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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.
Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über den Algo-Handel wissen müssen.
Was ist algorithmischer Handel?
Algorithmischer Handel ist eine Handelstechnik, die komplexe mathematische Werkzeuge verwendet, um Händlern zu helfen, Transaktionsentscheidungen auf den Finanzmärkten zu treffen. Die Notwendigkeit der Teilnahme eines menschlichen Händlers ist bei dieser Art von System minimal, was zu einer sehr schnellen Entscheidungsfindung führt. Auf diese Weise 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 in großem Umfang den algorithmischen Handel. 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.
Geschichte
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.
Wie funktioniert es?
Eine Methode oder Sammlung festgelegter Regeln, die einen bestimmten Prozess ausführen sollen, wird als Algorithmus bezeichnet. Beim algorithmischen Handel werden Computerprogramme verwendet, 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 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
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 enthält alle Merkmale wie Sorte, Seite und Betrag.
Jede Strategie arbeitet in einer vorbestimmten Weise, um dem Händler eine exakte Ausführung von Algorithmen zum Durchführen einer Transaktion bereitzustellen. Sehen Sie sich zum besseren Verständnis die folgende Liste beliebter Methoden und deren Erklärungen an:
- Arbitrage-Strategien
- Statistische Strategien
- Market-Making-Strategien
- Stimmungsbasierte Handelsstrategien
- Momentum-Strategien
- Maschinelles lernen Trading Strategies
Arbitrage-Strategien
Dieser Ansatz beinhaltet die Ausnutzung der Fehlbewertung eines Finanzinstruments oder Vermögenswerts auf zwei unterschiedlichen 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 schließen Sie mit einem Gewinn ab, ohne Risiken 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 Strategien
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 einen Spread 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.
Market-Making-Strategien
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 Vermittler möglicherweise nicht in der Lage, das erforderliche Volumen bereitzustellen.
Während dieses Prozesses kaufen und verkaufen Market Maker Aktien von einer bestimmten Gruppe von Unternehmen. Zu den Aufgaben jedes Market Makers gehört es, Kauf- und Verkaufspreise für eine bestimmte Anzahl von Aktien anzuzeigen. 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.
Stimmungsbasierte Handelsstrategien
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.
Momentum-Strategien
Diese Methoden profitieren von Marktschwankungen, indem sie die Marktentwicklung 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, da 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 Vorteil 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.
Handelsstrategien für maschinelles Lernen
Maschinelles lernen bezieht sich auf die Untersuchung 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 Sache der KI ist (Künstliche Intelligenz) sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Daher ist immer menschliches Eingreifen erforderlich. Der Vorteil dabei ist, dass Machine-Learning-basierte Modelle riesige Datenmengen in rasanter Geschwindigkeit auswerten und sich selbst verbessern.
Technische Anforderungen
Die Implementierung des Ansatzes mithilfe eines Computerprogramms, gefolgt von Backtesting, ist der letzte Schritt im algorithmischen Handel (das Ausprobieren des Algorithmus in historischen Perioden vergangener Aktienmarktentwicklungen, um zu sehen, ob seine Verwendung rentabel gewesen wäre).
Ziel ist es, das beschriebene Verfahren in einen integrierten automatisierten Vorgang umzuwandeln, der den Zugriff auf ein Handelskonto umfasst, auf dem Aufträge platziert werden können. Folgende Voraussetzungen müssen für den algorithmischen Handel erfüllt sein:
- Angestellte Entwickler oder fertige Handelssoftware sind alles Optionen, um den erforderlichen Handelsplan zu erstellen.
- Zugriff auf Marktdatenströme, die der Algorithmus auf potenzielle Auftragsplatzierungschancen überwacht.
- Zugang zu Handelssystemen und Internetverbindungen für die Auftragserteilung.
- Die Fähigkeit und Infrastruktur zum Backtesten des Systems, sobald es erstellt wurde, bevor es an tatsächlichen Börsen in Betrieb genommen wird.
- Basierend auf der Komplexität der Regeln des Algorithmus sind historische Daten für Backtesting verfügbar.
Top algorithmische Handelsplattformen
1. EtwasTrader
Die Blockchain-Technologie verändert die Finanzmärkte und Kundenbedürfnisse. Ihre institutionelle Handelsplattform ermöglicht es Banken, diskretionären und quantitativen Fonds, das volle Potenzial digitaler und Krypto-Assets auszuschöpfen.
Sie bieten Ihren Kunden die beste Ausführung, indem sie die Liquidität durch marktweite Ausführungsverbindungen defragmentieren. AlgoTrader ist der Marktführer in der institutionellen Handels- und Ausführungsinfrastruktur sowie im Portfoliomanagement für digitale und traditionelle Vermögenswerte, dank nahtloser Schnittstellen zu großen Verwahrungs- und Core-Banking-Anbietern.
2. Kuants
Kuants ist Indiens erstes und einziges Financial-Tech Plattform für den Aktienhandel, das individuellen und institutionellen Kunden die Entwicklung und Automatisierung von Handels- und Anlagestrategien ermöglicht.
