Studentenprojekte im DeFi-Bereich
Unsere Studierenden entwickeln innovative Lösungen für die Analyse von DeFi-Protokollen. Hier entstehen praktische Anwendungen, die echte Probleme der dezentralen Finanzwelt lösen.
Zum Studienprogramm
Projektentwicklung in vier Phasen
Von der ersten Idee bis zur fertigen Anwendung - so entwickeln unsere Studierenden ihre DeFi-Analyseprojekte systematisch weiter.
1
Problemanalyse & Konzeption
Studierende identifizieren konkrete Herausforderungen in DeFi-Protokollen. Dabei entstehen oft überraschende Einsichten - manchmal ist das größte Problem nicht die Technik, sondern wie Menschen mit komplexen Finanzinstrumenten umgehen.
2
Datensammlung & Modellierung
Machine Learning braucht Daten - viele Daten. Unsere Teams lernen, wie man aus Blockchain-Transaktionen, Liquiditätspools und Token-Bewegungen verwertbare Informationen extrahiert. Das ist deutlich komplexer als es zunächst scheint.
3
Algorithmus-Entwicklung
Hier wird es richtig spannend. Die Studierenden entwickeln Algorithmen, die Muster in DeFi-Protokollen erkennen können. Jedes Team wählt einen anderen Ansatz - von Risikobewertung bis hin zur Yield-Optimierung.
4
Testing & Präsentation
Am Ende steht die Bewährungsprobe. Die entwickelten Systeme werden mit realen Daten getestet und vor einem Fachpublikum präsentiert. Nicht alle Ansätze funktionieren perfekt - aber das ist Teil des Lernprozesses.
Erfolgreiche Projektbeispiele
Drei Projekte aus dem letzten Jahr zeigen, wie vielfältig die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning in der DeFi-Analyse sind.
Maximilian Berger
Risiko-Analyse System
Maximilian entwickelte ein System zur Früherkennung von Liquiditätsrisiken in Uniswap-ähnlichen Protokollen. Sein Algorithmus analysiert Handelsvolumen und Pool-Zusammensetzungen und warnt vor kritischen Situationen. Das System erkannte bereits mehrere problematische Entwicklungen, bevor sie zu größeren Verlusten führten.
SL
Sophie Lindemann
Yield Optimization Tool
Sophies Team konzentrierte sich auf automatisierte Yield-Strategien. Ihr Tool vergleicht verschiedene DeFi-Protokolle in Echtzeit und empfiehlt optimale Allokationen. Was anfangs als einfacher Zinsvergleich begann, entwickelte sich zu einem ausgefeilten System, das auch Gas-Kosten und Impermanent Loss berücksichtigt.
TR
Tim Richter
MEV Detection Framework
Tim entwickelte Methoden zur Erkennung von MEV-Attacken (Maximal Extractable Value). Sein Framework analysiert Transaktionsmuster und identifiziert verdächtige Arbitrage-Aktivitäten. Die Ergebnisse seiner Arbeit fließen bereits in die Entwicklung fairerer DeFi-Protokolle ein.
Bewerbung für Herbst 2025
Das nächste Studienprogramm startet im September 2025. Die Bewerbungsphase läuft von März bis Juni 2025. Interessierte sollten bereits Grundkenntnisse in Python und grundlegendes Verständnis für Blockchain-Technologie mitbringen.
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