How to diversify a Long-term Crypto Portfolio

Last Friday it was my pleasure to give an Executive Talk at the Frankfurt School of Finance & Management. While the focus of my presentation was Digital Transformation, plenty of the questions raised by the audience were about the cryptocurrencies use case – and how to build a crypto portfolio. After I received some more emails from the participants asking for some guidance, I decided that is might be worth to publish this blog post.

The cryptocurrency market has returned over 1200% since the beginning of 2017. It is very hard to find this kind of return on investment (ROI) in the stock market or anywhere else. If you had made an investment of $500 in January, you would have made $6000 in less than a year! This guide is aiming to show you how to implement a cryptocurrency portfolio for a long-term investment.

In general, I recommend balancing your portfolio with up to five coins in the Top 10 market cap, making up 90-95% of your total cryptocurrency investment. And then add smaller coins (a.k.a. altcoins) – in projects you believe in – to fill up the remaining 5-10%. This mirrors the more technical analysis done by Timothy Chong on exploring a Markowtiz-style crypto optimization.

Bitcoin (30%)

Bitcoin (BTC) is the father of all blockchains, and is considered to be gold of cryptosphere. It is expected to grow step-by-step, without dramatic events. It is a safe long-term investment choice for many.

Price (as of time of writing): $16,708
Gain Over Past Year: 2,170%
Market Cap: $278 B (#1)
Circulating Supply: 16,734,237 BTC

Ethereum (30%)

Ethereum (ETH) is different to Bitcoin in that its sole purpose is not to be used as a medium of value exchange. Instead, Ethereum allows developers to build dApps using smart contracts. The tradeable currency of the Ethereum project is known as Ether.

Price (as of time of writing): $470
Gain Over Past Year: 5740%
Market Cap: $45 B (#2)
Circulating Supply: 96,272,074 ETH

Bitcoin Cash (10%)

Bitcoin Cash (BTC) is similar to Bitcoin in that it too is supposed to be a currency that is dedicated to serving as a medium for the purchase of various goods and services. The key difference between Bitcoin Cash and Bitcoin is that the former has an 8MB block size, whereas Bitcoin has a 1MB block size. A bigger block size allows Bitcoin Cash to process transactions faster than Bitcoin, and at a lower fee.

Price (as of time of writing): $1385
Gain Over Past 4 Month: 502%
Market Cap: $24 B (#3)
Circulating Supply: 16,849,738 BCH

Litecoin (10%)

Litecoin (LTC) is often marketed as being the silver to Bitcoin’s gold status. Being a hard fork of Bitcoin, Litecoin shares many similarities to the original coin. Litecoin can also be used as a value exchange coin. However, Litecoin’s block generation time of 2.5 minutes, compared to Bitcoin’s 10 minutes, and a different hashing algorithm (Scrypt), are features designed to produce a more innovative cryptocurrency.

Price (as of time of writing): $170
Gain Over Past Year: 4690%
Market Cap: $10 B (#5)
Circulating Supply: 54,255,483 LTC

Monero (10%)

Monero (XMR) is similar to Bitcoin in that it allows value exchange. However, Monero differs from Bitcoin in that it is focused on providing greater privacy to those that utilize their blockchain, using their stealth address mechanism. Anonymity is likely to become more and more important in a world where Bitcoin addresses can be traced. As more regulation starts entering the cryptocurrency space, an increasing number of individuals will gravitate towards privacy-focused coins such as Monero that can mask their transactions.

Price (as of time of writing): $264
Gain Over Past Year: 3370%
Market Cap: $4 B (#9)
Circulating Supply: 15,449,232 XMR

Electroneum (5%)

Electroneum (ETN) is a brand new cryptocurrency launching on September 14th – and is one of the projects were I see tremendous potential. Electroneum is developed to be used in the mobile gaming and online gambling markets, its goal is to be the most user-friendly cryptocurrency with wallet management and coin mining all possible on a mobile app.

