Alles, was Sie über algorithmischen Handel wissen müssen

Der algorithmische Handel erfreut sich bei Händlern immer größerer Beliebtheit. Es eliminiert das Risiko menschlicher Fehler, senkt die Transaktionskosten und kann sehr profitabel sein. Allerdings kann es ein wenig entmutigend sein, wenn Sie neu im automatisierten Handel sind.

Aus diesem Grund haben wir diesen Leitfaden zusammengestellt. Hier erfahren Sie genau, was algorithmischer Handel ist – seine Vor- und Nachteile, technische Anforderungen und die besten Tools für den algorithmischen Handel. Wir werden auch einige gängige Strategien untersuchen und Ihnen ein Beispiel geben.

Was ist algorithmischer Handel?

Beim algorithmischen Handel handelt es sich um automatisierten Handel, bei dem mithilfe eines Computerprogramms mit vordefinierten Anweisungen Geschäfte für Sie getätigt werden. Es wird oft auch als Algo-Trading oder Black-Box-Trading bezeichnet. Die Idee dahinter ist, dass durch Trades viel schneller und häufiger Gewinne erzielt werden können, als es ein menschlicher Trader könnte.

Die Anweisungen des Algorithmus können auf jedem mathematischen Modell basieren und Richtlinien für Preis, Menge und Zeitpunkt von Geschäften enthalten. Da es keine menschliche Beteiligung am Handel gibt, werden die Auswirkungen menschlicher Fehler und Emotionen auf Handelsaktivitäten eliminiert.

Die Vorteile des algorithmischen Handels

Es gibt mehrere Gründe, warum Sie sich mit dem algorithmischen Handel befassen sollten, darunter:

• Handelsaufträge werden sofort und präzise erteilt, was zu einer geringen Latenz führt. Dies hilft, erhebliche Preisänderungen zu vermeiden.
• Algo-Trading kann zur bestmöglichen Ausführung von Trades zu optimalen Preisen führen.
• Mehrere Marktbedingungen werden automatisch überprüft.
• Transaktionskosten werden reduziert.
• Kein Risiko menschlicher Fehler, die den Handel beeinträchtigen
• Backtesting mit historischen und Echtzeitdaten kann verwendet werden, um die Realisierbarkeit von Handelsstrategien zu bestimmen.

Die Nachteile des algorithmischen Handels

Natürlich hat der algorithmische Handel auch einige Nachteile, darunter:

• Der algorithmische Handel prognostiziert zukünftige Marktbewegungen mithilfe mathematischer Modelle und historischer Daten. Dies bedeutet, dass Black-Swan-Ereignisse (unvorhergesehene Marktstörungen) zu Verlusten führen können.
• Obwohl die geringe Latenz des Algo-Trading überwiegend positiv ist, bedeutet sie doch, dass eine verzögerte Handelsausführung zu Verlusten und verpassten Chancen führen kann.
• Große algorithmische Geschäfte können die Marktpreise erheblich beeinflussen. Wenn Händler ihre Geschäfte nicht an diese Veränderungen anpassen, kann dies zu Verlusten führen.
• Technische Probleme wie langsame Internetverbindungen können den Handel stören.
• Es gibt komplizierte und oft zeitaufwändige Vorschriften, die beim Algo-Trading eingehalten werden müssen.
• Es kann teuer sein, Algo-Handelssysteme einzurichten und zu implementieren. Zudem müssen Händler regelmäßig Gebühren für Datenfeeds und Software zahlen.
• Abhängig von Ihrem bevorzugten Handelsansatz kann der Mangel an menschlichem Urteilsvermögen beim Algo-Trading als Nachteil angesehen werden. Es ist möglicherweise nicht die beste Option, wenn Ihr Ansatz eher instinktiv und intuitiver ist.

Welche technischen Voraussetzungen sind für den algorithmischen Handel erforderlich?

Um Algo-Trading nutzen zu können, müssen Sie Ihre Handelsstrategie in einen computergestützten Prozess integrieren, der Aufträge über ein Handelskonto erteilen kann. Sobald Sie dies getan haben, müssen Sie es einem Backtest unterziehen, was bedeutet, es anhand historischer Trades zu testen, um zu sehen, ob es erfolgreich gewesen wäre.

Die spezifischen technischen Anforderungen für Algo-Trading sind:

• Wenn Sie über Programmierkenntnisse verfügen, können Sie den Algorithmus selbst programmieren. Wenn nicht, müssen Sie Programmierer einstellen, die das für Sie erledigen. Sie können auch vorgefertigte Software verwenden (mehr dazu bald).
• Netzwerkkonnektivität.
• Zugang zu Handelsplattformen zur Auftragserteilung
• Die Infrastruktur und die Fähigkeit, Backtesting auf dem System durchzuführen
• Das System muss in der Lage sein, Marktdaten-Feeds zu überwachen, damit es Chancen erkennen kann.
• Für das Backtesting benötigen Sie Zugriff auf historische Daten.

