Algorithmenhandel

Algorithmischer Handel erklärt: Methoden, Vorteile und Nachteile

Was ist algorithmischer Handel?

Der algorithmische Handel hat die Finanzmärkte transformiert, indem er fortschrittliche Algorithmen zur Ausführung von Geschäften einsetzt. Diese Methode optimiert Handelsprozesse, indem sie Entscheidungen auf Grundlage von Preis-, Volumen- und Zeitstrategien automatisiert und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert. Sie entwickelt den traditionellen Handel weiter, indem sie Geschwindigkeit und Effizienz verbessert, birgt aber auch eigene Herausforderungen und Risiken.

Wichtige Erkenntnisse

Der algorithmische Handel automatisiert Entscheidungsfindung und Handelsausführung auf den Finanzmärkten mithilfe komplexer mathematischer Modelle.
Die Praxis entstand in den 1980er Jahren und hilft institutionellen Anlegern, Geschäfte effizienter auszuführen, birgt jedoch Risiken wie Marktvolatilität und Systemausfälle.
Der Hochfrequenzhandel, eine Teilmenge des algorithmischen Handels, führt Tausende von Geschäften pro Sekunde aus und wirft Bedenken hinsichtlich Marktstabilität und Fairness auf.
Der algorithmische Handel bietet Vorteile wie Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz, erfordert jedoch sorgfältige Überwachung und Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen.
Black-Box-Algorithmen, eine Art des algorithmischen Handels, sind aufgrund ihrer undurchsichtigen Entscheidungsprozesse umstritten, die Rechenschaftspflicht und Risikomanagement herausfordern können.

Wie der algorithmische Handel die Finanzmärkte verändert hat

Die Nutzung von Algorithmen im Handel wuchs, nachdem Computersysteme in den 1970er Jahren in die amerikanischen Finanzmärkte eingeführt wurden. Im Jahr 1976 führte die New York Stock Exchange ihr designated order turnaround System ein, um Aufträge von Händlern an Spezialisten auf dem Börsenparkett weiterzuleiten. In den folgenden Jahrzehnten verbesserten die Börsen ihre Fähigkeiten, elektronischen Handel zu akzeptieren, und bis 2009 wurden mehr als 60% aller Geschäfte in den USA von Computern ausgeführt.

Michael Lewis, bekannt für seine Bestseller, hob den HFT-algorithmischen Handel in Flash Boys hervor. Dieses Buch zeigt die Wall-Street-Händler und Unternehmer, die Unternehmen aufbauten, die den US-amerikanischen elektronischen Handel definierten. Sein Buch zeigte, dass diese Unternehmen in einem Wettrüsten steckten, um immer schnellere Computer zu bauen, die immer schneller mit Börsen kommunizieren konnten, um sich durch Geschwindigkeit einen Vorteil gegenüber Konkurrenten zu verschaffen, indem sie Auftragstypen nutzten, die ihnen zum Nachteil durchschnittlicher Anleger nützten.

Erkundung verschiedener Arten des algorithmischen Handels

Die im Finanzhandel verwendeten Algorithmen sind Regeln oder Anweisungen, die entwickelt wurden, um Handelsentscheidungen automatisch zu treffen. Sie reichen von einfachen Einzelaktien- bis zu komplexeren Black-Box-Algorithmen, die Marktbedingungen, Kursbewegungen und andere Finanzdaten analysieren, um Geschäfte zu optimalen Zeiten mit dem besten Kosten-Nutzen-Verhältnis auszuführen. Die Überschneidung von Computertechnik und Finanzen ist berüchtigt für ihr schwerfälliges Fachjargon, daher werden wir Sie hier nicht mit zu vielen Begriffen belasten. Während einige Phrasen von einem Handelsunternehmen zum nächsten leicht variieren können, sollten die folgenden Ihnen eine Vorstellung von den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des algorithmischen Handels geben:

Ankunftskurs-Algorithmen: Diese sind darauf ausgelegt, Geschäfte so nah wie möglich am Aktienkurs zum Zeitpunkt der Auftragserteilung auszuführen. Sie sind nützlich, um die Marktauswirkungen und das Risiko von Kursbewegungen nach der Auftragserteilung zu minimieren.

