10 Machine-Learning-Tools, die On-Chain-Daten im Jahr 2025 professionell dekodieren können

Die On-Chain-Analyse wird von Jahr zu Jahr schwieriger: mehr Blockchains, mehr Transaktionen, komplexere Verhaltensweisen und weitaus mehr Rauschen, als ein Mensch manuell entschlüsseln kann. Doch moderne Machine-Learning-Tools ändern dies. Sie durchsuchen riesige Blockchain-Datensätze, erkennen verborgene Muster, ordnen Entitäten zu und fördern Erkenntnisse zutage, die traditionellen Heuristiken schlichtweg entgehen.

Nachfolgend sind zehn der wirkungsvollsten ML-gestützten Tools aufgeführt, die fortgeschrittenen Benutzern helfen, On-Chain-Daten klar, präzise und detailliert zu entschlüsseln.

Nansen

Alternativer Großbuchstabe: Nansen-Logo mit einer einfachen, abstrakten türkisfarbenen Form, aus der vier abgerundete, sich kreuzende Schleifen ein symmetrisches Design auf weißem Hintergrund bilden.

Nansen zählt zu den ersten und einflussreichsten Plattformen, die maschinelles Lernen in die On-Chain-Analyse integriert haben. Kernstück ist die ML-gestützte Wallet-Clusterung, die Blockchain-Adressen in identifizierbare Entitäten und Verhaltenskategorien gruppiert. 

Solche Modelle verarbeiten riesige Transaktionsgraphen und identifizieren Ähnlichkeiten zwischen einer Vielzahl von Interaktionen, um Rückschlüsse auf die Eigentümer von Wallets zu ziehen – seien es Börsen, Market Maker, DAO-Treasuries, Smart-Money-Händler oder … NFT Gemeinden.

Nansen zeichnet sich durch den Umfang und die Qualität seiner annotierten Datensätze aus. Die Entitätskennzeichnung basiert auf probabilistischen Modellen, die mit jahrelangen historischen Daten trainiert und durch überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen verfeinert wurden. 

Das Ergebnis ist eine Transparenz hinsichtlich der Wallet-Identitäten, die nur wenige Plattformen bieten können. Nansen stellt fortgeschrittenen Nutzern wie Fondsmanagern, Analysten und quantitativen Händlern Tools wie Verhaltens-Dashboards, Kohortenanalysen und Echtzeit-Benachrichtigungen zur Verfügung, die Aufschluss darüber geben, wie die großen Marktteilnehmer ihre Vermögenswerte zwischen verschiedenen Blockchains verschieben.

Arkham-Geheimdienst

Alternativer Cap: Weißes geometrisches Logo, das einem abstrakten A ähnelt, neben dem Wort ARKHAM in fetten, weißen Großbuchstaben auf schwarzem Hintergrund.

Arkham Intelligence wendet die Denkweise von Geheimdiensten auf Blockchain-Daten an und setzt dabei stark auf maschinelles Lernen, um Transaktionen in bisher unerreichter Tiefe zu deanonymisieren und abzubilden. Die Plattform nutzt Graph-Neuronale Netze und eigens entwickelte ML-Modelle, um Adressen zu gruppieren, Verbindungen zwischen Wallets aufzudecken und die Akteure hinter größeren Geldflüssen zu identifizieren.

Die Benutzeroberfläche von Arkham ähnelt einer Ermittlungssoftware und zeigt Netzwerkdiagramme an, die veranschaulichen, wie Kapital zwischen Handelsfirmen, OTC-Handelsplätzen, Börsen und privaten Wallets fließt. 

Die ML-Systeme des Unternehmens zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, subtile Zusammenhänge zu erkennen – mehrstufige Transaktionswege, Reaktivierungen ruhender Wallets oder koordinierte Bewegungsmuster, die für Analysten manuell kaum zu verfolgen wären.

Arkham legt großen Wert auf die Identitätsauflösung und bietet fortgeschrittenen Nutzern einen detaillierten Überblick darüber, wer tatsächlich in der Blockchain aktiv ist, anstatt nur darüber, was dort passiert.

Kettenreaktor

Alternativer Cap: Ein kreisförmiges, abstraktes Logo in Orange und Weiß mit drei gebogenen, ineinandergreifenden Formen, die ein windradartiges Design auf weißem Hintergrund bilden.

Chainalysis Reactor ist eines der weltweit am häufigsten eingesetzten Tools zur Verfolgung illegaler Aktivitäten, der Einhaltung regulatorischer Bestimmungen und risikoreicher Kapitalflüsse. Obwohl es vor allem für den Einsatz bei Strafverfolgungsbehörden bekannt ist, ist das zugrundeliegende Machine-Learning-Framework auch für fortgeschrittene On-Chain-Forscher leistungsstark und relevant.

Reactor nutzt maschinelles Lernen, um Risikostufen zu klassifizieren, Transaktionen zu bewerten und verdächtige Muster in historischen und Echtzeit-Blockchain-Aktivitäten zu erkennen. Die überwachten Lernmodelle werden anhand von Datensätzen trainiert, die bekannte Betrugstypen, AML-Muster, Darknet-Markttransaktionen, sanktionsrelevante Adressen und Geldwäschestrategien enthalten.