Price (as of time of writing): $0.12
Gain Over Past 1 Month: 30%
Market Cap: $257 M (#44)
Circulating Supply: n/a (launched recently)

Zclassic (5%)

Zclassic (ZCL) is a great initiative as it is the first major fork of Zcash. Zclassic improves Zcash by removing the “founders fee”, which means that 100% of the coins mined go to the miners instead of 20% going to the founders. Like Zcash, Zclassic features zk-SNARKs, a new form of zero-knowledge cryptography. The privacy guarantee of Zcash and Zclassic is derived from the fact that shielded transactions can be fully encrypted on the blockchain. Furthermore, an upcoming fork of Zclassic is currently under discussion, which could dramatically boost the price of Zclassic.

Price (as of time of writing): $1.67
Gain Over Past Year: 328%
Market Cap: $3 M (#435)
Circulating Supply: 1,809,800 ZCL

Other altcoins have high potential as well. WTC, VTC, and VEN are also good worth to be considered. What is your cryptocurrency investment strategy? I’m happy to discuss more ideas in the comments!

This blog post is an opinion and is for information purposes only.  It is not intended to be investment advice. I am an investor and I contribute to the Zclassic fork project, and it is to my benefit that the project succeeds.

[Update 12 Dec 2017] Frequently asked questions after blog post release:

Q: Isn’t it too late to start buying Bitcoins now?
A: No. I’m very confident that Bitcoin will hit the 100,000 EUR/BTC mark by the end of 2018.

Q: Where can I buy bitcoins, ether and other coins?
A: Coinbase is a US-based cryptocurrency exchange where you can buy and sell Bitcoin, Ethereum, and Litecoin. bitcoin.de is the first Germany-based exchange where you can buy and sell Bitcoin, Ethereum, and Bitcoin Cash.

Q: Where can I buy alternative coins, such as Monero or Zclassic?
A: I prefer Cryptopia for most altcoin transactions (XMR, ETN, ZCL). If a coin is not available on this exchange, eg. IOTA, I’ll trade them on Binance.

Q: How can I store my cryptocurrencies in a secure way?
A: Either you can generate and print a paper wallet, or you can get a hardware wallet, such as the Ledger Nano S.

[Update 14 Dec 2017] Join the poll to find a name for our upcoming Zclassic fork:

Data Strategy: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten in Tableau
Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten mit TensorFlow in Tableau

Der erste Schritt auf dem Weg zu besserer Entscheidungsfindung im Unternehmen, ist zu verstehen, wie gute (oder schlechte) Entscheidungen zustande kamen. Genau wie manche Unternehmen formale Prozesse für Aktivitäten haben, wie z. B. What-if-Analysen, prädiktive Wartung und Bestimmung von Abhängigkeiten in Korrelationen (siehe Abbildung 4), so müssen sie formale Prüfprozesse für Entscheidungen im gesamten Unternehmen einführen. Dies soll jedoch keinesfalls dazu dienen, die an schlechten Entscheidungen Beteiligten zu bestrafen, sondern den Entscheidungsfindungsprozess und -stil des Unternehmens im Allgemeinen verbessern.

Die Rolle der IT nähert sich hierbei wieder ihren Wurzeln an und statt eine Berichtefabrik für den Rest des Unternehmens zu unterhalten, wird die IT wieder zum Dienstleister und Partner, der die Infrastruktur für eine Data Discovery bereitstellt. IT-Mitarbeiter werden entlastet und erhalten den Freiraum, ihre professionelle Energie und Kreativität in den Dienst der Innovation zu stellen, und die Mitarbeiter in den Abteilungen sehen ihre Datenfragen nicht am Flaschenhals Berichtswesen verhungern. Nur so lassen sich die Investitionen in Business Intelligence und Analytics optimal in den Dienst der strategischen Ziele des Unternehmens stellen.

Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)
Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)

Moderne Unternehmen sehen sich vielen analytischen Anforderungen (siehe Abbildung 5) gegenüber, und diese Anforderungen werden unweigerlich schneller wachsen, als Unternehmen sie bedienen können. Es ist daher unerlässlich, Analytics als lebenswichtigen Teil der eigenen Datenstrategie zu verstehen und entsprechend zu planen.

