Algorithmisches Trading ist heute die beliebteste Form des Handels – und gegenüber dem manuellen Trading klar im Vorteil, weil es schnellere und präzisere Trades ermöglicht.
Im Prognosezeitraum (2021–2026) soll der weltweite Markt für algorithmisches Trading mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von rund 10 % zulegen.
Kein Wunder also, dass heutzutage praktisch jeder algorithmisches Trading verstehen möchte – ob Datenanalyst, Privatanleger oder Ingenieur. Gehen wir die fünf Gründe für diese Begeisterung durch:
- Den Traumjob in der boomenden FinTech-Branche ergattern
- Eine stärker datengetriebene Handelsstrategie aufbauen
- Einen eigenen Algo-Trading-Desk oder ein Beratungsunternehmen gründen
- Manuelle Hürden beim Trading abbauen
- Risiken effektiver und bequemer managen
Den Traumjob in der wachsenden FinTech-Branche ergattern
Dank schneller, präziser und sicherer Prozesse ist FinTech die am schnellsten wachsende Branche der Welt. Algorithmisches Trading ist ein Teilbereich der FinTech-Industrie, der Menschen anzieht, die auf gut bezahlte Jobs und Boni aus sind.
Viele wollen genau deshalb algorithmisches Trading lernen. Dabei sollten sie aber im Blick behalten, dass es dort ganz unterschiedliche Rollen gibt, etwa Quantitative Analyst oder Quantitative Developer.
Unabhängig davon, welche Rolle Sie wählen, sollten Sie einige Grundlagen des algorithmischen Tradings beherrschen. Dazu gehören:
- Eine Programmiersprache
- Erfahrung mit den Finanzmärkten
- Datenmanagement
- Quantitative Analyse
Eine stärker datengetriebene Handelsstrategie aufbauen
Datengetriebenes Trading ist präziser und birgt ein geringeres Verlustrisiko. Mithilfe von Daten können Sie:
- Historische Marktdaten auswerten
- Handelsstrategien backtesten
- Mehrere Finanzmärkte gleichzeitig beobachten, um die besten Trades zu finden
Daten sind der wichtigste Baustein des algorithmischen Tradings. Die Datenanalyse deckt Trends an den Finanzmärkten auf und liefert damit die Grundlage für alle Handelsideen und die Strategieentwicklung. Kurz gesagt: Daten sind der Treibstoff des Börsenhandels.
Außerdem galt schon immer: Wer beim Trading am schnellsten an Daten kommt, ist im Vorteil. Schneller Zugriff allein reicht aber nicht – Sie müssen sich auch mit Datenmanagement auskennen, denn beides ist unverzichtbar.
Mit schnellem Datenzugriff, effektivem Datenmanagement und der richtigen Umsetzung kann man an den Finanzmärkten der Konkurrenz deutlich voraus sein und sich einen Vorsprung sichern.
Mithilfe von künstlicher Intelligenz oder Machine Learning lassen sich Daten schnell abrufen und in nutzbare Informationen verwandeln.
Die fünf Kategorien von Datenprodukten sind:
- Echtzeitdaten (Level 1, Level 2, Level 3 und Tick-by-Tick-Daten)
- Snapshot-Daten
- End-of-Day-Daten (EOD)
- Unternehmensdaten
- Historische Daten
Einen eigenen Trading-Desk oder ein Beratungsunternehmen gründen
Wer einen eigenen Trading-Desk oder ein Beratungsunternehmen aufbauen will, braucht zunächst ein tiefes Verständnis des algorithmischen Tradings – ohne dieses Fundament geht es nicht voran.
Sobald Sie algorithmisches Trading gut verstanden haben, können Sie den Prozess so effizient wie möglich gestalten. Da es sich um ein Geschäftsfeld mit glänzender Zukunft handelt, kann ein Trading-Desk Ihnen einen echten Vorteil verschaffen.
Angesichts des rasanten weltweiten Wachstums des algorithmischen Tradings kann ein eigener Trading-Desk oder ein Beratungsgeschäft äußerst nützlich und profitabel sein. Wie jedes andere Unternehmen erfordert die Gründung allerdings Kapital, Einsatz und umfangreiches Fachwissen.
Hinzu kommt: Trader vertrauen Trading-Desks gerade wegen ihres Fachwissens und ihrer Performance.
Manuelle Hindernisse beim Trading beseitigen
Warum überflügelt algorithmisches Trading den klassischen Handel? Trades per Algorithmus sind schneller und präziser, weil keine menschlichen Emotionen Fehler verursachen. Zudem sinken die Transaktionskosten, da Algorithmen nur das ausführen, was ihnen beigebracht wurde.
Schauen wir uns an, welche Hürden algorithmisches Trading aus dem Weg räumt:
Emotionen wie Angst, Gier oder Euphorie übernehmen nicht das Ruder.
Beim algorithmischen Trading können Sie sicher sein, dass Emotionen weder bei der Strategieentwicklung noch bei der Orderausführung zu schlechten Entscheidungen führen. Algorithmisches Trading basiert ausschließlich auf Logik und zielt darauf ab, den Gewinn zu maximieren.
Niedrigere Transaktionskosten
Mit algorithmischem Trading sinken die Transaktionskosten auf ein Minimum, denn Algorithmen springen nicht aus emotionalen Impulsen heraus in kurzer Zeit zwischen verschiedenen Trades hin und her. Ein Algorithmus arbeitet genau so, wie es vorgegeben wurde.
