Was ist algorithmischer Handel und wie funktioniert er?

Geschrieben von: Aubrey Hayward | Finanzexperte

Was ist algorithmischer Handel?

Durch den Einsatz von Computeralgorithmen, die auf der Grundlage vordefinierter Regeln schnelle Handelsentscheidungen treffen, kann der algorithmische Handel Transaktionen innerhalb von Millisekunden ausführen, kleine Kursbewegungen ausgleichen und eine Konsistenz bieten, die dem manuellen Handel normalerweise fehlt. 

Ursprünglich war der algorithmische Handel eine Domäne großer Finanzinstitute, doch dank des technologischen Fortschritts und der Verfügbarkeit spezieller Plattformen ist er heute auch für Privatanleger zugänglich. So können Händler auf allen Ebenen von automatisierten Systemen profitieren, die Emotionen aus der Entscheidungsfindung herausnehmen und Markttrends mit beeindruckender Geschwindigkeit und Genauigkeit ausnutzen.

Dieser Leitfaden bietet eine umfassende Einführung in den algorithmischen Handel und behandelt dessen Grundlagen, Instrumente, Strategien und Risiken sowie die Vorteile algorithmischer gegenüber traditionellen Methoden. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über praktische Tools und Techniken für den Einsatz dieser Algorithmen, wie Backtesting und Optimierung funktionieren und welche regulatorischen und ethischen Überlegungen diesen leistungsfähigen Handelsansatz begleiten.

Wie funktioniert algorithmischer Handel?

Beim Algo-Trading werden Computerprogramme eingesetzt, um die Ausführung von Geschäften nach vorher festgelegten Kriterien zu automatisieren. Diese Systeme sind besonders effektiv in Märkten, in denen es auf Schnelligkeit und Genauigkeit ankommt, wie z. B. bei Aktien, Forex  und Rohstoffen. Viele Händler nutzen das Algo-Trading, um emotionale Voreingenommenheit zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und nach präzisen Strategien ohne ständige Überwachung zu handeln.

Vordefinierte Regeln sind mit technischen Indikatoren (wie gleitenden Durchschnitten), dem Marktvolumen oder komplexen mathematischen Modellen verknüpft. Sobald die Bedingungen mit den programmierten Regeln übereinstimmen, gibt der Algorithmus sofort Kauf- oder Verkaufsaufträge ab und nutzt so Chancen schneller, als ein Mensch es könnte. Algorithmen nutzen Datenfeeds, automatisierte Systeme und robuste Internetverbindungen, um schnell auf Marktbedingungen reagieren zu können.

Wer kann den algorithmischen Handel nutzen?

Die jüngsten Fortschritte bei den Handelsplattformen haben den algorithmischen Handel nun auch für Einzelhändler zugänglich gemacht. Heute kann jeder, der über die entsprechenden Kenntnisse und Zugang zu Handelssoftware verfügt, algorithmische Strategien anwenden. 

Institutionelle Händler haben in der Regel den Vorteil schnellerer Dateneinspeisungen, eines direkten Marktzugangs und von Hochfrequenzhandelswerkzeugen, die es ihnen ermöglichen, Strategien in großem Umfang auszuführen. 

Einzelne Händler können inzwischen Plattformen nutzen, die wichtige algorithmische Handelsinstrumente wie Datenintegration, Backtesting und die Entwicklung eigener Strategien bieten. Diese Fortschritte bedeuten, dass Einzelhändler in kleinerem Umfang und oft mit geringen Latenzzeiten an den Märkten mit automatisierten Strategien teilnehmen können.

