LONDON (IT BOLTWISE) – Wer bei XRP auf 10 US-Dollar schielt, sollte zuerst die richtige Supply-Zahl im Kopf haben. Die Rechnung mit der Umlaufmenge führt zu einem deutlich anderen Ergebnis als eine Bewertung auf Basis der gesamten bestehenden XRP. Entscheidend ist außerdem, dass Ripple große Bestände über Treuhandkonten (Escrow) freigibt und damit den zukünftigen Angebotsdruck mitprägt. Damit verschiebt sich die Frage von „ob“ hin zu „wie schnell“ Nachfrage das zusätzliche Angebot überholen muss.

XRP auf 10 Dollar: Welche Supply-Zahl wirklich zählt – und warum sie schwer erreichbar ist
XRP auf 10 Dollar: Welche Supply-Zahl wirklich zählt – und warum sie schwer erreichbar ist (Foto: IT BOLTWISE)
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Bei Kurszielen wie „10 US-Dollar für XRP“ reicht eine einzige Zahl an der Börse meist nicht aus, um die Größenordnung sauber zu verstehen. Der zentrale Stolperstein liegt in der Unterscheidung zwischen zirkulierender Supply und totaler Supply: Die eine beschreibt, was tatsächlich am Markt handelbar ist, die andere umfasst auch XRP, die zunächst gebunden sind. Im vorliegenden Kontext wird XRP bei rund 1,40 US-Dollar notiert (Stand: 12. Oktober 2026). Daraus ergibt sich eine Marktkapitalisierung von etwa 88,5 Milliarden US-Dollar, wenn man nur die zirkulierende Menge ansetzt. Genau diese Logik erklären viele Diskussionen im Kryptobereich zu kurz, weil sie zwar über ein „Zielniveau“ sprechen, aber dabei die zweite Hälfte der Angebotsrealität ausblenden.

Technisch betrachtet bestimmt die Supply-Definition, welcher „Nenner“ in der Bewertung steckt. Laut der vorliegenden Zahlen beträgt die zirkulierende Supply etwa 63,1 Milliarden XRP. Die gesamte Supply liegt dagegen bei rund 99,99 Milliarden XRP; das entspricht zugleich einem Maximalsupply-Limit von 100 Milliarden XRP. Daraus folgt: Wenn XRP bei 1,40 US-Dollar nur über die zirkulierende Menge bewertet wird, kommt die Größenordnung der Marktwert-Rechnung heraus. Nimmt man aber die vollständig aufgelaufene Münzmenge als Basis, erhöht sich die Kennzahl um den Faktor der gebundenen Coins. Für 1,40 US-Dollar bedeutet das eine „fully diluted“-Bewertung von ungefähr 140,2 Milliarden US-Dollar. Die Differenz zwischen beiden Werten steht dabei nicht für einen bloßen Buchgewinn, sondern für den Teil des Angebots, der potenziell in der Zukunft an den Markt gelangt.

Um ausgerechnet „10 US-Dollar“ herzuleiten, muss man diese Mechanik wieder einsetzen. Bei 10 US-Dollar würde die zirkulierende Menge rechnerisch einen Marktwert von etwa 631,3 Milliarden US-Dollar erzeugen – also fast die Siebenfache der aktuellen zirkulationsbasierten Bewertung. Auf Basis der gesamten bestehenden Supply nähert sich die Bewertung dagegen nahezu der 1-Billionen-Marke. Damit wird auch verständlich, warum in der Praxis zwei „faire“ Interpretationen der gleichen Kurszahl existieren: Wer nur den handelbaren Bestand betrachtet, unterschätzt das potenzielle Angebot, das später zusätzlich auf den Markt kommt. Für langfristig ausgerichtete Anleger ist dagegen die fully-diluted Perspektive oft näher an der Realität, weil sie den Angebotsdruck einpreist, der durch zeitversetzte Freigaben entstehen kann.

Der entscheidende Hebel dahinter sind Escrow-Strukturen. Ein Escrow-Konto ist ein gesichertes Verwahrungskonstrukt, aus dem Coins nur unter definierten Bedingungen freigegeben werden. Im vorliegenden Zusammenhang wird beschrieben, dass Ripple den Großteil der Differenz zwischen zirkulierender und totaler Supply in solchen Treuhandkonten hält. Ökonomisch wirkt das wie ein planbarer „Nachschub“: Die Supply, gegen die der Marktpreis gebildet wird, kann im Zeitverlauf steigen, sobald neue XRP verfügbar werden. Für den Kurs bedeutet das nicht automatisch, dass der Preis fällt, aber jeder zusätzliche Coin braucht Käufer, die zu dem jeweiligen aktuellen Preis bereit sind zu handeln. Zusätzlich wird darauf hingewiesen, dass Ripple einen Zeitplan bereitstellt, wann die Freigaben erfolgen sollen; Händler können sich darauf also vorbereiten – allerdings lässt sich daraus nicht direkt ableiten, wie schnell die neu freigegebenen XRP tatsächlich gehandelt werden oder in welchem Umfang sie kurzfristig auf den Markt treffen.

Vor diesem Hintergrund wirkt ein Sprung auf 10 US-Dollar rechnerisch und psychologisch anspruchsvoll. Die Argumentation aus dem Ausgangstext läuft darauf hinaus, dass die Wahrscheinlichkeit gering sei, weil die Nachfrage das zusätzliche Angebot aus dem Escrow-Mechanismus über mehrere Jahre hinweg nicht nur überholen, sondern auch dauerhaft tragen müsste. Für aktuelle Halter heißt das: Selbst wenn sich der Kurs schrittweise nach oben bewegt, muss er gleichzeitig beweisen, dass Käufer die steigende Supply absorbieren können. Der Text verknüpft diese Logik mit konkreten Kursniveaus: XRP müsse zunächst das Preisniveau um 1,84 US-Dollar zurückgewinnen, das Anfang 2026 als Referenz genannt wird. Danach wäre ein Übertreffen der Marke von 2,53 US-Dollar aus dem Vorjahr nötig – also ein deutlich höherer Sprung als ein „weiteres Hoch“. Entscheidend ist dabei nicht nur die absolute Zahl, sondern die Stabilität: Ein konsistenter Schlusskurs oberhalb von 1,84 US-Dollar würde als Signal gelten, dass die Nachfrage die erwartete Angebotsentwicklung mitträgt.

Auch für Unternehmen und Entwickler, die sich mit KI-gestützter Marktanalyse oder Risiko-Modellen beschäftigen, liefert die Story eine nützliche Blaupause: Bei datengetriebenen Prognosen ist die Wahl der Kennzahl oft wichtiger als die Wahl des Modells. Wer „Preisziele“ ausschließlich über zirkulationsbasierte Kennzahlen lernt, erhält ein System, das zukünftige Angebotsvariablen unterschätzt. In der Praxis kann das bedeuten, dass Metriken zur Supply-Dynamik, Treuhandfreigaben und Marktliquidität in ein Monitoring integriert werden müssen, statt nur Tageskurse zu „glätten“. Gleichzeitig zeigt der Text den Unterschied zwischen kurzfristig interpretierten Bewegungen und längerfristigen Preisbildungsmechanismen, weil Escrow-Mechaniken den Zeithorizont der Angebotswirkung verschieben. Unterm Strich verschiebt sich damit die zentrale Fragestellung: Nicht „ob“ XRP steigen kann, sondern ob die strukturelle Angebotskurve und die Nachfragekurve über einen langen Zeitraum zusammenpassen.


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