Korb-Algorithmen (auch Portfolio-Algorithmen): Diese führen Aufträge aus, während sie die Auswirkungen auf andere Entscheidungen und Wertpapiere in einem Portfolio berechnen. Selbst wenn ein Wertpapier zum richtigen Preis verfügbar ist, kann der Algorithmus beispielsweise beschließen, den Handel zurückzuhalten, wenn dies das Risiko für das gesamte Portfolio erhöhen würde. Zu den in den Algorithmus eingebauten Einschränkungen gehören Cash-Balancing, Selbstfinanzierung sowie minimale und maximale Beteiligungsquoten.

Implementierungsdefizit-Algorithmen: Diese automatisierten Regeln zielen darauf ab, das Implementierungsdefizit zu minimieren, also die Kosten für die Ausführung eines Auftrags, wenn dieser vom Entscheidungspreis abweicht.

Volumenprozent-Algorithmen: Diese passen die Auftragsgrößen als Reaktion auf das reale Marktvolumen an. Der Zweck besteht darin, einen vorgegebenen Prozentsatz des gesamten Marktvolumens beizubehalten und dabei Marktauswirkungen und Timing in Einklang zu bringen.

Einzelaktien-Algorithmen: Diese Algorithmen optimieren die Handelsausführung für ein einzelnes Wertpapier unter Berücksichtigung von Faktoren wie Marktbedingungen und Auftragsgröße.

Volumengewichteter Durchschnittspreis (VWAP): Diese Algorithmen führen Aufträge zu einem Preis aus, der dem volumengewichteten Durchschnittspreis der Aktie über einen bestimmten Zeitraum sehr nahe kommt.

Zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP): Diese Algorithmen verteilen Geschäfte gleichmäßig über einen festgelegten Zeitraum, um einen Durchschnittspreis zu erzielen, der dem zeitgewichteten Durchschnitt des Aktienkurses entspricht. Sie werden eingesetzt, um Marktunruhen bei der Platzierung großer Aufträge zu minimieren.

Risikoaversion-Parameter: Dieser variiert je nach Händler und den benötigten Strategien, wird aber oft zusammen mit anderen Algorithmen verwendet, um die Handelsaggressivität basierend auf der Risikotoleranz des Händlers oder Kunden anzupassen.

Beispiel für algorithmischen Handel in der Praxis

Gehen wir ein einfaches Beispiel für algorithmischen Handel durch. Angenommen, Sie haben einen Algorithmus programmiert, der 100 Aktien einer bestimmten Aktie von Company XYZ kauft, sobald der 75-Tage-Durchschnitt über den 200-Tage-Durchschnitt steigt. Dies wird als bullischer Crossover in der technischen Analyse bezeichnet und deutet oft auf einen Aufwärtstrend hin. Der Ausführungsalgorithmus überwacht diese Durchschnitte und führt den Handel automatisch aus, sobald diese Bedingung erfüllt ist, sodass Sie den Markt nicht ständig beobachten müssen. Dies ermöglicht einen präzisen, emotionsfreien Handel auf der Grundlage bestimmter vordefinierter Regeln, was die Essenz des algorithmischen Handels ist.

Einblick in die Welt der Black-Box-Algorithmen im Handel

Wir haben diese Algorithmen gesondert betrachtet, da sie anders funktionieren als die oben genannten und im Zentrum der Debatten über den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen stehen. Black-Box-Algorithmen sind nicht nur voreingestellte ausführbare Regeln für bestimmte Strategien. Der Name bezieht sich auf eine Familie von Algorithmen im Handel und in vielen anderen Bereichen. Der Begriff Black Box bezieht sich auf einen Algorithmus mit undurchsichtigen und nicht offenlegbaren internen Mechanismen.

Im Gegensatz zu anderen Algorithmen, die vordefinierten Ausführungsregeln folgen (wie Handel zu einem bestimmten Volumen oder Preis), zeichnen sich Black-Box-Algorithmen durch ihren zielorientierten Ansatz aus. Obwohl die Algorithmen komplex sind, setzen die Entwickler Ziele und wählen spezifische Regeln aus, um diese zu erreichen, z. B. Handel zu bestimmten Preisen oder Zeiten mit einem festgelegten Volumen. Black-Box-Systeme unterscheiden sich, da die Algorithmen, während die Entwickler Ziele setzen, autonom den besten Weg bestimmen, diese basierend auf Marktbedingungen, externen Ereignissen usw. zu erreichen.