Plattformen und Software für das Algo-Trading

Der algorithmische Handel erfordert spezielle Software und Plattformen, die Datenverarbeitung, Backtesting und Echtzeitausführung unterstützen. Plattformen wie MetaTrader (MT4 & MT5) und cTrader sind bei Einzelhändlern wegen ihrer Benutzerfreundlichkeit und ihres Funktionsumfangs sehr beliebt. Diese Plattformen umfassen in der Regel Tools zum Entwerfen und Testen von Strategien, Zugang zu Echtzeit- und historischen Datenfeeds sowie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) für die Entwicklung eigener Algorithmen. Hochfrequenzhändler oder Händler mit größerem Kapital nutzen möglicherweise auch fortschrittlichere Einrichtungen wie direkten Marktzugang (DMA) und virtuelle private Server (VPS), um die Latenz zu verringern und eine ununterbrochene Leistung zu gewährleisten.

Wie kann ich algorithmischen Handel mit Pepperstone nutzen?

Expert Advisors (EAs) sind Programme, die für den Betrieb auf der MT4 Plattform unter Verwendung der MetaQuotes Programmiersprache entwickelt wurden. Sie analysieren Preisdaten und Signale an den Finanzmärkten, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren und Positionen auf der Grundlage vordefinierter Parameter automatisch zu eröffnen oder zu schließen. EAs bieten Flexibilität in Bezug auf menschliche Eingriffe; Händler können sie so einstellen, dass sie nur minimale Überwachung benötigen, oder sie für eine spezifischere Handelskontrolle anpassen.

EAs sind besonders vorteilhaft für Teilzeithändler, da sie eine ständige Marktbeobachtung überflüssig machen. Einige Nutzer ziehen es möglicherweise vor, Gewinne und Verluste zu überwachen und Positionen manuell zu schließen, wenn die Strategie nicht die gewünschte Leistung erbringt.

Vorteile des algorithmischen Handels gegenüber traditionellen Methoden 

Der algorithmische Handel bietet gegenüber dem traditionellen manuellen Handel zahlreiche Vorteile. Erstens können Algorithmen Transaktionen schneller ausführen als Menschen, so dass Händler von kurzfristigen Kursschwankungen und volumenbasierten Signalen profitieren können, die manuell übersehen werden könnten. 

Zweitens eliminieren Algorithmen emotionale Voreingenommenheit und ermöglichen eine disziplinierte, rein datenbasierte Ausführung. Dieser Ansatz verbessert die Skalierbarkeit, da Algorithmen mehrere Märkte und Wertpapiere gleichzeitig analysieren können, wodurch die Effizienz der Strategie optimiert wird. Der algorithmische Handel ermöglicht auch ein systematischeres Risikomanagement, indem Stop-Loss-Orders und vordefinierte Risikoparameter in jeden Handel einbezogen werden.

Vergleich: Algo-Trading vs. manueller Handel

Welche Vermögenswerte sind für den algorithmischen Handel geeignet?

Der algorithmische Handel kann auf verschiedene Vermögenswerte angewandt werden, darunter Aktien, Währungen, Rohstoffe, Kryptowährungen  und Optionen. Vermögenswerte mit hoher Liquidität eignen sich besonders gut für algorithmische Strategien, da ein hohes Handelsvolumen dazu beiträgt, die Volatilität zu verringern und die Ausführung großer Aufträge zu verbessern. Aktienindizes und Währungspaare wie EUR/USD sind bei algorithmischen Händlern aufgrund ihrer Liquidität und der niedrigen Transaktionskosten beliebt. Jede Anlageklasse ist mit spezifischen Chancen und Risiken verbunden, weshalb es wichtig ist, Vermögenswerte auszuwählen, die der Strategie und den Zielen des Algorithmus entsprechen.und Optionen. Vermögenswerte mit hoher Liquidität eignen sich besonders gut für algorithmische Strategien, da ein hohes Handelsvolumen dazu beiträgt, die Volatilität zu verringern und die Ausführung großer Aufträge zu verbessern. Aktienindizes und Währungspaare wie  EUR/USD sind bei algorithmischen Händlern aufgrund ihrer Liquidität und der niedrigen Transaktionskosten beliebt. Jede Anlageklasse ist mit spezifischen Chancen und Risiken verbunden, weshalb es wichtig ist, Vermögenswerte auszuwählen, die der Strategie und den Zielen des Algorithmus entsprechen.