Dabei ist ein umfassender Betrachtungswinkel sinnvoll, denn die wachsende Nachfrage nach Analysen und Erkenntnissen wird mehr und mehr von den kundenbezogenen Abteilungen wie Marketing oder Support ausgehen. Dementsprechend wird auch das Budget für Analytics verstärkt aus diesen Abteilungen kommen, statt aus einem zentralisierten IT- oder BI-Budget. Dort, wo viele Kundendaten vorhanden sind, wird der CMO bald mehr für Analytics ausgeben als der CIO. Und dort, wo Mitarbeiter über gut integrierte, intuitive Werkzeuge für komplexe Analysen verfügen, können gute Instinkte und datenbasierte Entscheidungen Hand in Hand für den Erfolg sorgen.

Dieser Beitrag ist der fünfte Teil der Datenstrategie-Serie:

Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

TC17 Data Strategy Title Slide Möchten Sie mehr zu den neuesten Trends im Bereich Datenstrategie erfahren? Dann freue ich mich, wenn Sie an meinem Vortrag “Building an Enterprise Big Data & Advanced Analytics Strategy” auf unserer Tableau Conference TC17 (9.-12. Okt., Las Vegas) teilnehmen.

Take the Survey: The Stage of Digital Transformation

This survey is part of my thesis that examines the topology, structure, and evolution of the digital transformation within organizations. Your contribution to this survey helps to better understand the perception regarding the current stage of digital transformation.

Follow this link to take the survey:
https://goo.gl/forms/Yi2OUYaQfIBP9t3x2

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Digitale Banken: Die Chancen von Blockchain, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Commerzbank Tower
Commerzbank Tower: Zahlt sich für Banken die Kooperation mit Fintechs aus? (Foto: Flickr)

Die Zukunft im Finanzwesen bleibt vielversprechend und spannend. Haben uns kürzlich noch Innovationen in der Erschließung neuer Märkte und in der Vermögensverwaltung beschäftigt, so sind es heute mehr denn je die raffinierten datengetriebenen Technologien, die in den Vordergrund gerückt sind.

Anfang dieses Jahres startete Futura Analytics, ein Fintech, das enorme Datenmengen und maschinelle Lernmodelle nutzt, um Regeln zur Risikobewertung in Echtzeit umzuschreiben. Futura Analytics verwandelt Daten aus Twitter und anderen öffentlichen Quellen in nutzbare Signale und identifiziert die relevantesten Informationen in Echtzeit für Kunden im Finanzsektor (Beispiel: Bitcoin/Sentiment-Analyse).

Künstliche Intelligenz ist Teil der Zukunft

Banken und Fintechs nutzen die künstliche Intelligenz und die immer besser werdende Verarbeitung von natürlicher Sprache, um Kunden einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen zu ermöglichen. Produktempfehlungen basierend auf Mustererkennung hilft die passende Dienstleistung anzubieten. Natürliche Sprache wird zu einer Vereinfachung von Zahlungsinteraktionen führen.

M2M-Lösungen rationalisieren Cloud-basierte Authentifizierung

Zwillingstürme der Deutschen Bank
Deutsche Bank (Foto: Flickr)

Allerdings müssen Zahlungsinteraktionen direkt von Gerät zu Gerät immer noch Barrieren überwinden, wie z.B. das Gewährleisten einer nahtlose Authentifizierung zwischen den Endgeräten. Bis solche M2M-Lösungen (Machine-to-Machine) mit nahtloser Authentifizierung herstellerübergreifend verfügbar ist, werden sich Geräte weiterhin über Services in der Cloud authentifizieren, bevor Transaktionen ausgeführt werden.

Gamification schafft Anreize für mobile Bezahlung

Mobiles Bezahlen am Point-of-Sale haben sich noch immer nicht flächendeckend durchgesetzt. Obwohl Unternehmen in Zahlungsterminals bereitstellen, fehlt es an Anreizen, um die Nutzer dazu zu ermutigen, mit ihren mobilen Geräten zu bezahlen. Banken haben schon damit begonnen die kostenlose Bargeldversorgung einzuschränken. Fintechs können dem Handel mit Gamification helfen das mobile Zahlen für Kunden attraktiver machen.

Blockchain ermöglicht kostengünstige Transaktionsüberprüfung

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Bereitstellung einer verteilten Transaktionshistorie weckt großes Interesse im Zahlungs- und Handelsökosystem. Die Technologie macht Transaktionsgebühren, die Anbieter wie PayPal für das Sicherstellen von Transaktionen erhoben haben, hinfällig. Die Nutzung der Blockchain zur kostengünstigen Überprüfung von Transaktionen wird bei Banken oben auf der Agenda stehen.

