Algorithmus

Wichtige Erkenntnisse

• Algorithmischer Handel nutzt Computerprogramme, um Geschäfte mit Geschwindigkeiten auszuführen, die für Menschen unerreichbar sind.
• Über 60 % des weltweiten Aktienhandelsvolumens werden durch Algorithmen gesteuert.
• Algorithmen werden im Hochfrequenzhandel eingesetzt, um sofort auf Preisänderungen zu reagieren.
• Zu den Vorteilen des algorithmischen Handels gehören die Beseitigung von Emotionen und reduzierter Überhandel.
• Die Abhängigkeit von Computern und dem Internet ist ein großer Nachteil des algorithmischen Handels.

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen zur Lösung eines Problems oder zur Erledigung einer Aufgabe, ähnlich wie ein Rezept die Zubereitung einer Mahlzeit leitet. Im Finanzwesen treiben Algorithmen automatisierte und Hochfrequenzhandelssysteme (HFT) an und helfen bei der Preisgestaltung komplexer Instrumente wie Derivate. Der algorithmische Handel, auch Black-Box-Trading genannt, hat die Märkte durch erhöhte Geschwindigkeit und Effizienz verändert.

Wie Algorithmen in Finanzmärkten funktionieren

Finanzunternehmen verwenden Algorithmen in Bereichen wie Kreditpreisgestaltung, Aktienhandel, Asset-Liability-Management und vielen automatisierten Funktionen. Beispielsweise wird der algorithmische Handel, auch Algo-Trading genannt, verwendet, um den Zeitpunkt, den Preis und die Menge von Aktienaufträgen zu bestimmen. Auch als automatisierter Handel oder Black-Box-Trading bezeichnet, nutzt Algo-Trading Computerprogramme, um Wertpapiere mit einer für Menschen nicht möglichen Geschwindigkeit zu kaufen oder zu verkaufen.

Ein großer Teil des Aktienhandels in den USA erfolgt mit Algorithmen, und sie werden auch häufig im Devisenhandel eingesetzt. Ein großer Teil davon ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der oft von Hedgefonds genutzt wird.

HFT beinhaltet die Verwendung hochentwickelter Computer und Algorithmen für den Handel. Ein Nebeneffekt von Algos ist, dass die durchschnittliche Haltedauer von Aktien deutlich gesunken ist – von acht Jahren in den 1950er Jahren auf weniger als sechs Monate im Jahr 2020.1

Computer-Algorithmen erleichtern das Leben, indem sie die Zeit verkürzen, die für manuelle Tätigkeiten benötigt wird. In der Welt der Automatisierung ermöglichen Algorithmen den Arbeitnehmern, effizienter und fokussierter zu sein. Algorithmen machen langsame Prozesse effizienter. In vielen Fällen, insbesondere bei der Automatisierung, können Algos Unternehmen Geld sparen.

Da die Preise von Aktien, Anleihen und Rohstoffen in verschiedenen Formaten online und in Handelsdaten erscheinen, wird der Prozess, bei dem ein Algorithmus Unmengen von Finanzdaten verarbeitet, einfach. Der Benutzer des Programms stellt einfach die Parameter ein und erhält die gewünschte Ausgabe, wenn die Wertpapiere die Kriterien des Händlers erfüllen.

Algos werden im Handel eingesetzt, um den emotionalen Aspekt des Investierens zu reduzieren. Algorithmen werden von Investmentbanken, Hedgefonds und ähnlichen Institutionen verwendet; einige algobasierte Programme und Strategien können jedoch von Privatanlegern gekauft und implementiert werden. Es gibt verschiedene Arten von Algos basierend auf den von ihnen verwendeten Strategien, wie Arbitrage und Market Timing.

60% bis 73%

Der Prozentsatz des weltweiten Aktienvolumens, das durch algorithmischen Handel abgewickelt wird, Stand 2019.2

Verschiedene Strategien im algorithmischen Handel

Mehrere Arten von Handelsalgorithmen helfen Anlegern bei der Entscheidung, ob sie kaufen oder verkaufen sollen. Die wichtigsten Arten von Algos basieren auf den von ihnen verwendeten Strategien. Beispielsweise untersucht ein Mean-Reversion-Algorithmus kurzfristige Kurse im Vergleich zum langfristigen Durchschnittskurs, und wenn eine Aktie deutlich über dem Durchschnitt liegt, kann ein Händler sie für einen schnellen Gewinn verkaufen.

