TRADING-EXPERIMENT MIT DEM GOLDFISCH VON MICHAEL REEVES ERKLÄRT

Wer ist Michael Reeves

Um zu verstehen, warum der Ausdruck „Michael Reeves Goldfish“ so viel Aufmerksamkeit bekam, muss man zuerst die Person hinter dem Aquarium verstehen. Michael Reeves ist ein Softwareentwickler, der zum Content-Creator wurde und sein Publikum nicht mit polierten Corporate-Demos gewann, sondern mit völlig durchgedrehten, hart geschnittenen Experimenten, in denen Code auf Chaos trifft. Statt unauffällige Apps zu bauen, konstruiert er Dinge wie „chirurgische“ Roboter, die niemals ein Krankenhaus betreten sollten, Laser-Tracking-Bots und schließlich ein Trading-System, das von einem Goldfisch „gesteuert“ wird und die Finanzmärkte zwingt, sich die Bühne mit einem kleinen, völlig gleichgültigen Haustier zu teilen.

Er begann mit Programmier-Videos, die sich eher wie Comedy-Sketche als wie Tutorials anfühlten. Der Schnitt ist schnell, die Witze sind selbstironisch, und der Code spielt die ernste Rolle in der Nummer – präzise, oft clever, und dann für etwas herrlich Sinnloses eingesetzt. Damit wurde er zum Lieblingsingenieur der Meme-Trader: jemand, der die Logik unter der Haube wirklich versteht, aber sich weigert, Technologie oder Märkte als heilig zu behandeln. Als in den Empfehlungen dann „Goldfish investiert in Aktien“ auftauchte, wusste seine Community, dass sie etwas gleichzeitig komplett Absurdes und technisch unerwartet solides zu sehen bekommen würde.

Während sich viele Tech-Influencer als nüchterne Guides zur finanziellen Freiheit inszenieren, setzt Reeves auf Unsicherheit und Entertainment. Er gibt sich nicht als Finanzberater aus, und sein Tonfall macht das unmissverständlich klar. Das Ziel des Goldfish-Experiments war nicht, ein unfehlbares Trading-System zu promoten, sondern auszuloten, wie weit man mit modernen Broker-APIs, einfacher Computer-Vision und Meme-Kultur gehen kann, bevor irgendwo in der Compliance der Puls hochgeht. In einem Online-Umfeld voller ernster Gesichter und wohlformulierter Warnhinweise sorgte diese Respektlosigkeit dafür, dass seine Projekte herausstachen – und extrem gut teilbar waren.

Sein Publikum ist eine vertraut-chaotische Mischung: Privatanleger, die über „apes together strong“ witzeln, Studierende, die halbwegs programmieren lernen, Software Engineers, die eine Pause vom Sprint brauchen, und Gelegenheitszuschauer, die es einfach lieben, jemandem beim Bau aufwendig nutzloser Dinge zuzusehen. Diese Menschen sind ohnehin bereit, Finanzmärkte im besten Fall als halbrational und im schlechtesten als Comedy zu betrachten. Die Idee, dass ein Goldfisch genauso gut manche der Trades hätte auslösen können, die sie in Social Media angepriesen sehen, wirkte daher weniger abwegig als vielmehr wie eine brutal ehrliche Metapher.

Reeves gehört außerdem zu einer Creator-Generation, die streamt, lange Videos produziert und täglich in Social Media präsent ist. Diese Dauerpräsenz sorgt dafür, dass aus einem Witz sehr schnell ein Projekt werden kann. Aus einem dahin gesagten „Ich lasse einen Fisch meine Investments auswählen“ werden ein verkabeltes Becken, ein Kamerarig, Kabelsalat und eine Broker-Anbindung, noch bevor ein klassisches Medienhaus überhaupt einen Producer benannt hätte. Das Goldfish-Experiment entstand aus dieser Kultur des schnellen Prototypings, eskalierender Gags und der Bereitschaft, viel zu viel Zeit und Geld in einen Joke zu stecken – einfach, weil es lustig ist.

