LONDON (IT BOLTWISE) – Mit Blick auf die US-Midterms am 3. November warnen Zyklusanalysen vor einem möglichen Rücksetzer bei Bitcoin. Der Analyst Ali Charts verweist auf historische Muster nach früheren Midterms und nennt dabei 73.000 US-Dollar als wichtigen Kursbereich. Unterstützt wird die These durch Beobachtungen zur Volatilität im vierten Quartal sowie durch Daten, die nahelegen, dass dieser Preisbereich in Korrekturen innerhalb bestätigter Bullenmärkte oft gehalten hat. Ob daraus ein Kaufimpuls wird, soll sich in November und Dezember zeigen.
Die Debatte um Bitcoin vor den US-Midterms richtet sich weniger auf politische Schlagzeilen als auf ein wiederkehrendes Muster im Kursverlauf. Für den 3. November werden in den USA die Midterm-Wahlen erwartet, und genau auf diesen Zeitpunkt koppelt der Analyst Ali Charts seine Betrachtung. In einer ausführlichen Thread-Serie auf X ordnet er die Zeit nach früheren Midterms in einen größeren Zyklus ein und betont zugleich, dass die Wahlen nicht zwingend die Ursache für Preisbewegungen sein müssen. Entscheidend ist für ihn das Zusammenspiel aus Marktmechanik, saisonalen Effekten und einem konkreten Unterstützungsbereich, der in den Daten immer wieder auftaucht.
Inhaltlich stützt sich die Erwartung auf die Performance nach Midterms seit 2010: Laut der Analyse fiel Bitcoin im Anschluss an die Wahljahre 2010 um 72%, nach 2014 um 65%, nach 2018 um 52% und nach 2022 um 27%. Diese Zahlen sind keine Prognosegleichung, sondern ein historischer Vergleich, der zeigen soll, dass Bewegungen nach dem jeweiligen Ereignis häufig deutlich waren. Interessant wird es dabei vor allem bei der Schwelle, die Ali Charts herausgreift: Er nennt 73.000 US-Dollar als Niveau, das man beobachten sollte, falls sich die Abfolge wiederholt. Damit verlagert sich die Diskussion weg vom reinen „Event-Trade“ hin zu einer technischen bzw. marktmikroökonomischen Frage: An welcher Stelle könnten Käufer zeitweise wieder eingreifen?
Für die technische Einordnung verweist der Analyst auf den sogenannten short-term holder cost basis-Ansatz. Das bedeutet vereinfacht: Man betrachtet die durchschnittliche Anschaffungskostenbasis jener Bitcoin, die erst relativ kurz im Markt sind. Ali Charts setzt diese theoretische Größe in Beziehung zu dem 73.000-Dollar-Bereich und leitet daraus ab, dass dieser Preis in der frühen Reaktionsphase als Support wirken könnte. Die Argumentation nutzt dazu außerdem Daten einer On-Chain-Analyseplattform (in der Quelle mit „Glassnode“ benannt): Der Level habe in der Vergangenheit bei Korrekturen innerhalb bestätigter Bullenmärkte wiederholt standgehalten. Genau solche Mechanismen sind für Unternehmen und Fonds wichtig, weil sie nicht nur auf Kurscharts schauen, sondern auch prüfen, wo der Markt „verwundbar“ wird oder stabilisiert.
Zusätzlich verschiebt der Blick auf das vierte Quartal den Fokus von den Midterms auf eine zweite mögliche Stromstärke im Kalender. Laut der Thread-Analyse war das Q4 2010 mit einem Plus von 391% stark positiv, während Q4 2014 (-16,7%), Q4 2018 (-42,16%) und Q4 2022 (-14,75%) deutlich schwächer ausfielen. Für das Jahr 2026 läuft das vierte Quartal bereits, und der Analyst leitet aus dieser ungleichen Historie eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für Volatilität ab. Solche saisonalen Muster sind allerdings notorisch fehleranfällig, weil sie sich in der Praxis überlagern können: Makro-News, Liquiditätsbedingungen und risikobasiertes Rebalancing treffen häufig gleichzeitig auf einen Zeitraum mit „typischer“ Bewegungswahrscheinlichkeit. Für die Marktteilnehmer heißt das: Ein Niveau wie 73.000 US-Dollar ist eher ein Beobachtungspunkt als eine Garantie.
Wie konkret ist die Umsetzung? Ali Charts beschreibt seine Strategie als Abwarten auf Schwäche nach den Midterms und dann ein Eingreifen nahe 73.000 US-Dollar, falls der Drop materialisiert. Zugleich ordnet er die Aussage als Erfahrungswert ein, nicht als ausgemachte Sache: Der Thread stoppt kurz vor einer festen Wette und rahmt den Bereich als etwas, das man durch November und Dezember „tracken“ sollte. Diese vorsichtige Formulierung ist für die Praxis wichtig, weil sie unterschiedliche Szenarien offenlässt – von einer raschen Erholung bis hin zu einem länger anhaltenden Drawdown. Wer im Unternehmen regelmäßig Liquiditäts- und Risikoexposure rund um Krypto überwacht, kann daraus vor allem ableiten, wie sich Trigger-basierte Prozesse mit Marktstruktur-Daten kombinieren lassen.
Gleichzeitig zeigt die Gegenposition, dass das Jahr 2026 nicht eindimensional laufen muss. In der Quelle wird zudem Matthew Sigel, Leiter Digital-Assets-Research bei VanEck, zitiert, der für Bitcoin einen Anstieg bis auf 100.000 US-Dollar bis zum nächsten Jahr in Aussicht stellt. Er begründet dies unter anderem mit einer gesunkenen Volatilität: Diese sei grob 50% niedriger als vor vier Jahren. Damit verbindet sich ein zweiter, konkurrierender Hebel: Wenn die Preisschwankungen strukturell abnehmen, können Rücksetzer zwar weiterhin auftreten, aber die Intensität und die Dauer könnten geringer ausfallen als in Zyklen mit stärkerer Ausschlag-Dynamik. Genau an dieser Stelle wird der Marktaufbau entscheidend: Nicht nur „wo“ der Kurs fällt, sondern „wie schnell“ und „wie tief“ ist häufig der Unterschied zwischen einer Korrektur und einem Regimewechsel.
Für die nächsten Wochen ergibt sich daraus ein zweigleisiges Bild für Entscheider: Einerseits spricht die historische Midterm-Perspektive für erhöhte Aufmerksamkeit rund um 3. November und für ein mögliches „Testen“ des 73.000-Dollar-Bereichs. Andererseits kann die niedrigere Volatilität, die Sigel hervorhebt, bedeuten, dass das Marktverhalten weniger dramatisch ausfallen muss als in den früheren Jahren, die Ali Charts als Referenz heranzieht. Unabhängig davon bleibt 73.000 US-Dollar als Schwellenwert ein pragmatischer Fokus, weil er mit einem konkret diskutierten Markt-Mechanismus (Cost Basis der kurz Haltenden) verknüpft ist. Wer KI-gestützte Risikoüberwachungssysteme oder analytische Dashboards rund um Krypto betreibt, kann solche Level zudem als Parameter in Szenario-Modelle einarbeiten, damit Teams bei steigender Intraday-Unsicherheit nicht nur reagieren, sondern mit einem klaren Bewertungsrahmen arbeiten.
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