Algorithmische Handelstools

Sie können algorithmische Handelssoftware verwenden, wenn Ihnen die technischen Voraussetzungen zum Programmieren eines Handelsalgorithmus fehlen und Sie keine Programmierer einstellen möchten. Zur derzeit besten verfügbaren Software gehören:

• Kalshi
• TradeStation
• DXcharts
• Tickeron
• Alpha bauen
• Wahrheit
• Taschenoption
• FxPro
• Groß Kurz
• Wunder Trading
• Allpips
• HaasOnline
• Mitregel
• TradingView
• UltraAlgo
• SpeedBot
• Pionex
• CryptoHawk

So wählen Sie das beste Algo-Trading-Tool aus

Berücksichtigen Sie beim Vergleich verschiedener Tools die folgenden Punkte:

• Bedenken Sie, wie steil die Lernkurve ist. Ist die Software einfach zu bedienen? Benötigen Sie Programmierkenntnisse? Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gewählte Plattform Ihrem Komfortniveau und Ihrem technischen Fachwissen entspricht.
• Bewerten Sie, wie anpassbar und konfigurierbar die Software ist. Dies ist wichtig, um es an Ihre Risikotoleranz und Handelspräferenzen anzupassen.
• Bewerten Sie den Preis und stellen Sie sicher, dass er ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
• Stellen Sie sicher, dass die Software über starke Backtesting-Funktionen verfügt.
• Finden Sie eine Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.
• Identifizieren Sie die Arten der verfügbaren Vermögenswerte und etwaige laufende Gebühren.

Algorithmische Handelsstrategien

Vom Online-Optionshandel bis zum Swing-Trading gibt es viele verschiedene Strategien, die Händler anwenden können. Ebenso gibt es viele gängige Strategien beim Algo-Trading, wie zum Beispiel:

Trendfolgestrategien

Dies sind die am häufigsten verwendeten Algo-Trading-Strategien. Sie verfolgen Trends bei Kanalausbrüchen, gleitenden Durchschnitten, Preisniveaubewegungen und zugehörigen technischen Indikatoren. Sie beinhalten keine Preisprognosen oder Vorhersagen und sind daher die am einfachsten umzusetzenden Strategien. Wenn wünschenswerte Trends erkannt werden, werden Geschäfte eingeleitet.

Die beliebteste Trendfolgestrategie besteht darin, gleitende 50- und 200-Tage-Durchschnitte zu verwenden.

Arbitrage-Möglichkeiten

Bei dieser Strategie geht es darum, doppelt börsennotierte Aktien zu identifizieren. Dann kaufen Sie es zu einem niedrigeren Preis auf einem der Märkte und verkaufen es zu einem höheren Preis auf einem anderen Markt – die Preisdifferenz führt zu Arbitrage (risikofreier Gewinn). Der algorithmische Handel kann diese Strategie profitabel machen, indem Chancen schnell erkannt und Aufträge effizient platziert werden.

Handelsspanne (Mean-Reversion)

Die Theorie dieser Strategie besteht darin, dass die Preise von Vermögenswerten in regelmäßigen Abständen immer wieder auf ihren Mittelwert zurückfallen und dass niedrige und hohe Preise nur vorübergehend sind. Wenn Vermögenswerte eine definierte Preisspanne überschreiten oder überschreiten, platziert der Algorithmus automatisch Trades auf ihnen.

Mathematische modellbasierte Strategien

Diese Strategien basieren auf Markttrends, Wirtschaftstheorie, Daten und Preisbewegungen. Sie erfreuen sich bei Händlern immer größerer Beliebtheit und führen zu einem systematischeren und effizienteren Handel auf den Finanzmärkten.

Einige Beispiele für mathematisch-modellbasierte Strategien sind:

• Stochastische Portfoliotheorie
• Relative Arbitrage
• Tiefstes Timing
• Neuronale Netze
• Deltaneutral

Volumengewichteter Durchschnittspreis (VWAP)

VWAP wird verwendet, um große Aufträge auszuführen und gleichzeitig deren Auswirkungen auf den Markt zu begrenzen. Es hilft Händlern, über festgelegte Zeiträume Preise zu erzielen, die nahe am Markt-VWAP liegen. Es wird auch regelmäßig als Benchmark beim Vergleich von Handelsausführungen verwendet.