Da die ML-Modelle von Reactor regulatorischen Standards entsprechen müssen, sind deren Clustering- und Anomalieerkennungsfunktionen in der Regel äußerst robust. Für Analysten, die eine hochzuverlässige Entitätszuordnung benötigen – insbesondere in DeFi Ob es um Ermittlungen oder die Verfolgung komplexer Geldflüsse geht – Chainalysis bleibt ein erstklassiges Werkzeug.

in Glassno

Alternativer Cap: Glassnode-Logo mit einem weißen Kleinbuchstaben g, zentriert auf schwarzem Hintergrund.

Glassnode hat sich zu einem Eckpfeiler für On-Chain-Analysen auf Makroebene entwickelt, und viele der hochentwickeltsten Daten basieren auf maschinellem Lernen. ML ist in Funktionen wie der entitätsbereinigten Angebotsmenge, der Wallet-Segmentierung, der Analyse langfristiger Inhaber, Kennzahlen zum Kohortenverhalten und der Modellierung der Liquiditätsstruktur integriert.

Die ML-Modelle von Glassnode nutzen probabilistische Heuristiken, um zu bestimmen, welche Adressen zu derselben Entität gehören und wie sich Wallet-Gruppen über Marktzyklen hinweg verhalten. Dadurch kann die Plattform fortgeschrittene Indikatoren generieren, wie beispielsweise die Angebotskonzentration bei langfristigen Inhabern, Liquiditätswanderungen zwischen Kohorten oder Reaktionen auf makroökonomische Ereignisse.

Glassnode konzentriert sich auf langfristige Verhaltensmuster. Maschinelles Lernen wird weniger für Echtzeitwarnungen, sondern vielmehr für strukturelle Erkenntnisse eingesetzt – ideal für Analysten, die Marktphasen verstehen möchten, anstatt sich von den täglichen Marktschwankungen ablenken zu lassen.

Sentora

Alternativer Cap: Das Sentora-Logo zeigt eine stilisierte weiße Umrisszeichnung eines Zentauren, der einen Bogen spannt, vor einem einfarbig blauen Hintergrund, mit einem Symbol für eine eingetragene Marke in der Nähe der Hinterbeine.

Sentora verknüpft On-Chain-, Off-Chain- und Marktdaten mithilfe einer Vielzahl von KI-gestützten Indikatoren. Die Plattform nutzt ML-Klassifizierungsmodelle, Sentiment-Analyse-Engines, Clustering-Algorithmen und prädiktive Systeme, um Erkenntnisse zu generieren, die über reine Blockchain-Metriken hinausgehen.

Die Tools von Sentora decken alles ab, von der Akkumulation großer Marktteilnehmer bis hin zu Kurssignalen, Liquiditätsverhalten, Marktstimmung, Orderbuchflüssen und Indikatoren für die Kapitalrotation. Die ML-Modelle von Sentora arbeiten domänenübergreifend und machen die Plattform damit zu einer der wenigen, auf denen Analysten gleichzeitig Blockchain-Aktivitäten, Markttiefe und Marktpsychologie auswerten können.

Bei Sentoras ganzheitlichem Ansatz werden ML-Signale nicht isoliert betrachtet, sondern miteinander verknüpft, um eine multidimensionale Sicht auf den Markt zu präsentieren und fortgeschrittenen Nutzern einen umfassenderen Kontext für ihre Entscheidungsfindung zu bieten.

Elliptische Linse

Alternativer Großbuchstabe: Das Wort ELLIPTIC ist in fetten Großbuchstaben mit einer blockartigen, geometrischen Schriftart geschrieben. Die Buchstaben sind weiß gefüllt und schwarz umrandet, was einen dreidimensionalen Effekt erzeugt.

Elliptic konzentriert sich stark auf Risikobewertung und Compliance, und seine Machine-Learning-Infrastruktur spiegelt diese Mission wider. Elliptic Lens nutzt ML-basierte Anomalieerkennung und überwachte Klassifizierungssysteme, die mit firmeneigenen Datensätzen zu illegalen Finanzmustern trainiert wurden.

Die Modelle von Elliptic identifizieren risikoreiche Wallets, klassifizieren Transaktionscluster und kennzeichnen ungewöhnliche Geldflüsse, die auf Betrug, Scams oder Geldwäsche hindeuten könnten. Da Elliptic direkt mit Finanzinstituten und Aufsichtsbehörden zusammenarbeitet, sind die ML-Systeme auf hohe Präzision und Interpretierbarkeit ausgelegt.

Der Hauptfaktor ist der Umfang der firmeneigenen Daten, die die ML-Modelle als Trainingsmaterial nutzen. Für Analysten, die Hacks, Betrug oder verdächtige Aktivitäten in verschiedenen Blockchains untersuchen, liefert Elliptic saubere, zuverlässige und aufsichtsrechtlich einwandfreie Informationen.

TRM-Labore

Alternativer Titel: Logo mit einem kreisförmigen Netzwerkdiagramm auf der linken Seite, bestehend aus einem zentralen Punkt, der durch Linien mit kleineren Punkten verbunden ist, neben den fettgedruckten Buchstaben TRM auf weißem Hintergrund. 

