Algorithmischer Handel erklärt: Was ist Algo-Handel?
Der algorithmische Handel hat die Finanzmärkte revolutioniert, indem er die Ausführung von Geschäften mit minimalen menschlichen Eingriffen automatisiert hat.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Hochgeschwindigkeitsrechner verwalten die Händler große Transaktionsvolumina und priorisieren die Ausführung der Geschäfte.
Diese Methode, die sich in den 1980er Jahren erstmals durchsetzte, ist inzwischen zu einem Eckpfeiler für institutionelle Anleger und Handelsunternehmen geworden.
Trotz seiner Beliebtheit auf dem Aktienmarkt und in anderen Bereichen ist der algorithmische Handel beim CFD-Handel mit Plus500 jedoch verboten.
Daher soll dieser Artikel Händler über einen wichtigen Mechanismus aufklären, der die heutige Marktlandschaft beeinflusst, auch wenn er nicht direkt auf der Plus500-Handelsplattform anzutreffen ist.
Im Folgenden erfahren Sie, was Sie über die Feinheiten des algorithmischen Handels wissen müssen, einschließlich seiner Geschichte, seiner Auswirkungen und der beliebten damit verbundenen Strategien:

Was ist ein Algorithmus?
Um ein tieferes Verständnis des algorithmischen Handels zu entwickeln, müssen wir zunächst definieren, was ein Algorithmus überhaupt ist. Ein Algorithmus im Handel ist eine Reihe von programmierten Anweisungen, die dazu dienen, bestimmte Aufgaben zu lösen oder Entscheidungen automatisch zu treffen.
Ähnlich wie ein Rezept, das bei der Zubereitung eines Gerichts hilft, verwenden Handelsalgorithmen vordefinierte Regeln, um Geschäfte auszuführen, Marktbedingungen zu analysieren oder komplexe Finanzinstrumente wie Finanzderivate zu bewerten. Diese Algorithmen sind für den automatisierten Hochfrequenzhandel von entscheidender Bedeutung, da sie den schnellen Kauf und Verkauf von Wertpapieren in einer Geschwindigkeit ermöglichen, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht. Durch die schnelle Verarbeitung riesiger Datenmengen ermöglichen Algorithmen den Händlern eine sofortige Reaktion auf Marktbewegungen, die einen erheblichen Teil des weltweiten Handelsvolumens ausmachen.
Was ist algorithmischer Handel?
Unter algorithmischem Handel versteht man die Verwendung fortschrittlicher Computerformeln und Algorithmen zur automatischen Ausführung von Finanzgeschäften.
Arten des algorithmischen Handels
Drei Arten von Algorithmen fallen im Allgemeinen unter den Begriff Handel: Ausführungsalgorithmen, Black-Box-Algorithmen und Algorithmen für den Hochfrequenzhandel (HFT).
Diese Systeme analysieren Preise, Timing und Volumen, um Handelsentscheidungen zu treffen, die traditionell menschliches Fachwissen erfordern.
Geschichte des algorithmischen Handels
Seit seiner Erfindung in den frühen 1990er Jahren hat der algorithmische Handel das Tagesgeschäft der Finanzbranche grundlegend verändert, indem er schnellere, effizientere und präzisere Handelsentscheidungen ermöglicht. Diese Entwicklung lässt sich in mehreren Phasen nachvollziehen, die jeweils von technologischen Fortschritten und neuen Handelsstrategien geprägt waren.
Die Ursprünge des algorithmischen Handels liegen in der Entwicklung früher automatisierter Systeme, die den Aktienhandel durch die Verringerung menschlicher Fehler rationalisieren sollten. Unternehmen wie Island ECN, das 1997 gegründet wurde, spielten eine Vorreiterrolle, indem sie Algorithmen einsetzten, um den direkten Handel zwischen den Teilnehmern ihres elektronischen Kommunikationsnetzes (ECN) zu erleichtern, wodurch die Notwendigkeit traditioneller Makler entfiel.
