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Unsere Methodik

Transparenz ist uns wichtig. Hier erklären wir, wie unsere Bewertungen, Vergleiche und Prognosen entstehen — und welche Datenquellen wir nutzen.

Börsen- & Wallet-Bewertung

So bewerten wir Krypto-Börsen und Hardware-Wallets in unseren Vergleichen:

Sicherheit & Regulierung

25%

BaFin/MiCA-Lizenz, 2FA, Proof of Reserves, Versicherung der Kundengelder, Bug-Bounty-Programm.

Gebühren & Kosten

20%

Handelsgebühren (Maker/Taker), Einzahlungs-/Auszahlungsgebühren, versteckte Kosten, Spread-Analyse.

Coin-Auswahl

15%

Anzahl handelbarer Coins, Verfügbarkeit von Top-100-Assets, neue Listings, Staking-Optionen.

Benutzerfreundlichkeit

15%

App-Design, Kontoeröffnung, KYC-Dauer, Einzahlungsmethoden, deutschsprachiger Support.

Features & Tools

15%

Sparpläne, Staking, Earn-Programme, Profi-Charts, API, Ordertypen (Limit, Stop-Loss).

Reputation & Track Record

10%

Gründungsjahr, Nutzerzahlen, Handelsvolumen, öffentliche Audits, Sicherheitsvorfälle.

Jedes Kriterium wird auf einer Skala von 1–10 bewertet. Die Gewichtung ergibt den Gesamtscore. Alle Bewertungen werden mindestens vierteljährlich aktualisiert.

Prognose-Modell

Unsere Kurs-Prognosen basieren auf einem Multi-Faktor-Modell mit 5 Kategorien:

On-Chain-Metriken

20%
Active AddressesTransaction VolumeHash Rate / Staking RatioExchange Inflows/Outflows

Technische Analyse

20%
RSI (Relative Strength Index)MACD (Moving Average Convergence Divergence)Bollinger BänderFibonacci Retracements200-Tage-MA

Fundamentalanalyse

25%
Tokenomics (Supply, Inflation, Burns)Developer-Aktivität (GitHub Commits)TVL (Total Value Locked)Partnerschaften & Adoption

Marktsentiment

15%
Fear & Greed IndexSocial Media TrendsFunding RatesLong/Short Ratio

Makro-Faktoren

20%
Bitcoin-Halving-ZyklusFed-ZinsentscheidungenRegulierung (MiCA, SEC)Institutionelle Adoption (ETFs, Treasury)

KI-gestützte Analyse

Unsere Prognosen werden durch KI-Modelle unterstützt, die historische Kursdaten, On-Chain-Metriken und Sentiment-Daten analysieren. Die KI liefert Datenpunkte und Muster — die finale Einschätzung basiert auf der Kombination aller Faktoren. Krypto-Prognosen sind keine Anlageberatung. Historische Performance ist kein Indikator für zukünftige Ergebnisse.

Unsere Datenquellen

Diese Quellen nutzen wir für Kursdaten, Analysen und Bewertungen:

Marktdaten
CoinGecko API
Aggregierte Kursdaten von 500+ Börsen, Market Cap, Volumen, historische Daten. Wird alle 5 Minuten aktualisiert.
Sentiment
Alternative.me
Fear & Greed Index basierend auf Volatilität, Momentum, Social Media, Dominanz und Trends.
Performance
Google Search Console
Click-Through-Raten, Suchpositionen und Impressions unserer Inhalte für Content-Optimierung.
Content-DB
Supabase
Alle Artikel, Glossar-Einträge und Vergleiche werden in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert und versioniert.
Research
Offizielle Dokumentation
Whitepapers, GitHub-Repositories, Blog-Posts der Projekte, BaFin-Register, EU-MiCA-Dokumente.

Content-Erstellung

So entstehen unsere Inhalte:

1

Research

Keyword-Recherche, Konkurrenzanalyse, offizielle Dokumentation und aktuelle Nachrichtenlage.

2

Erstellung

Redaktionelle Erstellung unter Einhaltung unserer Content-Guidelines: Mindestens 800 Wörter (Guides), Quellenangaben, 3+ H2-Überschriften.

3

Quality Gate

Automatisierte Prüfung auf Wortanzahl, Struktur, interne Verlinkung, Schema.org-Markup und SEO-Compliance.

4

Review & Publish

Finale Review auf Aktualität, Genauigkeit und Nutzerfreundlichkeit vor der Veröffentlichung.

5

Performance-Monitoring

Nach 48h und 7 Tagen: Indexierungsstatus, Click-Through-Rate und Nutzerverhalten. Underperformer werden optimiert.

Affiliate-Transparenz

CryptoTuts finanziert sich teilweise über Affiliate-Links. Wenn du über einen unserer Links ein Produkt kaufst oder dich bei einer Börse anmeldest, erhalten wir eine Provision — für dich entstehen keine Mehrkosten.

Affiliate-Partnerschaften beeinflussen niemals unsere Bewertungen oder Rankings. Die Bewertungskriterien sind oben transparent dokumentiert. Auch Anbieter ohne Affiliate-Partnerschaft werden fair bewertet.

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