Kuants bietet ein vollständiges Backtesting-System zur Entwicklung von Handelsstrategien mit einfachen Klicks und einer ausdrucksbasierten Struktur, die es Aktienhändlern und Investoren ermöglicht, Handelsmethoden innerhalb weniger Minuten zu erstellen und zu implementieren.
3. Algobullen
Anbieter einer Handelsplattform, die einen vollständig automatisierten algorithmischen Handel sowie fertige Börseninformationen anbietet. Die Technologie des Unternehmens bietet systematischen algorithmischen Handel mit vollständiger Automatisierung und ohne Beteiligung des Betreibers, sodass Strategen und Händler einen leidenschaftslosen automatisierten Handel durchführen können.
Vorteile
- Erhöhte Geschwindigkeit: Einer der Hauptvorteile des Algo-Handels ist die erhöhte Geschwindigkeit, die es bietet. Die Algorithmen sind in der Lage, eine Vielzahl von Merkmalen und technischen Indikatoren in Sekundenbruchteilen zu analysieren und die Transaktion sofort auszuführen. Die erhöhte Geschwindigkeit wird sehr wichtig, da Preisschwankungen von Händlern erfasst werden können, sobald sie auftreten.
- Erhöhte Genauigkeit: Ein weiterer wichtiger Vorteil des Algo-Handels ist, dass weniger menschliche Interaktion erforderlich ist. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erheblich reduziert. Die Algorithmen werden verifiziert und erneut überprüft, und menschliche Fehler haben keinen Einfluss auf sie. Es ist denkbar, dass ein Trader einen Fehler macht und die technischen Indikatoren falsch einschätzt; aber in idealen Situationen machen Computeralgorithmen solche Fehler nicht. Dadurch werden Geschäfte präzise ausgeführt.
- Reduzierte Kosten: Der Algo-Handel ermöglicht die Ausführung großer Handelsmengen in kurzer Zeit. Dadurch werden zahlreiche Geschäfte abgeschlossen und die Transaktionskosten gesenkt.
- Automatisierung des Asset-Auswahlprozesses: Insgesamt werden Asset-Auswahl, Auftragsausführung sowie Ein- und Ausstieg mit Hilfe des Algo-Handels systematischer. Es geht über in ein schrittweises Vorgehen zur Durchführung von Anweisungen. Der Handel wird dadurch viel objektiver und vereinfacht.
- Backtesting-Fähigkeit: Neue Algorithmen werden zunächst anhand historischer Daten rückgetestet. Dies hilft bei der Bestimmung, ob der Plan wirksam sein wird oder nicht. Die Strategie kann basierend auf den Ergebnissen des Backtests geändert und feinabgestimmt werden, um die Bedürfnisse des Händlers zu erfüllen. Der Ansatz wird praktikabel gemacht, und alle Gesetze sind absolut und können nicht interpretiert werden.
Nachteile
- Abhängigkeit von der Technologie: Der Hauptnachteil des Algo-Handels ist seine Abhängigkeit von Technologie. In vielen Situationen werden Handelsaufträge eher auf dem Computer als auf dem Server gespeichert. Dies bedeutet, dass bei einem Ausfall der Internetverbindung die Bestellung nicht ausgeführt wird. Dies untergräbt das gesamte Algo-Trading-Konzept. In solchen Fällen verlieren Händler Chancen und riskieren, Geld zu verlieren. Es gibt erhebliche systemische Probleme beim Algo-Handel, die zu massiven Blitzeinbrüchen des gesamten Marktes führen können.
- Ressourcenanforderungen: Der Algo-Handel trägt zwar dazu bei, die Transaktionskosten zu senken, verursacht aber auch erhebliche Kosten. Die Händler müssen mit High-End-Ressourcen ausgestattet sein, Zugriff auf den Server haben und Algorithmen entwickeln, die teure Technologien verwenden. Ein weiterer erheblicher Kostenfaktor sind die Kosten für Daten-Feeds, die bei der Formulierung von Intraday-Strategien helfen.
- Den Programmierprozess verstehen: Der Algo-Handel erfordert die Entwicklung von Algorithmen durch die Händler. Nicht alle Anleger sind technisch versiert. Infolgedessen müssen sie möglicherweise entweder neue Prozesse erlernen oder jemanden einstellen. Aufgrund der erforderlichen technischen Kenntnisse ist der Algo-Handel für die Öffentlichkeit äußerst komplex.
- Algorithmen haben eine extrem kurze Lebensdauer: Fast 98 Prozent der Algorithmen haben eine sehr kurze Lebensdauer. Sie arbeiten, bis sie geeignet sind, und hören dann abrupt auf, in einem sich schnell verändernden Markt zu arbeiten. Infolgedessen müssen sie repariert oder neu aufgebaut werden. Die Entwicklung von Algorithmen und Strategien ist ein kontinuierlicher Prozess, der ständige Überwachung, Verbesserung und Neuerfindung umfasst.
- Ständige Überwachung erforderlich: Das ideale Bild des Algo-Handels ist, dass die Algorithmen vorprogrammiert sind und der Händler möglicherweise längere Zeit von seinem Computer entfernt ist. Dies ist jedoch nicht der Fall. Der Händler muss das System weiterhin auf mechanische Schwierigkeiten wie Anschlüsse, Stromausfälle usw. überprüfen.
Zusammenfassung
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.
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