Hochfrequenz- und Algo-Trading erobern die Märkte – was das für Sie bedeutet

Wir sprechen viel darüber, wie Maschinen immer häufiger im Finanzwesen eingesetzt werden. Dies ist besonders wichtig bei Hochfrequenzhandel (HFT) und Algorithmischer Handel oder Algo-Trading (AT). Es gibt einfach keine Möglichkeit für Menschen, auf diesen Ebenen zu konkurrieren, da ein paar Millisekunden den Unterschied zwischen Geld verdienen und Geld verlieren ausmachen. Diese Zeitskalen sind kürzer als es dauert, ein ganzes Wort zu sprechen, und daher ist dies kein Ort für schreiende Makler.

Nun, es gibt keinen Platz mehr für kreischende Broker, denn Computer dominieren nicht nur die Super-Short-Trading-Szene, sie tauchten auch schon lange vorher in der von Menschen gesteuerten Trading-Szene auf. Lassen Sie uns einen kurzen Blick auf die Geschichte des Wechsels von Brokern zu Computern werfen und dann die Folgen betrachten. Manche sind nett, manche nicht so nett.

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Geschichte des Wandels

Es war einmal, dass Makler das Parkett der NYSE überfüllten, um mit Handzeichen und lauten Rufen zu handeln. Sie benutzten auch Telefone, um miteinander zu sprechen und zu kaufen und zu verkaufen. Was für eine antiquierte Idee, oder?

Die ersten Regungen des elektronischen Handels fanden 1971 statt, als die Nasdaq gegründet wurde. Es war kein vollwertiges System und verwendete ein elektronisches Schwarzes Brett, keine Computerbefehle. Die CME richtete 1987 ihr Globex-System ein, ein viel weiter verbreitetes System, und implementierte die Plattform 1992 vollständig. Rohstoffe, Staatsanleihen und Devisen gehörten zu den darauf gehandelten Anlageklassen.

Als übliche Antriebskraft für Innovation und Technologieakzeptanz trieben niedrigere Preise und schnellere Ausführungszeiten mehr Börsen dazu, elektronisch zu werden. Heutzutage gibt es keine große Börse, die Gruben und offenen Aufschrei für den Handel nutzt. Diese Elektronisierung hat den Handel viel billiger und schneller gemacht, was es uns allen (dh Menschen ohne institutionelle Verbindungen) ermöglicht hat, zu handeln.

Um nicht zurückgelassen zu werden, nutzen die großen Banken und Hedgefonds alle elektronischer Handel, zu. Es gibt jedoch einige Unternehmen, die blitzschnelle Trades nutzen, um den Markt zu erobern. Dies sind die HFTs und Algo-Trader. Sie sind Programmierer und Mathematiker und machen selten die Routinearbeit des eigentlichen Handels.

Was ist HFT? Wie häufig ist es? Und warum sind Algorithmen so wichtig?

Das grundlegende Merkmal von HFT sind sehr kurze Haltezeiten (daher Hochfrequenz und nicht einfach Hochgeschwindigkeit). Trades werden schnell eingegeben und beendet und gehen sogar bis auf Mikrosekundenbestände zurück. Dies ist keine Spekulation, sondern eine direkt von der Bank of England gemeldete Zahl. Ob das Halten eines Vermögenswerts für eine Tausendstelsekunde wirklich als Besitz angesehen wird, ist eine philosophische Frage. Für geschäftliche Zwecke spielt es keine Rolle. Sie haben es zum Preis 1 gekauft, zum Preis 2 verkauft, und die Differenz ist Ihr Gewinn oder Verlust, den Sie verbuchen müssen.

Dies ist nicht wirklich möglich, indem eine menschliche Hand Tasten drückt. Neuronen bewegen Signale einfach nicht schnell genug durch Ihren Körper, um diese Trades durchzuführen, geschweige denn eingehende Informationen zu verarbeiten und eine Entscheidung zu treffen. Daher gehen Algo-Trading und HFT im Allgemeinen Hand in Hand. Algo-Trading (AT) im einfachsten Sinne könnte auch auf jede Art von Handel angewendet werden, die einen Algorithmus verwendet (ob von Menschen oder Computern verarbeitet, ist irrelevant). Dazu gehören langfristige Investitionen und tagelange Entscheidungen. HFT wird jedoch aufgrund von Zeitskalen immer mit Algorithmen durchgeführt.

