im Krypto-Bereich keine besonders ausgereiften AI-Handelsplattformen, abgesehen von ein paar schmunzelnden Wissenschaftlern und dem aufsehenerregenden AI Arena, haben normale Leute kaum die Chance, von den AI-Handelsgewinnen zu profitieren.
Ich habe auf Twitter gesehen, dass der immer im Auge behaltende Prognosemarkt NeoSoul das EvoEvo ins Leben gerufen hat, das anscheinend als erstes diese Lücke schließt.
Obwohl es nicht im traditionellen Sinne ein AI-Trading ist, kann man auch mit AI-gestützten Handelsprognosen Geld verdienen, also müssen wir da drüber reden.
Was ich unter EvoEvo verstehe, ist ein „AI Prognosetraininglager“.
Prognose -> Training -> Kalibrierung -> Abrechnung
Obwohl die anfängliche AI vielleicht nur einen emotionalen Wert bietet, könnte sie sich mit fortlaufender subjektiver Feinabstimmung, Nachahmung von hochprofitablen AI-Parametern und Destillation der Ansichten von großen Playern möglicherweise zu einem stabil gewinnbringenden Handelsbot weiterentwickeln, der „passives Einkommen“ generiert.
Ich habe in den Bereichen „Kryptowährung, Sport, Geopolitik“ jeweils einen Agenten ausprobiert, um zu testen, wie es läuft.
Bisher liegt die Prognosegenauigkeit weit über meinem Niveau. Ich werde es noch eine Woche überprüfen, und wenn es weiterhin hält, plane ich, mit Investitionen einen Cash-Test durchzuführen.
In China hat der hundert Milliarden schwere Quantfonds, die Huansquare Quant, im Jahr 2025 mit einer durchschnittlichen Rendite von 56,6% den zweiten Platz in der Performance-Liste belegt.
Laut Branchenprognosen überstieg das potenzielle Management- und Performance-Provisionseinkommen von Huansquare im letzten Jahr 700 Millionen Dollar.
Bereits 2017 hat Huansquare komplett auf Deep Learning umgeschaltet und AI-Algorithmen vollständig im automatisierten quantitativen Handel eingesetzt.
In Huansquares Strategie gibt es keine traditionellen Fondsmanager, die Entscheidungen werden komplett automatisiert von Modellen getroffen.
Und auf der anderen Seite der Welt hat Jane Street mit hochfrequentem Handel, ETF-Marktstellung und statistischem Arbitrage, das durch die tiefe Integration von AI unterstützt wird, ordentlich Kasse gemacht.
Jane Street meldete 2025 einen Netto-Handelsumsatz von bis zu 39,6 Milliarden Dollar und überflügelte damit völlig die traditionellen Wall Street Top-Investmentbanken wie JPMorgan und Goldman Sachs, wodurch sie zur ersten Nicht-Bank wurde, die die Einnahmen der Spitzenbanken übertraf.
Pro Mitarbeiter gerechnet hat Jane Street im Jahr 2025 mehr als 11 Millionen Dollar pro Kopf erwirtschaftet.
Ich bringe diese beiden Beispiele, um einen Punkt klar zu machen:
Gut gemachtes AI-Trading ist gleichbedeutend mit einer Druckmaschine für Geld, was für Menschen, besonders für die Durchschnittsbürger, einen überwältigenden Vorteil darstellt.
Bislang gab es im Krypto-Bereich keine besonders ausgereiften AI-Handelsplattformen, abgesehen von ein paar schmunzelnden Wissenschaftlern und dem aufsehenerregenden AI Arena, haben normale Leute kaum die Chance, von den AI-Handelsgewinnen zu profitieren.
Ich habe auf Twitter gesehen, dass der immer im Auge behaltende Prognosemarkt NeoSoul das EvoEvo ins Leben gerufen hat, das anscheinend als erstes diese Lücke schließt.
Obwohl es nicht im traditionellen Sinne ein AI-Trading ist, kann man auch mit AI-gestützten Handelsprognosen Geld verdienen, also müssen wir da drüber reden.
Was ich unter EvoEvo verstehe, ist ein „AI Prognosetraininglager“.
Prognose -> Training -> Kalibrierung -> Abrechnung
Obwohl die anfängliche AI vielleicht nur einen emotionalen Wert bietet, könnte sie sich mit fortlaufender subjektiver Feinabstimmung, Nachahmung von hochprofitablen AI-Parametern und Destillation der Ansichten von großen Playern möglicherweise zu einem stabil gewinnbringenden Handelsbot weiterentwickeln, der „passives Einkommen“ generiert.
Ich habe in den Bereichen „Kryptowährung, Sport, Geopolitik“ jeweils einen Agenten ausprobiert, um zu testen, wie es läuft.
Bisher liegt die Prognosegenauigkeit weit über meinem Niveau. Ich werde es noch eine Woche überprüfen, und wenn es weiterhin hält, plane ich, mit Investitionen einen Cash-Test durchzuführen.