Was ist Algorithmisches Trading?

Beim algorithmischen Trading kommt eine Computerprogrammierung zum Einsatz, die alle Aufgaben rund um den Kauf und Verkauf von handelbaren Vermögenswerten übernimmt. Die Entwicklung von Trading-Algorithmen erfordert ausgeklügelte Systeme, um die Variablen zu berechnen, die einen Einfluss auf die Marktbewegungen haben (Zeitraum, Preise und Volumina). Anhand dieser Variablen werden dann blitzschnelle Kauf-/Verkaufsaufträge an Broker weitergeleitet. Algorithmen basieren auf spezifischen Trading-Strategien und verhalten und reagieren auf eine vordefinierte Weise, sofern die Kriterien oder Bedingungen des Algorithmus erfüllt sind. Andere Bezeichnungen für Algorithmisches Trading sind Algo-Trading, automatisiertes Trading, quantitatives Trading (Quant) und Bot-Trading.

Algorithmisches Trading wird in der Regel zusammen mit automatisiertem Trading verwendet, da beide häufig gemeinsam eingesetzt werden; der Algorithmus trifft die Entscheidungen, während die Automatisierung die Aufträge ausführt. Dank dieser Technologie können beide Komponenten sowohl von Einzelpersonen als auch von größeren Organisationen mit größeren Ressourcen ausgeführt werden. Der Hauptvorteil vom algorithmischen Trading liegt in der Präzision bei der Ausführung von Trading-Aufträgen sowie der Geschwindigkeit bei der Ausführung der Online-Broker.

Da algorithmisches Trading auf vordefinierten Regeln und Kriterien basiert, ist es nach wie vor von entscheidender Bedeutung, dass zusätzlich ein menschlicher Input zur Überwachung und ggf. Anpassung hinzugezogen wird, da die Finanzmärkte oft volatil sind und den Algorithmus beim Trading überfordern können. Eine menschliche Beteiligung ist jedoch nicht nur erforderlich, um die Leistung der algorithmischen Strategie unter Marktbedingungen zu überwachen, sondern auch, um durch Backtests zu prüfen, was für Auswirkungen diverse Anpassungen am Algorithmus in Zukunft haben können. Dies ist ein fortlaufender Prozess, der über die gesamte Lebensdauer des Algorithmus bestehen bleibt.

Wer nutzt algorithmisches Trading?
Ursprünglich wurde algorithmisches Trading von großen Organisationen entwickelt, die über die erforderlichen Ressourcen verfügten, wie z. B. Investmentbanken, Pensionsfonds-Verwaltungsgesellschaften, Investmentfonds sowie große und kleine Hedgefonds. Jetzt, wo diese Technologie jedoch auch für die breite Masse verfügbar ist, können auch Einzelpersonen oder Entwicklerteams Algorithmen entwickeln, damit diese auch für kleine Investoren zur Verfügung stehen. Heutzutage werden Berichten zufolge rund 80% aller Handelsaktivitäten auf dem Devisenmarkt von Algorithmen ausgeführt.

Wie funktioniert algorithmisches Trading?
Im Grunde kommen in jeder Phase eines Handelsauftrags Computer zum Einsatz. Börsen stellen der Öffentlichkeit einen ständigen Datenstrom zur Verfügung. Diese Daten werden häufig für Diagramme verwendet, um die Handelsmetriken für jedes Symbol, wie z. B. Volumen und Preise über verschiedene Zeiträume (jede Minute, alle 5 Minuten, jede Stunde, jeder Tag usw.), anzuzeigen. Diese Marktdaten können auch auf einem Computerserver gespeichert und als Datenbank verwendet werden. Und mit Hilfe vieler verschiedener Anwendungen auf dieser Datenbank kann ein Trading-Algorithmus integriert werden. Die Anwendungen prüfen, ob die Marktbedingungen den Kriterien des Algorithmus entsprechen; wenn ja, werden entsprechende Kauf- oder Verkaufsaufträge ausgeführt. Dabei kommuniziert der Server über Broker mit den Marktbörsen.

Marktbörsen ↔ Computer-Server ↔ Algorithmus-Anwendung

Wie kann ich von Algorithmus-Trading profitieren?
Beim Algo-Trading geht es nicht nur um den Einsatz einer Technologie, da dies früher in der Regel eine manuelle Aufgabe war. Die Vorteile liegen klar auf der Hand, insbesondere bei der Zeit- und Kostenersparnis sowie in der ultimativen Aufgabe, unser eigenes standardisiertes menschliches Verhalten zu übertreffen.