Obwohl der algorithmische Handel erhebliche Vorteile bietet, ist er auch mit Risiken verbunden. Marktvolatilität kann zu schnellen Verlusten führen, da Algorithmen zu schnell auf erratische Kursbewegungen reagieren können. Systemfehler und technische Ausfälle wie Konnektivitätsprobleme können zu unerwarteten Handelsausführungen führen.

Eine Überoptimierung von Strategien auf Basis historischer Daten oder eine „Kurvenanpassung" kann dazu führen, dass Algorithmen auf realen Märkten unterdurchschnittlich abschneiden. Darüber hinaus wird der algorithmische Handel von Aufsichtsbehörden überwacht und bestimmte Hochfrequenzstrategien sind in einigen Regionen eingeschränkt, um Marktmanipulationen zu verhindern.

Ist algorithmischer Handel für Einsteiger geeignet?

Obwohl der algorithmische Handel immer zugänglicher wird, ist er für Einsteiger ohne ein gutes Verständnis der Handelsgrundsätze und einige technische Kenntnisse möglicherweise nicht ideal. Die Erstellung und Ausführung von Algorithmen erfordert ein Verständnis der Marktdynamik, der technischen Analyse und oft auch grundlegende Programmierkenntnisse. Anfänger können mit einfacheren Strategien beginnen, Plattformen nutzen, die „Plug-and-Play"-Algorithmen anbieten, oder mit Demokonten auf Papier handeln, um ohne Risiko zu lernen. Mit zunehmendem Wissen können sie komplexere Strategien und Plattformen erkunden, um den algorithmischen Handel zu nutzen.

Algorithmische Trading-Strategien

Algorithmische Trading-Strategien sind sehr vielfältig, aber es gibt einige wichtige Ansätze, die häufig verwendet werden:

Mean Reversion

Die Mean Reversion Strategie basiert auf dem Konzept, dass die Höchst- und Tiefstkurse eines Vermögenswertes vorübergehende Phänomene sind, die periodisch zu ihrem Mittelwert zurückkehren. Die Identifizierung und Definition einer Preisspanne und die Implementierung eines darauf basierenden Algorithmus ermöglicht die automatische Platzierung von Trades, wenn der Preis eines Vermögenswertes die definierte Spanne durchbricht oder verlässt.

Trend-Following (unter Verwendung technischer Indikatoren) 

Die häufigste Methode ist die Trend-Following anhand von gleitenden Durchschnitten, Kanalausbrüchen, Preisschwankungen und anderen technischen Indikatoren. Dies sind die leichtesten und einfachsten Techniken für den algorithmischen Handel, da sie keine Vorhersagen oder Kursprognosen erfordern. Der Handel wird auf der Grundlage günstiger Muster initiiert, die mit Hilfe von Algorithmen einfach und schnell angewendet werden können, ohne sich mit der Komplexität der vorausschauenden Analyse befassen zu müssen. Die Verwendung von 50- und 200-Tage-Durchschnitten ist ein gängiger Trendfolgeansatz.

Hochfrequenzhandel (High Frequency Trading, HFT) 

Die Verwendung von Mean Reversion und technischen Indikatoren kann das Handelsvolumen erheblich steigern, indem sie schnelle Reaktionen auf Kursbewegungen ermöglicht. Beispielsweise kann ein Algorithmus Kauf- oder Verkaufsaufträge erteilen, wenn der Kurs einen bestimmten Schwellenwert (X) überschreitet oder einen anderen (Y) unterschreitet. Dieser Ansatz ist zwar bei Scalern beliebt, die kleine und häufige Kursbewegungen in volatilen Märkten ausnutzen wollen, garantiert aber keine schnellen Gewinne und birgt bei unvorhersehbaren Marktbedingungen ein erhebliches Risiko.

