Algorithmic Trading
Definition
Algorithmic Trading bezeichnet den automatisierten Wertpapierhandel durch computergestützte Algorithmen, die Kauf- und Verkaufsaufträge nach vordefinierten Regeln ohne menschliche Eingriffe ausführen. Es macht heute den Großteil des Handelsvolumens an modernen Börsen aus.
Was ist Algorithmic Trading?
Algorithmic Trading (kurz: Algo-Trading) bezeichnet den Einsatz von Computerprogrammen und mathematischen Algorithmen zur automatisierten Ausführung von Handelsaufträgen an Finanzmärkten. Anders als beim manuellen Handel trifft nicht ein Mensch die Handelsentscheidung, sondern ein vordefinierter Regelkatalog – programmiert in Hochsprachen wie Python, C++ oder Java.
Schätzungen zufolge werden heute über 60–80 % des Handelsvolumens an großen Aktienbörsen algorithmisch abgewickelt.
Typische Strategien
Trend-Following
Algorithmen erkennen Preisbewegungen und kaufen bei Aufwärtstrends, verkaufen bei Abwärtstrends – häufig auf Basis gleitender Durchschnitte oder Momentum-Signalen.
Mean Reversion
Die Strategie setzt darauf, dass Preise langfristig zu ihrem Mittelwert zurückkehren. Bei starken Abweichungen werden Gegenpositionen eröffnet.
Arbitrage
Der Algorithmus sucht Preisunterschiede zwischen identischen Wertpapieren an verschiedenen Börsen oder zwischen verwandten Instrumenten und nutzt diese blitzschnell aus.
Market-Making-Algorithmen
Automatisierte Systeme stellen Geld- und Briefkurse mit engem Spread und verdienen an der Marge – ähnlich wie manuelle Market Maker, aber mit deutlich höherer Geschwindigkeit und Skalierung.
Execution Algorithms (VWAP, TWAP)
Große Orders werden in kleine Tranchen aufgeteilt und über einen definierten Zeitraum hinweg ausgeführt, um den Markteinfluss (Market Impact) zu minimieren. VWAP (Volume-Weighted Average Price) und TWAP (Time-Weighted Average Price) sind gängige Standards.
Vorteile gegenüber manualem Handel
- Emotionslosigkeit: Algorithmen folgen strikt dem Regelwerk ohne Panikverkäufe oder Gier
- Geschwindigkeit: Ausführung in Millisekunden oder Mikrosekunden
- Konsistenz: Keine Abweichung von der Strategie
- Backtesting: Strategien können auf historischen Daten getestet werden
Risiken und Kritik
Algo-Trading birgt erhebliche systemische Risiken. Fehlerhafte Algorithmen oder unvorhergesehene Marktsituationen können Kaskaden-Effekte auslösen. Der Flash Crash vom 6. Mai 2010 – ein Einbruch des Dow Jones um knapp 1.000 Punkte innerhalb von Minuten – wird maßgeblich automatisierten Handelssystemen zugeschrieben.
Regulierung (MiFID II)
Die EU-Richtlinie MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive) schreibt für algorithmische Handelssysteme vor:
- Zulassung und Registrierung der Systeme bei der zuständigen Aufsichtsbehörde (BaFin in Deutschland)
- Notfallabschaltmechanismen (Kill-Switch)
- Regelmäßige Tests und Risikokontrollen
- Meldepflichten bei erheblichen Systemveränderungen
Hinweis: Dieser Artikel dient ausschließlich der Information und stellt keine Anlageberatung dar. Angaben ohne Gewähr. § 34 WpHG: Kein Kauf- oder Verkaufsauftrag, keine Anlageempfehlung.