Während die sequentielle Verarbeitung (Schritt eins, Schritt zwei, Schritt drei) die AT-Industrie ins Leben gerufen hat, werden neuronale Netze und paralleles Rechnen wahrscheinlich die Zukunft einnehmen. Maschinelles Lernen verwendet viele Eingaben, verarbeitet sie auf die gleiche Weise durch viele Knoten und gibt einige Ausgaben aus. Diese Art von Netzwerk ist absolut für die parallele Verarbeitung geeignet, daher scheint es, dass zukünftiges AT wahrscheinlich parallel statt sequentiell sein wird.

Eine weitere aktuelle Entwicklung ist Big Data. Je mehr Daten gesammelt werden können, desto mehr Informationen gibt es, um zu entscheiden, ob ein Trade eine gute Idee ist oder nicht. Mit mehr Daten könnten effizientere Märkte entstehen. Nichts ist logischer und effizienter als Computer, die Entscheidungen auf der Grundlage großer Datenmengen treffen.

Vor diesem Hintergrund scheinen HFT und AT reif für KI und Automatisierung zu sein. Tatsächlich ist es bereits größtenteils automatisiert, da es Menschen nicht möglich ist, Trades so schnell auszuführen. Handelscomputer müssen also bereits weitgehend autonom sein. Es gibt jedoch einige Unternehmen, die vollständig automatisiert sind, was eine ziemliche Leistung ist: Systeme, die Entscheidungen treffen, indem sie Nachrichten und Daten lesen, und sie haben kein menschliches Element.

Wie weit können sich die Preise in diesen winzigen Sekundenbruchteilen bewegen? Nun, Bruchteile von Cent (oder Pence oder was auch immer die Basiseinheit in der gehandelten Währung ist). Häufig suchen Hochfrequenzhändler (HFTRs) nach Bewegungen in der Größenordnung von Zehntel-Cent, weil sie nur wenige Cent für jeden Handel benötigen. Wenn Sie mit einem Trade durchschnittlich 0,005 € verdienen, aber an einem Tag 100.000 Trades tätigen, können Sie immer noch schnell genug einen ordentlichen Gewinn erzielen, um ihn sogar als Gewinn zu betrachten.

In zwei Worten: Algo-Trading ist „Computerhandel“. Wie bei allem anderen gibt es Vor- und Nachteile.

Die Vor- und Nachteile von HFT

Der erste Vorteil ist für die HFTRs selbst. Sie verdienen Geld, und sie tun es neben dem Lärm auf dem Markt. Der Nachteil sind große, außer Kontrolle geratene Verluste aufgrund von Fehlern im Algorithmus. Da Sie jedoch wahrscheinlich kein HFTR sind, schauen wir uns die Konsequenzen für den Kleinanleger an.

Für uns liegt der Hauptvorteil in erhöhter Liquidität und verringerten Spreads. Bei so viel Handel gibt es viel Liquidität für Kleinanleger. Die HFTRs verlassen Trades schnell genug, damit Kleinanleger schnell genug bekommen, um ihren Trade vollständig auszuführen. Es bewirkt auch, dass die Geld-Brief-Spanne niedriger ist. Liquidität und Spreads stehen in der Regel in einem umgekehrten Verhältnis.

Wenn alle Algorithmen stimmen, kann es auch die Markteffizienz steigern, zumindest im Sinne der technischen Analyse. Bei so viel Kaufen und Verkaufen nähert sich der Preis eher dem vom Gesamtmarkt geforderten Markt. Probleme treten jedoch auf, wenn diese Algorithmen Probleme haben.

Einer der größten Nachteile ist die Möglichkeit schneller oder großer Schwankungen des Aktienkurses. Ein gutes Beispiel ist der Flash Crash vom 6. Mai 2010. Nach einer Untersuchung wurde festgestellt, dass HFT nicht die ursprüngliche Ursache war, aber das Problem verschlimmerte.

Ausreißerverkäufe führten dazu, dass sich viele computergestützte Systeme vom Markt zurückzogen (um weitere Verluste zu vermeiden), und dies führte zu einer massiven Ausweitung des Spreads. Nach 36 Minuten war alles vorbei. Über eine Billion USD wurden in diesem Zeitraum allein auf dem DJIA verloren und wiedergewonnen. Das spiegelt sicherlich nicht die Basiswerte wider und weist daher auf ein anderes Problem hin: die Entkopplung des Aktienkurses von dem Unternehmen, das er repräsentiert. Das ist aber für einen anderen Artikel.