Oft verwechseln diejenigen, die den Begriff in der Öffentlichkeit verwenden, zwei Dinge: Es gibt quantifizierte Strategien, die Unternehmen und andere als Geschäftsgeheimnisse betrachten, die Nutzer kennen, aber nicht teilen. Konkurrenten und Aufsichtsbehörden verstehen möglicherweise die Strategien nicht, die beispielsweise ein Hochfrequenzhandelsunternehmen verwendet. Das liegt jedoch daran, dass diejenigen im Unternehmen, die es wissen, die proprietäre Technologie nicht weitergeben.

Dann gibt es Black-Box-Systeme. Black-Box-Algorithmen, insbesondere solche, die KI und maschinelles Lernen nutzen, sind bekannt für ihre undurchsichtige Entscheidungsfindung, selbst für ihre Entwickler. Während wir die Ergebnisse dieser Algorithmen messen und bewerten können, ist es eine Herausforderung, die genauen Prozesse zu verstehen, die zu diesen Ergebnissen führen. Dieser Mangel an Transparenz kann eine Stärke sein, da er ausgefeilte, anpassungsfähige Strategien ermöglicht, die große Datenmengen und Variablen verarbeiten können. Dies kann aber auch eine Schwäche sein, da die Begründung für bestimmte Entscheidungen oder Geschäfte nicht immer klar ist. Da wir Verantwortung im Allgemeinen im Hinblick darauf definieren, warum etwas entschieden wurde, ist dies kein geringes Problem im Hinblick auf die rechtliche und ethische Verantwortung innerhalb dieser Systeme.

Daher wirft diese Undurchsichtigkeit Fragen zur Rechenschaftspflicht und zum Risikomanagement in der Finanzwelt auf, da Händler und Investoren möglicherweise nicht vollständig verstehen, auf welcher Basis die verwendeten algorithmischen Systeme arbeiten. Trotzdem sind Black-Box-Algorithmen im Hochfrequenzhandel und anderen fortschrittlichen Anlagestrategien beliebt, da sie transparentere und regelbasierte (manchmal auch 'lineare' genannte) Ansätze übertreffen können. Solche Systeme stehen an der Spitze der Finanztechnologieforschung, da Fintech-Unternehmen versuchen, die großen Fortschritte im maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz der letzten Jahre zu nutzen und auf den Finanzhandel anzuwenden.

Der Aufstieg des Open-Source-Algorithmenhandels

So wie Smartphone-Apps und fortschrittliche KI-Systeme es Nicht-Spezialisten ermöglicht haben, maßgeschneiderte Anwendungen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (allgemein bekannt als APIs) zu erstellen, hat die Welt des algorithmischen Handels Außenstehenden die Möglichkeit gegeben, an der Erweiterung ihrer proprietären Arbeit mitzuwirken. Dieser Open-Source-Ansatz ermöglicht es einzelnen Händlern und Amateurprogrammierern, an dem teilzunehmen, was einst die Domäne spezialisierter Fachleute war. Hedgefonds und Investmentfirmen wie Two Sigma und PanAgora haben diese Verschiebung zeitweise genutzt, indem sie Algorithmen per Crowdsourcing bereitgestellt und ihre Bemühungen angepriesen haben, der Gemeinschaft der Programmierer etwas zurückzugeben, indem sie in die andere Richtung gingen und Verbesserungen an Open-Source-Anwendungen für alle zur Nutzung veröffentlichten. Sie veranstalten auch Wettbewerbe, bei denen Amateurprogrammierer ihre Handelsalgorithmen vorschlagen können, wobei die profitabelsten Anwendungen Provisionen oder Anerkennung erhalten.

Aber so wie Technologieunternehmen Open-Access-Anwendungen und Programmierung zur Problemlösung und Gemeinschaftsbindung genutzt haben, gehen Fintech-Unternehmen zunehmend über die bloße Nutzung von Open-Access-Cloud-Computing und ähnlichen Apps hinaus, die in der Geschäftswelt üblich sind. Die Fintech Open Source (FINOS) Foundation stellte in einem Bericht vom November 2023 fest, dass etwa ein Viertel der Finanzdienstleistungsfachleute in Open-Source-Datenwissenschaft und Plattformen für künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen involviert waren. Dennoch könnte es Grenzen geben, wie weit dies im Finanzsektor gehen kann: Etwa zwei Drittel der von FINOS Befragten gaben an, dass sie oder ihre Unternehmen Bedenken hinsichtlich der Nutzung von Open-Access-Systemen hätten, angesichts der Notwendigkeit, proprietäres Wissen zu schützen.

Abwägen der Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels

Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels

Geschwindigkeit: Führt Trades schneller aus als Menschen.