Anfang der 2000er Jahre kam der Hochfrequenzhandel auf, bei dem hochentwickelte Algorithmen zum Einsatz kamen, die in der Lage waren, Geschäfte in Bruchteilen von Sekunden auszuführen, um aus kleinen Kursabweichungen Kapital zu schlagen. Angetrieben durch Verbesserungen bei der Rechenleistung und der Datenverarbeitung verschaffte der Hochfrequenzhandel den Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Dieser schnelle Handel hat jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Marktstabilität und Fairness geweckt.
In den letzten Jahren hat sich der algorithmische Handel das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz (KI) zu eigen gemacht und die Entwicklung dynamischer Algorithmen ermöglicht, die sich an Marktveränderungen anpassen und große Datensätze auf verborgene Muster analysieren. Diese Fortschritte haben die Möglichkeiten in Bereichen wie quantitativer Handel, Portfoliomanagement und Risikomanagement erweitert.
Wie funktioniert der Algo-Handel?
Algorithmischer Handel bedeutet im Wesentlichen, dass Computerprogramme die Arbeit der Handelsausführung nach vorgegebenen Kriterien übernehmen. Diese Programme oder Algorithmen sind darauf ausgelegt, große Mengen von Marktdaten zu analysieren und „Signale“ zu erkennen, die auf potenzielle Handelsmöglichkeiten hinweisen. Ein Signal kann ein beliebiges Muster oder ein Trend in den Daten sein, z. B. Kursbewegungen, Handelsvolumen oder sogar externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren. Die Herausforderung besteht darin, zuverlässige Signale zu finden, die durchweg zu gewinnbringenden Geschäften führen.
Ein gängiger Ansatz im algorithmischen Handel sind Strategien wie die „Mean Reversion“, die davon ausgeht, dass die Kurse irgendwann zu ihren historischen Durchschnittswerten zurückkehren. Ein Algorithmus könnte Aktien danach einstufen, wie stark sie von ihren Durchschnittspreisen abweichen, und dann unterbewertete Aktien kaufen und überbewertete verkaufen. Die Idee dahinter ist, dass sich die Kurse im Laufe der Zeit dem Mittelwert annähern und der Händler so Gewinne erzielen kann.
Um einen Handelsalgorithmus zu erstellen und zu implementieren, legen die Händler verschiedene Parameter fest, wie z. B. Hebelungsgrenzen, die Anzahl der Positionen und Risikokontrollen. Diese Parameter tragen dazu bei, Risiken im Zusammenhang mit Faktoren wie Marktvolatilität und Sektorengagement zu steuern. Der Algorithmus wird dann anhand historischer Daten ausgiebig getestet, um seine Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu simulieren. Sobald er optimiert ist, wird der Algorithmus auf den Echtzeitmärkten eingesetzt, um Geschäfte automatisch auszuführen, mit dem Ziel, die Erträge zu maximieren und gleichzeitig die Risiken zu minimieren.
Beispiel für algorithmischen Handel
Stellen Sie sich vor, ein Aktienhändler hat einen Algorithmus für den Handel mit Apple-Aktien (AAPL) entwickelt. Der Algorithmus ist so programmiert, dass er immer dann 150 Aktien kauft, wenn der gleitende 50-Tage-Durchschnitt des Aktienkurses den gleitenden 150-Tage-Durchschnitt übersteigt - ein technisches Signal, das als „bullish crossover“ bekannt ist und häufig auf einen potenziellen Kursanstieg hinweist. Der Algorithmus verfolgt diese gleitenden Durchschnitte kontinuierlich und führt den Handel automatisch aus, wenn der Crossover eintritt. Dadurch muss der Händler den Markt nicht mehr überwachen, und es wird sichergestellt, dass der Handel auf der Grundlage bestimmter, im Voraus festgelegter Regeln erfolgt. Dies ist der Kern des algorithmischen Handels.
Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels
Seit seinem Aufkommen in den 1980er Jahren hat sich der algorithmische Handel bei institutionellen Anlegern und großen Handelsunternehmen aufgrund seiner Fähigkeit, die Handelseffizienz zu steigern, die Kosten zu senken und schnell mit hohen Volumina zu handeln, durchgesetzt.