TRM Labs ist auf Cross-Chain-Intelligence spezialisiert und nutzt ML-Modelle, um Geldwäsche-Typologien zu erkennen, Multichain-Transaktionspfade zu rekonstruieren und koordinierte Aktivitäten über Ökosysteme hinweg zu identifizieren.

Die ML-Systeme von TRM zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Wallets über verschiedene Netzwerke hinweg zu verknüpfen – eine Notwendigkeit, da Gelder zunehmend über Bridges, Layer-2-Rollups und datenschutzverbessernde Tools transferiert werden. Die Clustering-Modelle von TRM identifizieren zudem ungewöhnliche Geldflussstrukturen und Multi-Hop-Routing, die häufig zur Verschleierung der Herkunft von Vermögenswerten eingesetzt werden.

Während viele Plattformen auf einer einzelnen Blockchain hervorragende Leistungen erbringen, ist TRM eines der stärksten Instrumente zur Analyse von Kapital, das fließend über mehrere Netzwerke hinweg fließt.

Footprint-Analyse

Alternativer Cap: Logo für Footprint Analytics, mit farbigen, sich überlappenden Fußformen, die links ein kreisförmiges Muster bilden, und dem Text Footprint Analytics in fetten violetten Buchstaben rechts.

Footprint Analytics nutzt maschinelles Lernen vor allem, um eines der größten Probleme im Kryptobereich zu lösen: die Datenbereinigung. On-Chain-Daten sind bekanntermaßen unübersichtlich – Adressen sind doppelt vorhanden, Vertragsinteraktionen sind mehrdeutig und verschiedene Blockchains strukturieren Daten unterschiedlich.

Die ML-Modelle von Footprint bereinigen, normalisieren und standardisieren automatisch Rohdaten aus Blockchains verschiedenster Ökosysteme. Sie lösen Entitätsbeziehungen auf, entfernen doppelte Wallets, klassifizieren Vertragsaktivitäten und strukturieren die Daten in Dashboards, die Nutzer abfragen können, ohne sich Gedanken über Ungenauigkeiten machen zu müssen.

Für fortgeschrittene Analysten, die komplexe Dashboards erstellen oder Ökosysteme vergleichen, stellt die ML-gesteuerte Normalisierung von Footprint sicher, dass die zugrunde liegenden Daten vertrauenswürdig sind – eine entscheidende Voraussetzung für hochrangige Forschung.

Moralis  ML Insights / ML-optimierte Datenströme

Alternativer Großbuchstabe: Moralis-Logo mit einer stilisierten Herzform in einem Farbverlauf von Blau, Lila und Rosa auf weißem Hintergrund, mit sanften Kurven und einem modernen, minimalistischen Design.

Moralis konzentriert sich darauf, ML-Intelligenz direkt an Entwickler zu liefern und so die Integration von On-Chain-ML-Erkenntnissen in Apps, Bots, Dashboards oder automatisierte Systeme zu ermöglichen.

Die ML-Modelle klassifizieren das Wallet-Verhalten in Echtzeit, kennzeichnen Vertragsereignisse und reichern Blockchain-Streaming-Daten mit Verhaltenssignalen an. Dies bietet Entwicklern leistungsstarke Möglichkeiten zur Erstellung von Trading-Bots, Analyse-Dashboards, Benachrichtigungssystemen und automatisierten Workflows, die auf Echtzeit-ML-Interpretation basieren.

Moralis zeichnet sich dadurch aus, dass es ML-Analysen mit Entwicklerpragmatismus verbindet. Anstatt Dashboards bereitzustellen, bietet es ML-optimierte Datenströme, die direkt in Produkte integriert werden können.

Dune  + Community ML Pipelines

Alternativer Cap: Dune-Logo mit einem diagonal in Orange (oben links) und Dunkelblau (unten rechts) geteilten Kreis neben dem Wort „Dune“ in fetter schwarzer Schrift auf hellem Hintergrund.

Dune ist zwar keine primäre Machine-Learning-Plattform, aber seine flexible Datenumgebung hat es zu einem Favoriten unter Analysten gemacht, die ihre eigenen ML-Pipelines erstellen. Fortgeschrittene Benutzer exportieren häufig Dune-Abfrageergebnisse in Python- oder ML-Umgebungen, führen Clustering- oder Vorhersagemodelle aus und speisen die Ergebnisse anschließend wieder in Dune-Dashboards ein.

Von der Community entwickelte ML-Erweiterungen – Skripte, Modelle und Notebooks – klassifizieren nun Vertragsinteraktionen, taggen Wallet-Verhalten und prognostizieren sogar Aktivitätstrends. Dieser DIY-ML-Workflow macht Dune einzigartig anpassungsfähig: Nutzer können hochspezialisierte Machine-Learning-Analysen für Nischen-Ökosysteme, neue Token oder experimentintensive Anwendungen erstellen. DeFi Protokolle.

Für fortgeschrittene Nutzer bietet Dune die umfangreichste Sandbox für individuelle ML-On-Chain-Analysen.