Prozentsatz des Volumens (POV)

Diese algorithmische Handelsstrategie ist darauf ausgelegt, Teilaufträge zu senden, bis ein Handelsauftrag ausgeführt ist. Diese Aufträge werden entsprechend dem an den Märkten gehandelten Volumen und der festgelegten Beteiligungsquote versendet.

Zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP)

Diese Strategie wird verwendet, um große Aufträge aufzuteilen und dann bestimmte kleinere Teile des Auftrags dynamisch an den Markt freizugeben. Dazu werden gleichmäßig zwischen Start- und Endzeiten aufgeteilte Zeitfenster verwendet. Es ist darauf ausgelegt, die Auswirkungen auf den Markt zu begrenzen, indem Aufträge zwischen der Start- und Endzeit nahe an den Durchschnittspreisen ausgeführt werden.

Umsetzungsdefizit

Durch den Handel außerhalb des Echtzeitmarktes kann diese Strategie die Ausführungskosten von Aufträgen senken und die Opportunitätskosten einer verzögerten Ausführung nutzen. Es verringert die angestrebte Beteiligungsquote, wenn sich der Aktienkurs ungünstig entwickelt, und erhöht sie, wenn er sich positiv entwickelt.

Algorithmische Handelszeitskalen

Abhängig von Ihren Zielen und spezifischen Marktbedingungen kann der algorithmische Handel über verschiedene Zeitskalen hinweg ablaufen. Zu den gängigsten Zeitskalen für diese Art des Handels gehören:

• Hochfrequenzhandel (HFT): Dabei geht es um die Ausführung einer großen Anzahl von Geschäften in sehr kurzen Zeiträumen.Ziel ist es, aus kleinen Marktineffizienzen Kapital zu schlagen.

• Swing Trading: Hierbei werden Positionen über mehrere Tage oder Wochen gehalten, um von Preisänderungen zu profitieren.
• Intraday-Handel: Intraday-Händler können mithilfe von Algorithmen Aufträge in Sekundenschnelle erteilen.Für die Ausführung von Aufträgen kann auch eine stundenbasierte Zeitskala implementiert werden.

Die von Ihnen gewählten Zeitskalen haben großen Einfluss auf das Design, die Ausführung und die Rentabilität Ihres algorithmischen Handelssystems. Daher müssen Sie den Zeitrahmen wählen, der Ihrer Risikotoleranz und Ihren spezifischen Zielen am besten entspricht.

Beispiel für algorithmischen Handel

Schauen wir uns ein Beispiel einer trendfolgenden algorithmischen Handelsstrategie an.

• Der Algorithmus identifiziert ein goldenes Kreuz. Dieses Ereignis tritt auf, wenn der gleitende 50-Tage-Durchschnitt den gleitenden 200-Tage-Durchschnitt überschreitet.
• Es wird ein Kaufsignal generiert, d. h. der Algorithmus führt einen Kaufauftrag für das Finanzinstrument aus.
• Die gleitenden Durchschnitte werden weiterhin vom Algorithmus überwacht.
• Ein Verkaufssignal entsteht, wenn der gleitende 50-Tage-Durchschnitt unter den gleitenden 200-Tage-Durchschnitt fällt.
• Es wird ein Verkaufsauftrag ausgeführt, der die Position schließt.
• Dadurch kann der Algorithmus Verluste bei Abwärtstrends vermeiden und bei Aufwärtstrends Gewinne erzielen.
• Um effektiv zu sein, müssen die Schnittpunkte des gleitenden Durchschnitts und die ausgewählten Parameter sehr genau sein.

Abschluss

Der algorithmische Handel nutzt Technologie, um ein Handelssystem zu schaffen, das das Risiko menschlicher Fehler bei der Entscheidungsfindung beseitigt und höhere Gewinne erzielen kann als der traditionelle menschliche Handel. Obwohl die Programmierung Ihres Algorithmus einiges technisches Fachwissen erfordert, gibt es zahlreiche vorgefertigte Tools, die Sie stattdessen verwenden können.

Der Einsatz automatisierter Systeme negiert nicht die Bedeutung strategischer Planung und durchdachter Entscheidungsfindung. Händler sollten ein klares Verständnis ihrer Risikobereitschaft, ihrer finanziellen Ziele und der Nuancen der Märkte haben, auf denen sie tätig sind.

Der algorithmische Handel ist ein leistungsstarkes Instrument, das die Landschaft der Finanzmärkte verändert hat. Unabhängig davon, ob Sie Ihre eigenen Algorithmen erstellen oder vorgefertigte Tools verwenden, ist es wichtig, Algo-Trading mit einem umfassenden Verständnis seiner Vorteile und Risiken anzugehen und zu verstehen, wie es in Ihre umfassendere Handelsstrategie passt.