Genauigkeit: Reduziert die Wahrscheinlichkeit manueller Fehler.

Effizienz: Kann rund um die Uhr ohne Ermüdung handeln.

Emotionslos: Vermeidet emotionale Handelsentscheidungen.

Backtesting: Händler und Forscher können verschiedene Szenarien außerhalb des realen Handels testen.

Systemausfall: Technische Störungen können Verluste verursachen.

Überoptimierung: Kann zu unrealistischen Ergebnissen führen.

Potenzielle Liquiditätsprobleme.

Marktmanipulation: Kann für betrügerische Zwecke genutzt werden.

Selbstzufriedenheit: Das algorithmische System nicht an Markt- und Regulierungsänderungen anpassen.

Vorteile

Algorithmischer Handel kann schnelle und effiziente Reaktionen auf Marktveränderungen ermöglichen. Er automatisiert Trades und stimmt sie mit Anlageentscheidungen ab, wodurch Kosten und Risiken reduziert und die Auftragsabschlussraten gesteigert werden. Hier sind weitere Vorteile:6

Anonymität: Der Handel ist automatisiert, Aufträge werden von Computern und Netzwerken über Plattformen hinweg verarbeitet. Diese Automatisierung bedeutet, dass Aufträge nicht mehr wie früher offen auf dem Handelsplatz ausgesetzt oder diskutiert werden. Darüber hinaus können bestimmte Algorithmen sicherstellen, dass große Trades gestreut werden, um große Transaktionen zu verbergen, die die beteiligten Parteien in kleineren Sektoren preisgeben könnten.

Backtesting und Forschung: Vor dem Einsatz im realen Handel können Algorithmen mit historischen Daten getestet (Backtesting) und trainiert werden, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen und das Risiko potenzieller Verluste zu verringern. Forscher können dies auch tun, indem sie solche Systeme nutzen, um Hypothesen in verschiedenen Finanzszenarien zu testen und so das Wissen im weiteren Finanzbereich zu erweitern. Viele bedeutende Studien wurden mit solchen algorithmischen Ansätzen durchgeführt.

Emotionslose Entscheidungsfindung: Der algorithmische Handel nimmt Emotionen und psychologische Faktoren aus der Entscheidungsfindung im Handel heraus, was potenziell zu einem disziplinierteren Ansatz führen kann.

Größere Kontrolle: Auch wenn dies auf den ersten Blick nicht so scheint, da verschiedene Handelsaufgaben an automatisierte Systeme übergeben werden müssen, können Händler alles von den Handelsplätzen bis zu spezifischen Auftragsdetails wie Preis, Aktienanzahl und Zeitpunkt bestimmen und dann das Handelstempo basierend auf den Zielen eines Kunden oder Fonds und den aktuellen Marktbedingungen anpassen. Benutzer können Aufträge auch fast sofort ändern oder stornieren.

Weniger Informationslecks: Da Broker keine detaillierten Informationen über die Aufträge oder Handelsabsichten des Anlegers erhalten, wird das Risiko von Informationslecks verringert. Händler, die ein Wertpapier kaufen, müssen zum Beispiel ihre Handelsbedürfnisse und Anweisungen nur durch die Auswahl und Parametereinstellungen des Algorithmus mitteilen.

Marktzugang: Algorithmischer Handel ermöglicht über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke einen schnelleren Zugang zu Märkten und Börsen. Darüber hinaus können Kunden ohne diese High-End-Systeme nun Vorteile wie Co-Location und latenzarme Verbindungen nutzen.

Potenzial für erhöhte Transparenz: Während Black-Box-Algorithmen Probleme undurchsichtiger Prozesse aufgeworfen haben, wenn die operativen Details für Ausführungsalgorithmen im Voraus mitgeteilt werden, wissen Anleger genau, wie ihre Aktien am Markt gehandelt werden.

Präzision: Der algorithmische Handel ermöglicht die Ausführung von Aufträgen unter genau festgelegten Bedingungen und reduziert dabei die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.

Geschwindigkeit und Effizienz: In allen oben genannten Vorteilen steckt implizit, dass Finanzalgorithmen Aufträge weitaus schneller als Menschen ausführen können, sodass Händler Marktchancen schneller nutzen können.

Nachteile

Der algorithmische Handel hat Grenzen, die sowohl einzelne Händler als auch den breiteren Markt betreffen:6

Selbstgefälligkeit: Händler können sich zu sehr auf vertraute Algorithmen verlassen und sie unabhängig von sich ändernden Marktbedingungen nutzen.