Zeitmanagement beim Trading
Wenn es ums Zeitsparen geht, ist algorithmisches Trading die ideale Lösung: Es beobachtet und handelt an vielen Finanzmärkten gleichzeitig. Algorithmen führen Trades auf Basis sich ändernder Marktbedingungen, Trends und Anweisungen wie Stop-Loss, Stop-Limit und so weiter aus.
Es macht fit für die Zukunft.
Algorithmisches Trading ist ein fantastisches Werkzeug, um zukunftsfähig zu bleiben – wir haben ja bereits gezeigt, wie schnell algorithmische Trader im Laufe der Zeit immer stärker werden.
Risiken effektiver und bequemer managen
Risikomanagement ist beim Trading entscheidend, um Verluste aus Börsengeschäften zu vermeiden. Es umfasst das Erkennen, Bewerten und Eindämmen von Risiken, die häufig dann auftreten, wenn sich der Markt entgegen den Erwartungen bewegt.
Deshalb ist es wichtig, die eigenen Erwartungen auf eine gründliche Marktanalyse zu stützen und alle Gefahren im Voraus einzukalkulieren.
Mit algorithmischem Trading lassen sich unter anderem folgende Methoden des Risikomanagements umsetzen:
Portfoliooptimierung
Bei der Portfoliooptimierung werden Portfolios mit unterschiedlichen Anlageaufteilungen untersucht. Optimiert wird, indem für jedes Portfolio Risiko und Rendite bewertet werden.
Ein Portfolio lässt sich beispielsweise mit der Sharpe Ratio analysieren, die für jede Anlage im Portfolio die Überrendite im Verhältnis zum zusätzlich eingegangenen Risiko berechnet.
So kann das Portfolio derart optimiert werden, dass Aktien mit höherer Sharpe Ratio stärker gewichtet sind als solche mit niedrigerer.
Hedging
Hedging ist eine Anlagetechnik, mit der ein möglicher Verlust – sprich: künftige Preisänderungen – abgefedert wird. Zum Absichern eignen sich Finanzprodukte wie Versicherungen, Futures, Swaps, Optionen und mehr.
Ein Beispiel: An einer Rohstoffbörse werden Futures auf Reis der Güteklasse A gehandelt, wobei jeder Kontrakt 100 kg umfasst. Mani möchte in der letzten Woche des Monats 5.000 kg Reis der Güteklasse A kaufen, während Russell in derselben Woche 5.000 kg Reis der Güteklasse A verkaufen will.
Der Futures-Kontrakt passt für beide Seiten, denn zwischen den beiden Parteien kann am Markt ein Geschäft über 50 Kontrakte abgeschlossen werden.
Die 1-%-Regel und die 2-%-Anlageregel
Die 1-%- und die 2-%-Trading-Regel besagen, dass das maximale Risiko pro einzelnem Trade bei 1 % beziehungsweise 2 % liegen sollte. So vermeiden Sie den enormen Verlust, der andernfalls entstehen könnte.
Mithilfe von Beta, einem Maß für die Volatilität, könnte man beispielsweise auf einen Trade verzichten, wenn das Risiko einer Aktienanlage 2 % übersteigt.
Die Finanzmärkte mit modernster Technologie im Blick behalten
Um die besten Handelschancen zu entdecken, sollten Trades mit künstlicher Intelligenz wie Machine Learning überwacht werden. Algorithmen beobachten zum Beispiel mit Machine-Learning-Techniken verschiedene Finanzmärkte und Anlageklassen, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu identifizieren.
Unklare Trade-Setups meiden
Wer gleitende Indikatoren wie EMA, MA und Co. nutzt und feststellt, dass einer davon ein klares Trade-Setup anzeigt, das aber nicht zu den Setups der anderen Indikatoren passt, landet schnell in der Verwirrung.
In so einem Fall ist es ratsam, auf die richtige Gelegenheit zu warten und keine Entscheidungen zu treffen, wenn man unsicher ist. Widerspricht etwa der EMA dem MA, sollte man auf die passende Marktlage warten, bevor man in Trades einsteigt.
Stop-Loss
Eine Stop-Loss-Order ist eine Kauf- oder Verkaufsorder, die ausgelöst wird, sobald der Aktienkurs einen vorher festgelegten Preis erreicht, den sogenannten Stop-Preis. So muss der Trader den Markt nicht ständig beobachten.
Ein Beispiel: Sie haben die Aktie XYZ für 50 US-Dollar pro Stück gekauft und befürchten, dass der Kurs fallen könnte. Dann können Sie eine Stop-Loss-Order nutzen. Fällt der Kurs unter ein bestimmtes Niveau, signalisiert die Stop-Loss-Order, dass es Zeit zu verkaufen ist. Angenommen, Sie setzen den Preis auf 45 US-Dollar pro Aktie – unterschreitet der Kurs diese Marke, verkauft der Algorithmus die Position, um einen größeren Verlust zu verhindern.
Fazit
Dieser Beitrag wollte schlicht die fünf wichtigsten Gründe beleuchten, warum algorithmisches Trading derzeit so beliebt wird. Außerdem sollte er Ihnen zeigen, was diesen ausgefeilten Handelsansatz vom traditionellen manuellen Trading unterscheidet.
Wenn Sie algorithmisches Trading lernen möchten, werfen Sie einen Blick in die Guides von Hafizebot.