Arbitrage

Bei dieser Strategie werden Preisunterschiede für den gleichen Vermögenswert auf verschiedenen Märkten ausgenutzt, um von kurzfristigen Ineffizienzen zu profitieren. Der Kauf einer doppelt notierten Aktie zu einem niedrigeren Preis auf einem Markt und der Verkauf zu einem höheren Preis auf einem anderen Markt bietet eine risikolose Gewinn- oder Arbitragemöglichkeit. 

Diese Strategie ist jedoch nicht völlig risikofrei, da Transaktionskosten, Währungsverschiebungen, Verzögerungen und Preisänderungen die Gewinne beeinträchtigen können. Ein ähnliches Verfahren kann für Aktien im Vergleich zu Futures-Produkten angewendet werden, da von Zeit zu Zeit Preisunterschiede auftreten. Die Implementierung eines Algorithmus, der solche Preisunterschiede erkennt und Orders effizient platziert, schafft wertvolle Chancen.

Momentum Trading

Diese Strategie verwendet Algorithmen, um Vermögenswerte mit einem Aufwärtstrend zu kaufen und solche mit einem Abwärtstrend zu verkaufen. Jede Strategie verwendet unterschiedliche Indikatoren und Parameter, die es dem Händler ermöglichen, seinen Ansatz an verschiedene Marktsituationen und Anlageklassen anzupassen.

Rebalancing von Indexfonds

Indexfonds passen ihre Portfolios regelmäßig an ihre Referenzindizes an, wodurch sich für algorithmische Händler profitable Gelegenheiten ergeben. Durch die Antizipation dieser Neugewichtungen können Algorithmen kurz vor der Neugewichtung Gewinne zwischen 20 und 80 Basispunkten erzielen, je nach Anzahl der Indexfondsanteile. Diese Chancen sind jedoch mit Risiken wie erhöhter Marktvolatilität, Ausführungsproblemen und Wettbewerb mit anderen Händlern verbunden. Algorithmische Handelssysteme ermöglichen es, diese Geschäfte zeitnah und zu optimalen Preisen auszuführen.

Volume Weighted Average Price (VWAP)

Der VWAP-Ansatz (Volume Weighted Average Price) teilt große Aufträge in kleinere auf und verteilt diese dynamisch auf Basis von aktienspezifischen historischen Volumenmustern im Markt. Ziel ist es, die Order um den volumengewichteten Durchschnittspreis (VWAP) auszuführen.

Zeitgewichteter Durchschnittspreis (Time-Weighted Average Price TWAP)

Bei der TWAP-Strategie wird ein großer Auftrag in kleinere, zeitlich festgelegte Segmente unterteilt, die in regelmäßigen Abständen zwischen einer bestimmten Start- und Endzeit am Markt platziert werden. Dieser Ansatz zielt darauf ab, einen Ausführungspreis zu erzielen, der nahe am Durchschnittspreis in diesem Zeitraum liegt, was dazu beiträgt, die Auswirkungen auf den Markt zu minimieren.

Prozentsatz des Volumens (POV)

Dieser Algorithmus gibt Teilaufträge auf der Grundlage eines festgelegten Verhältnisses im Verhältnis zum Marktvolumen frei und fährt fort, bis der gesamte Handelsauftrag ausgeführt ist. Die Variante „Stufenstrategie" passt die Partizipationsrate an die vom Benutzer definierten Prozentsätze des Marktvolumens an und erhöht oder verringert die Rate, wenn der Aktienkurs bestimmte Niveaus erreicht.

Eine kombinierte algorithmische Handelsmethode bestätigt erwartete Preisänderungen anhand von Preisbewegungen und technischen Analysen. Algorithmen können diese Informationen dann nutzen, um Kauf- und Verkaufsaufträge zu platzieren. 

