💡 ChatGPT Prognosen: Das Wichtigste in Kürze
- Welche Coins empfiehlt ChatGPT im November 2025?
ChatGPT empfiehlt für den November die Kryptowährungen Solana (SOL), Chainlink (LINK) und Ripple (XRP). - Welche Vorhersage macht ChatGPT für den Kryptomarkt?
ChatGPT prognostiziert eine bullische Fortsetzung des Marktes, sofern die entscheidenden Unterstützungen halten und wichtige Widerstände überwunden werden. - Wie zuverlässig sind die Krypto-Prognosen von ChatGPT?
Die Prognosen von ChatGPT sind nicht als Finanzberatung zu verstehen. Das Sprachmodell ist nicht darauf ausgelegt, präzise Marktprognosen zu erstellen, wenngleich die Qualität der Analysen mit der Einführung neuer Modelle deutlich gestiegen ist. - Wo kann ich Kryptowährungen kaufen?
Für den Kauf von Kryptowährungen empfehlen wir die Krypto-Börse Bitpanda. Bitpanda ist in Deutschland reguliert und verfügt über eine riesige Auswahl an Coins und Token.
Aktuelle ChatGPT Krypto Empfehlungen im November
»Welche Kryptowährungen empfiehlt ChatGPT?« - Ich habe ChatGPT gebeten, eine fundierte Analyse für Kryptowährungen zu erstellen, die voraussichtlich im November gut performen werden. Der Chatbot bekam dabei auch die Anweisung, aktuelle Krypto News zu verwenden. Hier sind die Ergebnisse:
- Solana (SOL)
- Chainlink (LINK)
- Ripple (XRP)
1. Solana (SOL)
Solana startete 2020 als Smart-Contract-Plattform mit Fokus auf hohe Transaktionsraten und niedrige Gebühren. 2025 steht SOL wieder weit vorne im Ökosystem: neue dApps, steigende Gebühreneinnahmen und wachsende institutionelle Nachfrage. Zuletzt profitierte SOL von ETF-Narrativen in den USA und starken Ecosystem-Deals.
Aktueller Kurs: 194,26 US-Dollar.
Drei Argumente für eine starke Performance im November:
- Institutionelles Interesse + Umsatzstärke:
Schätzungen beziffern Solanas Ökosystem-Umsatz in den letzten 12 Monaten auf rund 2,85 Mrd. USD – ein Signal für reale Nutzung und Cashflows im Netzwerk. - ETF-Narrativ und Liquidität:
Berichte über SOL-ETFs und damit verbundene Kapitalzuflüsse stützten den Ausbruch über 200 USD; mehr Liquidität kann Trends im November verlängern. - Makro-Rückenwind:
Der Markt preist mildere US-Zinsen ein. Solche Phasen fördern Risikoanlagen wie Altcoins; SOL zeigte sich dabei relativ stark.
Preisprognose Ende November 2025:
📈 215 bis 240 USD
Weitere Infos zu Solana findest Du hier:
2. Chainlink (LINK)
Chainlink ist das führende Oracle-Netzwerk. Es verbindet Smart Contracts mit externen Daten. 2023–2025 kamen Cross-Chain-Messaging (CCIP) und Pilotprojekte mit Finanzinstituten hinzu. Das Team positioniert LINK als Brücke für tokenisierte RWAs (Real-World Assets) und regulierte Markt-Infrastrukturen.
Aktueller Kurs: 17,82 US-Dollar.
Drei Argumente für eine starke Performance im November:
- CCIP-Adoption:
Zu Monatsbeginn Oktober gab es einen der größten Zuwächse an neuen Adressen 2025. Mehr Nutzer und Integrationen sind ein Frühindikator für Nachfrage nach LINK. - Kapitalmarkt-These:
Chainlink nennt 2025 als Phase, in der Banken/Regierungen stärker integrieren – ein struktureller Treiber für Nutzung und Gebühren. - Technische/On-chain Signale:
Mehr Whale-Akkumulation und wiederholte Tests von Widerständen erhöhen die Chance auf Trendfortsetzung im November.
Preisprognose Ende November 2025:
📈 19 bis 22 USD
Weitere Informationen zu Chainlink findest Du hier:
3. Ripple (XRP)
Ripple (XRP) ist der Token des Ripple-Ökosystems für schnelle, günstige Cross-Border-Zahlungen. Der jahrelange Rechtsstreit in den USA drückte den Kurs. Im August 2025 endete das Verfahren: Ripple zahlt eine Geldstrafe; der Handel von XRP auf Börsen gilt nicht als Wertpapierverkauf. Das reduziert das größte regulatorische Risiko.
Aktueller Kurs: 2,62 US-Dollar.