Ein weiterer Nachteil für Privatanleger ist einfach die Unzugänglichkeit der Technologie. Privatanlegern ist es nicht möglich, wie die HFTRs zu handeln, da die Menschen nicht über die Infrastruktur in ihren Häusern verfügen. Dies unterscheidet sich nicht wirklich von den meisten Menschen, die vor dem Aufkommen von Online-Brokern vom Handel ausgeschlossen wurden, aber es zeigt, dass das Spielfeld nur für kurze Zeit ausgeglichen war. Spezialisierte Firmen (und natürlich die Wall Street) haben dafür gesorgt, dass sie HFT zum Nachteil von Kleinanlegern ausnutzen.

Ein sehr interessantes Problem ist im Wesentlichen Täuschung. Die HFTRs senden viele tausend Aufträge zum Kauf oder Verkauf eines Vermögenswerts. Da der Handel weitgehend vom zugrunde liegenden Vermögenswert entkoppelt ist, übernimmt die psychologische Finanzierung. Die Auftragsflut scheint auf einen Stimmungs- oder Richtungswechsel hinzudeuten, und algorithmische Trades, die sich schnell anpassen können, können die Änderungen schneller verarbeiten als Menschen. Bis die Menschen die Marktdynamik verstehen, sind die HFTRs mit ihren vorhersehbaren (dh geschaffenen) Gewinnen bereits aus dem Handel. Sehen Zitatfüllung, Spoofing, und Schichtung für weitere Informationen (es gibt viele im Internet, aber das würde den Rahmen dieses Artikels sprengen). Das ist jetzt alles illegal.

Die Veröffentlichung, die diese Praktiken ins Rampenlicht rückte, war Flash Boys: Eine Revolte an der Wall Street von demselben Autor, der geschrieben hat Der große Kurzfilm. Das Buch ist eine großartige Einführung dafür, wie HFT die Landschaft der Wall Street für immer verändert hat, und es beschreibt die Täuschung, die auftreten kann, wenn sich vorherrschende Markttrends schneller ändern, als Menschen denken können.

Wie es Privatanleger und Händler betrifft

Natürlich wird so etwas wie Quote Stuffing uns alle betreffen, aber es trifft kurzfristigere Einzelhändler besonders hart. Aber auch langfristig orientierte Anleger können Verluste erleiden, wenn sie Stops gesetzt haben, die sie nicht oft überprüfen. Da sich HFT auf das Rauschen des Marktes konzentriert, sind langfristige Strategien etwas von den Auswirkungen isoliert. Es könnte jedoch Personen betreffen, die Stopps gesetzt haben oder gehebelt sind, da es Margin Calls und Verkaufsaufträge auslösen könnte. Wie Keynes sagte: „Märkte können länger irrational bleiben, als Sie solvent bleiben können“. Selbst für Leute, die mehrjährige Investitionen in Betracht ziehen, kann HFT immer noch einige Verluste verursachen.

Dies betrifft nur die zuvor erwähnten betrügerischen Praktiken. Auf welche andere Weise wirken sich HFT und Algo-Trading auf Kleinanleger aus?

Eine davon ist die Unfähigkeit von Menschen, insbesondere Einzelhändlern, Informationen so schnell wie ein Computer zu verarbeiten. Dies gilt für alle Bereiche, in denen Computer dominant geworden sind. Im Finanzwesen hat dies zur Folge, dass Menschen nicht früher als ein Computer in einen Handel einsteigen können, der auf Nachrichten oder Trends basiert. Dies können Gewinnmeldungen, Katastrophenmeldungen, Insolvenzen oder Managementwechsel sein. Es bedeutet auch, dass Algo-Trader (ATRs) Trades auf der Grundlage von Nachrichten eingehen können, die sich langfristig auswirken, bevor Einzelhändler dies jemals könnten.

Dieses Problem überträgt sich auf das Front-Running. Das häufigste Beispiel sind Händler, die Aktien eines Unternehmens kaufen, das bald in einen Index aufgenommen wird. Indexfonds müssen den Index nachbilden, was bedeutet, dass sie die darin enthaltenen Aktien kaufen müssen. Aber die Ankündigung erfolgt normalerweise vor der eigentlichen Hinzufügung, und HFTRs können die Ankündigung erkennen, bevor es jemand anderes kann. Bis der Indexfonds aktualisiert werden kann, hat der Preis bereits zugelegt. Das impliziert effiziente Märkte, aber ist es fair? Da viele nicht engagierte Anleger (dh Ihr gewöhnlicher Mann oder Ihre gewöhnliche Frau, die in ihre Zukunft investieren) Indexfonds verwenden, betrifft dies viel mehr Menschen als nur diejenigen, die aktiv investieren.

