Analyse der Marktzyklen von Bitcoin: Eine Zeitleiste für Zukunftsprognosen

Das 152-Wochen-Phänomen

Bitcoin benötigte 152 Wochen, um von seinem Zyklustief im Januar 2015 zu seinem Zyklushoch im Dezember 2018 zu gelangen. Interessanterweise dauerte es auch 152 Wochen, um von seinem Zyklustief im Dezember 2018 zu seinem Zyklushoch im November 2021 zu gelangen. Dieses Muster deutet darauf hin, dass die Marktzyklen von Bitcoin hinsichtlich ihrer Dauer zunehmend vorhersehbar werden.

Es ist Zeit, sich auf frühere Höchststände zu erholen

Es dauerte 110 Wochen, bis Bitcoin sich von seinem Zyklustiefpunkt im November 2013 wieder auf seinen vorherigen Zyklushöchststand von 1.180 USD erholte. Im nächsten Zyklus dauerte es 103 Wochen, bis der Kurs im Dezember 2017 wieder auf den vorherigen Zyklushöchststand von 19.600 USD zurückkehrte. Die durchschnittliche Zeit zur Erholung auf vorherige Höchststände beträgt etwa 107 Wochen.

Zukunftsprognosen

Wenn sich der 152-Wochen-Zyklus fortsetzt, können wir mit dem nächsten Zyklushoch etwa im Oktober 2025 rechnen. Basierend auf der durchschnittlichen Erholungszeit von 107 Wochen könnte Bitcoin bis Dezember 2024 zu seinem vorherigen Zyklushoch von 69.300 $ zurückkehren.

Dauer des Bärenzyklus

Der Bärenzyklus von 2014 dauerte vom Zyklushoch bis zum Zyklustief 59 Wochen. Der Bärenzyklus von 2018 war mit 52 Wochen etwas kürzer. Der Bärenzyklus von 2022 dauerte 54 Wochen, was auf ein konsistentes Muster hindeutet. Das aktuelle Tief von 15.600 USD im November 2022 ist aufgrund dieser Dauer wahrscheinlich das Tief dieses Bärenzyklus.

Die zentralen Thesen

  • Rückkehr zum Allzeithoch von Bitcoin? Wahrscheinlich bis Dezember 2024.

  • Nächster Höhepunkt des Bitcoin-Zyklus? Wahrscheinlich etwa im Oktober 2025.

Abschluss

Die Muster in den Marktzyklen von Bitcoin bieten Anlegern und Händlern wertvolle Einblicke. Während die Wertentwicklung in der Vergangenheit keinen Rückschluss auf zukünftige Ergebnisse zulässt, könnte die Konsistenz der Zyklusdauern und Erholungszeiten als nützlicher Rahmen für zukünftige Prognosen dienen.