Warum ein Goldfisch der perfekte Co-Star war

Die Wahl eines Goldfischs war nicht nur witzig, sondern strategisch. Ein Goldfisch ist weltweit erkennbar, klar im Bild und trägt starke Symbolik. Er ist klein, gilt im Klischee als vergesslich und ist völlig uninteressiert am Wert deines Depots. Damit ist er das ideale Sinnbild für Zufall. Als Reeves die Zuschauer bat, sich vorzustellen, dass ein Fisch menschliche Trader schlagen oder zumindest einholen könnte, wollte er nicht behaupten, Goldfische hätten geheimes Finanzwissen. Er stach in die unangenehme Vermutung, dass ein Großteil der kurzfristigen Trading-Performance schlicht Glück ist – verpackt in Fachjargon und Screenshots.

Aus Produktionperspektive verhält sich ein Goldfisch ebenfalls genau richtig. Er bewegt sich oft genug, um das Bild interessant zu halten, aber nicht so schnell, dass die Verfolgung mit Consumer-Hardware unmöglich würde. Man kann ein Becken relativ einfach ausleuchten, in einer festen Einstellung filmen und darauf eine Benutzeroberfläche legen. Das „Michael Reeves Goldfish“-Setup lebte von dieser Balance aus Unvorhersehbarkeit und Einfachheit: Die Bewegungen des Fisches wirkten organisch und überraschend, während das System dahinter, das diese Bewegungen in Kauf- oder Verkaufssignale übersetzte, robust und kontrollierbar blieb.

Dazu kommt eine kulturelle Ebene. Haustiere sind im Internet längst Standard: von Katzenvideos bis zu Hunde-Reactions senken Tiere die emotionale Hemmschwelle und erhöhen die Teilbarkeit von Themen, die sonst sehr nischig wären. Hochfrequenz-Algorithmen und Broker-APIs sind für sich genommen nicht viral. Ein kleiner orangefarbener Fisch, der in ein „Buy“-Feld schwimmt, einen Sound auslöst und echtes Geld in eine Position schickt, schon. Das „Michael Reeves Goldfish“-Konzept verpackte komplexe technische und finanzielle Ideen in ein Format, das Zuschauerinnen und Zuschauer weltweit problemlos in ihren Chats teilen konnten, ohne einen Finanzabschluss zu haben.

All das passt perfekt zu Reeves’ Marke: Er baut Dinge, an die kein vernünftiger Ingenieur auch nur denken würde – genau um zu zeigen, was technisch möglich ist, nicht was empfehlenswert wäre. Das ist wichtig, wenn Menschen das Experiment als Anlageempfehlung missverstehen. Sein Content ist ein laufender, schreiender Disclaimer: Das Ganze gehört klar in die Kategorie „Mach das nicht zu Hause mit deinen Ersparnissen“. Dieses Motiv zu verstehen, ist der erste Schritt, die „Michael Reeves Goldfish“-Saga vernünftig einzuordnen – und nicht als Blaupause für deine nächste Investmentstrategie zu lesen.

• Reeves verbindet ernstzunehmende Programmier-Skills mit chaotischem Humor und macht technische Projekte so für Nicht-Expertinnen und -Experten zugänglich.

  
  

• Sein Publikum erwartet Experimente, die Grenzen austesten, aber nicht als ernst gemeinte Anleitungen für Trading oder Investing gedacht sind.

  
  

• Der Goldfisch steht als Symbol für Zufall und legt unbequeme Wahrheiten über kurzfristige Renditen offen.

  
  

• Ein Haustier als Protagonist knüpft an Internetkultur an und erhöht die Chance, dass komplexe Ideen aus der Finanzblase hinausgetragen werden.

  
  

• Wer das Projekt „Michael Reeves Goldfish“ als Performance-Kunst versteht, behält Erwartungen und Risiken besser im Blick.

  
  

Als das „Michael Reeves Goldfish“-Video erschien, waren all diese Elemente – sein Coding-Hintergrund, die Erwartungshaltung der Community, meme-taugliche Haustiere und ein Grundrauschen an Skepsis gegenüber Finanzorthodoxie – bereits vorhanden. Das Projekt wirkte nicht wie ein isolierter Stunt, sondern wie die logische nächste Eskalationsstufe in einer Karriere, die auf der Frage beruht: „Was wäre, wenn wir das völlig Absurde, aber richtig gut, umsetzen?“ Die Antwort war in diesem Fall, einem Fisch eine Art direkten Marktzugang zu geben, von dem viele Menschen nur träumen – und einfach die Kamera laufen zu lassen.