Dies sind die Hauptgründe für die Einführung vom algorithmischen Trading:

• Die Trading-Lernkurve ist viel kürzer
• Teure Anfängerfehler können vermieden werden
• Trades werden gleichzeitig und zu optimierten Preisspannen ausgeführt
• Trading-Aufträge werden viel schneller ausgeführt
• Es herrscht keine emotionale Achterbahn, da psychologische Auswirkungen reduziert werden

Bietet DupliTrade algorithmisches Trading an?
Das algorithmische Trading bei DupliTrade wird hauptsächlich auf dem Devisenmarkt angewendet, umfasst aber auch andere Anlageklassen wie Rohstoffe (Gold, Rohöl usw.), Dividenden (öffentlich gehandelte Aktien) und Indizes (S&P500, NASDAQ, DAX usw.).

DupliTrade bietet eine Auswahl an Strategieanbietern, die algorithmisches Trading nutzen. Jeder Strategieanbieter verwendet eine eigene voll- oder halbautomatische Trading-Strategie, die jeweils ihre eigenen Handelscharakteristiken wie Trendfolge, Price Action, Intraday, Swing, Breakout und mehr aufweisen. Zudem bietet DupliTrade einen modernen und leistungsstarken Simulator zum Backtesting von Strategien an. Diese Simulation zeigt, wie die Algorithmen der Strategieanbieter über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgeschnitten haben.

Die häufigsten algorithmischen Trading-Strategien, die bei DupliTrade zum Einsatz kommen, sind:

Trendfolge - sie nutzt technische Indikatoren, um die Marktrichtung zu bestimmen. Wenn zum Beispiel der definierte Vermögenswert den technischen Indikator erreicht, führt der Algorithmus den Auftrag aus und erzeugt ein Signal.

Price Action - - da diese Funktion den Preis eines Vermögenswerts über einen Zeitraum verfolgt, ist der Algorithmus so programmiert, dass er bei bestimmten Preisen kauft oder verkauft. Price Action wird in der Regel in Verbindung mit Trendstrategien eingesetzt, da die Markttrends Hinweise auf die Wahrscheinlichkeit einer Kursbewegung geben.

Intraday - Intraday-Strategien, auch Day-Trading genannt, setzen sich aus Teilstrategien wie Momentum, Breakout, gleitende Durchschnitte, Trend und mehr zusammen. Der Grundgedanke besteht darin, innerhalb eines Tages in einen Trade ein- und auszusteigen. Die Handelsleistung kann durch Finanznachrichten, Veränderungen des Volumens, Volatilität, Preisentwicklung und mehr beeinflusst werden. Intraday-Trading erfordert umfassende Kenntnisse über die Märkte und ein situationsbezogenes Bewusstsein für die Faktoren, die den Kurs eines Vermögenswerts beeinflussen können.

Swing - - basiert auf dem Konzept, für einen relativ kurzen Zeitraum einen Trade einzugehen. In der Regel sind dies ein paar Tage, es kann aber auch schonmal einige Monate dauern. Die Profitziele werden erreicht, sobald der Zielpreis erreicht ist. Swing Trader nutzen in der Regel sowohl eine technische als auch grundlegende Analyse und achten auf die Kursentwicklung, um die Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu bestimmen.

Speziell - - einige algorithmische Strategien verwenden exotischere Indikatoren, wie z. B. Fibonacci-Verhältnisse, Bollinger Bands, Elliott-Wellen-Indikator, Ichimoku-Cloud und viele mehr. Jeder dieser Indikatoren wird als technisches Analyseinstrument eingesetzt und kann für jeden der oben genannten Handelsstile verwendet werden.

Wie man algorithmisches Trading lernen kann
Früher war algorithmisches Trading nur für hochspezialisierte Trader oder Gruppen mit guten Resourcen, wie Fondsverwaltungsgesellschaften, geeignet. In den letzten Jahren hat der technologische Fortschritt jedoch dazu geführt, dass diese Fähigkeiten auch von kleineren Gruppen oder Einzelpersonen genutzt werden können, um eigene Systeme zu entwickeln oder Standardprogramme für eine algorithmische Trading-Strategie zu verwenden.

Es ist wichtig, die unterschiedlichen Begriffe und Merkmale vom algorithmischen Trading (auch bekannt als Algo-Trading) und vom quantitativen Trading (auch bekannt als Quant-Trading) zu verstehen, da sie oft im falschen Zusammenhang genutzt oder miteinander verwechselt werden.