Diese Praxis ist völlig legal (ethisch ist eine andere Frage), da alle Informationen öffentlich sind. Sollte es sein? Hält es die Märkte fair, wenn ATRs eingreifen und den Preis in die Höhe treiben können, bevor menschliche Kleinanleger überhaupt das erste Wort der Nachrichten lesen können?

Andere Formen des Front-Running, wie Broker, die Aktien kaufen, bevor sie einen Großauftrag eines Kunden eingeben, sind unabhängig von HFT und AT ein Problem. Diese offensichtlich unethischen Praktiken sind jedoch bereits illegal.

Da Geschwindigkeit so wichtig ist, kaufen viele HFT-Firmen Daten mit einem Aufpreis, um sie frühzeitig zu haben (oder sie sogar selbst zu sammeln). Viele Kleinanleger können sich jedoch kein persönliches Bloomberg-Terminal leisten und sind daher von wichtigen Informationen ausgeschlossen. Wenn Sie ein langfristiger Investor sind, könnten Sie die einzigen Gewinne verpassen, die Ihre Aktie für eine Weile sehen wird. Die Kluft in Geschwindigkeit und Information wächst auch, da KI immer mehr in den Finanzbereich eingebunden wird.

Es gibt sogar einen Wettbewerb zwischen HFT-Firmen beim Aufbau von Netzwerken, die eine schnellere Angebots- und Ausführungsbestätigung ermöglichen. Da Trades im Millisekundenintervall ausgeführt werden und die Daten blitzschnell verarbeitet werden, ist das Risiko beim kurzfristigen Halten umso größer, je langsamer die Verbindung zu den zentralen Börsen ist.

Da sich HFTRs so schnell anpassen können, können wenige Millisekunden den Unterschied zwischen einer Kauf- und einer Verkaufsentscheidung ausmachen. Daher abonnieren viele HFTRs „Direct Feeds“ (DF) oder Kommunikationsleitungen, die direkt mit den Börsen geöffnet werden. Es ist erforderlich, dass die Börsen die Daten sowohl dem „Securities Information Processor“ (SIP), wo Sie wahrscheinlich Ihre „Echtzeit“-Notierungen erhalten, als auch gleichzeitig den DF-Abonnenten zur Verfügung stellen. Aufgrund von Entfernungen und Bandbreite können einige DF-Abonnenten die Daten jedoch früher erhalten. Daher wird die Notierung für Kleinanleger verzögert. Da das SIP die Daten neu stempelt, ist es außerdem nicht erkennbar, dass die Informationen leicht verzögert sind.

Während dies Privatanleger nicht sehr betrifft, da es hauptsächlich um Marktgeräusche geht und sich langfristig orientierte Anleger wahrscheinlich nicht um Sekundenbruchteile sorgen, zeigt es, wie wichtig Geschwindigkeit für die HFTRs und ATRs ist . Es wurde jedoch während des Flash Crashs zu einem Problem.

KI-Hedgefonds

Hedgefonds werden oft wegen ihrer Praktiken angegriffen. Die allgemeine Bevölkerung vertraut ihnen nicht sehr, und der Mangel an Vertrauen ist verständlich. Sie sind oft private Firmen mit wenig öffentlicher Aufsicht, aber sie machen Schlagzeilen, weil sie die militärischen Vermögenswerte souveräner Nationen (wie Argentinien) kontrollieren. Sie sind jedoch diejenigen, die einige FinTechs vorantreiben, die Sie eines Tages betreffen könnten. Ein vollständig autonomer Hedgefonds ist derzeit noch eine Seltenheit, aber es gibt sie.

Dies ist eine wichtige Entwicklung, da Systeme, die vollständig von Maschinen abhängig sind, einen wirklich effizienten Markt darstellen könnten. KI, die sich selbst umschreiben kann, wird ihre Handelsstrategie im Laufe der Zeit verbessern können. Dies könnte für langfristige Anleger, die im Laufe der Zeit an den Gewinnen von Unternehmen teilhaben möchten, großartig sein. Fundamentale Indikatoren wären wie klassische Gesetze der Physik, und die KI-Systeme wären wie die Quantenfluktuationen darunter – für uns sind die klassischen Vorhersagen gut genug. Andererseits sind vollständige KI-Systeme schlechte Nachrichten für Value-Investoren, da es keine unterbewerteten Aktien mehr geben wird. Es sei denn natürlich, die Implementierung der KI ist falsch. Dann könnte es eine große Chance bieten, da eine einzelne konträre Stimme einen massiven Gewinn erzielen könnte.

