Am 28. September 2026 postete Willy Woo eine Heatmap des Bitcoin-Orderbuchs auf Binance. Sie zeigt, bei welchen Preisen große Kauf- und Verkaufsorders liegen, je heller, desto mehr. Über dem Kurs, der bei knapp 83.000 Dollar stand, setzte Woo Pfeile auf helle Linien und schrieb daneben: „Fake scare walls". Unter dem Kurs zog er eine Klammer: „Organic bids".
Dazu schrieb er: Die einzigen Verkaufsorders im Buch seien Wände, die im letzten Moment zurückgezogen werden, die Kaufgebote dagegen echt. „Interpretation: Bullish".
Der Vorwurf hat einen Namen: Spoofing. Große Orders ins Buch stellen, die nie ausgeführt werden sollen, damit andere glauben, dort warte Angebot oder Nachfrage. Das gibt es, und es ist strafbar. Wäre die Beschriftung belegt, wäre sie eine wertvolle Information.
Lässt sich an einem solchen Bild erkennen, welche Wand fake ist?
Eine stornierte Order ist der Normalfall
In den USA ist Spoofing seit dem 16. Juli 2011 ausdrücklich verboten. Der Dodd-Frank Act von 2010 ergänzte dafür den Commodity Exchange Act. Das Gesetz definiert Spoofing in einer Klammer: ein Gebot oder Angebot abgeben „mit der Absicht, es vor der Ausführung zu stornieren".
Nicht verboten sind große Orders. Nicht verboten ist es, Orders zu stornieren. An US-Aktienbörsen wurden 2012 und 2013 laut der Börsenaufsicht SEC nur 3 bis 4 Prozent des eingestellten Ordervolumens tatsächlich gehandelt. Der Rest wurde geändert oder gelöscht. Auch eine Wirkung auf den Preis muss niemand nachweisen.
Das Berufungsgericht in Chicago zog die Grenze im ersten Strafverfahren so: Legitime Orders sind dafür gebaut, ausgeführt zu werden, wenn bestimmte Ereignisse eintreten. Spoofing-Orders werden schon mit der Absicht gestellt, sie wieder zu löschen.
Zwei Orders können also gleich groß sein, am selben Preis liegen und gleich schnell verschwinden, und nur eine davon ist strafbar.
Eine stornierte Order ist der Normalfall. Strafbar ist die Absicht dahinter.
Womit haben Gerichte diese Absicht bewiesen?
Coscia wurde mit einer Quote überführt, nicht mit einer Wand
Michael Coscia war der erste Händler, den eine Jury nach dieser Norm verurteilte, am 3. November 2015 in Chicago. Er bekam 36 Monate Haft. Das Berufungsgericht bestätigte das Urteil 2017, der Supreme Court nahm den Fall am 14. Mai 2018 nicht an.
Das Urteil des Berufungsgerichts zählt auf, was die Absicht belegte. Ein großer Teil davon sind Handelsdaten, und zwar Vergleiche:
| Coscia | Vergleich | |
|---|---|---|
| ausgeführter Anteil seiner kleinen Orders (CME) | 35,61 % | |
| ausgeführter Anteil seiner großen Orders (CME) | 0,08 % | |
| Verhältnis von Orders zu Trades | 1.592 % | 91 bis 264 % bei anderen Händlern |
| große Orders länger als eine Sekunde im Markt | 0,57 % | 65 % bei anderen Hochfrequenzhändlern |
Das Gericht schrieb: Der Kontrast zwischen Coscias Handelsmustern und denen legitimer Händler sei „auffallend" und stütze den Schluss auf betrügerische Absicht.
Erklärt hat die Zahlen ein Zeuge. Jeremiah Park hatte Coscias Handelsprogramme geschrieben und sagte aus, die großen Orders seien darauf ausgelegt gewesen, storniert zu werden, sobald sie Gefahr liefen, ausgeführt zu werden. Coscia wollte sie „wie einen Köder".
Überführt hat Coscia keine Wand, sondern eine Quote: Von seinen großen Orders wurde fast keine ausgeführt.
