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Revision von Algorithmic Trading vom 30.10.2018 - 14:41

Algorithmic Trading

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    Ausführliche Definition im Online-Lexikon

    Algo Trading; algorithmischer Handel; 1. Begriff: Algorithmic Trading bezeichnet die Anwendung von Software-Algorithmen, um vollautomatisch Handelsentscheidungen zu treffen, Orders zu platzieren und sowohl offene als auch laufende Orders zu überwachen und zu steuern. Algorithmic Trading umfasst somit neben der Funktion der automatisierten Ausführung vorgegebener Orders, auf die der Ausdruck gelegentlich reduziert wird, auch die Funktion, eigenständig Orders zu erzeugen.

    2. Merkmale: Beim Algorithmic Trading erfolgt der Handel mit Finanzkontrakten (z.B. Future, Option, Aktie, Zinsinstrument) vollständig automatisiert, wobei sich die menschliche Interaktion auf die Vorgabe von Handelsstrategien beschränkt. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Zielsetzungen lassen sich beim Algorithmic Trading zwei Phasen unterscheiden:
    a) Bei der Ordererzeugung werden die Handelsstrategien in Form von kodifizierten, definierten Handlungsvorschriften bzw. Algorithmen auf Marktdaten angewendet, um mit der Zielsetzung einer Überrendite Kauf- und Verkaufsaufträge für handelbare Papiere zu generieren. Die Algorithmen in dieser Phase werden daher auch als Buy Side-Algorithmen bezeichnet und dienen häufig der Verschleierung bzw. Aufteilung großer Orders (Blockhandel). Sie können beispielsweise Arbitragestrategien oder andere Tradingstrategien abbilden, die sich etwa an der technischen Analyse oder der aktuellen Nachrichtenlage orientieren. Als Marktdaten kommen daher beispielsweise kurzfristige, kursrelevante Nachrichten oder auch Volumen- und Preisinformationen zu verschiedenen handelbaren Papieren infrage, die, je nach Bedarf, in großen Mengen sowohl historisch als auch in Echtzeit (Real Time) für die Auswertung herangezogen werden können.
    b) Bei der Orderausführung werden Kauf- und Verkaufsaufträge an geeigneten Marktplätzen mithilfe von Algorithmen umgesetzt, die auf eine Minimierung des Market Impacts und die hiermit verbundenen Mehrkosten abzielen. Gemäß der genannten Vorgaben folgen diese Sell Side-Algorithmen in der Regel dem auch als Best Execution Engines bezeichneten Konzept des Smart Order Routings (SOR) und erlauben die Abwicklung eines Auftrags in mehreren zeitlich aufeinander folgenden Orders und in mehreren Märkten. Hierbei kommt oftmals ein Mix aus aktiven und passiven Strategien zum Einsatz, bei dem mal über Limit Orders (Limit) Liquidität angeboten und mal über Market Orders Liquidität nachgefragt wird. Als Erfolgsmaßstab für die Orderausführung eignen sich beispielsweise Größen wie der VWAP (Volume Weighted Average Price) oder der TWAP (Time Weighted Average Price). Der Investor - meist in Gestalt der Handelsabteilung eines institutionellen Investors bzw. einer Kapitalanlagegesellschaft - wählt zur eigenverantwortlichen Umsetzung seiner Tradingstrategien (Buy Side-Algorithmen) in Verbindung mit einer optimierten Orderausführung unter eigenen Nebenbedingungen (Sell Side-Algorithmen) in der Regel einen direkten (virtuellen) Marktzugang, auch Direct Market Access (DMA) genannt. Der DMA-Anbieter stellt hierbei dem Investor seine Mitgliedschaft an bestimmten Märkten zur Verfügung, kann dessen Aufträge - anders als ein klassischer Broker - in den meisten Fällen jedoch nicht einsehen und ist nicht in deren Ausführung involviert. Die ursprünglichen Kauf- und Verkaufsaufträge aus der Ordererzeugungsphase sind mit ihrem jeweiligen Gesamtvolumen allein im Order Management System (OMS) des Investors einsehbar. An die Märkte werden ausschließlich die Orders aus der Orderausführungsphase weitergeleitet.

