Algorithmischer Handel – wie funktioniert er?

Viele von uns, einschließlich Investoren, verlassen sich mehr denn je auf Computer und Technologie. Mit Hilfe des algorithmischen Handels nutzen immer mehr Anleger die ihrer Meinung nach optimalen Marktbedingungen, um viel reicher zu werden.
Der algorithmische Handel, oft auch als Algo-Handel bekannt, ist eine Art des Aktienhandels, der komplizierte mathematische Modelle und Formeln verwendet, um automatisierte Hochgeschwindigkeits-Finanztransaktionen durchzuführen.
Ziel ist es, Anleger bei der schnellstmöglichen Umsetzung bestimmter Finanzstrategien zu unterstützen, um die Renditen zu maximieren. Obwohl der algorithmische Handel einige erhebliche Vorteile bietet, sind auch bestimmte Gefahren zu berücksichtigen.

Algorithmischer Handel ist eine Handelstechnik, die komplexe mathematische Werkzeuge verwendet, um Händlern zu helfen, Transaktionsentscheidungen auf den Finanzmärkten zu treffen. Die Notwendigkeit der Beteiligung eines menschlichen Händlers ist bei dieser Art von System minimal, was zu einer sehr schnellen Entscheidungsfindung führt. Dadurch kann der Algorithmus alle Gewinnchancen nutzen, die sich auf dem Markt ergeben, lange bevor ein menschlicher Händler sie sehen kann.
Da große institutionelle Anleger mit einer großen Anzahl von Aktien handeln, nutzen sie den algorithmischen Handel in großem Umfang. Es ist auch als Algo-Trading, Black-Box-Trading und andere ähnliche Titel bekannt und ist stark auf Technologie angewiesen. Es hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen.
Algorithmischer Handel (auch bekannt als Algo-Trading) ist die Praxis, computergesteuerte mathematische Modelle zu verwenden, um Aufträge auf der Grundlage vordefinierter Kriterien ohne menschliche Interaktion auszuführen. Algorithmischer Handel wurde zuerst von großen Finanzorganisationen wie Investmentbanken angenommen, aber er wurde erst vor kurzem regulären Händlern zur Verfügung gestellt.

In den späten 1980er und 1990er Jahren entstanden Finanzmärkte mit vollständig elektronischer Abwicklung und vergleichbaren elektronischen Kommunikationsnetzen. In den Vereinigten Staaten hat die Dezimalisierung, die die minimale Tick-Größe von 1/16 eines Dollars (0,0625 US-Dollar) auf 0,01 US-Dollar pro Aktie reduzierte, möglicherweise den algorithmischen Handel gefördert, indem die Marktmikrostruktur verändert wurde, indem kleinere Unterschiede zwischen Geld- und Briefkursen zugelassen und reduziert wurden Market-Maker-Handelsvorteil und Erhöhung der Marktliquidität.
Bis 1998 erlaubte die Securities and Exchange Commission (SEC) der Vereinigten Staaten (US) den elektronischen Austausch und ebnete damit die Tür für den computergestützten Hochfrequenzhandel. HFT kann Transaktionen 1000-mal schneller ausführen als eine Person. Seitdem hat der Hochfrequenzhandel (HFT) an Popularität gewonnen.

Eine Methode oder Sammlung festgelegter Regeln, die einen bestimmten Prozess ausführen sollen, wird als Algorithmus bezeichnet. Algorithmischer Handel verwendet Computerprogramme, um Trades mit hohen Raten und Volumina auszuführen, abhängig von einer Reihe vordefinierter Parameter, wie z. B. Aktienkursen und Marktbedingungen.
Ein Händler kann beispielsweise algorithmischen Handel einsetzen, um Aufträge schnell auszuführen, wenn eine bestimmte Aktie vorhanden ist einen bestimmten Preis erreicht oder unterschreitet. Basierend auf solchen Situationen kann der Algorithmus entscheiden, wie viele Aktien gekauft oder verkauft werden. Wann immer ein Programm vorhanden ist, kann sich der Händler zurücklehnen und entspannen, da er weiß, dass Transaktionen automatisch ausgeführt werden, sobald die vordefinierten Kriterien erfüllt sind.