Im Inneren des Goldfish-Bots

Die Kurzversion der Geschichte ist simpel: Michael Reeves verdrahtete sein Aquarium so, dass überall dort, wo der Fisch hinschwamm, Börsentrades ausgelöst wurden. Die technische Realität hinter dem Meme war deutlich strukturierter. Im Kern verwandelte das „Michael Reeves Goldfish“-System die zufälligen Bewegungen des Fischs in Entscheidungen zum Kaufen, Halten oder Verkaufen – über eine Pipeline aus Kamera-Input, Computer-Vision, Gitter-Mapping und Broker-Integration. Wer diese Pipeline versteht, kann die bewussten Designentscheidungen von der Show trennen und sieht schnell, wo das Projekt echten Algo-Trading-Systemen ähnelt – und wo es komplett davon abweicht.

Zuerst kam das physische Layout. Reeves teilte den sichtbaren Bereich des Aquariums in logische Zonen auf, die jeweils einer Aktion oder einem Asset zugeordnet waren. Dieses Raster wurde auf den Videofeed gelegt: vielleicht eine Spalte pro Aktie oder ETF, eine weitere für „Kaufen“ versus „Verkaufen“ und ein Bereich, der „Nichts tun“ bedeutete. Der Goldfisch wurde so zum Cursor. Schwamm er in eine bestimmte Zone und blieb dort lange genug, um sicher erkannt zu werden, interpretierte das System das als „Befehl“ des Fisches. Auf diese Weise konnte eine wirklich zufällige Kreatur klar definierte, nachverfolgbare Signale erzeugen, mit denen der Computer arbeiten konnte.

Die nächste Schicht war die Bildverarbeitung. Eine Kamera filmte das Becken und schickte kontinuierlich Frames an einen kleinen Rechner – meist einen Consumer-PC oder Mikrocontroller mit genug Leistung für einfache Bildanalyse. Die Software musste herausfinden, welches Pixelbündel den Fisch darstellte, es vom Hintergrund trennen und seine Position über die Zeit verfolgen. Das ließ sich mit Standardbibliotheken für Bewegungs- oder Farberkennung lösen oder mit speziell angepasster Tracking-Logik für Größe und Geschwindigkeit des Fischs. Für die Zuschauer ist diese Infrastruktur unsichtbar; der chaotische Gag „Fisch wählt Aktien“ ruht auf einem überraschend nüchternen Fundament aus Pixel-Mathematik.

Vom Fischbewegungssignal zum Marktauftrag

Sobald das System die Koordinaten des Fischs hatte, mussten diese in Finanzanweisungen übersetzt werden. Stell dir vor, das Becken ist in eine Gittermatrix entlang der x- und y-Achse unterteilt. Eine Achse könnte steuern, mit welchem Asset der Fisch gerade „interagiert“ – eine Tech-Aktie, ein breiter Indexfonds, vielleicht ein hochvolatiler Titel für zusätzlichen Nervenkitzel. Die andere Achse könnte die Richtung abbilden: kaufen, wenn der Fisch in der oberen Hälfte der jeweiligen Spalte schwimmt, verkaufen, wenn er in die untere Hälfte abtaucht, und nichts tun in einem neutralen Mittelband. In dieser Zuordnung wird deutlich, wie stark Reeves die Erzählung eigentlich in der Hand hatte.

Darüber lagen Risikoregeln. Kein Comedian will morgens aufwachen und feststellen, dass ein unruhiger Fisch über Nacht hunderte Orders erzeugt hat. Also konnte die Software Beschränkungen durchsetzen: maximal eine Order pro Intervall, kleine Positionsgrößen und eine Obergrenze für die Gesamt-Exponierung. Sie konnte verlangen, dass der Fisch eine Zone über eine bestimmte Anzahl von Frames hinweg hält, bevor ein Signal bestätigt wird, um nervöse Zuckungen oder Kamerarauschen herauszufiltern. Diese Mechanismen ähneln realen Trading-Bots, die ebenfalls zwischen relevanten Signalen und bedeutungslosem Rauschen unterscheiden müssen – auch wenn die „Signale“ hier ausdrücklich zufällig sein sollten.

