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AI-getriebter Bitcoin-ETP wird mit anpassungsfähiger Allokierungsstrategie lanciert

Das neue Produkt von BTCAI verwendet Aisots quantitative KI-Modelle, um die Bitcoin-Exposition monatlich dynamisch anzupassen, um das Risiko von Volatilität zu minimieren und gleichzeitig die Rendite zu steigern. Die Schweizer Verwahrung und die physische Unterstützung garantieren Sicherheit.

Marktredaktion · 24 Aug 2026 · 09:02 · 1 Min. Lesezeit
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AI-getriebter Bitcoin-ETP wird mit anpassungsfähiger Allokierungsstrategie lanciert
Photo: Gage Skidmore / Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0

Ein neues Exchange Traded Product (ETP), das Bitcoin mit einer KI-gestützten Allokationsstrategie verfolgt, wurde von House of Satoshi, Aisot Technologies und Maverix Securities eingeführt. Das Bitcoin AI Strategy ETP (BTCAI) stellt seine Bitcoin-Wichtung monatlich basierend auf quantitativen Modellen von Aisot ein, die Markt-, Nachrichten- und Wirtschaftsdaten analysieren, um die Renditechancen von Bitcoin und die damit verbundene Unsicherheit zu bewerten.

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Die Initiative ging aus der Bitcoin-Community hervor, und zwar durch die Firma House of Satoshi, so der Gründer Rino Borini. Die Firma hat über 2.500 Personen zu Bitcoin ausgebildet und dabei wiederkehrende Bedenken bezüglich der Preisvolatilität und der sicheren Speicherung identifiziert. BTCAI beantwortet diese Probleme, indem es monatlich zwischen Bitcoin und Bargeld (US-Dollar) dynamisch neu verteilt, wobei der Bargeldanteil in volatilen Phasen möglicherweise auf 80 % steigen kann. House of Satoshi wird fortlaufend Aktualisierungen über die Leistung des Produkts an die Investoren weitergeben.

Das ETP ist als besichertes Produkt strukturiert, bei dem die zugrunde liegenden Assets physisch von Swissquote gehalten und verwahrt werden, wie Serge Nussbaumer, Leiter des Verkaufs bei Maverix Securities, dem Herausgeber, festhält. Historische Backtests über fünf Jahre zeigen, dass das BTCAI eine Gesamtrendite von 153,8 % gebracht hätte, Im Vergleich zu 50,4 % für eine statische Bitcoin-Zuteilung und dabei auch das Nachteilspotenzial reduziert hat.

Dieser Artikel wurde vom Markets-Desk von Finance Review Daily mit KI-Unterstützung erstellt.
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