    3. Unterscheidung von ähnlichen Begriffen: Eine Variante des Algorithmic Trading, die eine sehr hohe Anzahl an Orders in sehr kurzen Zeitintervallen verursacht, wird als High Frequency Trading (HFT) oder Hochfrequenzhandel bezeichnet. Das mit dieser Variante einhergehende übermäßig große Aufkommen elektronisch übermittelter Orders liefert Beobachtern einen deutlichen Hinweis darauf, dass die entsprechenden Aufträge tatsächlich durch Software-Algorithmen generiert wurden und somit dem Algorithmic Trading zuordenbar sind. Unter anderem aus diesem Grund wird HFT häufig als Synonym für Algorithmic Trading verwendet, obwohl die Bezeichnung nur eine Teilmenge des vollständig automatisierten Handels beschreibt.

    4. Entwicklung bzw. Geschichte des Begriffes: Algorithmic Trading trat Mitte der 1990er-Jahre zum ersten Mal in Erscheinung und hat sich seither im Börsenhandel etabliert. Aufgrund fehlender Statistiken und einer Kultur der Geheimhaltung bei den Handelsteilnehmern kann der tatsächliche Umfang von Algo Trading lediglich geschätzt werden. Im Jahr 2009 entfielen allein auf die Ausprägungsform HFT durch nur 2 Prozent der 20.000 US-amerikanischen Wertpapierhandelsunternehmen ca. 73 Prozent des gesamten Handelsvolumens in den USA. Das Unternehmen Lime Brokerage LLC hat am 24. Juni 2016 bei hoher Volatilität sein bislang höchstes Handelsvolumen erzielt. Bei mehreren Hundert Millionen abgewickelten Aufträgen betrugt der Anteil am gesamten US-amerikanischen Aktienvolumen 2,5%. Pro Monat wird eine hohe zweistellige Milliardenanzahl Aktien gehandelt. Aufgrund der hohen Anzahl von Transaktionen hat sich die durchschnittliche Haltedauer einer Aktie in Nordamerika auf unter 20 Sekunden reduziert. Diese beachtlichen Zahlen sind in hohem Maße auf die technologische Weiterentwicklung in der Finanzindustrie zurückzuführen. Die Investoren verstärkten den Einsatz von Computern zur Automatisierung ihrer Handelsprozesse, während sich die Börsen von oftmals reinen Präsenzbörsen in Richtung vollelektronischer Computerbörsen entwickelten. Der Verbreitung von Algorithmic Trading kam weiterhin zugute, dass Marktplätze im Wettstreit um die aktivsten Marktteilnehmer Gebührenabschläge bei hoher Handelstätigkeit gewährten. Im Dezember 2006 beschloss beispielsweise die Deutsche Börse ein Rabattsystem für Clearing-Entgelte bei Transaktionen im Rahmen ihres Automated Trading Programs (ATP). Somit nahm der automatisierte Handel lange Zeit eine Sonderstellung ein, bis das Rabattsystem im November 2009 auf sämtliche XETRA-Geschäfte ausgeweitet wurde. Auch die Infrastruktur der Börsen erfuhr in den letzten Jahren eine ständige Anpassung an die Anforderungen von Algorithmic Trading. Für das Jahr 2009 stellte die Deutsche Börse bereits eine beachtlich kurze Latenzzeit von unter 5 ms im elektronischen Wertpapierhandel zwischen London und Frankfurt fest. Im darauffolgenden Jahr wurde das Angebot speziell zur Steigerung der Attraktivität für Algorithmic Trading weiter ausgebaut - beispielsweise durch eine verbesserte Anbindung weiterer internationaler Handelsplätze und die Integration des Datenfeeds AlphaFlash, der maschinenlesbare marktrelevante Informationen über makroökonomische Indikatoren aus Nordamerika und Europa innerhalb von Millisekunden zur Verfügung stellt. Die Tokyo Stock Exchange führte Anfang Januar 2010 die Plattform Arrowhead ein, um speziell die Bedingungen für Algorithmic Trading zu verbessern. Nach eigenen Angaben erlaubt Arrowhead eine Auftragsrückmeldung für Wertpapieraufträge in 2 ms und eine Übermittlung von Informationen wie Aktienpreisen (Aktie), Kursquotierungen etc. in 2,5 ms. An der weltweit größten Börse, der New York Stock Exchange (NYSE), verspricht die speziell für Algorithmic Trading und HFT beworbene Orderplattform Market Access Gateway (MAG) Zugriffszeiten von unter 1 ms.

