Neben bekannten wie Bitcoin und Ether gibt es eine ganze Reihe unbekannterer Kryptowährungen, die an den Börsen meist ein Schattendasein fristen. Betrüger aber haben eine Methode gefunden, wie sie mit ihnen trotzdem Geld verdienen können: Zusammen mit Unterstützern kaufen sie massiv ein, um den Kurs in die Höhe zu treiben. Wenn durch den Kursanstieg auch Uneingeweihte angelockt werden, steigt der Kurs weiter, was die zunächst kaufende Gruppe zum Ausstieg mit Gewinn nutzt. Jiahua Xu und Benjamin Livshits vom Imperial College London haben sich eine dieser „Pump and Dump“-Aktionen genauer angesehen – und einen Algorithmus entwickelt, der frühzeitig davor warnen kann. Das berichtet Technology Review online in „Mit Kryptowährungen abgezockt in Sekunden“.

Organisiert werden solche Aktionen über anonyme Kanäle auf Telegram. Zum Teil gegen Gebühr kann man sich hier für Ankündigungen der neuesten Pump-Aktion registrieren. Bei dem untersuchten Fall nannte der große Kanal Official McAfee Pump Signals um 19.30 Uhr und 4 Sekunden die ausgewählte Digitalmünze, eine wenig bekannte namens BVB. Dann ging es schnell: „Der erste Kaufauftrag wurde innerhalb einer Sekunde nach der ersten Ankündigung erteilt und ausgeführt“, schreiben Xu und Livshits. „Nach nur 18 Sekunden einer manischen Kaufwelle schoss der Preis der Münze bereits auf seinen Höhepunkt“. Wer nur dem Kanal „Bomba bitcoin cryptopia“ folgte, war deutlich im Nachteil – hier wurde der Pump erst um 19.30:23 bekanntgegeben, als der BVB-Kurs bereits seinen Höhepunkt erreicht hatte.

Damit dürften außer den allerschnellsten selbst die meisten der Teilnehmer Geld verloren haben, die sich durch ihre Info-Abos eigentlich im Vorteil fühlten. Fast sichere Gewinne aber macht derjenige, der die Pump-Währung auswählt und bekanntgibt, denn er kann lange im Vorfeld Bestände aufbauen und dann früh verkaufen. Wie die Forscher feststellten, geschieht genau das tatsächlich: Jeweils im Vorfeld von Pump-Aktionen gab es auffälliges Kaufinteresse bei den später genannten Währungen. Ein mit historischen Daten dazu trainierter Algorithmus kam mit seinen Warnhinweisen auf eine hohe Trefferquote.

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(sma)