Die Ausführung lief über die API eines Brokers oder einer Handelsplattform. Viele Online-Broker bieten heute Developer-Zugänge, über die autorisierte Software unter klar definierten Bedingungen Orders im Namen eines Kontos platzieren darf. Der Code von Reeves konnte einen Auftrag zusammenstellen – Kauf oder Verkauf, Stückzahl, Ticker, Ordertyp – und ihn sicher an den Broker senden, sobald der Fisch ein gültiges Event ausgelöst hatte. Der Broker leitete die Order dann an den Markt weiter. Von außen sahen diese Aufträge aus wie ganz normale Retail-Trades; das Orderbuch weiß nicht und interessiert sich auch nicht dafür, dass der „Trader“ im Becken schwimmt und an Futter denkt, statt auf Monitore zu starren.

Über allem lag eine Darstellungs-Schicht für das Publikum. Das Video brauchte Overlays, die zeigten, was der Fisch gerade „entscheidet“, eine laufende Gewinn-und-Verlust-Anzeige und optische Effekte, wenn ein Trade ausgelöst wurde. Dieses Dashboard verwandelte das System von einem privaten Versuch in einen Zuschauersport. Gleichzeitig sorgte es für Transparenz: Die Leute konnten in Echtzeit verfolgen, wie sich die Zufälligkeit über eine Serie von Trades ausspielte, statt nur im Nachhinein zu hören, dass der Fisch eine gute oder schlechte Woche hatte. Für alle, die neugierig sind, wie sich automatisierte Systeme über die Zeit verhalten, war das eine spielerische Einführung.

Entscheidend ist, dass der „Michael Reeves Goldfish“-Bot kein heimlicher, hochkomplexer Quant-Ansatz war. Die Pointe war gerade, dass es im Kern ein Zufallsgenerator mit süßer Oberfläche war. Trotzdem können selbst zufällige Strategien interessante Eigenschaften entwickeln, wenn Positionsgrößen begrenzt, über mehrere Assets gestreut und klare Regeln definiert sind. Über kurze Zeiträume kann ein Random Walk erschreckend ähnlich aussehen wie die Performance eines menschlichen Traders – besonders, wenn dieser ebenfalls auf Rauschen, Gerüchte und Bauchgefühl handelt. Das Experiment machte diese unbequeme Möglichkeit buchstäblich sichtbar.

• Das Becken wurde in Zonen eingeteilt, die bestimmten Assets und Aktionen zugeordnet waren – so wurde der Fisch zum lebenden Cursor.

  
  

• Computer-Vision verfolgte den Goldfisch in Echtzeit und extrahierte Koordinaten aus einem kontinuierlichen Videostream.

  
  

• Risikolimits begrenzten Handelsfrequenz, Positionsgröße und Gesamtexponierung und verhinderten, dass der Gag eskalierte.

  
  

• Eine Broker-API führte die vom System generierten Orders aus und machte die Trades real statt rein simuliert.

  
  

• On-Screen-Overlays übersetzten all das in eine Geschichte: Wo der Fisch schwamm, was er „entschied“ und wie sich das Konto entwickelte.

  
  

Aus der Distanz wirkt das gesamte System absurd: ein kleines Haustier, das zwischen bunten Rechtecken hin und her schwimmt, während im Hintergrund Geld bewegt wird. Aus der Nähe betrachtet ist es eine vereinfachte Blaupause dafür, wie viele automatisierte Strategien funktionieren – nur mit deutlich ernsthafteren Eingaben. Daten kommen herein, werden zu Signalen verarbeitet, durch Risikoregeln gefiltert und in Orders umgesetzt. Indem Reeves die Signale durch einen Goldfisch ersetzte, legte er diesen Prozess frei und machte deutlich, wie viel vermeintlicher „Edge“ in manchen Trading-Ansätzen eigentlich nur eine Erzählung über strukturierte Zufälligkeit ist.