Um eine kombinierte Handelsstrategie zu entwickeln, muss man die vergangenen Kursbewegungen eines zugrunde liegenden Marktes analysieren. Dazu müssen Sie viele technische Indikatoren kennen und wissen, was sie über die historischen Kursbewegungen eines Vermögenswertes aussagen. Bei einer Kombinationsstrategie müssen Sie entscheiden, ob Sie long oder short gehen wollen und wann der Algorithmus während des Tages handeln soll. Sie können eine Kombinationsstrategie je nach Markt, Zeitrahmen, Transaktionsgröße und anderen Indikatoren, die der Algorithmus verwenden soll, anpassen.

Algorithmen testen: Die Rolle des Backtesting 

Backtesting ist unerlässlich, da es Händlern ermöglicht, eine Strategie anhand historischer Daten zu testen, um ihre Leistung zu bewerten, bevor sie sie live einsetzen. Plattformen wie MetaTrader und QuantConnect bieten robuste Backtesting-Tools, mit denen Händler vergangene Marktbedingungen simulieren und Strategien auf der Grundlage der Ergebnisse verfeinern können. Effektives Backtesting erfordert realistische Annahmen und ein Bewusstsein für „Curve Alignment", d.h. die Überoptimierung historischer Daten, die zu einer schlechten Performance in realen Märkten führen kann. Durch die Analyse von Backtesting-Daten können Händler Parameter anpassen und die Zuverlässigkeit von Strategien verbessern.

Optimierung algorithmischer Strategien für Marktbedingungen 

Strategien müssen optimiert werden, um unter verschiedenen Marktbedingungen effektiv zu bleiben. Dies beinhaltet häufig die Anpassung von Parametern, die auf Volatilität, Volumen und wirtschaftlichen Indikatoren wie Stop-Loss-Niveaus und Einstiegssignalen basieren. Adaptive Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, können Änderungen der Markttrends automatisch erkennen und sich entsprechend anpassen. Darüber hinaus nutzen Händler Backtesting und Forward-Testing über mehrere Marktszenarien hinweg, um herauszufinden, welche Parameter unter bestimmten Bedingungen am besten funktionieren, damit die Strategie reaktionsschnell und effektiv bleibt.

Was ist Latenz und wie wirkt sie sich aufs Trading aus?

Die Latenz, d.h. die Verzögerung zwischen der Auslösung einer Order und ihrer Ausführung, ist im algorithmischen Handel, insbesondere bei Hochfrequenzstrategien, von entscheidender Bedeutung. Selbst geringe Verzögerungen können zu verpassten Gelegenheiten oder ungünstigen Preisen führen, da sich die Marktbedingungen innerhalb von Millisekunden ändern können.

Händler verringern die Latenz, indem sie direkten Marktzugang (Direct Market Access, DMA) nutzen und Server in der Nähe von Börsen aufstellen - eine Praxis, die als Colocation bekannt ist. Auf diese Weise werden Verzögerungen minimiert und die Algorithmen können mit maximaler Effizienz und Genauigkeit auf Marktveränderungen reagieren.

Was ist Slippage und wie gehen die Algorithmen damit um?

Slippage ist die Differenz zwischen dem erwarteten Preis einer Transaktion und dem tatsächlichen Preis, zu dem die Transaktion ausgeführt wird. Slippage tritt häufig in volatilen oder illiquiden Märkten auf. Algorithmen reduzieren Slippage durch die Verwendung von Limit-Orders, die maximale Kauf- oder minimale Verkaufspreise festlegen und sicherstellen, dass Geschäfte nur innerhalb einer gewünschten Preisspanne ausgeführt werden. Hochfrequenz-Algorithmen, die auf schnelle Ausführung ausgelegt sind, tragen ebenfalls zur Minimierung von Slippage bei, indem sie auf kleine Marktveränderungen reagieren, oft bevor die Preisveränderungen signifikant werden.