Drei Argumente für eine starke Performance im November:
- Rechtsklarheit als Katalysator:
Das „Case closed“ räumt Hürden für Listungen/Partnerschaften aus dem Weg und stützt das Sentiment. - ETF-Diskussionen und Produkt-Narrativ:
Berichte über Fristen und ausstehende Entscheidungen zu XRP/ADA-ETFs halten die Aufmerksamkeit hoch; selbst ohne sofortige Zulassung wirkt die Spekulation kursstützend. - Marktumfeld/Makro:
Verbesserte Risikoappetit-Phasen am Gesamtmarkt helfen Large-Caps mit klarer Story. XRP reagierte in der Vergangenheit sensibel auf Nachrichtenlage.
Preisprognose Ende November 2025:
📈 2,80 bis 3,20 USD
Weitere Informationen zu XRP findest Du hier:
ChatGPTs Fazit:
📌 Für November 2025 erwartet ChatGPT, dass SOL, LINK und XRP die potenziell stärksten Krypto-Performer sein könnten.
Solana profitiert von hoher Nutzung, potenziellen ETF-Zuflüssen und einem starken DeFi-Ökosystem. Chainlink stärkt seine Position durch institutionelle Nutzung des CCIP-Protokolls und die Integration in RWA-Projekte. XRP gewinnt nach dem Abschluss des Rechtsstreits und möglicher ETF-Spekulation neues Vertrauen am Markt. Alle drei Projekte verbinden technologische Reife mit wachsender Marktakzeptanz – ein Umfeld, das ihre Kurse in den kommenden Wochen weiter antreiben dürfte.
ChatGPT-Prognose für den Kryptomarkt im November 2025
Der Bitcoin-Kurs hat zwar noch Anfang Oktober ein neues Allzeithoch markiert, dennoch haben Ängste rund um einen erneuten Zollkrieg zwischen USA und China dafür gesorgt, dass eine mögliche Altcoin-Season erst einmal abgesagt wurde. Wie aber geht es nun weiter? Ich habe ChatGPT den Chart der Gesamtmarktkapitalisierung des Kryptomarktes zur Verfügung gestellt und um eine Prognose gebeten.
»Anbei ist der aktuelle Chart des Kryptomarktes auf den Wochenkerzen. Kannst Du mir eine Prognose zur künftigen Entwicklung im November geben?«
Die gesamte Kryptomarktkapitalisierung liegt aktuell bei rund 3,75 Billionen US-Dollar und zeigt weiterhin ein intaktes Aufwärtsmuster, auch wenn der Markt im Oktober eine ausgeprägte Korrekturphase hinter sich hat. Der übergeordnete Trend bleibt bullish, da die Struktur aus höheren Hochs und höheren Tiefs seit Anfang 2023 unverändert besteht. Die langfristige Aufwärtstrendlinie, die aus den Tiefpunkten des letzten Zyklus resultiert, verläuft weiterhin unterhalb des aktuellen Kursniveaus und stützt den Gesamtmarkt nachhaltig.
📌 Zwei Kurszonen sind im November besonders entscheidend: Auf der Oberseite bildet der Bereich um 4,2 Billionen US-Dollar einen markanten Widerstand. Dort liegt nicht nur das bisherige Jahreshoch, sondern auch ein psychologisches Niveau, an dem Marktteilnehmer in der Vergangenheit häufig Gewinne realisiert haben. Auf der Unterseite dient die Zone um 3,2 Billionen US-Dollar als wichtige Unterstützung. Sie wurde mehrfach erfolgreich verteidigt und markiert den Boden der letzten größeren Konsolidationsphase.
Das Handelsvolumen hat im Oktober leicht zugenommen, was auf eine anhaltend hohe Marktaktivität hinweist. Trotz kurzfristiger Schwankungen bleibt das Momentum positiv. Solange die 3,2-Billionen-US-Dollar-Marke nicht unterschritten wird, überwiegen im November 2025 die Chancen auf eine Fortsetzung des mittelfristigen Aufwärtstrends mit einem möglichen Anstieg in Richtung 4,5 Billionen US-Dollar.
Szenarien für die Entwicklung im November 2025
- Bullisches Szenario (Wahrscheinlichkeit: 40 %)
Gesamtmarktkapitalisierung steigt über 4,5 Bio. USD, getrieben durch ETF-Zuflüsse und zunehmendes institutionelles Kapital. Ein nachhaltiger Ausbruch über 4,2 Bio. USD würde den Aufwärtstrend bestätigen. - Seitwärtskonsolidierung (Wahrscheinlichkeit: 45 %)
Der Markt bewegt sich zwischen 3,5 und 4,5 Bio. USD, da neue Impulse fehlen und Anleger auf makroökonomische Signale warten. Die Nachfrage bleibt stabil, das Momentum neutral. - Bärisches Szenario (Wahrscheinlichkeit: 15 %)
Ein Rückgang unter 3,2 Bio. USD wird durch Gewinnmitnahmen oder geopolitische Unsicherheiten ausgelöst. Kapitalabflüsse aus Risikoanlagen könnten kurzfristig Druck auf den Markt bringen.
📌 Fazit: Im November 2025 spricht vieles für eine anhaltende Stabilisierung des Kryptomarkts, begleitet von moderatem Aufwärtspotenzial bei positiver Marktstimmung. Kurzfristig bleibt das Risiko einer Seitwärtsbewegung oder temporären Korrektur bestehen, falls Gewinnmitnahmen einsetzen.