In den anderen bekannten Fällen war es ähnlich. Bei Navinder Sarao zitierte die Strafanzeige 2015 E-Mails, in denen er beim Anbieter seiner Handelssoftware eine Funktion bestellte, die Orders storniert, „sobald der Markt nahe kommt". Die Aufsichtsbehörde CFTC hielt fest, dass seine Orders am Tag des Flash Crash 2010 über 81.000-mal geändert wurden und nur 81 Kontrakte zur Ausführung kamen. Sarao bekannte sich 2016 schuldig und räumte mindestens 12,8 Millionen Dollar Gewinn ein. Bei zwei früheren Edelmetallhändlern von Merrill Lynch lagen Chats vor wie „I just put in 500 lots to spoof the gold". Im JPMorgan-Verfahren nannte das Berufungsgericht 2025 „umfangreiche Datenbelege" und die Aussagen früherer Kollegen.
In keinem dieser Fälle reichten die Marktdaten allein. Jedes Mal kam etwas dazu, das nicht im Orderbuch steht: ein Programmierer, E-Mails, Chats, Kronzeugen. Und die Daten, die halfen, waren Ausführungsquoten über Monate, im Vergleich mit anderen.
Was davon zeigt eine Heatmap?
Eine Heatmap zeigt, wo Größe liegt, nicht was aus ihr wird
Eine Heatmap wie die von Woo zeigt die Summe der Orders je Preis, über die Zeit. Sie zeigt nicht, wer die Orders gestellt hat, ob sie ausgeführt oder gelöscht wurden, und keinen Vergleich mit anderen Händlern.
Ein Beispiel macht den Unterschied sichtbar. Ob bei 86.000 Dollar eine einzelne Order über 50 Bitcoin gelöscht wurde oder fünfzig Orders über je einen Bitcoin, von denen zehn gehandelt und vierzig zurückgezogen wurden: Im zusammengefassten Buch sieht beides gleich aus. Es sind völlig verschiedene Vorgänge.
Die Forschung arbeitet mit genaueren Daten und kommt trotzdem nur zu Wahrscheinlichkeiten. Eine Arbeit mit Daten der koreanischen Börse, bei der jede Order einem Konto zugeordnet war (Lee, Eom und Park, 2013), fand Händler, die gezielt Orders mit kaum Ausführungschance stellten, um ein Ungleichgewicht im Buch vorzutäuschen. Solche Kontodaten haben nur Börsen und Aufsicht.
Eine Studie mit öffentlichen Coinbase-Daten auf Ebene einzelner Orders (Li, Polukarov und Ventre, 2023) fand im LUNA-Buch während des Zusammenbruchs im Mai 2022 verbreitetes Spoofing, im Bitcoin-Buch kaum welches. Die Autoren erklären das mit der Liquidität: In einem tiefen Markt wie Bitcoin sind Spoof-Orders teuer. Die Datenbasis ist allerdings je ein Zeitfenster von wenigen Stunden, für Bitcoin eine Stunde im April 2022. Ob Bitcoin sauberer ist oder die Methode dort weniger anschlägt, lässt sich daraus nicht entscheiden.
Eine Heatmap zeigt, wo Größe liegt. Ob sie gehandelt worden wäre, zeigt sie nicht.
Was ließe sich stattdessen messen?
Die Zahl, die das Etikett belegen müsste
Drei Größen lassen sich aus öffentlichen Orderbuch- und Handelsdaten berechnen:
- Ausführungsquote: Als der Kurs ein Niveau mit großer sichtbarer Größe erreichte, welcher Anteil dieser Größe wurde tatsächlich gehandelt?
- Rückzug bei Annäherung: Wie schrumpft die Größe, während der Kurs näher kommt?
- Wiederauffüllung: Kommt die Größe zurück, nachdem sie abgearbeitet wurde?
Etwas bedeuten diese Zahlen nur als Vergleich, so wie im Fall Coscia: über viele Niveaus, Verkaufsseite gegen Kaufseite, große Orders gegen kleine. Und selbst dann bleibt es eine Wahrscheinlichkeit. Eine große Order, die verschwindet, kann Spoofing sein. Sie kann auch ein Market Maker sein, der sein Risiko anpasst, ein Fonds, der eine Ausführung abbricht, oder ein Algorithmus, der auf Volatilität reagiert.
Woos Bild enthält keine dieser Zahlen. Oben und unten liegt dasselbe: ruhende Größe. Oben heißt sie „fake", unten „organic", und beide Etiketten führen zum selben Schluss, „Bullish". Belegen ließe sich die Aussage mit einer einzigen Messung: dem Anteil der oberen Wände, der gehandelt wurde, als der Kurs dort ankam, neben demselben Anteil für die Kaufgebote darunter.