Risikomanagement im algorithmischen Handel 

Ein effektives Risikomanagement ist entscheidend, um sich vor Marktschwankungen und unerwarteten Verlusten zu schützen. Algorithmen können integrierte Risikokontrollen wie Stop-Loss-Orders, Positionsgrößen und Diversifizierung enthalten, um das Risiko zu begrenzen und die Anfälligkeit einzelner Transaktionen oder Vermögenswerte zu verringern. Darüber hinaus können automatisierte Systeme tägliche Verlustlimits festlegen oder den Handel bei ungewöhnlicher Volatilität stoppen, um sicherzustellen, dass der Algorithmus innerhalb sicherer Grenzen arbeitet. Erweiterte Risikomaße wie der Value at Risk (VaR) helfen Händlern, potenzielle Verluste abzuschätzen und ihr Kapital zu schützen.

Programmiersprachen für den algorithmischen Handel 

Spezielle Programmiersprachen sind im algorithmischen Handel aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Vielseitigkeit und umfangreichen Bibliotheken weit verbreitet. Python ist aufgrund seiner Lesbarkeit und der zahlreichen Finanzbibliotheken wie Pandas und NumPy, die die Datenanalyse und das Backtesting erleichtern, weit verbreitet. C++ wird aufgrund seiner Geschwindigkeit und Effizienz für den Hochfrequenzhandel bevorzugt, während Java und JavaScript für die Erstellung von Echtzeitanwendungen verwendet werden. Die Wahl der Sprache hängt von der Strategie des Händlers, seinen Leistungsanforderungen und der bevorzugten Plattform ab.

Wie geht man mit Marktschocks und „Schwarzen Schwänen" um?

Plötzliche, unvorhersehbare Ereignisse mit erheblichen finanziellen Auswirkungen, die als Marktschocks und "Schwarze Schwäne" bekannt sind, können den algorithmischen Handel vor Herausforderungen stellen. Spezielle Algorithmen sind mit adaptiven Mechanismen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, ungewöhnliche Marktbedingungen zu erkennen und den Handel zu unterbrechen, um erhebliche Verluste zu vermeiden. Während einige Algorithmen die Parameter automatisch an die Volatilität anpassen, können Händler auch manuelle Sicherheitsvorkehrungen treffen, um ihr Kapital zu schützen. Diese Strategien tragen dazu bei, das Risiko zu begrenzen und das Portfolio bei unerwarteten Ereignissen stabil zu halten.

Regulatorische und ethische Erwägungen 

Der algorithmische Handel unterliegt der behördlichen Aufsicht, um faire Marktpraktiken zu gewährleisten und Störungen durch den Hochfrequenzhandel zu verhindern. Händler müssen die Vorschriften von Behörden wie der SEC oder der FCA einhalten, die häufig Richtlinien zu Transparenz, Handelsvolumen und Latenzzeiten festlegen. Ethische Überlegungen sind ebenso wichtig, da einige Algorithmen unbeabsichtigt die Volatilität erhöhen oder Praktiken anwenden können, die zu künstlichen Preisbewegungen führen. Verantwortungsvoller algorithmischer Handel beinhaltet sowohl die Einhaltung rechtlicher Standards als auch die Verpflichtung zur Wahrung der Marktintegrität.

Fazit

Der algorithmische Handel hat die Landschaft des modernen Handels verändert und ihn für institutionelle und private Händler zugänglich gemacht. Die Fähigkeit, Transaktionen mit hoher Geschwindigkeit auszuführen, Risiken systematisch zu managen und Marktdaten in Echtzeit zu analysieren, verschafft den Händlern erhebliche Vorteile. Während die Vorteile beträchtlich sind, ist es für eine erfolgreiche Implementierung unerlässlich, die damit verbundenen Komplexitäten und Risiken zu verstehen, insbesondere in Bezug auf Backtesting, Marktschocks und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Bei sorgfältiger Planung, Prüfung und Anpassung kann der algorithmische Handel ein wertvolles Instrument im Arsenal eines Händlers sein, das ihm hilft, die Märkte mit größerer Präzision und Kontrolle zu steuern.