LONDON (IT BOLTWISE) – Der KI-Crypto-Screener übersetzt Anfragen in Alltagssprache direkt in lauffähige Filter für den Crypto Coins Screener. Nutzer beschreiben gewünschte Eigenschaften wie Marktwert, Performance oder Momentum, und das System baut daraus Bedingungen, Spalten und Sortierung. Laut Anbieter funktioniert das mit derselben Logik wie beim bereits bekannten KI-Stock-Screener und ersetzt manuelle Filtereinstellungen. Zusätzlich lässt sich über eine „Explanation“-Ansicht nachvollziehen, welche Worte zu welchen Screener-Regeln wurden.
Wer schon einmal im Crypto Coins Screener nach bestimmten Coins gesucht hat, kennt die typische Schleife: eine Idee formulieren, dann Filterwerte und Kennzahlen zusammensetzen, das Ergebnis sortieren und schließlich prüfen, ob auch wirklich die richtige Spalte die Rangfolge bestimmt. Genau an dieser Stelle setzt die neue KI-Funktion an. Statt jede Bedingung einzeln zu konfigurieren, beschreibt man die gewünschten Krypto-Eigenschaften in natürlicher Sprache; das System übersetzt den Wunsch in einen fertigen Bildschirm inklusive relevanter Filter, Tabelle und Sortierung. In der Praxis bedeutet das vor allem weniger Klickarbeit und weniger Fehlerquellen bei der manuellen Zuordnung von Kennzahlen, etwa wenn ein Nutzer „Momentum“ meint, aber im Screener eigentlich eine konkrete Metrik erwartet wird.
Technisch wirkt der Schritt wie eine Brücke zwischen Semantik und den im Screener vorhandenen Metriken: Der KI-Screener interpretiert die Anfrage nicht frei „ins Blaue“, sondern anhand der Kennzahlen, die bereits im Crypto Coins Screener verfügbar sind. Ein Beispiel aus der Produktbeschreibung macht den Ansatz greifbar: Wenn Nutzer nach Krypto-Werten „über 1B in market cap“ mit „positiver Performance diese Woche“ fragen, identifiziert die KI die passenden Bedingungen und wendet sie an. Entscheidend ist dabei auch der Umgang mit der Tabellenlogik: Die Plattform bringt relevante Spalten in die Ansicht, auch wenn diese zuvor nicht angezeigt wurden, und ordnet die Assets danach, was als Hauptmetrik aus dem Prompt hervorgeht. Wer beispielsweise „am aktivsten gehandelte Large Caps“ verlangt, verschiebt die Sortierung erkennbar hin zu der „trading volume“-Sicht, während bei Bedarf automatisch die Tabellenstruktur angepasst wird.
Der Nutzen beschränkt sich nicht auf „perfekte“ Formulierungen. Die Beschreibung betont ausdrücklich, dass auch unvollständige oder leicht fehlerhafte Prompts funktionieren können: Ein Tippfehler oder eine minimal andere Wortwahl soll die Suche nicht zwangsläufig stoppen. Die KI könne die intendierte Kennzahl oder Bedingung erkennen und zusätzlich anzeigen, wie sie die Anfrage verstanden hat. Für den Alltag im Trading-Research ist das ein konkreter Unterschied gegenüber klassischen Suchfeldern, bei denen bereits der Wechsel eines Begriffs die Trefferlage stark verändern kann. Gleichzeitig adressiert die Funktion einen weiteren Engpass: Während man beim manuellen Vorgehen erst die passenden Filter finden und dann einzeln kombinieren muss, läuft beim KI-Ansatz die Übersetzungsarbeit „im Hintergrund“ ab. Das reduziert zwar nicht automatisch die analytische Notwendigkeit, aber es senkt die Einstiegshürde für neue Strategien, etwa wenn man kurzfristig eine Idee wie „hohes Momentum bei Large Caps“ testen will.
Für professionelle Nutzer ist zudem die Nachvollziehbarkeit zentral. Genau dafür gibt es in der KI-Funktion eine „Explanation“-Ansicht innerhalb des AI-Panels: Dort lässt sich prüfen, wie die Worte in konkrete Screener-Bedingungen überführt wurden, welche Spalten ausgewählt sind und was die Reihenfolge der Ergebnisse bestimmt. Diese Transparenz ist mehr als Komfort. Sie verhindert, dass Anwender blind einem Ranking vertrauen, das aus einem Prompt möglicherweise anders interpretiert wurde als erwartet. Gerade bei automatisierter Ableitung von Bedingungen aus Sprache kann es sinnvoll sein, nachzujustieren, wenn die Rangfolge nicht zur eigenen Hypothese passt. So entsteht ein schneller Iterationszyklus: Prompt formulieren, Explanation prüfen, Bedingungen oder Fokusmetrik nachschärfen und erneut ausführen.