Vorerst treten jedoch bei KI die gleichen Probleme auf wie bei HFT und AT. Menschen können ihre Strategien nicht schnell genug anpassen, um wettbewerbsfähig zu sein, aber diejenigen, die langfristig dabei sind, sollten sich nicht zu viele Sorgen machen. Wenn Sie keine sofortigen Gewinne benötigen, können Sie beruhigt sein, Ihre Strategie ist wahrscheinlich immer noch sicher.

Die Zukunft

Wie bei vielen Vorhersagen, die KI betreffen, besteht die reale Möglichkeit eines düsteren Ergebnisses für die Menschen. Wenn sich KI weiterentwickelt, könnte sie die meisten Händler und sogar die meisten Finanzdienstleister aus dem Markt drängen. Es besteht keine Notwendigkeit für einen Makler oder Berater, wenn Computer alles schneller, genauer und kostengünstiger erledigen können.

Es gibt bereits sogenannte Robo-Advisors, die Anlagestrategien ganz ohne menschliches Zutun generieren. Es gibt Dienste, die ihre Datenfeeds für Investoren ohne menschliches Eingreifen personalisieren. Diese könnten die von Menschen kuratierten Datendienste bedrohen, die derzeit den Markt dominieren.

Geschätzte Investoren wie Warren Buffett könnten durch KI analysiert und nachgebildet werden. Es gibt sicherlich versteckte und verwirrende Variablen in Buffetts Strategien, und KI- und Deep-Learning-Algorithmen könnten diese aufspüren, auch wenn Buffett selbst sich dessen nicht bewusst ist. Bedeutet das das Ende menschlicher Wettbewerbsvorteile? Wenn das Beste vom Besten in Sekundenschnelle mit einer Maschine repliziert werden kann, gibt es dann einen Grund, nicht vollautomatisierte Märkte, Strategien und das Verschwinden von Möglichkeiten für Menschen zu erwarten, kurzfristige Gewinne zu erzielen?

Natürlich könnte dies, wie bereits erwähnt, einfach zu extrem effizienten Märkten und dem Aufstieg des langfristigen Investors führen. In hocheffizienten Märkten werden langfristige Strategien dominieren, weil Unternehmen weiterhin Einnahmen generieren, die sie an Investoren weitergeben, und sich die Welt wirtschaftlich weiterentwickeln wird.

Zusammenfassend

Ist HFT eine Bedrohung für Privatanleger? Wahrscheinlich nicht. Es kann Kleinanlegern tatsächlich Vorteile bieten, da es die Liquidität erhöht und die Spreads reduziert. Für Einzelhändler kann dies jedoch zu einem größeren Problem werden, da es für den Einzelhändler von zu Hause aus keine Möglichkeit gibt, im Millisekundenbereich zu konkurrieren.

Einige der Nachteile, wie Flash Crashs, sind möglich und könnten aufgrund ihrer großen Preisschwankungen langfristige Anleger betreffen, die Stop-Orders platziert oder Positionen gehebelt haben. Für langfristig orientierte Anleger, die manuell handeln, können solche Abstürze einen Adrenalinkick bedeuten, aber die Rendite wird es wahrscheinlich nicht beeinträchtigen.

Front-Running und Quote-Stuffing sind natürlich problematisch, aber wegen der unlauteren Vorteile, die den HFTRs gewährt werden, illegal. Ob Sie glauben, dass die sofortige Verarbeitung großer Datenmengen als Front-Running ausgelegt werden kann, bleibt eine philosophische Frage, die Ihnen überlassen bleibt.

Insgesamt scheinen HFT und AT Kleinanleger nicht stark zu beeinflussen. Solange die Märkte den Trends der Fundamentalanalyse treu bleiben und sich der Kurs eines Wertpapiers nicht langfristig vom Basiswert abkoppelt, besteht für Privatanleger nur ein geringes Risiko bei HFT und AT. Tatsächlich könnten einige Privatanleger von etwas AT profitieren, da es dabei helfen kann, die Berge verfügbarer Daten zu sortieren. Wenn Sie können, warum nutzen Sie nicht all diese Daten? Alle anderen tun es.

Sie können HFT, AT und AI auf unserer personalisierten Nachrichtenplattform CityFALCON verfolgen. hier.

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