Andere Algorithmusstrategien können Market Timing, Indexfonds-Neuausrichtung oder Arbitrage sein. Es gibt auch andere Strategien, wie Fonds-Neuausrichtung und Scalping.

Arbitrage

Arbitrage versucht, Preisunterschiede desselben Vermögenswerts auf verschiedenen Märkten auszunutzen. Algos können schnell Daten analysieren, Preisunterschiede identifizieren und Trades ausführen, um diese Unterschiede zu nutzen.

Ein Vermögenswert kann zu einem Preis an einer bestimmten Börse gehandelt werden, aber zu einem anderen Preis an einer anderen – der Algo würde dies ausnutzen, indem er den Vermögenswert zum niedrigeren Preis an einer Börse kauft und ihn sofort zum höheren Preis an einer anderen Börse verkauft.

Market Timing

Market-Timing-Strategien nutzen Backtesting, um hypothetische Trades zu simulieren und ein Modell für den Handel zu erstellen. Diese Strategien sollen vorhersagen, wie sich ein Vermögenswert im Laufe der Zeit entwickeln wird. Der Algorithmus handelt dann basierend auf dem vorhergesagten besten Zeitpunkt zum Kauf oder Verkauf. Diese Strategien beinhalten viele Datensätze und viel Testen.

Mean Reversion

Mean-Reversion-Strategien berechnen schnell den durchschnittlichen Aktienkurs einer Aktie über einen Zeitraum oder die Handelsspanne. Wenn der Aktienkurs außerhalb des Durchschnittskurses liegt – basierend auf Standardabweichung und vergangenen Indikatoren – wird der Algo entsprechend handeln.

Wenn ein Aktienkurs unter dem Durchschnitt liegt, könnte es ein guter Trade sein, da er wieder auf den Durchschnitt steigen könnte, was diese Strategie bei Algos beliebt macht.

Eine Veranschaulichung des algorithmischen Handels in der Praxis

Das Folgende ist ein Beispiel für einen Algorithmus für den Handel. Ein Händler erstellt in seinem automatisierten Konto Anweisungen, um 100 Aktien einer Aktie zu verkaufen, wenn der 50-Tage-gleitende-Durchschnitt unter den 200-Tage-gleitenden-Durchschnitt fällt. Umgekehrt könnte der Händler Anweisungen zum Kauf von 100 Aktien erstellen, wenn der 50-Tage-gleitende-Durchschnitt einer Aktie über den 200-Tage-gleitenden-Durchschnitt steigt.

Hochentwickelte Algorithmen analysieren Hunderte von Faktoren, bevor sie Wertpapiere kaufen oder verkaufen. Computer führen diese komplexen Trades schnell aus, sparen Zeit und machen den Prozess durchführbar.

Die Rolle von Algorithmen in Informatik und Finanzen

In der Informatik muss ein Programmierer fünf grundlegende Teile eines Algorithmus verwenden, um ein erfolgreiches Programm zu erstellen:

Beschreiben Sie das Problem in mathematischen Begriffen

Erstellen Sie die Formeln und Prozesse, die Ergebnisse liefern

Geben Sie die Ergebnisparameter ein

Führen Sie das Programm wiederholt aus, um seine Genauigkeit zu testen

Das Ergebnis des Algorithmus ist das Resultat, das nach dem Durchlaufen der Parameter durch die Anweisungen im Programm ausgegeben wird.

Bei Finanzalgorithmen gilt: Je komplexer das Programm, desto mehr Daten kann die Software verwenden, um genaue Bewertungen zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren vorzunehmen. Programmierer testen komplexe Algorithmen gründlich, um sicherzustellen, dass die Programme fehlerfrei sind. Für ein Problem können viele Algorithmen verwendet werden; einige vereinfachen den Prozess jedoch besser als andere.

Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels

Der algorithmische Handel hat den Vorteil, das menschliche Element aus dem Handel zu entfernen, bringt aber auch Nachteile mit sich.

Vorteile

Der vielleicht größte Vorteil des algorithmischen Handels ist, dass er das menschliche Element ausschaltet. Mit Algo-Trading wird der emotionale Teil des Handels neutralisiert.

Das Potenzial für Überhandel wird durch Computertrading ebenfalls reduziert – oder Unterhandel, bei dem Händler schnell entmutigt werden können, wenn eine bestimmte Strategie nicht sofort Ergebnisse liefert. Computer können auch schneller handeln als Menschen, sodass sie sich schneller an sich ändernde Märkte anpassen können.

Nachteile

Das große Problem des algorithmischen Handels ist seine Abhängigkeit von Computern. Ohne Strom (Elektrizität) oder das Internet funktionieren Algos nicht. Computerabstürze können den algorithmischen Handel ebenfalls beeinträchtigen.

Auch wenn eine algobasierte Strategie auf dem Papier oder in Simulationen gut funktioniert, gibt es keine Garantie, dass sie im tatsächlichen Handel funktioniert. Händler erstellen möglicherweise ein scheinbar perfektes Modell, das für vergangene Marktbedingungen funktioniert, aber im aktuellen Markt versagt.

Beseitigt menschliche Elemente, EmotionenSchafft Konsistenz beim Testen einer StrategieÜber-/Unterhandel reduziertComputer passen sich schneller an Preis- und Marktänderungen an

Beseitigt menschliche Elemente, Emotionen

Schafft Konsistenz beim Testen einer Strategie

Über-/Unterhandel reduziert

Computer passen sich schneller an Preis- und Marktänderungen an

Funktioniert nicht ohne Strom oder InternetKann auf dem Papier gut aussehen, aber schlecht abschneidenÜberoptimierung ist möglichErfordert viele Daten, Rechenleistung, Fachwissen usw.

Funktioniert nicht ohne Strom oder Internet

Kann auf dem Papier gut aussehen, aber schlecht abschneiden

Überoptimierung ist möglich

Erfordert viele Daten, Rechenleistung, Fachwissen usw.

Welche Algos verwenden Hedgefonds?

Hedgefonds verwenden eine Vielzahl von Algos und algobasierten Strategien. Dazu gehört die Nutzung großer Datensätze (wie Satellitenbilder und Point-of-Sale-Systeme) zur Analyse potenzieller Investitionen. Algos und maschinelles Lernen werden auch zur Optimierung von Büroabläufen bei Hedgefonds eingesetzt, einschließlich für Abgleiche.

Ist algorithmischer Handel schwierig?

Tatsächlicher algorithmischer Handel ist oberflächlich betrachtet einfach – Sie implementieren eine Strategie und der Computer erledigt die ganze schwere Arbeit. Der schwierige Teil ist jedoch, genügend Arbeit zu investieren, um den Algo zu verstehen oder einen Algo für den Handel zu entwickeln.

Ist Algo-Trading sicher?

Algo-Trading ist relativ sicher, vorausgesetzt, Sie haben eine profitable Strategie entwickelt, die ausgeführt wird. Einige Algorithmusstrategien können gekauft werden, erfordern aber dennoch ausreichend Rechenleistung.

Nutzen Banken algorithmischen Handel?

Banken, einschließlich institutioneller und privater Händler, nutzen algorithmischen Handel. Dazu gehören Investmentbanken und Hedgefonds, die algorithmischen Handel nutzen, um große Handelsaufträge auszuführen oder schnellen Handel zu gewährleisten.

Wie funktionieren räuberische Algos?

Handels- und Investment-Algos können als räuberisch betrachtet werden, da sie die Aktienliquidität verringern oder die Transaktionskosten erhöhen können. Direkt räuberische Algos werden jedoch erstellt, um Märkte in eine bestimmte Richtung zu treiben und es Händlern zu ermöglichen, Liquiditätsprobleme auszunutzen.