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Die „Momentum-Anomalie“, erstmals nachgewiesen von Jegadeesh und Titman (1993), ist eine der größten Herausforderungen für die „Markteffizienzhypothese“ (Fama, 1970), kurz: EMH. Die Tendenz, dass sich in der Vergangenheit relativ starke Werte weiterhin überdurchschnittlich entwickeln, macht Kursentwicklungen zum Teil vorhersehbar und wurde in traditionellen Anlageklassen intensiv erforscht. In dieser Arbeit wird überprüft, ob diese Anomalie auch im jungen Kryptowährungsmarkt auftritt.
Dabei wird empirisch nachgewiesen, dass diese neuen Märkte in der Vergangenheit nicht immer effizient im Sinne der EMH waren. Mit Hilfe einer eigenen Praktiker-Methode wird erstmals „cross-sectional momentum“ ausgewertet, also die Performance von momentumstarken Werten mit dem Gesamtmarkt verglichen. Dabei erzielen die sogenannten „first mover“ eine strukturelle Outperformance, was auf ein Vorhandensein der „Momentum-Anomalie“ hinweist. Die Ausprägung dieser Ineffizienz ist zeitlich instabil. Aus den dabei gemessenen Details werden praktische Schlüsse für eigene Anlagestrategien gezogen.

The “momentum-anomaly”, first shown by Jegadeesh and Titman (1993), is one of the biggest challenges for the “efficient markets hypotheses” (Fama, 1970), short: EMH. The tendency of historically well-performing assets to additionally reach a better-than-average performance in the coming period makes price movements partly predictable and has been the focus of many scientific papers. This paper evaluates if this anomaly also occurs in cryptocurrency markets.
The findings suggest that this new markets don’t match the criteria of the EMH and are partly inefficient. The samples in this paper show evidence of “cross-sectional momentum” by using a practitioners’ method to compare the performance of assets with high momentum in the past to the market average. Thereby the so-called “first movers” outperform the rest of the market systematically. This indicates the existence of the “momentum anomaly”. The size of the effect was changing over time. Finally, this paper derives conclusions for investment decisions from the measured details.