Algorithmisches Trading erfordert in der Regel fundierte Kenntnisse der Finanzmärkte, eine fundamentale Analyse der Faktoren, die sich auf die Preise von Vermögenswerten auswirken können, und eine technische Analyse der Diagramme und Indikatoren von Vermögenswerten in Verbindung mit mathematischer Logik, um vordefinierte Regeln anzuwenden, bevor ein Backtesting und schließlich die Anwendung auf reale Marktbedingungen erfolgt.

Quantitatives Trading erfordert generell fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik und Statistik, um Annahmen über die Märkte zu erforschen und Wahrscheinlichkeitsmodelle erstellen zu können, um festzustellen, ob eine hohe Korrelation vorliegt. Besteht eine hohe Korrelation oder eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Ereignis wiederholt, wird dies als Algorithmus entwickelt und an den Börsen eingesetzt.

Algorithmen können von automatisierten Trading-Systemen oder manuell von einem Trader genutzt werden, nachdem er vom Algorithmus ein Signal zum Öffnen oder Schließen eines Trades erhalten hat. Algorithmische Trading-Prozesse werden nur selten komplett von Computern ausgeführt; zu verschiedenen Zeitpunkten ist immer noch ein menschliches Eingreifen erforderlich.

Auch wenn bereits ein umfangreiches Finanzwissen und mathematisches oder statistisches Know-how vorhanden ist, bleibt immer noch das kleine Problem der Programmierung eines Algorithmus. Heutzutage werden die meisten Trading-Algorithmen in gängigen Sprachen wie C++, C# (C Sharp), Python, Java, MatLab (lizenzpflichtig) oder "R", einem kostenlosen Open-Source-Programm, programmiert. Nachdem dieser Algorithmus dann entwickelt und getestet wurde, muss er in der Sprache der Trading-Plattform integriert werden, z. B. in MQL der weit verbreiteten MT4/MT5-Plattform, um die Trading-Funktionen (Kauf-/Verkaufs-/SL-/TP-Aufträge) ausführen zu können.

Ist algorithmisches Trading legal?
Der Online-Handel fällt in zwei verschiedene Kategorien: Reguliert und unreguliert. Regulierte Unternehmen sind Broker oder Softwareunternehmen, die Plattformen oder Tools für Einzelpersonen oder Gruppen bereitstellen, um mit ihnen an den Finanzmärkten handeln zu können. Regulierte Unternehmen wie DupliTrade arbeiten ausschließlich mit erstklassigen regulierten Brokern zusammen, um Investoren aus Ländern, in denen ein Online-Handel mit algorithmischem Trading zugelassen ist, Finanzdienstleistungen anzubieten.

Um als reguliertes Unternehmen zu gelten, muss das Unternehmen mit den Rechtsvorschriften mehrerer Länder übereinstimmen, wie z. B. mit der Richtlinie der Europäischen Union über Märkte für Finanzinstrumente (MiFID), der Australian Securities and Investment Commission (ASIC), den British Virgin Islands (B.V.I), der japanischen Financial Services Agency, der südafrikanischen Financial Sector Conduct Authority (FSCA), der östlichen Financial Services Regulatory Authority und anderen offiziellen, gesetzlich anerkannten Vorschriften.

Mehr zum Algo-Handel
Schätzungen zufolge werden mindestens 80% des gesamten weltweiten Handelsvolumens mit Algorithmen abgewickelt. Die Verbreitung vom algorithmischen Trading ist in größeren Finanzinstituten gut etabliert und wird durch die technologischen Fortschritte von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben. Diese Technologien sind neuer, fortschrittlicher und werden zweifellos den Weg für andere ebnen, die sich einen qualitativen Vorsprung beim profitablen Trading verschaffen wollen.

Ein Problem der aktuellen Generation des algorithmischen Tradings ist, dass es schwierig ist, zwischen erfolgreichen und erfolglosen Algo-Trading-Strategien zu unterscheiden. Die meisten Algorithmen sind erst seit Kurzem auf dem Markt und haben nur begrenzte Möglichkeiten, keine Risikomanagement-Strategien und sind nicht von der allgemeinen Handelsgemeinschaft überprüft worden. DupliTrade verfügt über ein einzigartiges Angebot, da unser Prüfungsprozess sehr streng ist und nicht jeder Trading-Algorithmus angeboten wird. Erfahren Sie mehr über den umfangreichen Prüfungsprozess.