Der algorithmische Handel hat jedoch auch Nachteile, wie z. B. das Potenzial, Marktinstabilität durch Flash Crashs und Liquiditätsprobleme zu verursachen. Die Verwendung von Algorithmen ist beim Handel mit CFDs bei Plus500 nicht erlaubt. Aufgrund seiner weiten Verbreitung kann sich der algorithmische Handel auf die zugrunde liegenden Aktien oder Devisenpaare auswirken, die mit CFDs verbunden sind. (Quelle: Investopedia)
Algorithmische Handelsstrategien
Händler auf verschiedenen Märkten nutzen eine Vielzahl unterschiedlicher Strategien für den algorithmischen Handel, wobei mehrere Strategien Computerleistung mit technischen Indikatoren kombinieren. Werfen wir einen Blick auf einige davon:
Trendfolgestrategien: Bei diesen Strategien liegt der Schwerpunkt auf der Erkennung von und dem Handel mit etablierten Markttrends, wie z. B. gleitenden Durchschnitten oder Preisniveauveränderungen. Sie sind einfach zu implementieren, da sie keine Vorhersage zukünftiger Kurse erfordern. Stattdessen werden Trades ausgeführt, wenn bestimmte Trends erkannt werden, wie z. B. die beliebten gleitenden Durchschnitte von 50 und 200 Tagen.
Arbitrage-bezogene Strategien: Nutzt Preisunterschiede desselben Vermögenswerts auf verschiedenen Märkten, indem es auf einem Markt zu einem niedrigen Preis kauft und auf einem anderen Markt zu einem hohen Preis verkauft und den Spread als risikolosen Gewinn verbucht. Algorithmen sind in der Lage, diese Gelegenheiten effizient zu erkennen und auszuführen, oft in Echtzeit, auf verschiedenen Märkten, einschließlich Aktien und Futures.
Indexfonds-Rebalancing-Strategien: Diese Strategien nutzen die vorhersehbaren Marktbewegungen in Zeiten, in denen Indexfonds ihre Bestände an ihre Benchmark-Indizes anpassen. Algorithmen können diese Umschichtungsereignisse vorhersagen und im Vorfeld handeln, um kleine, zuverlässige Gewinne aus den mit den Anpassungen verbundenen Kursbewegungen zu erzielen.
Auf mathematischen Modellen basierende Strategien: Bei diesen Strategien kommen komplexe mathematische Modelle zum Einsatz, wie z. B. die Delta-neutrale Strategie, bei der gegensätzliche Positionen in Optionen und ihren Basiswerten ausgeglichen werden, um das Risiko zu minimieren. Diese Strategien beruhen auf präzisen mathematischen Beziehungen und ermöglichen ein ausgeklügeltes Risikomanagement und die Erzielung von Gewinnen durch algorithmischen Handel.
Mean-Reversion-Strategien: Basieren auf dem Grundsatz, dass die Preise von Vermögenswerten nach einer erheblichen Abweichung zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. Algorithmen können automatisch kaufen oder verkaufen, wenn sich die Preise außerhalb einer definierten Spanne bewegen, um die erwartete Rückkehr zum Mittelwert zu nutzen.
Volumengewichtete Durchschnittspreis-Strategien (VWAP): Bei dieser Strategie werden große Aufträge in kleinere Aufträge aufgeteilt und über den Tag verteilt ausgeführt, um einen Durchschnittspreis zu erzielen, der dem Volumenprofil des Marktes entspricht. Diese Strategie reduziert die Auswirkungen großer Aufträge auf den Markt und zielt darauf ab, die Kosten durch Anpassung an den durchschnittlichen Marktpreis zu minimieren.
Zeitgewichtete Durchschnittspreis-Strategien (TWAP): Ähnlich wie VWAP, aber der Schwerpunkt liegt auf der Zeit und nicht auf dem Volumen. Die Aufträge werden gleichmäßig über einen bestimmten Zeitraum verteilt, um Auswirkungen auf den Markt zu vermeiden. TWAP eignet sich ideal für die schrittweise Ausführung umfangreicher Geschäfte und gewährleistet, dass der durchschnittlich gezahlte Preis nahe am Gesamtmarktpreis während des Handelsfensters liegt.
Prozentsatz des Volumens (POV-) Strategien: Diese Strategien passen die Größe von Teilaufträgen auf der Grundlage eines vordefinierten Verhältnisses zum gesamten Marktvolumen an und ermöglichen eine dynamische Beteiligung bei sich ändernden Marktbedingungen. Diese Strategie kann fein abgestimmt werden, um die Beteiligung als Reaktion auf Preisbewegungen zu erhöhen oder zu verringern und so eine optimale Handelsausführung zu gewährleisten.