Was das wirklich bedeutet

Wenn das Lachen abgeklungen ist und der Algorithmus das Video nicht mehr pusht, bleibt vom „Michael Reeves Goldfish“-Experiment eine unangenehme Frage: Wenn ein zufälliger Goldfisch, durch sauberen Code und Risikoregeln geleitet, eine halbwegs brauchbare Performance-Kurve erzeugen kann – was sagt das über die Art und Weise aus, wie viele Menschen traden? Genau hier hört das Projekt auf, nur Comedy zu sein, und wird zu einem erstaunlich scharfen Kommentar über Finanzmärkte. Es zeigt, wie stark kurzfristiges Retail-Trading in der Praxis von Zufall geprägt ist, selbst wenn es in technische Begriffe verpackt wird – und wie Präsentation dafür sorgen kann, dass Rauschen wie Signal aussieht.

Die Verhaltensökonomie weist seit Jahren darauf hin, dass Menschen zu Selbstüberschätzung, Mustererkennung im Zufall und Storytelling neigen – besonders, wenn es um Geld geht. Gib jemandem ein paar erfolgreiche Trades, und schon entsteht eine Geschichte über die eigene „Strategie“, auch wenn das Timing kaum von Zufall zu unterscheiden ist. Das „Michael Reeves Goldfish“-Setup destilliert dieses Phänomen in eine visuelle Metapher: Ein Fisch, der scheinbar ziellos schwimmt, erzeugt dennoch Serien grüner und roter Kerzen auf einem Chart. Zuschauer sehen, wie das Konto fällt und sich erholt, und viele fangen an, den Fisch anzufeuern, als hätte er einen Plan. Hat er nicht; unser Gehirn ist nur darauf ausgelegt, Absicht in zufälligen Pfaden zu sehen.

Zufall, Können und Meme-Portfolios

An den Märkten ist es schwer, Zufall und Können zu trennen – selbst mit Profi-Tools. Über kurze Zeiträume kann nahezu jede Strategie brillant oder katastrophal aussehen, nur durch Glück oder Pech. Der „Michael Reeves Goldfish“-Bot inszeniert dieses Problem, indem er die Quelle des Zufalls direkt ins Zentrum des Bildes rückt. Wenn ein Fisch „eine gute Woche“ an der Börse haben kann, dann kann das fast jeder impulsive Trader auch. Die unbequeme Schlussfolgerung: Deine jüngste Performance sagt über deinen tatsächlichen Vorteil sehr wenig aus, solange du sie nicht über lange Zeiträume, viele Trades und mit sauberer Risikobetrachtung auswertest.

Meme-Portfolios – also Zusammenstellungen von Assets, die gekauft werden, weil sie in Social Media trenden und nicht wegen ihrer Fundamentaldaten – bewegen sich im selben Terrain. Für viele Beteiligte geht es nicht um disziplinierten langfristigen Vermögensaufbau, sondern um Adrenalin, Volatilität und die Chance, früh in einen Hype einzusteigen. In dieser Umgebung ist der Schritt von „meine Research“ zu „mein Goldfish“ weniger dramatisch, als die klassische Finanzwelt es gerne hätte. Das Experiment von Reeves hält dieser Kultur einen Spiegel vor und sagt sinngemäß: „Wenn wir ehrlich sind, könnte ein Fisch manchen dieser Trades genauso gut auswählen.“ Es ist ein Witz mit Biss.

Das heißt nicht, dass Trading sinnlos ist oder Recherche egal. Es heißt, dass ohne klare Pläne, Risikolimits und Zeithorizonte viele Privatanleger am Ende Portfolios halten, deren Rendite hauptsächlich vom Zufall abhängt. Das „Michael Reeves Goldfish“-Setup führt nebenbei vor, wie wichtig die unglamourösen Teile sind: die Regeln rund um den Fisch. Diese Regeln – maximale Allokation, Diversifikation, Exit-Strategien – sind genau die Werkzeuge, die ernsthafte Investorinnen und Investoren nutzen. Mit anderen Worten: Der Edge war nie der Fisch, sondern der Rahmen, der um ihn herum gebaut wurde.

• Kurzfristige Trading-Ergebnisse sagen oft mehr über Zufall aus als über das echte Können der handelnden Person.

  
  

• Stories im Nachhinein können zufällige Gewinnserien wie Beweise für eine robuste Strategie aussehen lassen.

