LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Senior-Stratege von Bloomberg Intelligence warnt erneut vor einem möglichen Preisrutsch bei Bitcoin in Richtung 10.000 US-Dollar. Als Trigger nennt er unter anderem einen Rückgang der US-Aktien um 20% sowie eine straffere Geldpolitik. Kritiker verweisen dagegen auf starke Zuflüsse in Spot-ETFs und auf on-chain-basierte Kennzahlen, die einen tieferen Boden bereits im Datensatz andeuten. Die Debatte zeigt, wie eng sich Makro-Interpretationen und On-Chain-Argumente derzeit überlagern.
Die Schlagzeile klingt nach einer klaren Kursmarke, ist aber in der Argumentation deutlich differenzierter: Der Commodity-Stratege Mike McGlone von Bloomberg Intelligence hat in mehreren Beiträgen über 2025 und 2026 hinweg erneut ein Szenario skizziert, in dem Bitcoin deutlich unter die aktuelle Preisspanne fallen könnte. Konkret nennt er die Zone um 10.000 US-Dollar als mögliche Zielrichtung. In der aktuellen Betrachtung koppelt McGlone den Abwärtsfall an die Entwicklung der US-Börsen und an das makroökonomische Umfeld: Er stellt sich einen Zeitraum vor, in dem US-Aktien um 20% nachgeben und die Notenbanken zugleich restriktiver agieren. Damit folgt seine These dem Muster vieler Makro-Modelle, die Risikoassets in Stressphasen über Korrelation und Liquidität erklären.
Technisch betrachtet startet der Diskussionskern genau hier: Bitcoin wird in solchen Szenarien nicht primär als eigenständiger Markt interpretiert, sondern als hochvolatiler Vermögenswert, dessen Preisbildung sich in Phasen sinkender Risikobereitschaft verschärft. McGlone verweist dabei auch auf einen möglichen Endpunkt der Rally seit 2009, etwa über Indikatoren wie straffere Geldpolitik und steigende Renditen im Zinsumfeld. Als weiteres Kontextsignal führt er die Preisentwicklung anderer „Risk-and-Store-of-Value“-Assets an: Er nennt einen 2025er Höchststand von Bitcoin über 100.000 US-Dollar und eine deutliche Aufwärtsbewegung bei Gold über 5.000 US-Dollar. Für die Debatte ist entscheidend, dass diese Referenzen nicht als einzelne Fundament-These wirken, sondern als Plausibilitätsbrücke, warum ein historischer Aufwärtstrend in einen Abschwung kippen könnte.
Gleichzeitig widersprechen Kritiker dem makrogetriebenen Unterbau und setzen stattdessen auf On-Chain-Daten. Ki Young Ju, Gründer von CryptoQuant, argumentiert vor allem mit Kapitalflüssen und Bestandsdaten: Er verweist darauf, dass Spot-ETFs bereits 58 Milliarden US-Dollar absorbiert haben. Zudem nennt er, dass Treasury-Unternehmen rund 1,3 Millionen BTC halten. Die Logik dahinter ist weniger „Bitcoin kann nicht fallen“, sondern „institutionelle Nachfrage und langfristig gelagerte Bestände können erhebliche Verkaufswellen abfedern“. Selbst wenn ein Teil des Kapitals wieder aus dem Markt verschwinden sollte, so das Argument, deuten on-chain Kennzahlen auf einen möglichen Bodenbereich hin, der deutlich über dem pauschalen 10.000-Dollar-Ziel liegen würde.
Besonders scharf wird die Abweichung anhand von MVRV-Logik: Nach den in dem Beitrag angeführten Daten würde ein Kursrutsch auf 10.000 US-Dollar rechnerisch einen MVRV-Wert von 0,2 implizieren. Ju setzt das in Beziehung zum historischen „Worst Case“-Bottom von 0,6 und leitet daraus ab, dass die Vorstellung eines so tiefen Markträumens unwahrscheinlich wäre. Hinzu kommt eine Verhaltensannahme: Für einen solchen Abverkauf müsste es laut dieser Sicht zu Panikverkäufen bei Long-Term-Holders kommen, die bereits mehrere Ereignisse überlebt haben, bei denen Bitcoin jeweils um etwa 75% einbrach. Genau diese Kombination – außergewöhnlich hoher Druck auf sehr geduldige Halter plus ein extrem niedriger MVRV-Stand – gilt den Kritikern als Hürde, die sich nicht „nebenbei“ im Rahmen einer normalen Korrektur erledigt.
Auch auf der technischen Ebene gibt es Gegenargumente, die weniger auf Makro-„Triggers“ setzen und stärker auf Muster im Handelsverhalten verweisen. Trader Killa bringt dabei ein saisonales/kalendarisches Trading-Charakteristikum ins Spiel: Bitcoin zeige häufig Rallyes über Wochenenden, drehe aber oft mit Beginn der neuen Woche am Montag. Solche Beobachtungen sind natürlich nicht als Naturgesetz zu verstehen, werden in der Praxis aber genutzt, um Wahrscheinlichkeiten im kurzfristigen Timing zu gewichten. Michaël van de Poppe formuliert es noch stärker chartorientiert und bewertet das Kursbild sinngemäß als „nicht schlecht“; seine Erwartung geht eher in Richtung eines Ausbruchs nach oben als in Richtung weiterer Abwärtsbeschleunigung. Der gemeinsame Nenner dieser Gegenpositionen lautet: Selbst wenn makroökonomische Risiken real sind, müssen sie nicht zwangsläufig sofort in eine lineare Abwärtsspirale münden.
Ökonomisch lässt sich die aktuelle Gemengelage auch über die Ausgangslage am Markt verstehen. Laut den im Text genannten Daten notiert Bitcoin am 18. Oktober 2026 nahe 82.000 US-Dollar. Das liegt etwa 35% unter dem Allzeithoch von rund 126.080 US-Dollar, das Anfang Oktober 2025 erreicht worden sein soll. Ein Weg zu 10.000 US-Dollar wäre daher nicht „nur“ eine weitere Korrektur, sondern eine Größenordnung, die im Verhältnis zur bereits eingepreisten Schwäche einen erheblichen zusätzlichen Abbau erfordern würde. Genau hier kollidieren die beiden Perspektiven: McGlone setzt bei ausreichend starkem Makro-Schock auf eine Art Liquiditäts- und Korrelationstreiber, während die On-Chain-Fraktion auf Bestandseffekte und Kostenbasis-Indikatoren verweist, die Verkaufsdruck historisch begrenzen könnten.
Für Unternehmen und Marktteilnehmer ist die eigentliche Lehre weniger, ob die 10.000 US-Dollar heute „richtig“ oder „falsch“ sind, sondern wie die Argumente operationalisiert werden. Wer in Treasury-Entscheidungen, Risikolimits oder Hedge-Strategien involviert ist, muss Makro-Signale wie Aktienvolatilität, Renditeentwicklung und Zentralbankpfad zwar einpreisen, aber gleichzeitig prüfen, ob der Markt seine Abwärtsbewegung eher über Liquiditätsabfluss oder über einen realen „Repricing“ der Bestände organisiert. Die laufende Debatte um McGlones wiederkehrende Warnung zeigt, dass Bitcoin derzeit in beiden Lagern gelesen wird: als Makro-Beta mit Zeitverzögerung und als on-chain „Bilanz“ mit Kostenbasis- und Haltedauerlogik. Gerade weil beides plausible Mechanismen beschreibt, bleibt die Wahrscheinlichkeitssicht dynamisch – und damit auch die Notwendigkeit, Szenarien regelmäßig neu zu messen.
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