Algorithmischer Handel
Was ist algorithmischer Handel?
Algorithmischer Handel ist ein Prozess zur Ausführung von Aufträgen unter Verwendung automatisierter und vorprogrammierter Handelsanweisungen, um Variablen wie Preis, Timing und Volumen zu berücksichtigen. Ein Algorithmus ist eine Menge von Anweisungen zur Lösung eines Problems. Computeralgorithmen senden im Laufe der Zeit kleine Teile der vollständigen Order an den Markt.
Der algorithmische Handel verwendet komplexe Formeln, kombiniert mit mathematischen Modellen und menschlicher Kontrolle, um Entscheidungen zum Kauf oder Verkauf von Finanztiteln an einer Börse zu treffen. Algorithmische Händler nutzen oft Hochfrequenz-Handelstechnologie, die es einem Unternehmen ermöglichen kann, Zehntausende von Trades pro Sekunde zu tätigen. Algorithmischer Handel kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden, einschließlich Orderausführung, Arbitrage und Trendhandelsstrategien.
Die zentralen Thesen
- Algorithmischer Handel ist die Verwendung von prozess- und regelbasierten Algorithmen, um Strategien zur Ausführung von Handelsgeschäften anzuwenden.
- Es hat seit den frühen 1980er Jahren stark an Popularität gewonnen und wird von institutionellen Anlegern und großen Handelsunternehmen für eine Vielzahl von Zwecken verwendet.
- Der algorithmische Handel bietet zwar Vorteile wie schnellere Ausführungszeit und reduzierte Kosten, kann aber auch die negativen Tendenzen des Marktes verstärken, indem er Flash-Crashs und sofortigen Liquiditätsverlust verursacht.
Algorithmisches Trading verstehen
Der Einsatz von Algorithmen im Handel nahm zu, nachdem in den 1970er Jahren computerisierte Handelssysteme auf den amerikanischen Finanzmärkten eingeführt wurden.1976 führte die New York Stock Exchange das Designated Order Turnaround (DOT) -System ein, um Orders von Händlern an Spezialisten auf dem Börsenparkett weiterzuleiten. In den folgenden Jahrzehnten verbesserten die Börsen ihre Fähigkeit, den elektronischen Handel zu akzeptieren, und bis 2009 wurden über 60 Prozent aller Geschäfte in den USA von Computern ausgeführt.
Der Autor Michael Lewis machte die Öffentlichkeit auf den algorithmischen Hochfrequenzhandel aufmerksam, als er das Bestseller-Buch Flash Boys veröffentlichte, das das Leben von Wall Street Händlern und Unternehmern dokumentierte, die beim Aufbau der Unternehmen halfen, die die Struktur des elektronischen Handels in Amerika. Sein Buch argumentierte, dass diese Unternehmen an einem Wettrüsten teilnahmen, um immer schnellere Computer zu bauen, die immer schneller mit Börsen kommunizieren konnten, um sich schnell einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern zu verschaffen, indem sie Ordertypen nutzten, die ihnen zum Nachteil durchschnittlicher Anleger zugute kamen.
Algorithmischer Handel zum Selbermachen
In den letzten Jahren hat sich die Praxis des algorithmischen Do-it-yourself-Handels verbreitet. Hedgefonds wie Quantopian zum Beispiel, Crowd-Source-Algorithmen von Amateurprogrammierern, die um Provisionen für das Schreiben des profitabelsten Codes konkurrieren. Möglich wurde diese Praxis durch die Verbreitung von Hochgeschwindigkeitsinternet und die Entwicklung immer schnellerer Computer zu relativ günstigen Preisen. Plattformen wie Quantiacs sind entstanden, um Daytrader zu bedienen, die sich im algorithmischen Handel versuchen möchten.
Eine weitere aufstrebende Technologie an der Wall Street ist das maschinelle Lernen. Neue Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz haben es Computerprogrammierern ermöglicht, Programme zu entwickeln, die sich durch einen iterativen Prozess namens Deep Learning verbessern können. Händler entwickeln Algorithmen, die auf Deep Learning angewiesen sind, um sich selbst profitabler zu machen.
Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels
Der algorithmische Handel wird hauptsächlich von institutionellen Anlegern und großen Brokerhäusern verwendet, um die mit dem Handel verbundenen Kosten zu senken. Untersuchungen zufolge ist der algorithmische Handel besonders vorteilhaft für große Ordergrößen, die bis zu 10 % des gesamten Handelsvolumens ausmachen können. Typischerweise verwenden Market Maker algorithmische Trades, um Liquidität zu schaffen.
Der algorithmische Handel ermöglicht auch eine schnellere und einfachere Ausführung von Aufträgen, was ihn für Börsen attraktiv macht. Dies bedeutet wiederum, dass Händler und Investoren Gewinne aus kleinen Preisänderungen schnell buchen können. Die Scalping Handelsstrategie verwendet üblicherweise Algorithmen, da sie einen schnellen Kauf und Verkauf von Wertpapieren zu kleinen Preisschritten beinhaltet.
Die Geschwindigkeit der Auftragsausführung, ein Vorteil unter normalen Umständen, kann zu einem Problem werden, wenn mehrere Aufträge gleichzeitig ohne menschliches Eingreifen ausgeführt werden. Der Flash – Crash von 2010 hat bereits die Schuld auf den algorithmischen Handel.
Ein weiterer Nachteil algorithmischer Trades besteht darin, dass Liquidität, die durch schnelle Kauf- und Verkaufsorders erzeugt wird, augenblicklich verschwinden kann, wodurch die Änderung für Händler entfällt, um von Preisänderungen zu profitieren. Dies kann auch zu einem sofortigen Liquiditätsverlust führen. Untersuchungen haben ergeben, dass algorithmischer Handel ein wesentlicher Faktor für den Liquiditätsverlust an den Devisenmärkten war, nachdem der Schweizer Franken seine Euro-Anbindung im Jahr 2015 aufgegeben hatte.