Ein Web3-Wallet mit Self-Custody hat soeben einen bisher einzigartigen Schritt gewagt: Es macht die realen Performance-Daten von Hunderten KI-Agenten öffentlich zugänglich, die von seinen Nutzern auf dezentralen Derivateplattformen konfiguriert wurden.
Von 688 analysierten Agenten schlossen 42 % im positiven Bereich ab — der beste erzielte einen ROI von +307 %. Eine Performancespanne, die mindestens so viele Fragen aufwirft, wie sie beantwortet.
Was dieses Benchmark konkret über den tatsächlichen Stand des algorithmischen KI-Tradings im Jahr 2026 verrät, lesen Sie hier.
688 Agenten, 7 LLM-Familien: Was die Zahlen wirklich sagen
Wallet V, ein Web3-Wallet aus dem Inkubator von Virgo Group, hat ein aggregiertes Benchmark veröffentlicht, das 688 KI-Trading-Agenten abdeckt, die von seinen Nutzern in den vergangenen zwei Monaten eingesetzt wurden. Diese Agenten operierten auf Hyperliquid und Aster — zwei dezentralen Derivateplattformen — und führten Strategien auf Perpetual Contracts aus.
Jeder Agent wurde manuell vom jeweiligen Nutzer konfiguriert, der auch das Large Language Model (LLM) auswählte, das die Trading-Entscheidungen generiert. Das Benchmark aggregiert die Ergebnisse anschließend nach Modellfamilie und umfasst sieben verschiedene LLMs. Modelle, die durch weniger als 10 Agenten repräsentiert werden, sind als rein richtungsweisend gekennzeichnet und besitzen keine abschließende statistische Aussagekraft.
Die Rohdaten: 42 % der Agenten verzeichneten ein ausgeglichenes oder positives P&L im Betrachtungszeitraum. Der Peak-ROI reicht von -30 % beim schwächsten Modell bis zu +307 % beim stärksten. Eine Spanne von 337 Prozentpunkten, die eindrücklich zeigt, wie entscheidend die Wahl des LLM — und der Konfiguration — sein kann.
BTC, ETH, Gold, Forex: Die Asset-Klassen der Agenten
Die im Benchmark erfassten Agenten handelten nicht ausschließlich Krypto-Assets. Sie hatten über Perpetual Contracts Zugang zu vier Asset-Klassen, die auf Hyperliquid und Aster verfügbar sind:
Wichtige Krypto-Assets: BTC, ETH, SOL
Aktien: darunter Engagements in Pre-IPO-Unternehmen über tokenisierte Instrumente
Rohstoffe: Gold, Silber, Öl
Forex: wichtige Währungspaare
Diese Diversifikation unterstreicht den Anspruch von Wallet V: nicht auf den reinen Kryptomarkt beschränkt zu bleiben, sondern eine Infrastruktur für Agenten bereitzustellen, die auf sämtlichen tokenisierten Finanzmärkten operieren können. Adam Cai, Gründer und CEO von Virgo Group, bringt den Ansatz auf den Punkt: „Nutzer wählen ihr KI-Modell heute so, wie Institutionen ihre Fondsmanager evaluieren — anhand nachvollziehbarer, über die Zeit beobachtbarer Performance-Daten.“
Virgo Group wird von Investoren wie Draper Dragon, OKX Ventures und Cobo Ventures unterstützt. Das Benchmark ist direkt auf der Website von Wallet V gehostet und wird fortlaufend aktualisiert, sobald neue Agenten eingesetzt werden.
Was die nächsten Benchmark-Versionen verändern werden
Wallet V hat mehrere Weiterentwicklungen für künftige Iterationen des Benchmarks angekündigt. Geplant sind: die Integration neuer LLM-Familien, die Unterstützung von Prediction Markets, erweiterte Analyse-Funktionen für das Copilot-Trading sowie eine KI-gestützte Prompt-Generierung, die auf den individuellen Trading-Stil jedes Nutzers zugeschnitten ist.
Letztere Funktion ist besonders bemerkenswert: Sie deutet auf eine kontinuierliche Verbesserungsschleife hin, bei der sich der Agent an das Risikoprofil und die Präferenzen des Nutzers anpasst, anstatt eine generische Strategie anzuwenden. Genau diese Art von Personalisierung unterscheidet ein institutionelles Werkzeug von einem einfachen Krypto Trading-Bot.
Das öffentliche Benchmark von Wallet V ist eine seltene Initiative im Ökosystem: Die meisten Lösungen für KI-Trading-Agenten bleiben Black Boxes. Diese Daten zugänglich zu machen — auch wenn nur in aggregierter Form — setzt einen Standard für Transparenz und Rechenschaftspflicht, der im Bereich des dezentralen algorithmischen Tradings Schule machen könnte.
Thomas ist Inhaber eines BTS-Diploms in Informatik mit Schwerpunkt SEO und zertifizierter Texter für Web und E-Commerce. Seit 2018 begeistert er sich für Blockchain-Technologien und Kryptowährungen. Als Spezialist für die Analyse von Marktzyklen im Kryptobereich begann er 2019 mit dem GPU-Mining – zunächst mit ETH, später mit einem Wechsel zu KASPA und Alephium (ALPH).
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