Künstliche Intelligenz wird heute in den unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt, und der Handel gehört dazu. Rund die Hälfte der Erträge im Kassa-Aktienhandel entfällt inzwischen auf elektronische Transaktionen. Die meisten Unternehmen, Hedgefonds eingeschlossen, nutzen KI-gestützte Analysen, um Anlageideen zu entwickeln und Portfolios aufzubauen.
KI vereinfacht die Datenanalyse und sorgt dafür, dass Orders zum bestmöglichen Kurs ausgeführt werden. Analysten können Märkte präziser einschätzen, und für Trader wie für Börsenbetreiber wird es leichter, Risiken effizient zu begrenzen und dafür höhere Erträge zu erzielen.
KI-gestütztes Trading wirft neue Fragen auf
So oft KI auch als die Lösung für Handelstechnologie gehandelt wird: Was sie tatsächlich leisten kann, ist nach wie vor unklar. Bei Marktpreisen soll die KI Prognosen liefern, obwohl diese Preise im Kern zufällig sind. Der Markt ist so beweglich, dass Kurse schlicht nicht vorhersagbar sind. Entsprechend treffsicher sind Prognosen auf Basis von Machine Learning nicht immer – für vollautomatisches Trading reichen sie allein oft nicht aus.
Trader haben sich deshalb quantitativen Strategien wie Arbitrage-Trading und Hochfrequenzhandel zugewandt. Diese stützen sich auf eine Reihe vorhersehbarer Verhaltensmuster und Marktverzerrungen.
Wie profitabel sind die besten Aktienhandels-Algorithmen?
Beim algorithmischen Trading legen Sie konkrete Bedingungen fest – etwa Kurs und Marktlage – und sobald diese erfüllt sind, handelt ein Computerprogramm automatisch, mit hoher Geschwindigkeit und in großem Volumen.
Das Programm führt den Trade aus, weil es effizienter und schneller ist als ein Mensch. Es arbeitet mit einer Frequenz und einem Tempo, die manuell nicht zu erreichen wären.
Als vordefinierte Bedingungen lassen sich Zeitpunkt, Kurs, Menge oder jede andere Marktsituation hinterlegen. Algo-Trading steigert außerdem die Effizienz, weil es ausschließt, dass Emotionen die Entscheidung beeinflussen – das macht den Markt liquider und den Handel systematischer.
Im Vergleich zum klassischen manuellen Handel sind die besten Aktienalgorithmen lukrativer. Am Markt gibt es zahlreiche automatisierte Handelssysteme, jedes mit eigenem Preisschild. Vergessen Sie bei der Renditerechnung nicht die Inflation, die typischerweise bei rund 2 % pro Jahr liegt.
An das gesamte Insiderwissen zu einem profitablen Algorithmus zu kommen, ist schwierig: Wer einen entwickelt, behält ihn für sich. Genau deshalb hüten große quantitative Investmentgesellschaften ihre Handelsalgorithmen wie ein Betriebsgeheimnis. Und selbst sehr stabile, leistungsstarke Plattformen halten ihre Position selten lange, weil regelmäßig neue Wettbewerber in den Markt drängen.
Die meisten Handelsalgorithmen liefern keine spektakulären Renditen. Sie zielen auf kleine, aber verlässliche Gewinne, die sich skalieren und über Margin hebeln lassen – und so zu einer ordentlichen Rendite werden.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Trading und Algo-Trading?
Beim Algo-Trading führt ein Computerprogramm einen Trade nach einem festen Satz von Anweisungen aus. Machine Learning dagegen überwacht, untersucht und bewertet Marktbedingungen, Handelsmuster und Daten, um vorherzusagen, was als Nächstes passiert.
Die Bedingungen, die beim Algo-Trading erfüllt sein müssen, legt ein Mensch fest. Künstliche Intelligenz definiert die Bedingungen selbst, nachdem sie eine Vielzahl von Kriterien durchgegangen und bewertet hat.
Wie wird Machine Learning im Finanzwesen eingesetzt?
Machine Learning wird in Echtzeit eingesetzt, um komplexe Handelsmuster über viele Märkte hinweg aufzudecken. Dank hoher Geschwindigkeit und enormer Rechenleistung liefert es laufend aktuelle Auswertungen. Das erklärt, warum es an der Wall Street und in den gesamten USA so verbreitet ist.
Der Bankensektor nutzt die Technologie, um Conversions und Finanzdaten auszuwerten. So lassen sich relevante Notizen und riesige Datenmengen in Echtzeit filtern und daraus Markterkenntnisse ableiten.
Manche Unternehmen lassen KI-Systeme Daten verarbeiten, um Aktien zu bewerten. Sie nutzen KI zur Mustererkennung und Kursprognose, um täglich Top-Aktien vorzuschlagen, und stellen ihre Portfolios mit KI-Algorithmen zusammen.
Machine Learning hat Finanzunternehmen dabei geholfen, algorithmische Handelsmethoden zu entwickeln, und damit viele Anlageprobleme gelöst. Daten lassen sich heute auswerten, ohne dass dafür eigenes Spezialwissen im Haus vorhanden sein muss.
Epoque etwa betreibt ein KI-System, das in drei Phasen arbeitet: Zuerst werden mögliche Trades beobachtet und analysiert, dann werden Orders gebildet, und schließlich werden aktive Orders ausgeführt, während Machine Learning die Performance überwacht.
Investmentgesellschaften haben Machine Learning außerdem genutzt, um Techniken wie intelligente Asset-Allokation für Deep Learning und die Prognose einzelner Portfolio-Assets zu entwickeln.
Mit Machine Learning wurde sogar ein vollständig autonomes Aktienhandelssystem gebaut, das ohne Updates oder Anpassungen auskommt.
Wie startet man mit algorithmischem Trading auf Basis von Machine Learning?
Zunächst müssen Sie programmieren können, um algorithmisches Trading mit Machine Learning überhaupt zu betreiben.
Sitzt das Coding, können Sie sich Machine-Learning-Verfahren wie Klassifikation, Clustering und Regression aneignen.
Wenn Machine Learning und algorithmisches Trading zusammenkommen, geben Sie dem Computer die Anweisungen – und Machine Learning passt sie an die Marktlage an. Selbst wenn neuronale Netze im Spiel sind, erspart Ihnen Machine Learning das ständige Beobachten der Bedingungen, um sie fürs Algo-Trading einzurichten.
Machine-Learning-Algorithmen sind damit die Antwort auf die Anforderungen des Tradings. Sie sind zwar nicht hochpräzise, treffen aber Prognosen zu Aktienkursbewegungen recht zuverlässig.
Wenn Sie algorithmisches Trading mit Machine Learning lernen möchten, werfen Sie einen Blick in die Guides von Hafizebot. Lassen Sie Hafizebot den Autotrade für Sie übernehmen.