Auch das Timing des Rollouts ist interessant: Die KI-Funktion wird als Erweiterung innerhalb der bestehenden Screener-Familie dargestellt und ausdrücklich als mit dem AI Stock Screener vergleichbar beschrieben. Das legt nahe, dass die zugrunde liegende KI-Logik bereits in anderen Asset-Kontexten erprobt wurde und nun auf den Crypto Coins Screener übertragen wird. Für den Markt bedeutet das, dass Nutzer nicht mehr zwischen separaten Workflows unterscheiden müssen, nur weil sich das Anlageuniversum ändert. Stattdessen bleibt der Interaktionsmodus gleich: Anfrage in Alltagssprache, Ergebnis als sortierte Tabelle, optional mit Erklärung. Damit rückt das Experimentieren mit neuen Filtern näher an die Denkgeschwindigkeit des Nutzers, besonders wenn man mehrere Hypothesen hintereinander durchspielt.
Ein weiterer Punkt betrifft den Betrieb im Arbeitsalltag. Die KI-Funktion ist laut Beschreibung auch auf Mobile Web verfügbar, sodass man Screener-Ansichten unterwegs erstellen kann. Das ist nicht nur „nice to have“: Gerade in der Recherche, wenn unterwegs eine Idee entsteht (z. B. „Kandidaten mit bestimmtem Verhältnis“ oder „Setup mit technischer Bedingung“), entscheidet sich oft die Qualität der Auswahl schon in den ersten Minuten. Wenn der Screener auf dem Smartphone die gleiche KI-Übersetzung und Ergebnisaufbereitung liefert, können Nutzer schneller von der Idee zur ersten Datenansicht wechseln. Gleichzeitig nennt die Beschreibung wichtige Rahmenbedingungen: Anfragen können in beliebiger Sprache gestellt werden, liefert aber in Englisch offenbar die besten Ergebnisse; außerdem ersetzt eine KI-Anfrage manuell gesetzte Filter, wobei der ausgewählte Markt nur dann geändert wird, wenn man es im Prompt explizit verlangt. Hinzu kommt ein Plan-abhängiges Request-Limit, das man vor dem intensiven Nutzen prüfen sollte.
Schließlich lohnt sich ein Blick auf den Setup-Mechanismus über „ready-made prompts“. Wer noch keinen konkreten Screener im Kopf hat, kann in der KI-Sammlung vorbereitete Vorlagen verwenden, etwa „Coins mit niedrigem Verhältnis von Market Cap zu TVL“ oder Prompts, die technische Kriterien wie einen MACD-Bullish-Crossover auf einem bestimmten Timeframe abbilden. Die Beschreibung hebt außerdem hervor, dass die Nutzung solcher Templates das monatliche Request-Budget nicht reduziert. Für Teams in Unternehmen kann das ein pragmatischer Einstieg sein: Erst mit Vorlagen testen, dann nach Bedarf Prompts anpassen, bevor man eigene, wiederkehrende Recherche-Workflows definiert. Wichtig bleibt dabei die Zweckbindung: Die Screener-Ergebnisse sollen die eigene Recherche unterstützen und gelten nicht als Finanzberatung. Unterm Strich verschiebt die KI-Funktion den Schwerpunkt vom Handwerk des Filteraufbaus hin zur inhaltlichen Formulierung einer Hypothese.
Wer die Funktion in seinen Prozess einbinden will, kann sie als „Prompt-zu-Filter“-Schicht verstehen: Man beschreibt ein Ziel, und das System erzeugt ein strukturiertes Datenbild. Damit wird aus einem mehrstufigen Klickpfad ein stärker dialogorientierter Workflow. Besonders für Nutzer, die häufig zwischen Kennzahlen, Zeiträumen und Sortierkriterien wechseln, kann das die Reaktionszeit auf neue Marktbeobachtungen spürbar verkürzen. Gleichzeitig bleibt die gute Praxis bestehen: erst die Explanation prüfen, dann die Spaltenauswahl und Sortierlogik gegen die eigene Hypothese abgleichen und erst danach in die eigentliche Analyse (z. B. Bewertung, Liquidität, Risikoabschätzung) einsteigen. So entsteht aus Künstlicher Intelligenz kein Ersatz für Research, sondern ein beschleunigendes Werkzeug, das die Hürde vom Gedanken zur Datenansicht deutlich senkt.
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