Wer eine Wand fake nennt, sollte sagen können, wie oft solche Wände gehandelt werden.
Der naheliegende Einwand
„Wer lange genug aufs Orderbuch schaut, sieht doch, wenn eine Wand jedes Mal kurz vor dem Kurs verschwindet."
Das ist die zweite Messgröße, der Rückzug bei Annäherung, und darauf zu achten ist ein Anfang. Einmal gesehen ist aber keine Quote. Coscia argumentierte nach dem Urteil, Dutzende und sogar Hunderte andere Händler hätten größere Unterschiede zwischen den Ausführungsquoten gehabt. Das Gericht nannte das 2021 einen Vergleich von „Äpfeln mit Birnen". Ohne Vergleich mit dem, was normal ist, bleibt eine verschwindende Wand ein Eindruck.
Was du mit einer beschrifteten Heatmap machst
Eine Frage genügt für jedes beschriftete Chart: Steht die Eigenschaft, die das Etikett behauptet, in den Daten, oder wurde sie hinzugefügt?
Bei „fake" und „organic" ist sie hinzugefügt. Die Heatmap zeigt Größe je Preis über die Zeit. Sie zeigt nicht, wer die Order gestellt hat, ob sie ausgeführt wird, und nicht, was jemand dabei dachte.
Bevor du auf eine solche Beschriftung hin kaufst oder verkaufst, frag nach der Ausführungsquote. Gibt es sie nicht, handelst du auf eine Meinung über das Orderbuch, nicht auf das Orderbuch.
Ein Etikett auf einem Chart ist eine Behauptung, keine Messung.
Offen ist, wie hoch die Ausführungsquote großer Wände im Bitcoin-Buch tatsächlich ist, oben und unten. Das ist die Zahl, an der sich jede „fake wall" messen lassen müsste.
Häufige Fragen
Gilt das US-Gesetz auch für Bitcoin auf Binance? Die zitierte Norm gilt für Märkte unter Aufsicht der CFTC, darunter regulierte Bitcoin-Terminkontrakte. Ob und wie sie auf einen Spotmarkt einer Börse außerhalb der USA anwendbar ist, ist eine Rechtsfrage, die dieser Text nicht beantwortet. Die rechtlichen Angaben beschreiben US-Recht und sind keine Rechtsberatung.
Was sind Level 2 und Level 3? Level 2 fasst alle Orders je Preis zu einer Summe zusammen, darauf beruhen die meisten Heatmaps. Level 3 führt jede einzelne Order mit Kennung, Zeitpunkt, Änderung und Löschung. Coinbase veröffentlicht Level-3-Daten, allerdings ohne Konto. Die Zuordnung zu Konten haben nur Börsen und Aufsicht.
Ist eine stornierte große Order ein Hinweis auf Spoofing? Für sich allein nicht. Stornieren ist der Normalfall, und große Orders werden aus vielen Gründen zurückgezogen. Einen Hinweis liefert erst ein Muster über viele Orders im Vergleich mit anderen Händlern, und selbst das reichte vor Gericht nur zusammen mit einem Zeugen.
Keine Anlageberatung, keine Empfehlung, keine Prognose — historische Muster sind keine Zusage.
Quellen: Willy Woo, X, 28.09.2026 · 7 U.S.C. §6c(a)(5)(C), eingefügt durch Dodd-Frank Act §747 (2010), in Kraft 16.07.2011 · CFTC, Antidisruptive Practices Authority, 78 Fed. Reg. 31890 (28.05.2013) · SEC, Data Highlight 2013-01, Trade to Order Volume Ratios · United States v. Coscia, 866 F.3d 782 (7th Cir. 2017); cert. denied, Nr. 17-1099 (14.05.2018); 7th Cir. Nr. 19-2010/20-1032 (12.07.2021) · United States v. Sarao, Criminal Complaint (N.D. Ill., 11.02.2015), Plea (09.11.2016); CFTC Release 7486-16 · DOJ, Bases/Pacilio (05.08.2021) · United States v. Smith et al., 7th Cir. Nr. 23-2840 (20.08.2025) · Lee, Eom & Park, Journal of Financial Markets 16(2), 2013 · Li, Polukarov & Ventre, arXiv:2308.08683 (2023)
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