Algorithmische Handelsstrategien sind mehrere Methoden zur Durchführung der profitabelsten algorithmischen Transaktionen. Obwohl jede Strategie anders ist, bleibt der Mechanismus zur Durchführung des Algo-Handels konsistent. Jede Route ist so aufgebaut, dass sie reale Marktdatenströme von der Börse empfängt und dann mithilfe eines vordefinierten Regelblocks oder einer vordefinierten Logik einen Handelsauftrag generiert. Der Handelsauftrag umfasst alle Merkmale wie Sorte, Seite und Betrag.
Jede Strategie arbeitet auf eine vorher festgelegte Weise, um dem Händler eine exakte Ausführung von Algorithmen zum Durchführen einer Transaktion bereitzustellen. Untersuchen Sie zum besseren Verständnis die folgende Liste gängiger Methoden und ihrer Erklärungen:

• Arbitrage-Strategien
• Statistische Strategien
• Market-Making-Strategien
• Stimmungsbasierte Handelsstrategien
• Momentum-Strategien
• Maschinelles Lernen

Dieser Ansatz beinhaltet die Ausnutzung der Fehlbewertung eines Finanzinstruments oder Vermögenswerts auf zwei verschiedenen Marktplätzen. Ein Vermögenswert, der auf einem Markt zu einem bestimmten Preis, aber auf einem anderen Markt zu einem wesentlich höheren Preis gehandelt wird, ist ein Beispiel für eine Arbitrage-Strategie. Wenn Sie den Artikel also zu einem niedrigeren Preis gekauft haben, können Sie ihn jetzt zu einem höheren Preis auf dem Markt verkaufen.
Auf diese Weise erzielen Sie am Ende einen Gewinn, ohne ein Risiko einzugehen. Infolgedessen handelt es sich um ein Szenario, in dem Sie zahlreiche Transaktionen mit einem Vermögenswert gleichzeitig gewinnbringend ausführen, ohne dass ein Risiko aufgrund von Preisunterschieden besteht.

Statistische Arbitragetechniken, die auf der Mean-Reversion-Hypothese basieren, werden typischerweise paarweise verwendet. Solche Methoden gehen davon aus, dass sie von einer statistischen Fehlbewertung eines oder mehrerer Vermögenswerte auf der Grundlage des prognostizierten Werts profitieren.
Paarhandel ist ein Beispiel für statistische Arbitrage, bei der wir ein Verhältnis oder eine Spanne zwischen den Preisen zweier kointegrierter Aktien betrachten. Wenn der Wert des Spreads die prognostizierte Bandbreite überschreitet, kaufen Sie die Aktie, die sich unterdurchschnittlich entwickelt hat, und verkaufen die, die sich hervorgetan hat, in der Annahme, dass der Spread auf sein übliches Niveau zurückkehren wird. Statistische Arbitrage kann mit hundert oder mehr Aktien in seinem Portfolio funktionieren, die auf der Grundlage einer Vielzahl von Variablen kategorisiert werden und sowohl hinsichtlich der Analyse als auch der Ausführung vollständig automatisiert werden können.

Diese Technik trägt zu einer erhöhten Marktliquidität bei. Ein Market Maker, oft eine große Institution, ermöglicht ein riesiges Volumen an Kauf- und Verkaufsaufträgen. Der Grund dafür, dass Market Maker große Institutionen sind, liegt darin, dass eine große Anzahl von Wertpapieren beteiligt ist. Infolgedessen ist ein einzelner Intermediär möglicherweise nicht in der Lage, das erforderliche Volumen bereitzustellen.
Während dieses Prozesses kaufen und verkaufen Market Maker Aktien von einer bestimmten Gruppe von Unternehmen. Die Aufgabe jedes Market Makers umfasst die Anzeige von Kauf- und Verkaufspreisen für eine bestimmte Anzahl von Aktien. Wenn ein Käufer eine Order aufgibt, erfüllt der Market Maker diese, indem er Aktien aus seinem eigenen Bestand verkauft. Infolgedessen bleiben die Finanzmärkte liquide, was es Anlegern und Händlern einfacher macht, zu kaufen und zu verkaufen. Dies verdeutlicht die Bedeutung von Market Makern für die Gewährleistung eines ausreichenden Handels.