  
  

• Meme-getriebene Portfolios und ein Fisch-Bot stützen sich beide eher auf Volatilität und Aufmerksamkeit als auf Fundamentaldaten.

  
  

• Risikokontrolle, Diversifikation und ein klarer Zeithorizont wiegen langfristig schwerer als „clevere“ Einstiege.

  
  

• Die eigentliche Lektion des „Michael Reeves Goldfish“-Experiments ist, die Struktur zu respektieren – nicht die Glückssträhne.

  
  

Eine neue Art, Risiko zu erklären

Ein oft übersehener Effekt der „Michael Reeves Goldfish“-Saga ist ihr Potenzial als Bildungstool. Klassische Investmentbücher und -kurse haben es schwer, insbesondere junge Zielgruppen zu fesseln, die mit Clips und Streams aufgewachsen sind. Ein chaotisches Video, in dem ein Goldfisch Trades „aussucht“, während der Creator über Positionsgrößen, Ordertypen und Broker-Integration spricht, schmuggelt dagegen echte Konzepte in ein unterhaltsames Format. In Unterricht, Workshops oder Online-Kursen lassen sich Ausschnitte des Projekts nutzen, um Diskussionen über Zufall, Risiko und die Gefahren zu starten, Strategien an ultrakurze Datensätze anzupassen.

Man kann sich das Experiment als Laboraufgabe vorstellen: Teilnehmende bauen ihre eigenen „Goldfish-Style“-Bots, die verschiedene Zufallsquellen nutzen – Würfelwürfe, Zufallszahlengeneratoren, gemischte Karten – und lassen sie in einem simulierten Markt laufen. Anschließend vergleichen sie die Ergebnisse über viele Durchläufe hinweg und erleben aus erster Hand, wie volatil zufällige Strategien sein können und wie stark Risikoregeln die Verteilung der Resultate verändern. Reeves’ Version benutzt einen echten Fisch, weil das witzig ist und visuell knallt, aber das pädagogische Rückgrat dahinter lässt sich überall einsetzen. Abstrakte Lektionen über Varianz und Drawdowns werden zu etwas, das man sehen, messen und vor allem behalten kann.

Das ist die abschließende Idee, auf die das „Michael Reeves Goldfish“-Experiment hinausläuft: nicht nur, dass Märkte absurd wirken können, sondern dass gerade das Akzeptieren dieser Absurdität der effektivste Weg sein kann, Ernsthaftigkeit zu vermitteln. Trockene Warnungen vor Hebelwirkung konkurrieren selten erfolgreich mit dem Dopamin-Kick eines gelungenen Zocks; einen Goldfisch dabei zu beobachten, wie er versehentlich ein Demokonto in die Luft jagt, schon eher. Indem Gewinne und Verluste in einem humorvollen Low-Risk-Format dramatisiert werden, helfen Creator ihrem Publikum, die Realität von Risiko zu verinnerlichen, lange bevor echtes Kapital auf dem Spiel steht.

Für Zuschauerinnen und Zuschauer weltweit, die oft Märkte verfolgen, die in ganz anderen Zeitzonen öffnen und schließen, erinnert das „Michael Reeves Goldfish“-Video daran, dass man nicht jeden Tick live sehen muss, um vernünftig zu investieren. Man kann das Zirkus-Element anerkennen, Memes teilen und sich trotzdem für einen ruhigeren Weg entscheiden: breit gestreute Fonds, automatische Sparpläne und klar definierte Langfristziele. Der Fisch darf die Show haben; deine Aufgabe ist es, einen Finanzplan zu bauen, der ohne Spektakel funktioniert.

Am Ende hat sich der Ausdruck „Michael Reeves Goldfish“ gehalten, weil er ein Gefühl vieler moderner Anleger einfängt: dass Märkte eine seltsame Mischung aus Daten, Geschichten, Algorithmen und Glück sind. Reeves packte dieses Gefühl in ein Aquarium, ein paar Zeilen Code und einen Hagel von Jokes. Wenn du über das Projekt lachen kannst und trotzdem vorsichtiger gegenüber übertriebenem Trading-Selbstvertrauen wirst, hat das Experiment mehr erreicht als so manche bierernste Vorlesung. Der Fisch wird es vergessen; du im Idealfall nicht.