{"id":45086,"date":"2026-06-15T16:05:55","date_gmt":"2026-06-15T14:05:55","guid":{"rendered":"https:\/\/investx.fr\/de\/2026\/06\/15\/wallet-v-benchmark-ki-agenten-hyperliquid-aster\/"},"modified":"2026-06-15T16:05:58","modified_gmt":"2026-06-15T14:05:58","slug":"wallet-v-benchmark-ki-agenten-hyperliquid-aster","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/investx.fr\/de\/krypto-news\/wallet-v-benchmark-ki-agenten-hyperliquid-aster\/","title":{"rendered":"Wallet V ver\u00f6ffentlicht \u00f6ffentliches Benchmark f\u00fcr KI-Trading-Agenten auf Hyperliquid und Aster"},"content":{"rendered":"\n
Ein Web3-Wallet mit Self-Custody<\/strong> hat soeben einen bisher einzigartigen Schritt gewagt: Es macht die realen Performance-Daten von Hunderten KI-Agenten<\/strong> \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich, die von seinen Nutzern auf dezentralen Derivateplattformen<\/strong> konfiguriert wurden.<\/p>\n\n\n\n Von 688 analysierten Agenten<\/strong> schlossen 42 % im positiven Bereich<\/strong> ab \u2014 der beste erzielte einen ROI von +307 %<\/strong>. Eine Performancespanne, die mindestens so viele Fragen aufwirft, wie sie beantwortet.<\/p>\n\n\n\n Was dieses Benchmark konkret \u00fcber den tats\u00e4chlichen Stand des algorithmischen KI-Tradings<\/strong> im Jahr 2026 verr\u00e4t, lesen Sie hier.<\/p>\n\n\n\n Wallet V<\/strong>, ein Web3-Wallet aus dem Inkubator von Virgo Group<\/strong>, hat ein aggregiertes Benchmark ver\u00f6ffentlicht, das 688 KI-Trading-Agenten<\/strong> abdeckt, die von seinen Nutzern in den vergangenen zwei Monaten eingesetzt wurden. Diese Agenten operierten auf Hyperliquid<\/a><\/strong> und Aster<\/a><\/strong> \u2014 zwei dezentralen Derivateplattformen<\/strong> \u2014 und f\u00fchrten Strategien auf Perpetual Contracts<\/strong> aus.<\/p>\n\n\n\n Jeder Agent wurde manuell vom jeweiligen Nutzer konfiguriert, der auch das Large Language Model (LLM)<\/strong> ausw\u00e4hlte, das die Trading-Entscheidungen generiert. Das Benchmark aggregiert die Ergebnisse anschlie\u00dfend nach Modellfamilie und umfasst sieben verschiedene LLMs<\/strong>. Modelle, die durch weniger als 10 Agenten repr\u00e4sentiert werden, sind als rein richtungsweisend gekennzeichnet und besitzen keine abschlie\u00dfende statistische Aussagekraft.<\/p>\n\n\n\n Die Rohdaten: 42 % der Agenten verzeichneten ein ausgeglichenes oder positives P&L<\/strong> im Betrachtungszeitraum. Der Peak-ROI reicht von -30 %<\/strong> beim schw\u00e4chsten Modell bis zu +307 %<\/strong> beim st\u00e4rksten. Eine Spanne von 337 Prozentpunkten, die eindr\u00fccklich zeigt, wie entscheidend die Wahl des LLM<\/strong> \u2014 und der Konfiguration \u2014 sein kann.<\/p>\n\n\n\n Die im Benchmark erfassten Agenten handelten nicht ausschlie\u00dflich Krypto-Assets. Sie hatten \u00fcber Perpetual Contracts<\/strong> Zugang zu vier Asset-Klassen<\/strong>, die auf Hyperliquid<\/strong> und Aster<\/strong> verf\u00fcgbar sind:<\/p>\n\n\n\n Diese Diversifikation unterstreicht den Anspruch von Wallet V<\/strong>: nicht auf den reinen Kryptomarkt beschr\u00e4nkt zu bleiben, sondern eine Infrastruktur f\u00fcr Agenten bereitzustellen, die auf s\u00e4mtlichen tokenisierten Finanzm\u00e4rkten<\/strong> operieren k\u00f6nnen. Adam Cai<\/strong>, Gr\u00fcnder und CEO von Virgo Group<\/strong>, bringt den Ansatz auf den Punkt: \u201eNutzer w\u00e4hlen ihr KI-Modell heute so, wie Institutionen ihre Fondsmanager evaluieren \u2014 anhand nachvollziehbarer, \u00fcber die Zeit beobachtbarer Performance-Daten.“<\/em><\/p>\n\n\n\n Virgo Group<\/strong> wird von Investoren wie Draper Dragon<\/strong>, OKX Ventures<\/strong> und Cobo Ventures<\/strong> unterst\u00fctzt. Das Benchmark ist direkt auf der Website von Wallet V<\/strong> gehostet und wird fortlaufend aktualisiert, sobald neue Agenten eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n Wallet V<\/strong> hat mehrere Weiterentwicklungen f\u00fcr k\u00fcnftige Iterationen des Benchmarks angek\u00fcndigt. Geplant sind: die Integration neuer LLM-Familien<\/strong>, die Unterst\u00fctzung von Prediction Markets<\/a><\/strong>, erweiterte Analyse-Funktionen f\u00fcr das Copilot-Trading<\/strong> sowie eine KI-gest\u00fctzte Prompt-Generierung, die auf den individuellen Trading-Stil jedes Nutzers zugeschnitten ist.<\/p>\n\n\n\n Letztere Funktion ist besonders bemerkenswert: Sie deutet auf eine kontinuierliche Verbesserungsschleife<\/strong> hin, bei der sich der Agent an das Risikoprofil und die Pr\u00e4ferenzen des Nutzers anpasst, anstatt eine generische Strategie anzuwenden. Genau diese Art von Personalisierung<\/strong> unterscheidet ein institutionelles Werkzeug von einem einfachen Krypto Trading<\/a>-Bot<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Das \u00f6ffentliche Benchmark<\/strong> von Wallet V<\/strong> ist eine seltene Initiative im \u00d6kosystem: Die meisten L\u00f6sungen f\u00fcr KI-Trading-Agenten<\/strong> bleiben Black Boxes. Diese Daten zug\u00e4nglich zu machen \u2014 auch wenn nur in aggregierter Form \u2014 setzt einen Standard f\u00fcr Transparenz und Rechenschaftspflicht<\/strong>, der im Bereich des dezentralen algorithmischen Tradings<\/strong> Schule machen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n688 Agenten, 7 LLM-Familien: Was die Zahlen wirklich sagen<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nBTC, ETH, Gold, Forex: Die Asset-Klassen der Agenten<\/h2>\n\n\n\n
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Was die n\u00e4chsten Benchmark-Versionen ver\u00e4ndern werden<\/h2>\n\n\n\n