    5. Auswirkungen:
    a) Finanzmarktstabilität: "Wenn-dann"-Algorithmen können eine positive Rückkopplung erzeugen und einen Kursverfall beschleunigen. Immer mehr Aktienpakete werden verkauft, wenn gewisse Kursmarken hintereinander unterschritten werden. Derartige Algorithmen werden für den Börsenkrach vom 19. Oktober 1987 (Schwarzer Montag; Kursverlust des Dow Jones Index von -22,6%) oder den Kursrutsch vom 6. Mai 2010 (Flash Crash; Kursverlust des Dow Jones Index um über 1000 Punkte während 8 Minuten) verantwortlich gemacht. Viele Börsen verwenden daher Circuit Breaker-Regeln, um Aktien bei großen Kursverlusten vom Handel auszuschließen.
    b) Liquidität: Viele der ca. 9 Millionen weltweit handelbaren Finanzinstrumente haben kein ausreichendes Orderbuch. Oftmals wird bzw. kann dort die Liquidität erst mit Hilfe von Computern gestellt werden. Arbitrageure führen zudem zu einer Konsolidierung von Orderbüchern gleicher Finanzinstrumente verschiedener Börsen. Algo Trading ermöglicht vielfach erst den Handel für Investoren und senkt meist die Transaktionskosten. Kritiker weisen darauf hin, dass Algotrading bei primär illiquiden Instrumenten oftmals nur eine Scheinliquidität darstellt, weil die Computer ihre Orders in Stressphasen umgehend zurückziehen.
    c) Marktdaten: Finanzinformationsanbieter wie z.B. Bloomberg und Thomson Reuters erzeugen inzwischen maschinenlesbare Nachrichten, die von Computern gelesen und in Handelsentscheidungen umgesetzt werden können. Durch automatische Sentiment-Filter werden Worte in Echtzeit interpretiert. Hierbei kann es passieren, dass Nachrichten vollautomatisch erzeugt, verbreitet, interpretiert und gehandelt werden.

    6. Aktuelle Entwicklungen: Algorithmic Trading ist insbesondere in der Ausprägungsform HFT Gegenstand wiederkehrender Kritik geworden. So wird befürchtet, dass hochfrequente Handelsstrategien durch die Ausnutzung von Geschwindigkeitsvorteilen Profite auf Kosten von Marktteilnehmern ermöglichen, die ohne Zugriff auf entsprechende Software-Algorithmen vergleichsweise wesentlich langsamer entscheidungsrelevante Informationen verarbeiten und Orders platzieren. Die Frage, inwiefern sich HFT auf die Stabilität, das Risiko und die Fairness auf den Finanzmärkten auswirkt, ist aktuelles Diskussionsthema sowohl in der Wissenschaft als auch bei internationalen Aufsichtsbehörden und Gegenstand zahlreicher Konsultationspapiere und Empfehlungsschreiben - angestoßen beispielsweise von der Securities and Exchange Commission (SEC) in den USA oder der European Securities and Markets Authority (ESMA, früher CESR) in Europa.

     

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