Eine Stimmungshandelstechnik besteht darin, Positionen auf dem Markt einzunehmen, je nachdem, ob der Markt von Bullen oder Bären dominiert wird. Diese Handelstechnik könnte Momentum-basiert sein, was bedeutet, dass wir hoch investieren und hoch verkaufen, wenn der Markt bullish ist, oder umgekehrt, wenn der Markt bearish ist.
Die Sentiment-Trading-Technik kann sogar konträr oder zum Mittelwert zurückkehren, dh der Marktstimmung entgegengesetzt sein. Ein Contrarianer profitiert von der Vorstellung, dass ein bestimmtes Verhalten der Masse in Bezug auf Sicherheit zu einer bestimmten ausnutzbaren Fehlbewertung führt (Überbewertung eines bereits vorherrschenden Anstiegs der Sicherheit) und dass auf eine große Hausse ein Rückgang der Wertpapierkurse aufgrund von Korrekturen oder Lastern folgt umgekehrt.

Diese Methoden profitieren von Marktschwankungen, indem sie den Markttrend analysieren. Infolgedessen versucht es, hoch zu kaufen und hoch zu verkaufen, um die Aktieninvestition rentabel zu machen. Wenn es um Value Investing geht, versucht es, jedes Mal, wenn es davon abweicht, zum Mittelwert oder Durchschnitt zurückzukehren.
Momentum-Investitionen finden in diesem Zeitraum statt, weil sie vor dem Auftreten der Mean-Reversion stattfinden. Momentum funktioniert aufgrund der hohen Anzahl emotionaler Urteile anderer Händler auf dem Markt, während die Preise vom Mittelwert abweichen. Infolgedessen entsteht der Nutzen aufgrund der Verhaltensvorurteile und emotionalen Fehler anderer.
Der einzige Haken hier ist, dass sich Trends schnell umkehren und Momentumgewinne zerstören können, was diese Methoden extrem volatil macht. Daher ist es wichtig, Käufe und Verkäufe angemessen zu arrangieren, um Verluste zu vermeiden. Dies kann durch den Einsatz geeigneter Risikomanagementstrategien erreicht werden, die die Anlage korrekt überwachen und Maßnahmen zum Schutz vor schlechten Preisbewegungen ergreifen können.

Maschinelles Lernen bezieht sich auf das Studium von Algorithmen und einer bestimmten Reihe von Mustern, die Computersysteme verwenden, um Handelsentscheidungen auf der Grundlage von Marktdaten zu treffen. Dieser Begriff stammt aus der Wissenschaft der „Mustererkennung“ und betont die Tatsache, dass Computer lernen, ohne dass ihnen explizit etwas beigebracht wird.
Beachten Sie, dass Menschen die Software erstellen/initialisieren und es dann an der KI (Künstliche Intelligenz) liegt, sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Daher ist immer menschliches Engagement erforderlich. Der Vorteil dabei ist, dass Machine-Learning-basierte Modelle riesige Datenmengen in rasanter Geschwindigkeit auswerten und sich selbst verbessern.

Der Algo-Handel ist ein hart umkämpfter Sektor, in dem Technologie eine entscheidende Rolle spielt. Die Handelsaktivität steigt mit Hilfe des algorithmischen Handelssystems schneller an. Es ist jedoch völlig abhängig von der Technologie.
Während es mehrere Vorteile hat, gibt es auch einige Nachteile. Bevor Sie eine Entscheidung über den Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten treffen, ist es am besten, Algo-Trading-Techniken mit menschlicher Entscheidungsfindung zu kombinieren.