📈 Zielbereich November 2025: 3,8 – 4,3 Billionen USD
Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es basiert auf der GPT-4-Architektur, die für »Generative Pre-trained Transformer« steht.
Diese Architektur ermöglicht es dem Modell, Kontext und Bedeutungen in Texten zu verstehen und darauf basierend sinnvolle und zusammenhängende Antworten zu generieren.
Unser Prompt für die Prognosen von ChatGPT
Um die Prognosen mit ChatGPT zu erstellen, haben wir den folgenden Prompt verwendet:
Erstelle eine Prognose für drei Kryptowährungen, die im November 2025 die besten Performer sein könnten. Jede Prognose ist in drei Teile gegliedert:
- Einleitung: Eine kurze Vorstellung der jeweiligen Kryptowährung, einschließlich ihrer Geschichte, technologischen Besonderheiten und ihrer aktuellen Marktposition.
- Drei Argumente: Gründe, warum diese Kryptowährung im November 2025 gut performen könnte. Dies könnte Faktoren wie technologische Innovationen, Markttrends oder andere Aspekte umfassen. Nutze aktuelle Daten und Nachrichten, um diese Argumente zu untermauern.
- Preisprognose: Eine kurze, aber fundierte Vorhersage des Preises der Kryptowährung für Ende November 2025. Diese Prognose basiert auf den oben genannten Argumenten.
Verwende aktuelle Informationen und Daten für Deine Analyse und Prognose, um eine präzise und fundierte Einschätzung zu geben.
Wie erstellt ChatGPT Krypto Empfehlungen?
ChatGPT ist ein Sprachmodell, das keine eigenen Prognosen für Kryptowährungen oder andere Finanzmärkte erstellen kann. Wenn ein Benutzer jedoch ChatGPT nach Prognosen für Kryptowährungen fragt, kann das Modell Informationen aus verschiedenen Quellen verwenden, um eine informierte Antwort zu geben.
- Verarbeitung der Anfrage: ChatGPT analysiert zunächst die Frage des Benutzers, um den genauen Informationsbedarf zu verstehen. Dabei werden Schlüsselwörter und die allgemeine Intention der Anfrage identifiziert.
- Abruf von Wissen: ChatGPT greift auf das Wissen zurück, das es während seiner Trainingsphase erworben hat. Dies umfasst eine Vielzahl von Informationen zu Kryptowährungen, deren historischen Preise, Marktentwicklungen, technologischen Fortschritten und allgemeinen Markttrends.
- Nutzung von Mustern und Trends: Basierend auf den erlernten Mustern und Trends in den historischen Daten kann ChatGPT allgemeine Aussagen darüber treffen, wie sich Kryptowährungen in der Vergangenheit verhalten haben.
📌 Die Qualität der Ausgabe hängt stark von der Qualität der Eingabe ab. ChatGPT kann demnach nur so präzise und nützlich sein, wie die Informationen, die ihm zur Verfügung stehen.
Detaillierte Informationen zu Analysetechniken findest Du in folgenden Artikeln:
Wie zuverlässig sind ChatGPT Vorhersagen?
Die Prognosen von ChatGPT sind nicht als zuverlässig anzusehen. Hier sind die Hauptgründe dafür:
- Kein spezialisiertes Finanzmodell: ChatGPT ist ein generelles Sprachmodell und wurde nicht speziell für Finanzanalysen oder Marktprognosen trainiert. Es fehlen die spezialisierte Ausbildung und die Algorithmen, die für genaue finanzielle Vorhersagen erforderlich sind.
- Mangel an tiefgehender Marktanalyse: Kryptowährungen sind stark von kurzfristigen Markttrends, Nachrichten, regulatorischen Änderungen und vielen anderen Faktoren beeinflusst. ChatGPT kann diese Faktoren nicht in Echtzeit analysieren oder berücksichtigen.
Als Kritikpunkt sehe ich auch Inkonsistenzen in den Antworten. Damit meine ich, dass sich Teile der Analyse widersprechen können und daher kein vollständiges und einheitliches Bild der Situation liefern.
Aus diesen Gründen empfehlen wir einen Blick in unseren Prognosen-Hub.
Fazit zu den Vorhersagen der KI
Die Prognosen von ChatGPT sind sicher amüsant, stellen aber keine ernst zu nehmende Analyse dar. Das liegt vor allem daran, dass es sich um ein Sprachmodell handelt, das auf vorherigen Mustern und Wahrscheinlichkeiten basiert, anstatt tiefere Einsichten oder echtes Verständnis zu bieten.
Für viele Anwendungszwecke ist das außerordentlich nützlich. Für Prognosen in der Welt der Kryptowährungen ist es jedoch oft unzureichend. Diese beruhen oftmals auf komplexen Marktmechanismen und aktuellen Ereignissen, die das Modell möglicherweise nicht vollständig erfassen kann.