Ausführung von Shortfall-Strategien: Diese Strategien zielen darauf ab, die Gesamtkosten für die Ausführung eines Auftrags zu minimieren, indem die unmittelbaren Kosten gegen potenzielle künftige Gewinne oder Verluste abgewogen werden. Der Algorithmus passt sein Handelstempo an die Marktbedingungen in Echtzeit an, indem er die Beteiligung erhöht, wenn die Preise günstig sind, und verlangsamt, wenn dies nicht der Fall ist.
Algorithmischer Handel vs. Automatisierter Handel
Der automatisierte Handel und der algorithmische Handel werden oft verwechselt, aber sie erfüllen unterschiedliche Aufgaben auf den Finanzmärkten. Der automatisierte Handel bezieht sich auf Systeme, die auf der Grundlage vorgegebener Bedingungen automatisch Geschäfte abschließen, ohne dass ein ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Diese Systeme beruhen in der Regel auf einfachen Kriterien, z. B. Kauf oder Verkauf bei Erreichen eines bestimmten Kurses. Die Ausführung erfolgt automatisch, aber die Handelssignale stammen oft von manuellen Eingaben oder einfacheren Indikatoren aus der technischen Analyse.
Im Gegensatz dazu ist der algorithmische Handel technisch anspruchsvoller. Er umfasst die Programmierung von Algorithmen zur Ermittlung optimaler Handelspositionen und zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren wie historischen Daten, Echtzeit-Marktbedingungen und komplexen mathematischen Modellen. Diese Algorithmen führen nicht nur den Handel aus, sondern analysieren auch kontinuierlich die Marktdaten, um sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Der Hauptunterschied liegt in der Komplexität und Anpassungsfähigkeit, wobei der algorithmische Handel einen nuancierteren und datengesteuerten Ansatz für die Ausführung von Geschäften bietet.
Schlussfolgerung
Der algorithmische Handel stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Finanzwelt dar und ermöglicht schnellere, präzisere und oft auch profitablere Handelsstrategien. Seine Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und Handelsgeschäfte auszuführen, hat die Funktionsweise der Märkte verändert. Sie bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, darunter die Abhängigkeit von der Technologie, die potenzielle Instabilität des Marktes und die hohen Entwicklungskosten. Da sich die Finanzmärkte weiter entwickeln, wird der algorithmische Handel wahrscheinlich ein wichtiges Instrument bleiben, aber die Marktteilnehmer werden weiterhin sorgfältig die Vorteile gegen die Risiken und die Komplexität abwägen, die er mit sich bringt.
FAQs
Unterscheidet sich der algorithmische Handel vom Hochfrequenzhandel?
Ja, der algorithmische Handel ist ein weiter gefasster Begriff, der verschiedene Strategien umfasst, einschließlich des Hochfrequenzhandels (HFT), der sich speziell auf die Ausführung einer großen Anzahl von Geschäften in extrem hoher Geschwindigkeit konzentriert.
Ist der algorithmische Handel legal?
Die Rechtmäßigkeit des algorithmischen Handels und die spezifischen aufsichtsrechtlichen Maßnahmen in Bezug auf seine Ausübung hängen vom jeweiligen Handelsbereich und der Gerichtsbarkeit ab. Diese Art des Handels ist auf der Plus500 CFD-Plattform nicht erlaubt.
Was ist die am häufigsten verwendete Strategie für den algorithmischen Handel?
Es gibt keine einzelne Strategie, die beim algorithmischen Handel überwiegt, aber zu den beliebten Strategien, die von Marktteilnehmern auf der ganzen Welt eingesetzt werden, gehören Trendfolge, Arbitrage und Mean Reversion.
Wie erfolgreich ist der algorithmische Handel?
Der Erfolg des algorithmischen Handels hängt von der Qualität der Algorithmen, den Marktbedingungen und der Ausführung ab, aber er hat sich für viele institutionelle Anleger und Handelsunternehmen als sehr erfolgreich erwiesen.