Fliege oder Mensch: Wer ist der bessere Trader?

​Eine Fruchtfliege hat 166.700 Neuronen und keinerlei Verständnis für Bitcoin oder Kryptowährungen. Setzt man sie jedoch als Trader ein, könnte sie gegenüber vielen menschlichen Tradern dennoch einen Vorteil haben: Sie gerät nicht in Panik. Wem würdest du also lieber 100 $ anvertrauen?

Der neueste Trader der Kryptobranche

Der Softwareentwickler Alex Wormuth hat einem simulierten Fruchtfliegengehirn 100 $ und eine Aufgabe gegeben, die nur wenige Fliegen zuvor versucht haben: Bitcoin zu handeln. Sein Stonkfly-Experiment nutzt eine Simulation, die auf einer digitalen Karte des Nervensystems einer männlichen Fruchtfliege basiert, um BTC/USDC-Kerzencharts zu betrachten und zu entscheiden, ob gekauft, verkauft oder gehalten werden soll.

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Aber wir haben alles gespeichert 🙂.

Das Projekt wurde möglich, nachdem Forscher die Verbindungen zwischen 166.700 Neuronen im Nervensystem der Fliege kartiert hatten. Wormuth nutzte diese Verschaltung, um eine Simulation zu erstellen, und verband ihr visuelles System mit einem Bitcoin-Chart. Die Fliege erhält weder Kursdaten noch Marktnachrichten oder technische Indikatoren. Sie sieht einfach nur den Chart.

„Ich habe dem Fliegengehirn 100 $ gegeben, damit es Bitcoin handelt“, schrieb Wormuth. „Dopaminneuronen werden stimuliert, wenn die Fliege Gewinn macht.“

Dies ist nicht der erste ungewöhnliche Auftrag der virtuellen Fliege. Wormuth hatte zuvor dasselbe simulierte Nervensystem mit Doom verbunden, sodass die neuronale Aktivität die Bewegungen im Spiel steuern konnte. Offenbar war Krypto-Daytrading die natürliche nächste Karriere nach dem Kampf gegen Dämonen.

Wie handelt Stonkfly Bitcoin?

Stonkfly wandelt einen 320×180 großen Kerzenchart in visuelle Signale um, die Tausende simulierte Photorezeptoren stimulieren. Die an anderer Stelle im Nervensystem erzeugte Aktivität wird anschließend in drei mögliche Aktionen übersetzt: kaufen, verkaufen oder halten.

Besonders vertraut wird es beim Belohnungssystem. Steigt das Portfolio um mindestens 0,01 USDC, erhalten simulierte Dopaminneuronen ein positives Signal. Ein Verlust in derselben Höhe aktiviert eine separate Gruppe, die mit negativem Feedback verbunden ist. Ein experimenteller Lernmechanismus ermöglicht es anschließend, dass sich einige Verbindungen im Netzwerk verändern.

Menschen haben möglicherweise ausgefeiltere Begriffe für diesen Prozess, doch Trader sind keineswegs fremd darin, einen Dopaminschub zu bekommen, wenn eine Position ins Plus dreht. Der Unterschied besteht darin, dass die Fliege keine Ahnung hat, dass sie Bitcoin besitzt – ganz zu schweigen davon, ob die Federal Reserve bald die Zinsen verändern wird oder jemand auf X den Beginn eines weiteren Bullenmarkts ausgerufen hat.

Kann sie tatsächlich Geld verdienen?

Es gibt ein Problem damit, die Fliege zum Trading-Genie zu erklären: Stonkfly hat bisher nicht gezeigt, dass ein simuliertes Insektengehirn lernen kann, profitabel zu handeln. In Wormuths eigener Dokumentation heißt es ausdrücklich: „Profitables Lernen wurde nicht nachgewiesen.“

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn die Veränderung neuronaler Verbindungen ist nicht dasselbe wie die Entwicklung von Trading-Fähigkeiten. Jeder kurzfristige Gewinn könnte auf der Marktrichtung oder dem Zufall beruhen, insbesondere bei einer derart kurzen Trading-Historie. Auch das Experiment ist bewusst eingeschränkt: Die Fliege kann weder Hebel einsetzen noch Bitcoin leerverkaufen, einzelne Käufe sind auf 10 $ begrenzt und ein Drawdown von 20 $ hindert sie daran, neue Positionen zu eröffnen.

Menschen legen die Messlatte nicht gerade hoch

Zum Glück für Stonkfly haben Krypto-Trader keinen besonders einschüchternden Maßstab gesetzt. CoinGecko analysierte 628.326 aktive Wallets, die in den 12 Monaten bis zum 11. August 2026 auf dezentralen Ethereum-Börsen handelten, und stellte fest, dass die mediane Trefferquote auf nur 26,29 % gefallen war – gegenüber 52,20 % im Vorjahr und dem niedrigsten Stand seit sieben Jahren Datenerhebung. Wie Crypto Briefing formulierte, bedeutete das, dass ungefähr drei von vier Trades Verlustgeschäfte waren.

Menschen sollten einen überwältigenden Vorteil haben. Das menschliche Gehirn verfügt über ungefähr 86 Milliarden Neuronen, verglichen mit den 166.700 von Stonkfly, und Trader können Wirtschaftsdaten verfolgen, Markttrends untersuchen, Indikatoren berechnen und versuchen zu verstehen, warum sich Bitcoin bewegt. Leider kann dasselbe Gehirn auch Angst bekommen, gierig oder ungeduldig werden, einer Rallye hinterherlaufen, weil scheinbar alle anderen reich werden, oder beschließen, dass ein weiterer Trade die vorherigen fünf Verluste wieder ausgleichen wird.

Stonkfly hat weniger Möglichkeiten, sich selbst zu sabotieren. Sie kann weder aus Rache handeln noch den Hebel plötzlich erhöhen, weil sie sich sicher fühlt, oder ihre Risikogrenzen ignorieren. In einem Bereich scheinen die beiden Konkurrenten jedoch überraschend gleichauf zu liegen: beim Dopamin. Beide können belohnt werden, wenn ein Trade Geld verdient, auch wenn wahrscheinlich nur einer von ihnen zu glauben beginnt, dass drei profitable Trades außergewöhnliche Trading-Fähigkeiten beweisen.

Wer gewinnt also?

Es ist viel zu früh, Stonkfly die Trading-Krone zu verleihen. Ihr Schöpfer hat nicht nachgewiesen, dass das simulierte Gehirn dauerhaft Geld verdienen kann, und das Experiment wurde entwickelt, um zu untersuchen, wie biologische neuronale Netzwerke auf Feedback reagieren – nicht, um die nächste große Krypto-Trading-Strategie zu entwickeln.

Der Vergleich sagt jedoch etwas Interessantes über das Trading selbst aus. Menschen bringen dem Markt weitaus mehr Intelligenz, Informationen und Verständnis entgegen, doch diese Vorteile gehen mit Emotionen und Verhaltensfehlern einher, die sie beeinträchtigen können. Die Fliege weiß nichts über Bitcoin und hat bisher nicht gezeigt, dass sie dauerhaft Geld verdienen kann. Wenn man jedoch bedenkt, wie viele menschliche Daytrader Schwierigkeiten haben, ihren eigenen Vorteil nachzuweisen, könnte der Wettbewerb enger sein, als es zunächst scheint.