Komplexität: Es gibt bereits die Terminologie, die mit der involvierten Technologie einhergeht, aber hinzu kommt die große Anzahl verfügbarer Algorithmen, manchmal mit nichtssagenden Namen aus Filmzitaten oder humoristischen Anspielungen, was überwältigend sein kann. Größere Firmen arbeiten möglicherweise mit zahlreichen Brokern zusammen, die jeweils eine Reihe von Algorithmen anbieten, was die Komplexität erhöht.

Compliance-Risiken: Die sich ändernden Regeln für den automatisierten Handel erfordern ständige Überwachung und Aktualisierungen.

Kosten: Die Erstellung und Ausführung algorithmischer Handelssysteme ist mit Kosten verbunden, die sich nicht alle Firmen leisten können, und es fallen auch laufende Gebühren für Netzwerkleistung, Hardware und Anwendungen an.

Historisch optimiert: Es besteht das Risiko, komplexe Algorithmen zu erstellen, die auf historische Daten passen, aber unter realen Marktbedingungen versagen.6

Illiquidität: Ein weiterer Nachteil algorithmischer Trades ist, dass sie dazu führen können, dass Liquidität schnell verschwindet. Der algorithmische Handel wurde als ein Hauptfaktor für den Liquiditätsverlust an den Devisenmärkten genannt, nachdem der Schweizer Franken 2015 die Euro-Bindung aufgegeben hatte.13

Starrheit gegenüber Ereignissen: Algorithmen führen genau wie programmiert aus, was bei Marktereignissen, für die sie nicht ausgelegt sind, problematisch sein kann und potenziell zu schlechterer Performance und höheren Kosten führt.7

Herausforderungen bei der Preisbildung: Die Verlagerung von traditionellen Spezialisten und Market Makern zum algorithmenbasierten Handel hat die Preisbildung erschwert, insbesondere bei Markteröffnungen. Während Algorithmen effizient Preisinformationen für die Strategieentwicklung einbeziehen, können sie schnell Schwierigkeiten haben, den fairen Marktwert eines Wertpapiers zu bestimmen.9

Systemisches Risiko: Dies wird seit Beginn dieser Art von Handel von Regulierungsbehörden und politischen Vertretern breit diskutiert. Es wird beispielsweise befürchtet, dass die breite Nutzung ähnlicher Algorithmen das systemische Risiko und die Marktvolatilität erhöhen könnte, wie bei Ereignissen wie Flash-Crashs zu sehen war. Am 6. Mai 2010 zum Beispiel erlebte der Dow Jones Industrial Average zusammen mit anderen Indizes einen plötzlichen und abrupten Einbruch, fiel um 1.000 Punkte, bevor er sich schnell erholte. Der Crash wurde ursprünglich durch einen großen Verkaufsauftrag im Futures-Markt ausgelöst, der eine Flut von Hochfrequenz-Trades auslöste.

Technologische Abhängigkeit: Die Abhängigkeit von Computersystemen kann aufgrund von Störungen oder Verbindungsproblemen zu Verlusten oder verpassten Chancen führen.9

Wie beginne ich mit dem algorithmischen Handel?

Um mit dem algorithmischen Handel zu beginnen, müssen Sie Programmieren lernen (C++, Java und Python werden häufig verwendet), Finanzmärkte verstehen und eine Handelsstrategie erstellen oder auswählen. Testen Sie Ihre Strategie dann mit historischen Daten (Backtesting). Wenn Sie zufrieden sind, setzen Sie sie über einen Broker um, der algorithmischen Handel unterstützt. Es gibt auch Open-Source-Plattformen, auf denen Händler und Programmierer Software teilen und Diskussionen und Ratschläge für Anfänger führen.

Wie viel Geld brauche ich für den algorithmischen Handel?

Die benötigte Geldmenge für den algorithmischen Handel kann je nach verwendeter Strategie, gewähltem Broker und gehandelten Märkten stark variieren.

Wie unterscheidet sich Hochfrequenzhandel vom algorithmischen Handel?

HFT ist eigentlich eine Form des algorithmischen Handels und zeichnet sich durch extrem hohe Geschwindigkeit und eine große Anzahl von Transaktionen aus. Es nutzt Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und -rechnen sowie Black-Box-Algorithmen, um Wertpapiere mit sehr hoher Geschwindigkeit zu handeln. Trades können in einer Millionstel Sekunde stattfinden.