Maschinelles Lernen verbessert die Zahlungssicherheit

Durch die Digitalisierung von Zahlungen muss die Zahlungssicherheit über eine breite Palette an Endgeräten gewährleistet werden. Geräte können ein erhöhtes Risiko gegenüber fortgeschrittenen Angriffen aufweisen. Bei der Gestaltung von sicheren Zahlungsmethoden erkennt maschinelles Lernen das Verhalten und greift ein, wenn ein solches Verhalten auf ungewöhnliche Verhaltensweisen oder Transaktionsaktivitäten hindeutet.

Data Strategy: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?

Abbildung 3: bei der Entscheidungsfindung gibt es keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird
Abbildung 3: bei der Entscheidungsfindung gibt es keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird (Foto: Flickr)

Unternehmen transformieren die Art und Weise, wie sie ihre Kundenanalyse angehen in vielen verschiedenen Aspekten. Dieser Wandel ist jedoch weder branchenübergreifend, noch von Unternehmen zu Unternehmen innerhalb einer Branche konsistent. Ein Schlüssel zum Erfolg, bei dem die IT eine entscheidende Rolle spielen kann, ist es, den Faktor Kundenwissen möglichst gewinnbringend in die eigene Unternehmensstruktur zu integrieren.

Um eine Daten-zentrische Strategie zu entwickeln, müssen wir zunächst verstehen, wie unser Unternehmen Analysen durchführt und mit den Erkenntnissen umgeht:

  1. Welche Daten werden gesammelt, was passiert mit ihnen und wie wirken sie sich auf unsere Entscheidungen aus?
  2. Betrachten wir unsere Kunden aus einer taktischen oder strategischen Perspektive?
  3. Sehen wir alle wichtigen Details?
  4. Wie können wir effizienter aggregieren?
  5. Sind unsere Analysen multidimensional oder sitzen wir in Silos fest?

Egal, wo sich ein Unternehmen im Spannungsfeld zwischen Berichtswesen und Data Discovery befindet, heutzutage müssen sich Analysetechniken nicht nur mit dem Business entwickeln, sie sollten dessen Evolution maßgeblich mitbestimmen. So gibt es beispielsweise Bereiche, in denen riesiges Potenzial zur Effizienzsteigerung durch Algorithmen und Maschinenlernen schlummert. Gleichzeitig werden manch andere Dinge immer das menschliche Auge erfordern.

Wie viele Mitarbeiter im Unternehmen analysieren Daten? Und wie viele konsumieren die Ergebnisse? Es ist wichtig zu wissen, inwiefern die eingesetzte Analyse-Plattform die analytische Arbeitslast und den Informationsfluss innerhalb des Unternehmens beeinflusst. Erst mit einem klaren Bild der Ausgangssituation lässt sich eine Strategie für den Wandel formulieren.

In einer modernen Datenstrategie gibt es bei der Entscheidungsfindung keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird (siehe auch Abbildung 3):

  • Awareness: Erkennen, dass eine Entscheidung gefällt werden muss. Benachrichtigungen, komplexe Ereignisverarbeitung und gut designte Dash- und Storyboards bieten sich für diesen Zweck an.
  • Scoping: Verstehen, welche Rahmenbedingungen wichtig und welche Bereiche indirekt betroffen sind. Statistik, Datenvisualisierung, Ad-hoc-Abfragen und bestimmte Data-Mining-Techniken eignen sich hierfür.
  • Predicting: Identifizieren, wie sich unterschiedliche Handlungen auswirken. Simulation, Forecasting und Predictive Analytics sind in diesem Schritt der Entscheidungsfindung gefragt.
  • Selecting: Die bestmögliche Handlung ausfindig machen. Hierbei können Optimierung und Regel-Engines helfen.
  • Reporting: Überwachen der Auswirkungen einer Entscheidung. Hierbei ist selbstverständlich das Berichtswesen die relevante analytische Komponente.

Dieser Beitrag ist der vierte Teil der Datenstrategie-Serie:

Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?